一种二维码图像预处理方法技术

本发明专利技术提供一种二维码图像预处理方法，包括如下步骤：将彩色图像转换成灰阶图像，检测图像品质，识别噪声模式，自适应滤波，对输入图像数据进行分割并按灰度阈值对各区域进行二值化。本发明专利技术对图像分类选择可有效提高图像处理效率和速度；滤波器选择有针对性，滤波效果好，抗噪声干扰能力强，适用场景广泛；分区域处理，可有效降低运算复杂度，提高处理速度，提高处理质量，适合实时信号处理；自适应滤波可用并行流水线结构实现，处理速度快，适合实时信号处理。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供，包括如下步骤：将彩色图像转换成灰阶图像，检测图像品质，识别噪声模式，自适应滤波，对输入图像数据进行分割并按灰度阈值对各区域进行二值化。本专利技术对图像分类选择可有效提高图像处理效率和速度；滤波器选择有针对性，滤波效果好，抗噪声干扰能力强，适用场景广泛；分区域处理，可有效降低运算复杂度，提高处理速度，提高处理质量，适合实时信号处理；自适应滤波可用并行流水线结构实现，处理速度快，适合实时信号处理。【专利说明】
本专利技术涉及图像处理方法，具体涉及。
技术介绍
随着二维码技术的发展，其应用也变得越来越广泛，从饮料标签到图书资料，从车票到网页到处都可以见到二维码的踪影。在众多的应用场景下，二维码图案可能被油溃和染料污染，识别设备以摄像头摄入图像，识别设备拍摄的图像可能被噪声污染，图像可能受仪器抖动影响而变得模糊。能否提高二维码的识别正确率和识别速度是许多二维码应用能否推广的关键。二维码识别一般可分为预处理，定位，校正和解码四个步骤，如图一所示。预处理将彩色图像转换成二值图像，定位是确定二维码在图像中的位置，校正是使倾斜的图案通过映射回复至正常竖直的状态，解码是对二维码图案进行识别提取信息数据。预处理的质量直接影响后续各阶段的处理结果和解码正确率，传统的预处理方法有的直接对图像进行二值化，有的对图像进行简单的滤波，对抗外界干扰能力比较差，应用场景有很大的局限性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于利用色彩空间转换，图像品质检测，噪声模式识别，自适应滤波，分区域二值化等模块对二维码进行实时预处理；通过智能检测，有针对性的滤波和分区域处理提高系统抗干扰能力，、准确度、处理速度。解决上述问题的技术方案为:，包括如下步骤:步骤一:色彩空间转换模块接收图像数据，并将彩色图像转换成灰阶图像；步骤二:图像品质检测模块检测图像的锐度，与已有样本统计所得的阈值比较，根据比较结果将图像分类；步骤三:根据步骤二对图像所做的分类，有针对的处理各类图像；步骤四:噪声模式识别模块根据图像噪声的统计特性与噪声样本特征比对确定噪声的种类；步骤五:自适应滤波模块对检测到的噪声选择相应的滤波器进行滤波，滤波器系数根据图像数据的统计特性作相应更新，输出数据送入区域二值化模块；步骤六:区域二值化模块对输入图像数据进行分割，对各区域选取灰度阈值，按灰度阈值对各区域进行二值化，输出二值化数据。图像品质检测模块检测图像的锐度，与已有样本统计所得的阈值比较，根据比较结果将图像分为三类:第一类图像质差，滤波后也无法解码，需丢弃；第二类图像质好无需滤波处理；第三类图像有噪声或干扰需作滤波处理。如果图像为第一类图像，处理装置丢弃原图像重新读取输入数据；如果图像为第二类图像，处理装置将图像数据输入到区域二值化模块；如果图像为第三类图像，处理装置将图像数据输入到噪声模式识别模块；本专利技术的优点在于对图像分类选择可有效提高图像处理效率和速度；滤波器选择有针对性，滤波效果好，抗噪声干扰能力强，适用场景广泛；分区域处理，可有效降低运算复杂度，提高处理速度，提高处理质量，适合实时信号处理；自适应滤波可用并行流水线结构实现,处理速度快，适合实时信号处理。下面结合附图对本专利技术作进一步详细描述。【专利附图】【附图说明】图1是二维码图像处理结构示意图；图2是本专利技术二维码预处理结构示意图；图3正常的QR 二维码图像；图4含高斯噪声抖动的QR 二维码图像；图5使用本专利技术方法处理的二值化QR 二维码图像。【具体实施方式】为了加深对本专利技术的理解，下面将结合具体实施例对本专利技术作进一步详述，该实施例仅用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术保护范围的限定。本专利技术所提供的，下面以含高斯噪声抖动的QR 二维码图像预处理为例结合【专利附图】【附图说明】本专利技术的【具体实施方式】。如图1-5所示，步骤1:色彩空间转换模块接收图4所示RGB图像数据，并将彩色图像转换成灰阶图像，转换如下:1=0.2989*R+0.5870*G+0.1140*B步骤2:图像品质检测模块检测图像的方差作为图像锐度系数，与设定阈值比较，本例方差均值为0.15，介于之间，归类为第三类图像；第一类图像质差，滤波后也无法解码，需丢弃；第二类图像质好无需滤波处理；步骤3:如果图像为第一类图像，处理装置丢弃原图像重新读取输入数据；如果图像为第二类图像，处理装置将图像数据输入到区域二值化模块；如果图像为第三类图像，处理装置将图像数据输入到噪声模式识别模块；步骤4:噪声模式识别模块计算图像灰度分布，搜索可知灰度分布包含两个峰值，分别在灰度O和255处，检测灰度和各点，都存在相对峰值数值较高的谱线，而且谱线值逐渐降低，由此可知图像含高斯噪声；数值大于100的谱线数为256，与样本统计结果对比可知图像模糊，含抖动干扰。；步骤5:自适应滤波模块根据识别结果，估算抖动距离，角度和噪声能量，对图像进行维纳滤波；步骤6:区域二值化模块对输入图像数据进行分割，对各区域检测灰度分布，将灰度区域分割为两部分，计算各区域期望值，取两个期望值的平均值为阈值，按阈值对各区域进行二值化。本专利技术利用色彩空间转换，图像品质检测，噪声模式识别，自适应滤波，分区域二值化等模块对二维码进行实时预处理；通过智能检测，有针对性的滤波和分区域处理提高系统抗干扰能力，准确度，处理速度。以上所述仅为本专利技术的较佳实施例而已，并不用以限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。【权利要求】1.，其特征在于: 包括如下步骤: 步骤一:色彩空间转换模块接收图像数据，并将彩色图像转换成灰阶图像； 步骤二:图像品质检测模块检测图像的锐度，与已有样本和阈值比较，根据比较结果将图像分类； 步骤三:根据步骤二对图像所做的分类，有针对的处理各类图像； 步骤四:噪声模式识别模块根据图像噪声的统计特性与噪声样本特征比对确定噪声的种类； 步骤五:自适应滤波模块对检测到的噪声选择相应的滤波器进行滤波，滤波器系数根据图像数据的统计特性作相应更新，输出数据送入区域二值化模块； 步骤六:区域二值化模块对输入图像数据进行分割，对各区域选取灰度阈值，按灰度阈值对各区域进行二值化，输出二值化数据。2.根据权利要求1所述的二维码图像预处理方法，其特征在于:图像品质检测模块检测图像的锐度，与已有样本和阈值比较，根据比较结果将图像分为三类:第一类图像质差，滤波后也无法解码，需丢弃；第二类图像质好无需滤波处理；第三类图像有噪声或干扰需作滤波处理。3.根据权利要求1所述的二维码图像预处理方法，其特征在于:如果图像为第一类图像，处理装置丢弃原图像重新读取输入数据；如果图像为第二类图像，处理装置将图像数据输入到区域二值化模块；如果图像为第三类图像，处理装置将图像数据输入到噪声模式识别模块。【文档编号】G06T7/00GK103824257SQ201210465531【公开日】2014年5月28日 申请日期:2012年11月16日 优先权日:2012年11月16日 【专利技术者】周园 申请人:无锡汉兴电子有限公司本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种二维码图像预处理方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：色彩空间转换模块接收图像数据，并将彩色图像转换成灰阶图像；步骤二:图像品质检测模块检测图像的锐度，与已有样本和阈值比较，根据比较结果将图像分类；步骤三：根据步骤二对图像所做的分类，有针对的处理各类图像；步骤四：噪声模式识别模块根据图像噪声的统计特性与噪声样本特征比对确定噪声的种类；步骤五：自适应滤波模块对检测到的噪声选择相应的滤波器进行滤波，滤波器系数根据图像数据的统计特性作相应更新，输出数据送入区域二值化模块；步骤六:区域二值化模块对输入图像数据进行分割，对各区域选取灰度阈值，按灰度阈值对各区域进行二值化，输出二值化数据。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：周园，
申请(专利权)人：无锡汉兴电子有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32