[发明专利]基于图像处理的微型QR码识别方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机数字图像处理方法，特别是基于图像处理的微型QR码的识别方法。

背景技术

条码是一种用图形作为载体的计算机数据文件。自70年代初问世以来，得到了人们的普遍关注并且迅速发展。QR码是由DENSO公司在1994年提出的一种矩阵式的二维条码，其作为一种优秀的二维条码在我国有独特的发展优势。微型QR码由其演化而来，面积比其更小。微型QR码继承了QR码节省打印面积、防破损与污渍、可从任意方向读取、可组合与拆分等优点，主要用于存储一些较小容量的数据。目前主要应用于印刷电路板和电子零件的编号等电子机械制造行业。

二维条码的应用是集条码图像识别、编码规则和条码印刷等技术为一体的综合应用。条码标签在实际使用过程中难免会受到污损，由于实际环境的采集条件和采集设备的限制，图像会有模糊和光照不均、几何失真等问题，为保证二维条码的译码的可靠性，必须对图像进行有效的预处理。针对QR码，目前已经有较为成熟的图像预处理技术。处理过程一般是将灰度图像进行二值化，然后对条码区域进行定位，最后进行几何矫正，如何对图像进行正确的二值化和几何矫正已经成为QR码图像处理要解决的核心问题。国内外专家学者做了大量研究，提出了很多有效的算法，如基于一维特征模板匹配的条码快速定位方法，并对条码进行Hough变换得到边界直线和顶点位置，再做控制点变换，形成只包含条码的图像并解码；通过双线性变换矫正变形的条码图像、然后使用条码符号特性对图像进行旋转并定向的方法；利用Hough变化、Sobel算子定位条码图像，再利用空间变换对图像失真进行纠正，利用形态学定位条码图像，再用Hough变换对图像进行几何校正等方法。然而国内对微型QR码识别的研究还较为缺乏，微型QR码面积相较于QR码更小，并且只有一个位置探测图形，因此其定位方法和形状矫正方法与QR码差别较大。 

发明内容

本发明的目的是提供一种基于图像处理的微型QR码识别方法，以对微型QR码进行快速准确的识别。

本发明的目的是这样实现的：一种基于图像处理的微型QR码识别方法，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（即Otsu算法），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。

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。

找到连通区域后对干扰区域进行排除的条件包括区域临边长度大致相等，条码区域应包含位置探测图形等。

上述步骤1.6）中使用的Hough变换是利用点---线的对偶性，实现了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，如果对目标区域每个像素点都进行Hough变换，计算量会很大，影响处理速度。此时，可只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倾斜斜率k。