[发明专利]一种物流分拣中的快递单切单方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种物流分拣中的快递单切单方法。

背景技术

近几年来，快递物流行业在新的电商经济环境下表现出来十分旺盛的生命力，国内电子商务的快速发展又同时推动了快递产业业务量的迅猛增涨。自动分拣系统逐渐成为主流分拣方式，但是在分拣过程中，有可能数据库中缺少快递单信息，这个时候需要人手工去输入信息，这就需要我们从整个图像中，利用图像处理的方式将快递单分割出来，上传至上位机，供工作人员观看。另一方面，图像采集过程中，有可能一张图片中有多个包裹，可以通过快递单切单来判定有几个包裹，因此需要图像分割技术将快递单进行分割出来。

现有技术中的图像分割方法多由于实际生产环境中的光照不均、相机及履带之间的相对运动等造成的运动模糊等问题造成相机图像可能会有许多干扰，最终的图像分割定位效果很差，识别率很低，且现有技术中的多种图像分割方法也不能满足物流分拣中这种实时性要求较高的场景。

因此，如何提高图像分割的定位效果以及识别率成为本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种物流分拣中的快递单切单方法，该方法能够提高图像分割的定位效果以及识别率，从而提高快递单切单的准确率。

作为本发明的一个方面，提供一种物流分拣中的快递单切单方法，其中，所述快递单切单方法包括：

对原始快递单图像进行去噪处理得到待补偿快递单图像；

将所述待补偿快递单图像通过空域同态滤波处理进行光照补偿得到补偿快递单图像；

对所述补偿快递单图像基于梯度特征和角点特征进行条码定位得到多个目标条码图像；

将多个所述目标条码图像进行快递单切单，得到多个目标快递单图像。

优选地，所述将所述待补偿快递单图像通过空域同态滤波方法进行光照补偿得到亮度均匀的快递单图像的步骤包括：

对所述待补偿快递单图像进行空域同态滤波处理得到补偿快递单图像的低频分量；

在所述补偿快递单图像的低频分量的基础上通过对数域计算增加补偿图像得到所述补偿快递单图像。

优选地，所述空域同态滤波处理包括依次进行的水平滤波和垂直滤波，其中所述水平滤波的计算公式为：

其中，

所述垂直滤波的计算公式为：

其中，

优选地，所述对数域计算的计算公式包括：

b(x，y)＝N-ln i(x，y)，

f′(x，y)＝e^{a×b(x，y)+b×z(x，y)}，

其中，N为255，a表示所述补偿快递单图像的权重，b表示待补偿快递单图像的权重，a＝b＝0.5。

优选地，所述对所述补偿快递单图像基于梯度特征和角点特征进行条码定位得到多个目标条码图像的步骤包括：

将所述补偿快递单图像分成多个互不相交的区域；

采用四条扫描线统计每个所述区域的梯度特征；

判断所述区域中是否有至少一条所述扫描线满足该区域的梯度特征，

若是，则判定该区域为合理区域；

根据Harris角点检测法统计每个所述合理区域的角度特征；

判断所述合理区域中的角点是否满足hough直线检测，

若满足，则判定该合理区域中含有条码图像；

将含有所述条码图像的多个所述合理区域进行区域整合得到多个所述目标条码图像。

优选地，所述采用四条扫描线统计每个所述区域的梯度特征的步骤包括：

设第j条扫描线上像素点数量为p，则每个像素点的像素值分别为每个像素点的梯度值为：

其中，表示第j条扫描线上第i个像素点的梯度值；

通过量化公式量化扫描线上的像素点的梯度值进行量化得到所述像素点的梯度量化值，所述量化公式为：

其中，V_i^j表示第j条扫描线上第i个像素点的梯度量化值，t表示选定阈值，且t在60至100之间。

优选地，所述判断所述区域中是否有至少一条所述扫描线满足该区域的梯度特征，若是，则判定该区域为合理区域的步骤包括：

将每个所述区域的所述四条扫描线的扫描方向设定为0°、45°、90°和135°，并将每条所述扫描线标记为L_i，i＝1，2，3，4；