[发明专利]基于通用办公设备的二维条码自动识读方法

摘要

本发明公开了一种基于通用办公设备的二维条码自动识读方法，对于目前的通用图像摄入设备所读取的二维条码，可以自动识别。本发明不局限于专用二维条码识读设备，也可对输入条码的限制条件放宽，提出了针对散焦模糊图像的最佳模糊参数的估计方法，应用维纳滤波实现了对它的清晰化。对存在畸变的条码图像，进行分块校正。针对自然光照的条码图像，设计了自适应阈值分割算法进行条码图像的阈值分割。在进行条码自动识读时，使用了投影法实现码字的分割，使用了条空序列比进行条码的精确定位和码字识读。同时还提供了按照国标进行二维条码的制作，对于生成二维条码，可以对照片等大信息量数据压缩在二维条码中，并可通过数字签名进行防伪和加密。

主权项

1.一种基于通用办公设备的二维条码识读方法，包括现有识读器的识读方法，其特征在于，至少还包括以下步骤：1)对光照不均的图像画面进行高斯平滑，将平滑后的结果作为提取条码的自适应阈值，并进行阈值分割，可对具有光照不均的图像画面进行自动补偿，消除光照不均对条码识读的影响；第一步：用Gauss函数对原图像进行平滑处理设原图像为f(x，y)，平滑处理后的图像为fs(x，y)，则fs(x，y)＝g(x，y)*f(x，y)(1)其中：g(x,y)=12πσe-x2+y2σ2---(2)参数σ称为平滑参数，取值：5～10，用来确定平滑的强度；第二步：图像f(x，y)的自适应阈值选择为A·fs(x，y)，A为阈值调整系数，取值为0.8～1.6；2)畸变条码图像的校正根据条码的结构，按照分块校正方法进行正确校正，对校正后的条码图像则可按照无畸变的条码识别方法进行识读；畸变校正的具体算法如下：第一步：根据层叠式PDF417二维条码的每列码字起始于黑条，终止于白条的特点，用垂直方向的锐化算子，对条码进行每列码字的列边界进行提取，锐化算子结构为：S=1-11-11-11-11-1第二步：对得到的锐化条码图像，以阈值＝128进行二值化处理；第三步：因为在进行上面两步操作时，码字内部的某些部分也被提取出来，所以需要对这部分误提取信息进行处理。对得到的所有连通域计算其长度，将长度小于0.8*平均长度的连通域全部消除，则可以得到列之间边界；第四步：在每个列边界上等间隔地取出六个点，称这些点为控制点。这样，每相邻两条边界上的相邻两对控制点就构成了一个四边形。对每个四边形按照其校正目标为矩形用双线性插值法进行校正；3)散焦模糊的恢复散焦模糊采用如下方法：采用维纳滤波器对原图进行滤波处理，采用Wiener滤波器的形式为：F(u,v)=H*(u,v)G(u,v)|H(u,v)|2+Snn(u,v)/Sff(u,v)---(1)此处F(u，v)，G(u，v)，H(u，v)分别是原清晰图像f(x，y)，退化图像g(x，y)，降晰函数h(x，y)的二维Fourier变换，H*(u，v)为降晰函数H(u，v)的复数共轭；Snn(u，v)和Sff(u，v)分别是噪声和未失真图像的功率谱；第一步：计算退化图像g(x，y)的频谱G(u，v)，以及退化系统的降晰函数h(x，y)的频谱H(u，v)；第二步：计算噪声和原图像的功率谱Snn(u，v)和Sff(u，v)；直接从退化图像上计算每个像素的局部方差，选取局部方差中的最大值作为图像的方差，同时可以在图像上找一块平坦区域，用其局部方差作为噪声方差；利用式(2)计算图像的局部方差，图像边界方差不考虑在内；用局部方差的最大值和最小值的比值作为图像信噪比的估计；σ2gL(i,j)=1(2P+1)(2Q+1)Σk=-PPΣl=-QQ[g(i+k,j+l)-μg(i,j)]2---(2)式中μg是局部均值，按下式计算1(2P+1)(2Q+1)Σk=-PPΣl=-QQg(i+k,j+l)---(3)式中：P，Q为窗的尺寸，此处P＝Q＝2(即5×5的操作窗)；第三步：由第二步估计出原图像和噪声功率谱后，便可根据Wiener滤波公式(1)求出原图像的频谱F(u，v)；第四步：对F(u，v)进行二维离散Fourier反变换，即可恢复出原清晰图像f(x，y)；4)图像压缩根据需要承载图像的大小，以及目标条码的大小，采用混合压缩编码技术实现对图像的压缩；5)二维条码的编码、解码按国标所规定的条码编码、解码进行；6)纠错编码按国标所规定的条码纠错编码进行；7)防伪保密技术提供数字签名功能，以供二维条码制作方实现条码的防伪和保密。