[發明專利]面向實時嵌入式系統的一維條碼識別方法

有效

• 申請號: 201510047272.1
• 申請日: 2015-01-29
• 公開（公告）號: CN104573674B
• 公開（公告）日: 2017-11-28
• 發明（設計）人: 楊克己
• 申請（專利權）人: 楊克己
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/54;G06K7/10
• 代理公司: 無錫市大為專利商標事務所(普通合伙)32104
• 代理人: 殷紅梅

1.一種面向實時嵌入式系統的一維條碼識別方法，其特征在于，包括下述步驟：

步驟S1，對于采集的圖像進行處理，獲得降低分辨率的二值化圖像和原分辨率的二值化圖像；

步驟S2，在降低分辨率的二值化圖像中定位條碼區域；

步驟S3，利用上述條碼區域定位信息，對原分辨率的二值化圖像進行識別，進行條碼解碼；

所述步驟S1具體包括：

S101），將采集的RGB圖像轉化為灰度圖；

S102），對灰度圖進行圖像增強的處理；

S103），進行圖像去噪的處理；

S104），將灰度圖轉化為二值化圖像；

S105），降低上個步驟S104）所得二值化圖像的分辨率，獲得降低分辨率的二值化圖像；

所述步驟S2具體包括：

S201），對降低分辨率的二值化圖像進行邊緣強化處理；

S202），然后對上述降低分辨率的二值化圖像進行形態學處理，將整個條碼區域連通；

S203），進行區域過濾的處理；

S204），獲取條碼區域的四個角點位置，即可定位條碼區域；

所述步驟S3具體包括：

S301），進行位置信息轉換，將條碼區域在降低分辨率的二值化圖像中的位置信息轉換為在原分辨率二值化圖像中的位置信息；

S302），在原分辨率二值化圖像中進行條碼旋正；

S303），進行垂直投影的處理：將條碼上同一列的像素值累加；

S304），進行獲取模塊比例的處理：獲取條碼上條空的寬度比例；

S305)，進行譯碼和校驗，即根據所得模塊比例解析條碼攜帶信息；

步驟S102）中，圖像增強方法采用USM銳化算法；

步驟S103）中，采用自適應結構元大小的高斯模糊算法進行圖像去噪的處理；

步驟S104）中，具體采用動態迭代的otsu二值化算法將灰度圖轉化為二值化圖像；

步驟S105）中，降低圖像分辨率采用的是隔點取樣的方法；

步驟S201)中，邊緣強化所采用的邊緣強化算子是Canny算子；

對降低分辨率的二值化圖像進行邊緣強化處理；邊緣強化是利用邊緣強化算子去處理圖像的過程；

該算法步驟如下：

a.利用高斯平滑函數消除噪聲，這里的平滑因子可以復用S103中所得的二階正態分布函數K(i,j)；

b.分別用水平的和垂直的一階差分卷積模板對圖像做卷積，并將兩次得到的結果求取平方和，具體公式如下：

G1(x,y)=F(x,y)×H1(x,y)

G2(x,y)=F(x,y)×H2(x,y)

G(x,y)=(G1(x,y)^2 + G2(x,y)^2) ^ (1/2)

其中，×表示求卷積運算，^表示求冪運算，H1(x,y),H2(x,y)分別表示水平和垂直的一階差分卷積模板；F(x,y)表示輸入圖像；

c.非極大值抑制，簡而言之是將步驟二后所得各點值中極大值保留，非極大值置0；

步驟S204)中，采用邊界探索算法獲取條碼的角點信息。

2.如權利要求1所述的面向實時嵌入式系統的一維條碼識別方法，其特征在于：步驟S302）中，條碼旋正采用仿射變換算法。