[发明专利]用于定位图像中条码区域的方法和装置

权利要求书

1.一种用于定位图像中条码区域的方法，其特征在于，包括：

将所述图像划分为多个单元，每个单元内包括多个像素；

对每个所述单元内的像素的属性值进行标准差计算，对计算所得的对应多个单元的多个标准差进行分布律统计得到分布律曲线；

对所述分布律曲线进行聚类分析，确定所述分布律曲线的局部峰值大于预定峰阈值的区域为条码的中心区域；

对于每一个条码的中心区域，对比该中心区域与基于该中心区域的扩展区域的单元的标准差判断所述条码的边界。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对每个所述单元内的像素的属性值进行标准差计算之后，所述方法进一步包括：

根据所述多个单元的标准差计算所述图像的信噪比；

在所述信噪比小于信噪比阈值的情况下，判定所述图像内不存在条码。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对计算所得的对应多个单元的多个标准差进行分布律统计得到分布律曲线的步骤包括：

对所述多个单元的标准差进行归一化计算，并对归一化的标准差进行分布律统计得到分布律曲线。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述分布律曲线进行聚类分析的步骤包括：

对所述分布律曲线进行卷积运算得到多个局部峰值和多个局部谷值，并且将大于所述预定峰阈值的局部峰值所在的区域形成一个第一聚类，其中，每个第一聚类所包括的单元其所对应的标准差在不同的预定范围内；

在每两个第一聚类之间的局部谷值大于预定谷阈值的情况下，合并该两个第一聚类得到第二聚类。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述卷积运算的步长为20。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述多个局部峰值全部小于所述预定峰阈值的情况下，判定所述图像内不存在条码。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述分布律曲线的局部峰值大于预定峰阈值的区域为条码的中心区域的步骤包括：

对于每个第二聚类，从所述图像的中心位置开始，以一固定面积遍历所述图像，当所遍历到的区域内的属于该第二聚类的标准差的单元的密度大于下一个遍历区域的属于该第二聚类的标准差的单元的密度时，停止遍历，并定义当前所述阈定面积所在的区域为该项的局部密度峰值点；

在该项的局部密度峰值点大于第一密度阈值的情况下，确定该项的局部密度峰值点所在的位置为条码的中心区域。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对比该中心区域与基于该中心区域的扩展区域的单元的标准差判断所述条码的边界包括：

对于每个第二聚类，以所述固定面积为范围的所述条码的中心区域向四周扩展，在扩展以后的扩展区域内该第二聚类的密度值小于第二密度阈值时，停止扩展，并以停止时的前一个扩展区域为所述条码的边界。

9.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述属性值包括以下至少之一：

灰度值、RGB中任一值、色差值。

10.一种用于定位图像中条码区域的装置，其特征在于，包括：

划分模块，用于将所述图像划分为多个单元，每个单元内包括多个像素；

计算模块，用于对每个所述单元内的像素的属性值进行标准差计算，对计算所得的对应多个单元的多个标准差进行分布律统计得到分布律曲线；

分析模块，用于对所述分布律曲线进行聚类分析，确定所述分布律曲线的局部峰值大于预定峰阈值的区域为条码的中心区域；

对比模块，用于对于每一个条码的中心区域，对比该中心区域与基于该中心区域的扩展区域的单元的标准差判断所述条码的边界。