[发明专利]一种鲁棒的图像中二维码区域提取方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机数字图像处理方法，特别是一种图像中准确分割提取二维码区域的方法。

背景技术

二维条码(2-dimensional bar code)是指在一维条码的基础上扩展出另一维具有可读性的条码。一维条码的宽度记载着数据，而其长度没有记载数据。二维条码的长度、宽度均记载着数据。二维条码有一维条码没有的“定位点”和“容错机制”。容错机制在即使没有辨识到全部的条码、或是说条码有污损时，也可以正确地还原条码上的信息。在许多种类的二维条码中，常用的码制有：Data Matrix，QR Code，P DF417，汉信码等。二维条码具有储存量大、保密性高、追踪性高、抗损性强、备援性大、成本便宜等特性，这些特性特别适用于表单、安全保密、追踪、证照、存货盘点、资料备援等方面。

通过手机或相机摄像头拍摄包含二维码的图像，利用数字图像处理技术进行识别，是国内外对二维条码的主要研究方向。对图像中二维码区域的提取，是二维码图像识别中最关键的步骤之一，这其中涉及到图像二值化方法和二维码区域定位。针对图像的二值化问题，目前主要分为全局阈值方法和局部阈值方法。全局阈值中最简单(也是最通用)的方法是将在某一个灰度值以下的像素全部设为黑色，而其他所有的像素设为白色，阈值的选取是该方法的关键，在《快速响应矩阵码QR Code》(中华人民共和国国家标准GB/T 18284-2000)中给出的参考译码算法中，所选的阈值是在图像灰度值最大值与最小值之间的中值，但如果图像中光照不均匀，将难以区分出二维码区域与图像的背景区域。局部阈值方法就是按照一定的规则将整幅图像划分为多个窗口，对这些窗口中的每一个窗口，再按照全局阈值的方法进行二值化处理。局部阈值方法在处理光照不均或背景十分复杂的图像时效果较好，二值化图像中存在分块效应。在二维码区域定位方面，《快速响应矩阵码QR Code》提供的参考方法是，在整幅图像中搜索QR码的寻像图形，根据寻像图形中各元素相当宽度的比例是1∶1∶3∶1∶1的特点，在水平和垂直方向进行探测，找出三个寻像图形，进而确定出二维码的方位。由于这种方法要对整个图像进行搜索，因此在分辨率较大的图像中探测很花费时间，此外复杂背景的干扰也使得探测会明显降低二维码的识别速度。

发明内容

本发明的目的是提供一种鲁棒的图像中二维码区域提取方法，为二维码的识别提供准确有效的依据。

本发明的目的是这样实现的：一种鲁棒的图像中二维码区域提取方法，包括以下步骤：

1.1)对采集的二维码图像进行灰度化处理，建立一种多尺度的高斯图像金字塔；

1.2)对金字塔中的每一层进行分块，根据每个分块图像的局部灰度分布信息，采用最大类间方差方法对每个分块图像进行二值化；

1.3)根据图像金字塔中每一层的二值化结果，对多个尺度上的二值图像进行融合，得到最终的二值图像；

1.4)在图像金字塔的最底层，即原始尺度下，逐行扫描每个分块二值图像；扫描过程中，若发现相邻像素的像素值不同，则称为一次跳变，计算每个分块二值图像中出现的跳变次数；根据二维码具有丰富纹理的特点，将跳变次数大于某个阈值的分块设为二维码候选块，候选块作为后续二维码搜索区域；

1.5)以分块为单位进行连通体分析，找出所有在图像上相邻接的候选块，建立多个连通体区域，每个连通体区域则作为候选二维码区域；根据候选二维码区域的形状特征，确定包含有二维码的连通体区域；

1.6)以图像块为单位，选取包含有二维码的连通体区域的内边缘块和外边缘块，从而生成边缘带；通过Harris角点检测得到边缘带中的特征角点，建立特征角点集；采用Sklansky算法计算出每个角点集的外接凸包；提取每个外接凸包所对应的图像区域，得到最终的二维码区域。

上述步骤1.2)中对图像金字塔中的每一层进行分块的步骤如下：

2.1)按照设定的比例系数，将最底层的原始图像，划分成适当大小的图像块；其中比例系数为分块的宽度与图像宽度的比值；

2.2)对金字塔上一层图像进行分块，分块的比例系数取上一层比例系数的两倍；

2.3)重复步骤2.2)，直至到图像金字塔最顶层。