[發(fā)明專利]一種專用于含QR碼圖像的二值化方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811424622.1 | 申請日: | 2018-11-27 |
| 公開(公告)號: | CN109543692B | 公開(公告)日: | 2023-04-07 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 張多利;牛云鵬;王飛;宋宇鯤;杜高明 | 申請(專利權(quán))人: | 合肥工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號: | G06V10/28 | 分類號: | G06V10/28;G06K7/14 |
| 代理公司: | 北京律譜知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11457 | 代理人: | 黃云鐸 |
| 地址: | 230000 安*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 專用 qr 圖像 二值化 方法 | ||
本申請公開了一種專用于含QR碼圖像的二值化方法,該方法包括:步驟1,根據(jù)預(yù)設(shè)維度,將待識別QR碼圖像劃分為多個視圖小窗;步驟2,根據(jù)視圖小窗中所包含的像素點和視圖小窗對應(yīng)待識別QR碼圖像中全部行像素點,確定視圖小窗對應(yīng)的二值化閾值;步驟3,根據(jù)二值化閾值,對待識別QR碼圖像中的像素點進行二值化處理,生成QR碼二值化圖像。通過本申請中的技術(shù)方案,優(yōu)化了QR碼圖像在光照不均情況下的二值化處理效果,提高了QR碼圖像的識別能力。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請涉及二值化的技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種專用于含QR碼圖像的二值化方法。
背景技術(shù)
快速響應(yīng)矩陣圖碼(Quick?Response?Code,QR?Code)于1994年由日本DENSO?WAVE公司發(fā)明,是眾多二維條碼的一種,也是目前最常見的二維條碼。QR碼使用數(shù)字、字母數(shù)字、二進制和漢字四種標準化編碼,在縱向和橫向兩個維度儲存數(shù)據(jù)信息,繼承了二維碼的定位點結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)容錯機制等特性。含QR碼圖像的二值化,是提取有效區(qū)域信息的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié),含QR碼圖像二值化后的質(zhì)量將直接影響后續(xù)解碼步驟的進行。二值化算法核心是閾值的選取規(guī)則,目前通用的圖像二值化算法閾值主要分為全局閾值和局部閾值兩大類。
而現(xiàn)有技術(shù)中,對于全局閾值的二值化算法,只適合處理光照均勻和圖像質(zhì)量高度理想的圖像。對于局部自適應(yīng)閾值的二值化算法,雖然改善了全局閾值不能處理的光照不均的圖像,但并沒有考慮,當連續(xù)多個局部自適應(yīng)窗口內(nèi)的像素灰度值全部呈方差極小的高度集中的正態(tài)分布的情景,即局部自適應(yīng)窗口落在了QR碼圖像的同色區(qū)域,很大概率會導(dǎo)致這些同色區(qū)域經(jīng)二值化之后變?yōu)榉峭珔^(qū)域,導(dǎo)致這些區(qū)域的信息遭到破壞。
發(fā)明內(nèi)容
本申請的目的在于:提高了局部閾值算法的計算速度,優(yōu)化了QR碼圖像在光照不均情況下的二值化處理效果。
本申請的技術(shù)方案是:提供了一種專用于含QR碼圖像的二值化方法,該方法包括:步驟1,根據(jù)預(yù)設(shè)維度,將待識別QR碼圖像劃分為多個視圖小窗;步驟2,根據(jù)視圖小窗中所包含的像素點和視圖小窗對應(yīng)待識別QR碼圖像中全部行像素點,確定視圖小窗對應(yīng)的二值化閾值;步驟3,根據(jù)二值化閾值,對待識別QR碼圖像中的像素點進行二值化處理,生成QR碼二值化圖像。
上述任一項技術(shù)方案中,進一步地,步驟1,具體包括:步驟11,對待識別QR碼圖像進行灰度化處理;步驟12,根據(jù)預(yù)設(shè)維度和處理后的待識別QR碼圖像,生成多個視圖小窗。
上述任一項技術(shù)方案中,進一步地,步驟12之前還包括:根據(jù)預(yù)設(shè)維度中的列數(shù),在灰度化處理后的待識別QR碼圖像中的末端,添加冗余像素點,其中,預(yù)設(shè)維度為1×n維,列數(shù)為n,列數(shù)為大于或等于10的正整數(shù);
上述任一項技術(shù)方案中,進一步地,步驟2,具體包括:步驟21,計算視圖小窗中所包含像素點的第一灰度均值,并根據(jù)預(yù)設(shè)修正系數(shù)和第一灰度均值,計算視圖小窗的第一灰度閾值;步驟22,計算視圖小窗對應(yīng)待識別QR碼圖像中全部行像素點的第二灰度均值,并根據(jù)預(yù)設(shè)修正系數(shù)和第二灰度均值,計算行像素點的第二灰度閾值;步驟23,采用加權(quán)算法,根據(jù)第一灰度閾值和第二灰度閾值,計算第三灰度閾值;步驟24,根據(jù)視圖小窗中像素點的灰度值方差與預(yù)設(shè)方差閾值之間的大小關(guān)系,確定視圖小窗的二值化閾值,二值化閾值為第一灰度閾值和第三灰度閾值中的一種。
上述任一項技術(shù)方案中,進一步地,步驟23中計算第三灰度閾值,具體為:設(shè)定第一權(quán)值大于第二權(quán)值;根據(jù)加權(quán)計算公式、第一權(quán)值、第二權(quán)值、第一灰度閾值和第二灰度閾值,計算第三灰度閾值,加權(quán)計算公式為:
式中,THcrct為第三灰度閾值,w1為第一權(quán)值,TH1為第一灰度閾值,w2為第二權(quán)值,TH2為第二灰度閾值。
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