本发明涉及一种监测文件的方法，并具体地涉及一种对在印刷 文件上制作的标记进行监测的方法。 在许多应用中，需要能检测在以前印刷的文件上制作的标记如 涂抹，所述文件例如为有价文件，包括钞票等。这与检测文件的污垢 情况应该是不同的，因为在文件中污垢一般是基本不变的程度，而本 发明所涉及的标记包括直线、诸如墨点的毁损区域等。 EP-A-0165734公开一种用于比较收入的钞票和标准图案以便考 虑特定象素外观变化的方法。然而，应该指出，它涉及检查已不流通 的文件(或对象)。 US-A-6012565公开文件的分类但不涉及检测文件上的标记。 WO-A-00/26861涉及货币识别过程，还考虑污垢检测。然而， 如以上解释的，污垢检测器不能检测诸如涂抹的标记。 根据本发明，一种对在印刷文件上制作的标记进行监测的方法 包括：通过确定数字表示中象素的单个或多个颜色分量内容而获得文 件表面的数字表示；比较所述表示中每个象素的颜色分量内容和在可 接受的未标记文件的相应象素的上、下阈值之间延伸的范围，并且， 如果象素值落在该范围之外，就产生相应的异常象素；以及，如果得 到的异常象素满足预定的条件，就确定标记的存在。 本发明能检测诸如涂抹的标记，并允许确定涂抹程度。这为用 户提供更能(或更不能)容忍特定形式毁损的能力。 通常，对每个象素确定单色分量或灰度值，但在更复杂的实例 中，可获得每个象素的多颜色分量表示。 上、下阈值可通过各种技术来获得。例如，可检查一个或多个 未标记文件，并且确定每个象素的平均值。接着，通过加上适当的值 或乘以适当的值来改变此平均值，从而获得上、下阈值。可替换地， 可分析使用的和未使用的各种未标记文件，接着，每个象素的最不亮 值和最亮值所保持的记录可用于构成上、下阈值。 在优选途径中，捕捉全部流通钞票的代表性实例的图象；这些 钞票必须没有表现出毁损。在此全体中，寻找每个x，y位置上的最暗 象素，并用于组成下表面图象。采用使用最亮象素的相似过程，以产 生上表面图象。 然后，可用乘法或加法系数来进一步改变这些储存的值，以在 与输入的象素值进行比较之前产生最终的上、下阈值。 一旦识别异常象素，此方法就设法确定是否满足一个或多个预 定的条件。这些预定条件可从以下选择： a)异常象素总数比“总”阈值更大； b)在周长/面积比大于第一预定参数的标记内的异常象素总数 比“稀疏”阈值更大； c)在周长/面积比小于第二预定参数的标记内的异常象素总数 比“紧凑”阈值更大；以及 d)在距另一异常象素特定距离内的异常象素总数比“组”阈 值更大。 通常，确定这些条件中的每一个，并且多于一个的条件表示肯 定的结果，因而表示在文件上存在的涂抹或其它标记的类型。接着， 在钞票的情况下，用户可决定标记程度对于钞票流通是可接受的或是 不可接受的，在后一情形中，钞票应从流通中收回。 尽管所述表示通常在可见光照明下能看见，但它们也相反或另 外包括在一般不可见的照射如紫外线或红外线下能看见的表示。 本发明可应用于很广范围的处理，包括文件分类、计数、分 发、验证和再流通。它可用于处理各种文件，包括保密文件以及有价 文件如钞票。 本发明可用常规图案识别硬件来实施，并尤其适用于De La Rue VisionTM系统。 现在结合附图描述根据本发明的方法的实例，在附图中： 图1为本方法的流程图； 图2A-2C分别示出优质钞票的图象、每个象素具有其最高值的 钞票图象、以及每个象素具有其最低值的同一钞票的图象；以及 图3A和3B分别示出紧溱象素和稀疏象素的实例。 图1示出测试钞票图象1和储存在存储器中的相同钞票的相应 标准图象2。在许多情况下，将储存多于一个的标准图象，这些标准 图象例如与不同方向上的相同钞票对应，并且还与不同面额的钞票对 应。为了能执行本方法，首先需要使调查图象1与其对应的标准图象 2相关联。一旦调查图象1已被数字化，就可用许多种方法来实现关 联，并且例如，通过比较两个图象上已知印刷特征的位置就可方便地 实现关联。通过在钞票的长边和短边方向上产生平均列/行象素强度 的一维“投影”而实现此关联(步骤3、4)。在原点周围的增量位 置上，这些投影接着与相应的标准图象投影相关联。产生最高关联记 分的位置被判定为正确的位置。当在后续步骤中与表面图象进行比较 时，对调查图象1增加此位置偏差测量。 对于每个标准图象2，系统储存相应的下表面图象5和上表面图 象6。这些图象分别在图2C和2B中用高质量钞票图象更详细地示 出，它们与图2A所示的标准图象2相对应。 上表面图象6的每个象素的内容已经通过审查大量的真币并记 录该组钞票中每个象素的最亮值而获得。相似地，下表面图象5通过 记录钞票组中每个象素的最不亮或最低值而获得。 接着，用下表面图象和上表面图象5、6逐个象素地比较调查图 象的位置校正版本7。如果调查图象中位置(x1，y1)上象素的幅值大于 上表面图象中位置(x1，y1)上对应象素的幅值，那么此象素就列为异常 象素，使得位置(x1，y1)上的象素设置在异常图象10中。相同的测试应 用到调查图象和下表面图象上，即，如果调查图象象素幅值＜下表面 图象象素幅值，就设置异常象素。 此过程的结果是产生“异常图象”10，在此图象中可以看到已 经识别调查图象1上的标记11。然而，为了使该过程检测标记，需 要进一步地分析异常图象10。在此过程中，审查每个异常象素并进 行分类。本方法因而逐个象素地扫描异常图象。当它到达异常象素 时，增加“总”涂抹象素计数(步骤12)。 在步骤14中，用8路连通性测试审查异常象素组，以确定它们 的面积和周长，即，在调查中的异常象素(3×3网格的中心象素) 直接与另一异常象素(同样是3×3网格的8个外围象素中的一个或 多个)相邻。根据所述组的周长和面积之间的比例，能把这些组中的 象素定性为“稀疏”或“紧凑”。图3A示出分为紧凑(周长/面积 比＝0.35)的象素组的典型实例，图3B示出分为稀疏(周长/面积比 ＝1.04)的象素组的实例。此分类通过把面积和周长信息馈送到比较 器15、16中而实现，在比较器中比率和参数进行比较，在此情况下 为0.6。参数不必相同。根据这些比较输出，对紧凑计数17和稀疏计 数18中适当的一个进行增加。 在确定异常象素和另一异常象素之间的距离之后(步骤13)， 在步骤19中比较此距离和邻近阈值，如果此距离小于邻近阈值，就 增加组计数(步骤20)。 接着，在步骤21-23中，分别比较在步骤17、18、20中确定的 计数和各个阈值，以产生最终结果以及总计数和阈值的比较结果(步 骤24)。 然后，这些结果可简单地由执行分析的机器储存和/或显示和/或 利用，以指导处理钞票的方式。例如，表示涂抹程度不可接受的钞票 可转向筛选站或使机器停止。 超过阈值的“紧凑”计数表示存在污点或其它“硬”毁损， 超过阈值的“稀疏”计数表示存在手写或绘画，而超过阈值的 “组”计数表示经过调整的毁损，如银行的墨印。 本领域中技术人员容易明白，本发明当然可用软件、硬件或固 件来实施。