[发明专利]一种矩阵式二维条码的初步定位方法

说明书

技术领域

本发明属于二维条码图像处理方法，涉及一种在复杂背景环境中矩阵式二维条码的初步定位方法。

背景技术

矩阵式二维条形码是一种由中心点到与中心点固定距离的多边形单元所组成的图形二维码，而在水平和垂直方向的二维空间存储信息的条码称为二维码，矩阵式二维条码是近年来应用最为广泛的一种二维码，具有代表性的矩阵式二维条码有：Code One、Maxi Code、QR Code、 Data Matrix等。一般的二维条码图像处理步骤中，在对二维条码完成了二值化处理之后，就要对条码的区域做一个初步的定位。因为在实际的应用中，图像采集模块所采集的条码图像中往往含有复杂的背景图案，这就给条码的识别带来了很大的困难。对条码进行初定位的目的，一是将图像中的背景噪声图案剔除，二是为后续处理缩小处理范围，提高处理速度。

目前，已有的针对矩阵式二维条码的区域初步定位主要有三类方法：第一类是扫描定位，也叫投影定位，即从水平和垂直两个方向对图像做投影，通过投影值的坐标来确定条码的大概位置。第二类是基于边缘检测和数学形态学的定位，即先对条码图像做边缘检测，再做形态学处理，最后对条码区域进行筛选。第三类则是基于小波分析和神经网络的定位。

第一类方法较简单，但要求图像的信噪比非常高才行。若图像中存在较大的背景图案，那用第一类方法就几乎没有意义；第二类方法是目前用的最多的方法。第三类方法较为复杂，且存在很高的不确定性。经对现有技术文献的检索发现，对第二类方法使用的较为多，因此本发明主要是在第二类方法的基础上提出自己的初步定位方法。在第二类方法中主要步骤是先对条码图像边缘检测，而后进行形态学的腐蚀与膨胀处理，最后提取条码连通区域。

第二类方法中，不同大小的方形结构元素对二维条码图像做形态学处理，图像中的连通域会产生很明显的不同，对条码的提取造成很大的影响。再对做完形态学处理的图进行条码区域的提取，所得到的区域会产生非常大的偏差，当结构元素太小时，对条码的定位会产生缺失，而结构元素太大时，很有可能将复杂背景图案一并计入条码区域。虽然这种方法应用的比较普遍，但只能作为一种实验方法，却不能用于工业应用中。因为这种方法有一个很大的缺陷，就是形态学处理中的结构元素的大小和形状都不能够自适应的选取，而更为关键的是若不能选取合适的结构元素，会严重的影响到处理的效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种矩阵式二维条码的初步定位方法，以从复杂背景条件下得到条码的大概区域，提高条码的识别速度和精度，为后续的图像校正和提取信息等步骤做准备。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种矩阵式二维条码的初步定位方法，其包括以下步骤：

1.1) 对二值化后的条码图像进行边缘检测，得到图像的边缘检测图；

1.2) 扫描检测图中的边缘点，将所有的边缘点标记；

1.3) 逐个对每个边缘点进行方向扫描，求得每个边缘点的最短距离跳变点；

1.4）连接图中所有的最短距离跳变点与其对应的边缘点；

1.5) 得到连接过后的图像，筛选出连通区域，提取出条码区域。

请补充下本方案的效果。

所述步骤1.2)中扫描检测图像中的边缘点，将所有的边缘点标记的步骤如下：

2.1) 对检测过后的图像进行扫描，如果被检测的点为白色像素点，且该点上下左右四周存在黑色像素点，则标记该点为图像的边缘点；

2.2）重复上述步骤2.1)，找出并标记所有图像中的边缘点。

所述步骤1.3)中的具体步骤如下：

3.1)寻找边缘点附近最近的跳变点，首先从右边方向扫描，若第一个点为黑色像素点，则继续向右边方向扫描，直到扫描到某点为白色像素点为止，记该点为跳变点；若第一个点为白色像素点，则向右扫描到某点为黑像素点，则记该点的前一位置的像素点为跳变点；

3.2)使用同样的方法对其他的七个方向，分别是该像素点的上、下、左、右上、左上、左下和右下重复扫描跳变点，得到八个跳变点后，取其中一个与该边缘点最近距离的一个点作为当前边缘点的最短距离跳变点，若出现多个点都为最近距离的跳变点时，则取最先扫描到的点作为最短距离跳变点。

所述步骤1.4)中连接图像中所有的最短距离跳变点与其对应的边缘点的步骤如下：