[发明专利]一种基于Hough变换的条码边界搜索方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及一种条码边界搜索方法，特别涉及一种基于Hough变换的条码边界搜索方法。

【背景技术】

条码技术是在计算机技术与信息技术基础上发展起来的一门容编码、印刷、识别、数据采集和处理于一身的新兴技术。条码技术由于其识别快速、准确、可靠以及成本低等优点，被广泛应用于商业、图书管理、仓储、邮电、交通和工业控制等领域，并且势必在逐渐兴起的“物联网”应用中发挥重大的作用。

目前被广泛使用的条码包括一维条码及二维条码。一维条码又称线形条码是由平行排列的多个“条”和“空”单元组成，条形码信息靠条和空的不同宽度和位置来表达。一维条码只是在一个方向(一般是水平方向)表达信息，而在垂直方向则不表达任何信息，因此信息容量及空间利用率较低，并且在条码损坏后即无法识别。

二维条码是由按一定规律在二维方向上分布的黑白相间的特定几何图形组成，其可以在二维方向上表达信息，因此信息容量及空间利用率较低，并具有一定的校验功能。二维条码可以分为堆叠式二维条码和矩阵式二维条码。堆叠式二维条码是由多行短截的一维条码堆叠而成，代表性的堆叠式二维条码包括PDF417、Code 49、Code 16K等。矩阵式二维条码是由按预定规则分布于矩阵中的黑、白模块组成，代表性的矩阵式二维条码包括Codeone、Aztec、Date MatriX、QR码等。

在现有技术的条码解码过程中往往需要通过Hough变换对条码边界进行搜索，例如PDF417条码的层边界。如图1所示，Hough变换的基本原理为：假设在直角坐标系中存在一条原点距离为ρ，方位角为θ的直线，则直线上每一点满足公式ρ＝xcosθ+ysinθ。在条码边界搜索过程中，首先对参数空间(ρ、θ)进行离散化，再将采样像素点的图像空间坐标x、y变换到参数空间(ρ、θ)的多个离散区域。具体来说，按预定步长将参数空间(ρ、θ)划分出多个离散区域，每个离散区域对应于ρ、θ不同的离散值。对于每一个采样像素点的图像空间坐标x、y，利用不同的θ离散值通过上述变换公式计算对应的ρ值，以确定其所落入的离散区域。在变换过程中，利用二维累加器矩阵将落入不同区域的采样像素点的数量进行累加，进而得到如图2所示的累加值矩阵，并将累加值最大的区域所对应的ρ、θ作为条码边界的最佳直线拟合参数。例如，在图2中，选择累加值为90的区域对应的ρ＝7及θ＝90作为条码边界的最佳直线拟合参数。然而，在上述方法中，仅将单个区域内的累加点数量作为判断最佳直线拟合参数的标准，未考虑到周边区域，因此在实际应用过程中会出现误差。

【发明内容】

为了克服现有技术条码边界搜索中仅考虑单个离散区域内的累加值导致出现误差的技术问题，本发明提供了一种基于Hough变换的条码边界搜索方法，其通过加权求和方式综合考虑多个离散区域，提高了条码边界检测的准确度。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是提供一种基于Hough变换的条码边界搜索方法，该条码边界搜索方法包括：a.对参数空间进行离散化，以形成多个离散区域；b.利用Hough变换将条码边界上的多个采样像素点的图像空间坐标变换到参数空间的多个离散区域内；c.对落入各离散区域内的采样像素点的数量进行累加；d.将各离散区域的累加值与周边离散区域的累加值进行加权求和；e.基于加权求和后的累加值确定条码边界的直线拟合参数。

根据本发明一优选实施例，在步骤d中，加权求和的权重值随着各离散区域与周边离散区域之间距离的增大而减小。

根据本发明一优选实施例，在步骤e中，选择加权求和后的累加值最大的离散区域所对应的参数空间坐标作为直线拟合参数。

根据本发明一优选实施例，图像空间为直角坐标空间，参数空间为极坐标空间。

根据本发明一优选实施例，在步骤a中，在条码边界的方位角的可能取值范围内选择多个角度离散值，并在条码边界的原点距离的可能取值范围内选择多个距离离散值，多个离散区域分别对应于不同角度离散值和距离离散值。

根据本发明一优选实施例，在步骤b中，对于条码边界的每一采样像素点的直角坐标，将各角度离散值分别代入公式ρ＝xcosθ+ysinθ，确定其所对应的距离离散值，以确定采样像素点所落入的离散区域，其中x、y为直角坐标，θ为角度离散值，ρ为对应的距离离散值。