一種采用閾值二值化算法實(shí)現(xiàn)二維條碼預(yù)處理的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及二維碼技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種采用閾值二值化算法實(shí)現(xiàn)二維條碼預(yù)處理的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]二維碼擁有由一系列深色模塊相間分布組成的獨(dú)特紋理特征。通過這些模塊有規(guī)律地相間地排列，記錄著一定數(shù)據(jù)量的信息。而二維碼會以圖像的形式出現(xiàn)在需要標(biāo)識的產(chǎn)品或地方上，而它本身就提攜著這些東西的相關(guān)信息量。除了標(biāo)識信息之外，現(xiàn)在二維碼更作為媒介工具在金融活動或個人的購買活動以及商業(yè)活動中，如二維碼掃描購買商品和二維碼支付?；诙S碼的圖形識別技術(shù)主要步驟是:
[0003]首先，對采集到的二維條碼圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，為后期能快速定位二維碼目標(biāo)部分而做好減小圖形定位復(fù)雜度的準(zhǔn)備。目前較多的采集方式以拍攝式為主，繼而在拍攝圖片上對二維條碼進(jìn)行定位，實(shí)現(xiàn)最終的解碼。但因為由于存在些攝影硬件設(shè)備有時難以克服的外界復(fù)雜環(huán)境，如聚焦差、成像系統(tǒng)誤差、光照不均、噪聲、人手抖動等所影響，采集到的二維條碼圖像還是有欠清晰度的。因此往往需要增強(qiáng)圖像清晰度，以免擴(kuò)大后面的定位誤差。還有，拍攝下來的圖像有著很多不必要的像素信息以及干擾目標(biāo)部分定位的背景像素信息，因此，圖像預(yù)處理過程中還需要有目的減少像素信息以及進(jìn)行背景和目標(biāo)部分的切割處理。
[0004]然后，在經(jīng)預(yù)處理的圖像上對二維條碼部分進(jìn)行快速定位。定位過程一般分為基于尋找二維條碼位置探測圖形的定位和基于二維條碼圖形特征的定位。前者提及的定位方法是利用二維圖碼本身獨(dú)有的特征符號即位置探測圖形，該圖形有特定比例的深淺模塊組成。而且，這種比例不受由于拍攝角度不同導(dǎo)致發(fā)生圖像的縮放，旋轉(zhuǎn)及幾何失真而改變。因此，只要定位到二維條碼上三個相同的位置探測圖形，即能定位到二維條碼目標(biāo)部分以及計算其傾斜角度。后者提及的定位方法是利用二維條碼本身具有的矩形形狀特征和獨(dú)有的深淺像素相間分布的紋理特征對二維條碼進(jìn)行定位。接著，就對定位到的二維條碼進(jìn)行旋轉(zhuǎn)校正及幾何失真校正。
[0005]接著，就是對提取到的二維條碼碼字進(jìn)行糾錯譯碼。由于某種原因，二維條碼本身可能存在部分缺失或污損，折疊痕跡等情況，為保證譯碼出來的信息正確性，就需要采取一種與二維條碼編碼方式相呼應(yīng)的糾錯譯碼方式，從而譯碼出正確信息。這一模塊我們通常包括在本課題里會在軟件架構(gòu)中使用算法實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然，也可使用市場上的譯碼芯片進(jìn)行。
[0006]最后，就要對譯碼出來的信息進(jìn)行顯示，保存或傳輸處理。因此，我們會給二維條碼識讀器配上數(shù)據(jù)存儲器和IXD顯示屏，從而能實(shí)時地對二維條碼信息進(jìn)行保存或顯示，還有系統(tǒng)應(yīng)用界面顯示。對于傳輸過程，可以分為有線傳輸和無線傳輸兩種，有線傳輸可以使用USB數(shù)據(jù)線或串行線與PC連接。無線傳輸方式更多樣，如使用Zigbee，GSM/GPRS，WCDMA, Bluetooth等方式把數(shù)據(jù)傳到個人PC或服務(wù)器上。
[0007]從上面步驟可看出，二維條碼圖形識別的預(yù)處理過程尤其重要。因為，要對二維條碼進(jìn)行快速定位，必須要盡可能減少圖像像素信息而避免過大的計算量，以及解決因外界復(fù)雜環(huán)境比如光照不均，相對移動，低光照，欠缺快速對焦等所影響而引起的圖像識別問題，最大限度地將圖像中背景部分與二維碼部分精準(zhǔn)地分割開來，從而便于后期的快速及精確定位。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]針對現(xiàn)有二維條碼預(yù)處理的不足，本發(fā)明提供了一種采用閾值二值化算法實(shí)現(xiàn)二維條碼預(yù)處理的方法，能避免由于圖像模糊或復(fù)雜的圖像背景信息引起的二值化圖像分割失敗，實(shí)現(xiàn)精確地把目標(biāo)和背景部分分割開來。
[0009]本發(fā)明提供了一種采用閾值二值化算法實(shí)現(xiàn)二維條碼預(yù)處理的方法，包括如下步驟:
[0010]獲取經(jīng)過灰度化處理的二維條碼圖像；
[0011]采用高斯函數(shù)對灰度化處理的二維條碼圖像進(jìn)行卷積處理，得到平滑模板；
[0012]將原二維條碼圖像分塊的像素值與平滑模板相減獲取差異值；
[0013]采用閾值二值化算法對獲取的差異值進(jìn)行迭代過程獲得最大類間方差值；
[0014]基于最大類間方差值將二維條碼圖像分塊中的目標(biāo)部分和背景部分進(jìn)行分割處理。
[0015]所述采用高斯函數(shù)對灰度化處理的二維條碼圖像進(jìn)行卷積處理，得到平滑模板包括:
[0016]每次利用一定大小的由高斯函數(shù)生成的核與所述核同樣大小的原圖像分塊進(jìn)行卷積得到平滑模板。
[0017]所述采用閾值二值化算法對獲取的差異值進(jìn)行迭代過程獲得最大類間方差值包括:
[0018]基于預(yù)先設(shè)置的迭代次數(shù)從閾值初始值零值開始遞減進(jìn)行迭代過程；
[0019]在每一次的迭代過程中，基于閾值與差異值進(jìn)行二值化處理，并獲取所述差異值所對應(yīng)的原像素值和二值化處理后的二值化值；基于原像素值和二值化值計算出類間方差值，并在迭代過程中形成一個類間方差值集合；
[0020]在迭代過程結(jié)束之后，采取遍歷方法獲取類間方差值集合中的最大類間方差值。
[0021]所述基于閾值與差異值進(jìn)行二值化處理，并獲取所述差異值所對應(yīng)的原像素值和二值化處理后的二值化值包括:
[0022]判斷差異值與閾值間的大小，當(dāng)差異值小于閾值時，差異值所對應(yīng)的原像素值所設(shè)定的二值化值為255，同時也保存下原像素值；如果差異值大于等于閾值時，差異值所對應(yīng)的原像素值所設(shè)定的二值化值為0，同時也保存下原像素值。
[0023]所述預(yù)先設(shè)置的迭代次數(shù)為自然數(shù)，為2至100的自然數(shù)。
[0024]所述基于最大類間方差值將二維條碼圖像分塊中的目標(biāo)部分和背景部分進(jìn)行分割處理之后還包括:
[0025]清除分塊效應(yīng)。
[0026]所述清除分塊效應(yīng)包括:
[0027]找到圖像分塊之間的邊界，在以邊界像素作為中心像素的3*3區(qū)域中，分別計算此區(qū)域內(nèi)黑像素和白像素這兩類的個數(shù)，然后將中心像素設(shè)定為個數(shù)最多的那類所對應(yīng)的像素值；如果這兩類個數(shù)相等的話，就將中心像素設(shè)定為黑像素。
[0028]因此，本文提出一種效果良好的閾值二值化算法，能避免由于圖像模糊或復(fù)雜的圖像背景信息引起的二值化圖像分割失敗，實(shí)現(xiàn)精確地把目標(biāo)和背景部分分割開來，從而有利于后期對目標(biāo)部分的快速定位。當(dāng)由于圖像存在由光照不均或背景復(fù)雜引起的問題時，每個圖像局部發(fā)生的模糊情況或背景干擾都有所不同，此時把圖像整體的統(tǒng)計特性當(dāng)作圖形局部統(tǒng)計特性來對待，會產(chǎn)生較大的處理誤差，因此，在二值化處理過程中不應(yīng)該對圖像整體進(jìn)行統(tǒng)一閾值判別，而是在圖像各局部內(nèi)自適應(yīng)地進(jìn)行統(tǒng)計特性分析，依據(jù)局部情況調(diào)整閾值進(jìn)行二值化。所以，本發(fā)明實(shí)施例即采用分治法的思想對原圖像進(jìn)行分塊處理，同時也提出消除分塊處理引起的分塊效應(yīng)的方法，在處理過程中具有較好的魯棒性。
【附圖說明】
[0029]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。
[0030]圖1是本發(fā)明實(shí)施例中的采用閾值二值化算法實(shí)現(xiàn)二維條碼預(yù)處理的方法流程圖；
[0031]圖2是本發(fā)明實(shí)施例中的采用閾值二值化算法實(shí)現(xiàn)二維條碼預(yù)處理的具體方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032]下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0033]圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例中的采用閾值二值化算法實(shí)現(xiàn)二維條碼預(yù)處理的方法流程圖，包括如下步驟:
[0034]S101、獲取經(jīng)過灰度化處理的二維條碼圖像；
[0035]在實(shí)施過程中，每次利用一定大小的由高斯函數(shù)生成的核與所述核同樣大小的原圖像分塊進(jìn)行卷積得到平滑模板。
[0036]S102、采用高斯函數(shù)對灰度化處理的二維條碼圖像進(jìn)行卷積處理，得到平滑模板；
[0037]在實(shí)施過程中，基于預(yù)先設(shè)置的迭代次數(shù)從閾值初始值零值開始遞減進(jìn)行迭代過程;
[0038]在每一次的迭代過程中，基于閾值與差異值進(jìn)行二值化處理，并獲取所述差異值所對應(yīng)的原像素值和二值化處理后的二值化值；基于原像素值和二值化值計算出類間方差值，并在迭代過程中形成一個類間方差值集合；在迭代過程結(jié)束之后，采取遍歷方法獲取類間方差值集合中的最大類間方差值。
[0039]在基于閾值與差異值進(jìn)行二值化處理，并獲取所述差異值所對應(yīng)的原像素值和二值化處理后的二值化值過程中包括:判斷差異值與閾值間的大小，當(dāng)差異值小于閾值時，差異值所對應(yīng)的原像素值所設(shè)定的二值化值為255，同時也保存下原像素值；如果差異值大于等于閾值時，差異值所對應(yīng)的原像素值所設(shè)定的二值化值為0，同時也保存下原像素值。
[0040]該預(yù)先設(shè)置的迭代次數(shù)為自然數(shù)，一般為2至100的自然數(shù)，可以取30次左右為最佳。
[0041]S103、將原二維條碼圖像分塊的像素值與平滑模板相減獲取差異值；
[0042]S104、采用閾值二值化算法對獲取的差異值進(jìn)行迭代過程獲得最大類間方差值；