[發(fā)明專利]一種去除黑洞影響的豬耳標(biāo)碼圖形的二值化方法

有效

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• 申請日: 2013-05-22
• 公開（公告）號: CN103279757A
• 公開（公告）日: 2013-09-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳瑞琳
• 申請（專利權(quán)）人: 福建鑫諾通訊技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/38
• 分類號: G06K9/38
• 代理公司: 福州市鼓樓區(qū)京華專利事務(wù)所(普通合伙) 35212
• 代理人: 宋連梅

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息通訊技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種去除黑洞影響的豬耳標(biāo)碼圖形的二值化方法。

背景技術(shù)

農(nóng)業(yè)部豬耳標(biāo)碼為一個黑色邊框里面存放16*16個黑白模塊的塑料耳標(biāo)，即有256個灰度圖像數(shù)據(jù)，由于其要鑲嵌在豬耳朵上，設(shè)計的時候，圖形的中間6*6模塊不存放條碼信息（如圖1），應(yīng)用的時候在耳標(biāo)的中間打了一個空心洞，如圖2。這個洞對圖形的二值化處理產(chǎn)生了很大影響。特別是在經(jīng)過長期使用耳標(biāo)碼圖形變模糊的情況下，這個黑洞將使得二值化的準(zhǔn)確率大大降低。目前通用的二值化方法，是對每個黑白塊附近的5*5領(lǐng)域模塊的灰度值進(jìn)行取閾值，然后根據(jù)該模塊灰度值與閾值的大小關(guān)系來確定是黑模塊還是白模塊，模塊灰度值比閾值小是黑模塊，模塊灰度值比閾值大則是白模塊。

現(xiàn)有技術(shù)，最大的缺點就是沒有針對農(nóng)業(yè)部豬耳標(biāo)碼的中間黑洞進(jìn)行圖形處理，使得圖形二值化的效果很差，特別是經(jīng)過長期使用耳標(biāo)圖形變模糊情況下，圖形上黑洞位置的灰度值非常小，大大小于正常圖形黑色模塊的灰度值，這使得其附近點取得的閾值會偏小，導(dǎo)致很多黑模塊二值化后被誤判成白模塊，從而導(dǎo)致后期解碼失敗。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題，在于提供一種去除黑洞影響的豬耳標(biāo)碼圖形的二值化方法，除去了豬耳標(biāo)碼中黑洞對豬耳標(biāo)碼圖形的二值化的影響，該豬耳標(biāo)碼圖形的二值化更加精確。

本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的：一種去除黑洞影響的豬耳標(biāo)碼圖形的二值化方法，具體包括如下步驟：

步驟1、獲取一豬耳標(biāo)碼圖形的灰度圖像數(shù)據(jù)矩陣，

步驟2、將灰度圖像數(shù)據(jù)矩陣平均分成4塊，則每塊共有64個灰度圖像數(shù)據(jù)；

步驟3、對各塊的64個灰度圖像數(shù)據(jù)求得對應(yīng)的一平均灰度圖像值nAvg；

步驟4、將豬耳標(biāo)碼圖形的灰度圖像數(shù)據(jù)矩陣中最外層的3行3列的灰度圖像數(shù)據(jù)取出，則每個分塊將分別取出39個最外層的3行3列的灰度圖像數(shù)據(jù)；

步驟5、根據(jù)各個分塊的39個灰度圖像數(shù)據(jù)求得各分塊對應(yīng)的要進(jìn)行二值化的閾值；

步驟6、將各分塊的64個灰度圖像數(shù)據(jù)均與對應(yīng)分塊的閾值進(jìn)行對比，若一分塊的一灰度圖像數(shù)據(jù)大于該分塊的閾值，則將該分塊此時進(jìn)行對比的灰度圖像數(shù)據(jù)記錄為白色塊；若小于該閾值，則將該分塊此時進(jìn)行對比的灰度圖像數(shù)據(jù)記錄為黑色塊；從而完成4個分塊的64個灰度圖像數(shù)據(jù)的二值化；

步驟7、將4個分塊的64個灰度圖像數(shù)據(jù)的二值化結(jié)果進(jìn)行合并，即能得到整個豬耳碼圖形二值化后的數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，所述步驟5具體為：

步驟50、將4個分塊逐個進(jìn)行獲取分塊的39個灰度圖像數(shù)據(jù)中最大的一灰度圖像數(shù)據(jù)記為nMax和最小的一灰度圖像數(shù)據(jù)記為nMin；

步驟51、判斷nMax-nMin是否小于0x0F，否，則該分塊的二值化的閾值nCut=nMin+(nMax-nMin)×k；是，則判斷該塊的平均灰度圖像值nAvg是否大于0xBF，是，則取該分塊的二值化的閾值nCut=0；否，則判斷該塊的平均灰度圖像值nAvg是否小于0x40，是，則取該分塊的二值化的閾值nCut=0xFF，否，則該分塊的二值化的閾值nCut=nMin+(nMax-nMin)×k；所述k預(yù)設(shè)的數(shù)值為0到1；

步驟52、獲得4個分塊二值化的閾值后進(jìn)入步驟6。

進(jìn)一步地，所述k預(yù)設(shè)的數(shù)值根據(jù)各分塊的平均灰度圖像值nAvg來獲得，即平均灰度圖像值nAvg為0到0x3B時，k為0.35；平均灰度圖像值nAvg為0x3C到0x59時，k為0.40；平均灰度圖像值nAvg為0x5A到0xA9時，k為0.50；平均灰度圖像值nAvg為0xAA到0xC7時，k為0.60；平均灰度圖像值nAvg為0xC8到0xFF時，k為0.65。

進(jìn)一步地，所述白色塊用0表示，所述黑色塊用1表示，則二值化后的各灰度圖像數(shù)據(jù)均用0或1表示。

本發(fā)明具有如下優(yōu)點：本發(fā)明將豬耳標(biāo)碼圖形的灰度圖像數(shù)據(jù)矩陣平均分為4塊，并將灰度圖像數(shù)據(jù)矩陣中最外層的3行3列的灰度圖像數(shù)據(jù)取出，則每個分塊將分別取出39個的灰度圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)各個分塊的39個灰度圖像數(shù)據(jù)求得各分塊對應(yīng)的要進(jìn)行二值化的閾值；將各分塊的64個灰度圖像數(shù)據(jù)均與對應(yīng)分塊的閾值進(jìn)行對比；完成4個分塊的64個灰度圖像數(shù)據(jù)的二值化；7、將4個分塊的64個灰度圖像數(shù)據(jù)的二值化結(jié)果進(jìn)行合并得到整個豬耳標(biāo)碼圖形的二值化數(shù)據(jù)。該二值化方法比現(xiàn)有技術(shù)的二值化方法更精準(zhǔn)，且該二值化數(shù)據(jù)解碼識別成功率高，即使豬耳標(biāo)碼長期使用，該豬耳標(biāo)碼的黑洞也不會影響豬耳標(biāo)碼的解碼識別成功率。