[发明专利]一种基于CNN的QR码寻像图形缺陷恢复方法在审
| 申请号： | 201811046107.4 | 申请日： | 2018-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN109446870A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 吴小龙;陈星光;张东 | 申请（专利权）人： | 佛山市顺德区中山大学研究院;广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学 |
| 主分类号： | G06K7/14 | 分类号： | G06K7/14;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 左恒峰 |
| 地址： | 528399 广东省佛山市顺德区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN的QR码寻像图形缺陷恢复方法，包括以下步骤：输入寻像图形缺失或者缺损一处的QR码灰度图，以无损的QR码灰度图作为标签，训练卷积神经网络；得到六层结构的卷积神经网络；将待恢复的图片输入到训练完成的卷积神经网络；经过处理可以得到寻像图形完整的QR码。该方法不需要额外的图片预处理，不用根据QR码版本号精心设计算法，简洁方便，易操作，恢复效果好，适应能力强。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 图形缺陷 灰度图 恢复 预处理 六层结构 图片输入 能力强 缺损 算法 无损 标签 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于CNN的QR码寻像图形缺陷恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入寻像图形缺失或者缺损一处的QR码灰度图，以无损的QR码灰度图作为标签，训练卷积神经网络；S2：得到六层的卷积神经网络；S3：将待恢复的QR灰度图放入到六层的卷积神经网络之中；S4：将每一层的输出结果进行处理；S5：得到无缺损的QR码灰度图像。
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