[發明專利]一種基于梯度方向一致性復雜背景條碼圖像自動分割方法

有效

• 申請號: 201510096029.9
• 申請日: 2015-03-04
• 公開（公告）號: CN104636706B
• 公開（公告）日: 2017-12-26
• 發明（設計）人: 汪國有;王祥敏;張二盈;章國建
• 申請（專利權）人: 深圳市金準生物醫學工程有限公司
• 主分類號: G06K7/10
• 分類號: G06K7/10;G06K9/32;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/187
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所44242
• 代理人: 馮筠

技術領域

本發明涉及自動圖像識別技術領域，尤其涉及一種基于梯度方向一致性復雜背景條碼圖像自動分割方法。

背景技術

自動化數據采集技術是信息采集和處理的關鍵技術。條碼技術在自動化數據采集中占重要地位，已被廣泛運用于工業、商業、圖書出版和醫療衛生事業等。

一維條碼是由一組規則排列、寬窄不一的條、空組成的標記，用來表示一定的信息。目前市場上普遍采用的條碼識別裝置是光電識讀器，該識別技術已成功投入商業應用。但是光電識讀器需要手動去對準條碼，自動化程度不高。

隨著數字圖像處理技術的發展，基于視頻的條碼識別技術引起了國內外學者的廣泛關注，并逐漸成為研究熱點。簡單背景下的條碼定位技術已較為成熟，而對于復雜背景下的條碼圖像，如何快速高效地檢測和定位出條碼區域，成為了研究的難點。

目前常用的條碼定位方法主要可以分為頻域方法和空域方法兩種。

頻域方法主要有基于小波多分辨率分析、傅里葉變換、DCT等。如有學者提出的基于小波多分辨率分析的條碼檢測算法，該算法在高頻子圖基于特征向量利用紋理相似性原理，采用區域增長法產生條碼數據區域的候選子區域集合，然后在低頻子圖利用條碼的邊界特征對候選子區域進行驗證，該方法對含有傾斜的條碼圖像并不適用。基于DCT域算法對條碼區域自動定位，可以定位任意旋轉角度的條碼，然而當圖像中其他區域的紋理比重遠大于條碼區域時，該算法將會失效。

空域方法主要有基于Hough變換、邊緣梯度以及形態學操作等，如有學者提出在空域中利用條碼區域的紋理特征以及條碼區域的形狀，并且結合形態學操作檢測條碼區域，該方法在后面的多次形態學膨脹時，容易將條碼區域與其他區域連通到一塊，易出現誤檢及漏檢的現象。

發明內容

本發明提出一種基于梯度方向一致性的復雜背景條碼圖像自動分割方法，針對現有方法的不足，利用圖像中條碼區域的強方向一致性和高灰度對比度的特征，克服復雜背景以及條碼傾斜帶來的干擾，準確高效地定位分割條出圖像中的條碼區域。

為達到上述目的，本發明所提出的技術方案為：

本發明的一種基于梯度方向一致性復雜背景條碼圖像自動分割方法，其包括如下步驟：

第一步，將輸入圖像轉換為灰度圖I(n)，在灰度圖I(n)上計算每個像素點n的水平方向梯度G_x(n)和垂直方向梯度G_y(n)，進而得到每個像素點n的梯度幅值G(n)和梯度角度Φ(n)；

第二步，選擇梯度閾值α，將梯度幅值G(n)大于閾值α的像素點作為圖像邊緣點，得到邊緣圖像I_e(n)；

第三步，基于分塊的梯度方向一致性評估和篩選，得到候選圖像塊集合；

第四步，計算每個候選圖像塊P_ci的平均梯度方向Φ_ci，并歸一化到區間內，作為該候選圖像塊P_ci的梯度方向；

第五步，基于方向一致性的候選圖像塊連通域標記；

第六步，候選圖像塊連通域分析和篩選；

第七步，對候選條碼區域進行波形提取和匹配，用于后續譯碼。

其中，所述的第三步還包括以下步驟：

第一步，選擇寬度w，將圖像分成一系列w*w的圖像塊{P₁,P₂,,P_k}，其中k為圖像塊的數目；

第二步，將一個圓周360度劃分為36個角度區間，每個區間10度，由于條碼中相差180度的角度作為一個方向，進而36個角度區間歸并為18個方向區間，每個方向區間包含兩個相差180度的角度區間，在邊緣圖像I_e(n)中，將每個圖像塊P_i內各個梯度方向區間中邊緣點的個數，得到圖像塊P_i的梯度方向直方圖H_i，梯度方向直方圖H_i的每一項歸一化為該方向區間內的邊緣點數目占圖像塊P_i內總邊緣點數目的比例，其中i＝1,2,,k；

第三步，對每個圖像塊P_i，判定該圖像塊P_i是否具有方向一致性，剔除不具有方向一致性的圖像塊，得到候選圖像塊集合{P_c1,P_c2,,P_cm}，m為候選圖像塊的數目。

其中，所述的第五步還包括以下步驟：