[發(fā)明專利]自動識別系統(tǒng)中的代碼定位方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410088665.2
• 申請日: 2014-03-12
• 公開（公告）號: CN103886554A
• 公開（公告）日: 2014-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王好賢;黃建文
• 申請（專利權(quán)）人: 王好賢
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是一種自動代碼識別系統(tǒng)中被識別代碼的自動定位方法，用于提高系統(tǒng)識別的速度和識別的精度。

背景技術(shù)：

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自動化的信息提取和信息處理技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。如何從各種復(fù)雜的場景和背景中自動化地提取和識別感興趣的代碼信息成為自動化信息處理中一個重要的問題。

目前基于代碼定位的研究方法大致可以分為兩類：基于區(qū)域的方法和基于紋理的方法，其中基于區(qū)域的方法又可以分為基于連通區(qū)域的方法和基于邊緣的方法。基于紋理的方法將代碼區(qū)域看成是具有特殊特征的紋理，通常先將圖像分割成小塊，然后對每塊提取紋理特征，并用分類器來篩選代碼區(qū)域，基于紋理的方法一般具有比較好的魯棒性，但是當(dāng)處理復(fù)雜圖像的時候計算量大成為了該方法的缺陷；基于連通區(qū)域的方法根據(jù)顏色或亮度將圖像分割為不同的連通區(qū)域，然后根據(jù)代碼的幾何特征對連通區(qū)域進行篩選得到代碼區(qū)域，該類方法需要同一代碼區(qū)域的代碼具有相同的顏色或亮度，且和背景具有較強的對比度以便提取連通區(qū)域，難以應(yīng)用于復(fù)雜背景下的代碼定位。由于代碼區(qū)域具有比較豐富的筆畫邊緣，使得代碼區(qū)域的梯度能量較高，基于梯度和邊緣信息的定位方法得到了普遍使用，一般來說，基于邊緣和梯度的算法比較簡單，實現(xiàn)起來比較容易，但是當(dāng)背景比較復(fù)雜，背景邊緣比較豐富的時候此類算法難以準(zhǔn)確的找出代碼區(qū)域。

本發(fā)明采用Canny算子和Ostu最大類間方差法提取代碼和背景，運用噪聲處理技術(shù)去除背景噪聲，運用傾斜角估計技術(shù)矯正代碼傾斜，較好的滿足了代碼定位的需求。

發(fā)明內(nèi)容：

本發(fā)明的目的是提供一種快速代碼定位技術(shù)，定位精度高，處理速度快，能夠滿足實時性要求較高的場合。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

第一步：獲取含代碼的圖像I；

第二步：利用公式（1）從彩色圖像得到灰度圖像，R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)為原始圖像I中坐標(biāo)(x,y)處像素點的三個通道值，I_g(x,y)為相應(yīng)的灰度圖像坐標(biāo)(x,y)處像素點的灰度值，得到的灰度圖像記為I_g，若I為灰度圖像，則I_g=I；

I_g(x,y)=0.2989×R(x,y)+0.5870×G(x,y)+0.1140×B(x,y)????（1）

第三步：利用Canny算子對灰度圖像進行邊緣檢測，Canny算子是圖像邊緣檢測的常用算子，本發(fā)明采用matlab函數(shù)edge（I_g,’canny’）得到包含代碼邊緣的圖像I_T，有的邊緣有可能是噪聲干擾造成的偽邊緣，需要將其消除；

第四步：按照公式（2）計算I_g中代碼邊緣處像素的局部對比度值，計算范圍在以邊緣像素坐標(biāo)(x,y)為中心，M個像素長、N個像素寬的鄰域；

C(x,y)=Igmax(x,y)-Igmin(x,y)255-Igmin(x,y)+ϵ---(2)]]>