[發(fā)明專利]一種二維碼識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010092621.2
• 申請日: 2020-02-14
• 公開（公告）號: CN111310508B
• 公開（公告）日: 2021-08-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曹政才;李俊年
• 申請（專利權(quán)）人: 北京化工大學(xué)
• 主分類號: G06K7/14
• 分類號: G06K7/14;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

1.一種二維碼識別方法，其特征在于：該方法包括：

步驟1：設(shè)計(jì)并制作基于運(yùn)動模糊的QR二維碼數(shù)據(jù)集，用于圖像去運(yùn)動模糊算法的訓(xùn)練和測試；

步驟2：構(gòu)建基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像去運(yùn)動模糊算法，使用基于運(yùn)動模糊的QR二維碼數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練以獲得參數(shù)權(quán)重，在未知模糊核的情況下仍能獲得去運(yùn)動模糊效果；

步驟3：針對二維碼圖像可能存在的局部區(qū)域強(qiáng)度不均包含基于自適應(yīng)閾值處理的圖像二值化算法，將圖像分為高強(qiáng)度和低強(qiáng)度區(qū)域并實(shí)現(xiàn)圖像二值化；針對二維碼圖像邊緣檢測和幾何校正問題，首先應(yīng)用形態(tài)學(xué)的膨脹方法獲取目標(biāo)區(qū)域的邊緣，通過canny算子提取目標(biāo)區(qū)域的邊界，然后通過Hough變換得到邊界所在直線，最后通過雙線性插值運(yùn)算校正二維碼圖像；

在步驟2中，包括以下步驟：

步驟2.1：在基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像去運(yùn)動模糊算法中，采用基于特征金字塔的圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)，使得提取到的特征映射包含更多語義信息并保證質(zhì)量；

步驟2.2：在基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像去運(yùn)動模糊算法中，采用當(dāng)前最新的恢復(fù)模型滿足對于圖像增強(qiáng)的需求，達(dá)到高質(zhì)量的圖像去模糊效果；

步驟2.3：通過設(shè)計(jì)GAN損失函數(shù)，基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像去模糊算法訓(xùn)練速度更快，魯棒性更高。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種二維碼識別方法，其核心在于：

在步驟1中，包括以下步驟：

步驟1.1：設(shè)計(jì)基于運(yùn)動模糊的QR二維碼數(shù)據(jù)集，根據(jù)實(shí)際人機(jī)交互場景選擇二維碼數(shù)據(jù)集的背景、二維碼所包含信息、二維碼與攝像頭距離；

步驟1.2：在選定背景下使用kinect攝像機(jī)采集圖像信息，并加入不同模糊長度和模糊角度的運(yùn)動模糊，完成運(yùn)動模糊的QR二維碼數(shù)據(jù)集的設(shè)計(jì)及制作。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種二維碼識別方法，其核心在于：

步驟3中，包含以下步驟：

步驟3.1：確定具有尺寸S×S的移動窗口內(nèi)的矩形R上的像素值R_s的總和，使得窗口尺寸取決于圖像的寬度W，可能的最大窗口寬度是W的1/64，在圖像二值化的步驟中，如果每個像素的值滿足所給的閾值表達(dá)式，則將每個像素設(shè)置為黑色；否則被設(shè)置為白色；

步驟3.2：為提高圖像二值化算法的性能，將圖像分為高強(qiáng)度和低強(qiáng)度兩個區(qū)域；計(jì)算矩形R中的像素總和以得到局部閾值，然后與整個圖像的平均值進(jìn)行比較；在不同強(qiáng)度的區(qū)域中，閾值的計(jì)算方法不同；

步驟3.3：在圖像二值化之后，基于計(jì)算機(jī)形態(tài)學(xué)的膨脹操作，得到二維碼圖像的邊緣區(qū)域；基于canny算子對邊緣區(qū)域進(jìn)行檢測，然后基于改進(jìn)的Hough變換求出邊緣所在直線的斜率和旋轉(zhuǎn)角度，最后基于雙線性插值法對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)校正，并完成二維碼的識別。