[发明专利]基于图像处理的微型QR码识别方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的微型QR码识别方法，其特征是：包括以下步骤：

1.1）对采集的微型QR码图像进行去噪处理，采用中值滤波，图像中每个像素的值等于这个像素点及其周围邻域各个像素点的中值；

1.2）对去噪后的图像进行二值化处理，采用最大类间方差法，把图像分为背景和目标两组，利用目标与背景区域的方差来确定最佳阈值；

1.3）遍历图像，根据位置探测图形的模块序列是由一个深色---浅色---深色---浅色---深色次序构成，各元素的相对宽度比例是1:1:3:1:1来确定其位置，并记录中心点位置；

1.4）利用形态学的闭运算寻找连通区域，并根据相关条件排除干扰区域，得到码字区域；

1.5）采用挖空算法，即将上下左右4个方向都有黑色像素的点置为255，条码边缘的像素点不可能4个方向都存在黑色像素，故提取条码的边缘信息；

1.6）采用改进后的Hough变换检测条码边缘，排除干扰线段，并求出条码边缘斜率；

1.7）结合位置探测图像所在相对位置与条码边缘斜率，计算旋转角度，对条码进行旋转矫正；以位置探测图形中心为初始点，建立网格，进行数据采样，然后译码。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的微型QR码识别方法，其特征是：所述步骤1.4）中的闭运算是使用同一结构元素对图像先膨胀再腐蚀，然后寻找连通区域，排除干扰区域，确定条码区域。

3.根据权利要求1所述的基于图像处理的微型QR码识别方法，其特征是：所述步骤1.6）中使用的Hough变换是利用点---线的对偶性，实现从图像空间到参数空间的映射关系，从而将原始图像中的直线检测转化为参数空间中的峰值搜索，使用Hough变换对边倾斜角度检测时，只须将上一步中提取到的具有直线特征的边缘像素点作为Hough变换的目标像素，从而提高检测效率，此时检测出的直线段分别隶属于微型QR码的上下边界和左右边界，以及非边界干扰线段，计算隶属上下边界与左右边界的斜率平均值，它们对应的角度应该相差90度，并且计算对应的直线条数，然后条数多的作为边缘斜率。

4.根据权利要求1所述的基于图像处理的微型QR码识别方法，其特征是：所述步骤1.7）中将位置探测图像所在相对位置分为四种情况，并用变量flag进行标记；条码边缘斜率相同的条件下每种情况的对应的矫正时旋转角度不同，求出旋转角度后，以位置探测图形中心为旋转中心进行旋转矫正；以位置探测图形中心为起始点上下左右扫描位置探测图形，根据其水平与垂直方向都为7个模块计算模块大小；以位置探测图形中心为起点建立网格采样，转换为数据矩阵后进行译码，译码时采用QR码的译码方法。