一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法，首先根据二维随机码的位置区域对数据库中的原图像进行裁剪和灰度转化，转化后对图像进行角点检测，将得到图像的角点位置图进行二值化处理，标记出角点位置区域然后进行遍历，得到二维随机码的准确像素位置，最后将得到的二维随机码的准确像素位置对数据库中的原始图像进行处理，提取二维随机码部分进行输出即可获得完整的二维随机码，本发明专利技术融合了角点检测方法进行目标识别和定位，使用图像识别与提取技术对原始烟包图像进行识别与提取，得到最终的二维随机码图像，使其更好的适用于基于深度图像检索的二维随机码烟包防伪系统，也适用于图像检索领域，可以提高图像检索的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法
本专利技术属于图像分析及图像处理
，涉及一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法。
技术介绍
随着时代的发展和社会的变迁，网络技术和通信技术飞速发展，随之而来的也是数字图像技术的不断发展和变迁，数字图像作为承载信息最直接最重要的载体之一，也是人们现如今生活当中必不可少的一部分，并且随着手机、数码相机等硬件设施不断完善，人们获取和处理图像的方式变得愈发的简单。现如今，二维随机码已经成为我们生活中不可或缺的一部分，人们出门甚至不用携带现金，只需要一部手机和简单的二维随机码即可完成所有的付款操作，二维随机码的使用当然不限于此，比如使用二维随机码加微信、使用二维随机码关注公众号、使用二维随机码进行信息的获取等等。二维随机码充斥在我们生活的各个角落，我们可以在商店、超市、会议宣传、地铁等任何地方看到二维码，但是如何在广域的图像中寻找出二维随机码的位置甚至于识别和提取它是我们目前的问题所在。本专利技术所使用的原始提取图像是由人工采集并使用计算机进行修正的烟包图像，共计1018幅图像，对图像编号00000001——00001018。对人工采集的原始烟包图像进行处理，需要设计相关的图像识别和图像提取程序，提取出所需的烟包部分图像随机码。并使用所开发的图像识别与提取程序对所提取的烟包图像随机码进行保存。由于在1018幅图像中的随机码是由计算机随机生成的识别码，因此每幅图像中的随机码也各不相同。并且随机码是由人工进行拍照所采集的原始图像，随机码的大小、位置以及倾斜程度都互有差异。又因为提取出烟包的随机码是整个工程任务中最终的目的，因此对随机码图像的识别和提取更是基于深度图像检索的二维随机码烟包防伪系统的最重要的部分。所以本专利技术是使用图像识别与提取技术对原始烟包图像进行识别与提取，得到最终的二维随机码图像，使其更好的适用于基于深度图像检索的二维随机码烟包防伪系统。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法，本方法能够通过对广域图像中的二维随机码进行识别和鉴定，并定位出其实际位置来进行二维随机码的准确提取。本专利技术所采用的技术方案是，一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法，具体步骤如下：步骤1，首先根据二维随机码的位置区域对数据库中的原图像进行裁剪；步骤2，将经步骤1裁剪后的原图像转为灰度空间图像；步骤3，将经步骤2得到的灰度空间图像进行角点检测，得到灰度空间图像的角点位置图；步骤4，将经步骤3得到的灰度空间图像的角点位置图进行二值化处理，标记灰度空间图像中的角点位置区域；步骤5，将经步骤4处理后的二值化的角点位置图像进行四个方向的遍历，得到灰度空间图像中二维随机码的准确像素位置；步骤6，利用经步骤5得到的二维随机码的准确像素位置对数据库中的原始图像进行处理，提取二维随机码部分进行输出即可获得完整的二维随机码。本专利技术的特点还在于：其中步骤1具体为：根据原图像中二维随机码的位置区域，将原图像分割为二维随机码区域和冗余信息区域，然后裁去冗余信息区域，保留二维随机码区域和空白背景；其中步骤2具体为：采用加权平均法对原图像进行灰度转化，以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，灰度图像的每个象素的颜色可以用直线R＝G＝B上的一个点来表示，原图像的灰度表示如下式：Gray＝0.29900*R+0.58700*G+0.11400*B(1)；其中步骤3具体为：步骤3.1，利用Soble算子计算出经步骤2转化的灰度图像在X、Y方向的梯度值：式中，Ix，Iy为灰度图像在x和y两个方向的梯度值；步骤3.2，设定一个窗口，让窗口在步骤2得到的灰度图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后窗口中的像素灰度变化程度结合步骤3.1得到的灰度图像在x和y两个方向的梯度值Ix，Iy来判断角点的位置，得到灰度图像梯度的协方差矩阵M：式中，(x,y)是窗口内所对应的像素坐标位置，w(x,y)是窗口函数；步骤3.3，根据经步骤3.2得到的协方差矩阵M定义角点响应函数R，判定R大小来判断像素是否为角点，故角点响应函数R为：R＝detM-k(traceM)2(11)detM＝λ1λ2(12)traceM＝λ1+λ2(13)式中，λ1和λ2为矩阵M的特征值，k的取值为0.04≤k≤0.06；将计算得到的R值与现有设定的阈值进行比较判断，滤除非角点的区域，得到灰度图像的角点位置图；其中步骤3.2具体包括：当窗口发生移动时，滑动前与滑动后对应的窗口中的像素点灰度变化描述如下式：式中，[u,v]是窗口的偏移量，(x,y)是窗口内所对应的像素坐标位置，w(x,y)是窗口函数；对E(u,v)公式使用泰勒公式进一步简化，可以得到简化后的公式为：式中矩阵M为：其中步骤4具体为：将经步骤3得到的灰度图像的角点位置图进行二值化处理时，首先计算灰度图像中像素点的二值化阈值，然后计算以任一像素点(x,y)为中心的n*n大小的区域内像素点的灰度均值m和标准差s，灰度均值m和标准差s的计算公式如下：式中，x和y分别是灰度图像中的像素坐标；然后根据灰度均值m和标准差s计算得到点(x,y)的二值化阈值T，计算公式为:式中，x和y分别是灰度图像中的像素坐标，R为所有选取区域中标准差s的最大值，k为修正系数；最后根据计算得到的二值化阈值T与灰度图像中所有像素点进行对比即可得到二值化图像；其中二值化阈值T与灰度图像中所有像素点进行对比公式为：式中，x和y分别是灰度图像中的像素坐标，f(i,j)是灰度图像中任意像素的坐标，b(i,j)是最终得到的二值化像素坐标；其中步骤5具体为：依次对经步骤4得到的二值化的角点位置图像进行四个方向的遍历，取角点阈值数进行遍历，当遍历数值大于取的阈值时输出当前位置，对图像的上下左右四个方向分别进行遍历得到灰度图像中二维随机码的准确像素位置；其中步骤6具体为：将经步骤5得到的二维随机码像素位置对数据库中的原图像进行处理，取二维随机码的部分位置区域进行输出即可获得完整的二维随机码。本专利技术的有益效果是：本专利技术的一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法融合了角点检测方法进行目标识别和定位，使用图像识别与提取技术对原始图像进行识别与提取，得到最终的二维随机码图像，使其更好的适用于基于深度图像检索的二维随机码防伪系统，本专利技术的方法系统稳定，图像检索的精度较高。附图说明图1是本专利技术的一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法的具体流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。本专利技术所采用的技术方案是一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：步骤1，根据二维随机码的位置区域对数据库中的原图像进行一定程度的裁剪处理，裁剪到适合的尺寸并去除不相干信息和干扰信息；根据原图像中二维随机码图像的位置区域，对图像整体进行划分，将其分割为二维随机码区域和冗余信息区域，根据区域分割的结构对整体图像采用裁切算法进行切割，去掉冗余信息区域，只保留二维随机码区域和空白背景，并对图像进行尺寸调整，使得裁切之后的图像只保留二维随机码区域和空白背景，并且去掉了冗余信息；步骤2，将原图像经步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，首先根据二维随机码的位置区域对数据库中的原图像进行裁剪；步骤2，将经步骤1裁剪后的原图像转为灰度空间图像；步骤3，将经步骤2得到的灰度空间图像进行角点检测，得到灰度空间图像的角点位置图；步骤4，将经步骤3得到的灰度空间图像的角点位置图进行二值化处理，标记灰度空间图像中的角点位置区域；步骤5，将经步骤4处理后的二值化的角点位置图像进行四个方向的遍历，得到灰度空间图像中二维随机码的准确像素位置；步骤6，利用经步骤5得到的二维随机码的准确像素位置对数据库中的原始图像进行处理，提取二维随机码部分进行输出即可获得完整的二维随机码。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，首先根据二维随机码的位置区域对数据库中的原图像进行裁剪；步骤2，将经步骤1裁剪后的原图像转为灰度空间图像；步骤3，将经步骤2得到的灰度空间图像进行角点检测，得到灰度空间图像的角点位置图；步骤4，将经步骤3得到的灰度空间图像的角点位置图进行二值化处理，标记灰度空间图像中的角点位置区域；步骤5，将经步骤4处理后的二值化的角点位置图像进行四个方向的遍历，得到灰度空间图像中二维随机码的准确像素位置；步骤6，利用经步骤5得到的二维随机码的准确像素位置对数据库中的原始图像进行处理，提取二维随机码部分进行输出即可获得完整的二维随机码。2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法，其特征在于，所述步骤1具体为：根据原图像中二维随机码的位置区域，将原图像分割为二维随机码区域和冗余信息区域，然后裁去冗余信息区域，保留二维随机码区域和空白背景。3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法，其特征在于，所述步骤2具体为：采用加权平均法对原图像进行灰度转化，以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，灰度图像的每个象素的颜色可以用直线R＝G＝B上的一个点来表示，原图像的灰度表示如下式：Gray＝0.29900*R+0.58700*G+0.11400*B(1)4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的二维随机码图像识别与提取方法，其特征在于，所述步骤3具体为：步骤3.1，利用Soble算子计算出经步骤2转化的灰度图像在X、Y方向的梯度值：式中，Ix，Iy为灰度图像在x和y两个方向的梯度值；步骤3.2，设定一个窗口，让窗口在步骤2得到的灰度图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后窗口中的像素灰度变化程度结合步骤3.1得到的灰度图像在x和y两个方向的梯度值Ix，Iy来判断角点的位置，得到灰度图像梯度的协方差矩阵M：式中，(x,y)是窗口内所对应的像素坐标位置，w(x,y)是窗口函数；步骤3.3，根据经步骤3.2得到的协方差矩阵M定义角点响应函数R，判定R大小来判断像素是否为角点，故角点响应函数R为：R＝detM-k(traceM)2(5)detM...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖开阳，雷浩，郑元林，曹从军，章明珠，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61