本发明专利技术的倾斜条码图像快速矫正方法,包括:a).将获取的倾斜条码图像在高度方向上截取50%,获取子图像i;b).边缘检测;c).利用直角坐标系与极坐标系转换,进行子图像i的边缘检测;d).计算倾斜角度,实现倾斜条码图像水平或垂直方向上的矫正。本发明专利技术的倾斜条码图像快速矫正方法,首先在高度方向上截取图像的一半,然后对其进行边缘及直线检测,通过子图像的边缘检测、HOUGH变换检测直线,从而大大降低计算量,提高计算的速度,可准确地求取图像上条码的倾斜角度,进而根据条码的倾斜角度对原条码图像进行水平或垂直方向的矫正,计算速度较倾斜条码全图像的矫正提高50%,实现快速矫正的效果,可实时矫正并成功解码。
A fast correction method for slanted bar code image
【技术实现步骤摘要】
一种倾斜条码图像快速矫正方法
本专利技术涉及一种倾斜条码图像快速矫正方法,更具体的说,尤其涉及一种将倾斜条码图像分割为子图像然后进行边缘检测、HOUGH变换检测直线倾斜角度、水平(垂直)矫正的矫的倾斜条码图像快速矫正方法。
技术介绍
条形码已渗透到商业、交通运输、图书管理、物流配送以及军事、工程项目等领域,这对社会经济的发展起着重要的推动作用。条形码在识别过程中,易受旋转角度的干扰,倾斜状态的条形码识别率低,但在垂直方向的识别率最高。目前条形码识别多采用人工辅助矫正摄像设备或是多角度布设摄像设备的方式来提高条形码的识别率,尤其是在流水线作业的场景下对识别效果的真实性要求极高,效率低、智能化水平低,是目前待需解决的问题。因此,本专利技术提出一种以检测倾斜条形码子图像的倾斜角度,来提高算法速度,实现快速矫正的有效方法。
技术实现思路
本专利技术为了克服上述技术问题的缺点,提供了一种倾斜条码图像快速矫正方法。本专利技术的倾斜条码图像快速矫正方法,其特征在于,具体通过以下步骤来实现:a).图像切割,将获取的倾斜条码图像I(W,H)切割为子图像,切割时在高度方向上截取50%,以获取的子图像i作为感兴趣区域roi,公式如下:其中,W、H分别为图像I(W,H)的宽度和高度;b).边缘检测,图像上灰度级变化很快的点的集合作为图像边缘,图像完成边缘检测的目的是方便后续检测直线;c).HOUGH变换检测直线,利用直角坐标系与极坐标系转换,求取出倾斜角度与图像中条码的倾斜角度相等的直线;d).倾斜条码矫正,对于步骤c)中HOUGH变换检测得到的直线,计算其倾斜角度,实现倾斜条码图像水平或垂直方向上的矫正。本专利技术的倾斜条码图像快速矫正方法,步骤b)所述的边缘检测通过以下步骤来实现:b-1).消除噪声,利用5核高斯平滑滤波器卷积降噪,卷积核K为:b-2).采用sobel滤波器计算梯度值和方向,首先运用一对卷积阵列Gx和Gy,分别作用于x方向和y方向:然后利用公式(5)和(6)分别计算幅值和方向:b-3).非极大值抑制,将灰度值变化不是极大值的像素点排除,仅保留候选边缘;b-4).滞后阈值抑制:b-4-1).如果某一像素位置的幅值超过高阈值,该像素被保留为边缘像素;b-4-2).如果某一像素位置的幅值低于低阈值,该像素点被排除;b-4-3).如果某一像素位置的幅值介于高像素和低像素之间,若其连接一个高于高阈值的像素点时保留。本专利技术的倾斜条码图像快速矫正方法,步骤c)所述的HOUGH变换检测直线具体通过以下步骤来实现:c-1).在图像空间中,直线具有唯一的斜率和截距,利用公式(7)在图像平面中对顺序排列的点进行连接:y=ax+b(7)c-2).在参数空间下,设一直线L,点P是直线L上任意一点,对应的直角坐标为(x,y),极坐标为(r,θ),该直线距离原点距离ρ为:ρ=xcosθ+ysinθ(8)每一组参数r和θ将唯一确定一条直线,极坐标下,直线的方程就是一个点;c-3).无穷多条之间对应于极坐标系下的点将形成一条极坐标系下的曲线,参数空间所有这些曲线的交点一定是原图像中所有边缘点共同存在的直线,采用如下公式的投票机制:b=-a·xi+yi(9)A(a,b)=A(a,b)+1(10)a为直线的斜率,根据图像空间中的每个前景点(xi,yi),结合公式(9)计算出直线的截距b;建立二维数组A(a,b),初始化为0,结合公式(10)累加迭代找到峰值较高的直线。本专利技术的倾斜条码图像快速矫正方法,步骤d)所述的倾斜条码矫正通过以下步骤来实现:d-1).角度转化,利用公式(11)将检测得到的直线倾斜角度的弧度转化为角度值:θ=180°×θ(8)d-2).如果θ>45°,则减少90°,令θ=θ-90°;如果θ<45°,则增加90°,令θ=θ+90°;否则,θ=θ;将倾斜条码图像顺时针旋转θ,实现倾斜条码图像的水平或垂直矫正。本专利技术的有益效果是:本专利技术的倾斜条码图像快速矫正方法,首先在高度方向上截取图像的一半,然后对其进行边缘及直线检测,通过子图像的边缘检测、HOUGH变换检测直线,从而大大降低计算量,提高计算的速度,可准确地求取图像上条码的倾斜角度,进而根据条码的倾斜角度对原条码图像进行水平或垂直方向的矫正,计算速度较倾斜条码全图像的矫正提高50%,实现快速矫正的效果,可实时矫正并成功解码。附图说明图1为本专利技术中倾斜条码图像及其矫正后的示意图;图2为本专利技术中实时矫正并解码的示意图;图3为本专利技术的倾斜条码图像快速矫正方法的流程图。具体实施方式下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。如图1所示,给出了本专利技术中倾斜条码图像及其矫正后的示意图,图2给出了本专利技术中实时矫正并解码的示意图,图3给出了本专利技术的倾斜条码图像快速矫正方法的流程图,具体通过以下步骤来实现:a).图像切割,将获取的倾斜条码图像I(W,H)切割为子图像,切割时在高度方向上截取50%,以获取的子图像i作为感兴趣区域roi,公式如下:其中,W、H分别为图像I(W,H)的宽度和高度;该步骤中,将倾斜图像I(W,H)分割为子图像i,i的边缘检测与比I(W,H)的边缘检测计算量少。采用500万像素的图像下,得到的倾斜全条码I(W,H)的宽度和高度均不超过200像素,子图像I的高度不超过100像素。b).边缘检测,图像上灰度级变化很快的点的集合作为图像边缘,图像完成边缘检测的目的是方便后续检测直线;该步骤,所述的边缘检测通过以下步骤来实现:b-1).消除噪声,利用5核高斯平滑滤波器卷积降噪,卷积核K为:b-2).采用sobel滤波器计算梯度值和方向,首先运用一对卷积阵列Gx和Gy,分别作用于x方向和y方向:然后利用公式(5)和(6)分别计算幅值和方向:b-3).非极大值抑制,将灰度值变化不是极大值的像素点排除,仅保留候选边缘;b-4).滞后阈值抑制:b-4-1).如果某一像素位置的幅值超过高阈值,该像素被保留为边缘像素;b-4-2).如果某一像素位置的幅值低于低阈值,该像素点被排除;b-4-3).如果某一像素位置的幅值介于高像素和低像素之间,若其连接一个高于高阈值的像素点时保留。c).HOUGH变换检测直线,利用直角坐标系与极坐标系转换,求取出倾斜角度与图像中条码的倾斜角度相等的直线;该步骤中,所述的HOUGH变换检测直线具体通过以下步骤来实现:c-1).在图像空间中,直线具有唯一的斜率和截距,利用公式(7)在图像平面中对顺序排列的点进行连接:y=ax+b(7)c-2本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种倾斜条码图像快速矫正方法,其特征在于,具体通过以下步骤来实现:/na).图像切割,将获取的倾斜条码图像I
【技术特征摘要】
1.一种倾斜条码图像快速矫正方法,其特征在于,具体通过以下步骤来实现:
a).图像切割,将获取的倾斜条码图像I(W,H)切割为子图像,切割时在高度方向上截取50%,以获取的子图像i作为感兴趣区域roi,公式如下:
其中,W、H分别为图像I(W,H)的宽度和高度;
b).边缘检测,图像上灰度级变化很快的点的集合作为图像边缘,图像完成边缘检测的目的是方便后续检测直线;
c).HOUGH变换检测直线,利用直角坐标系与极坐标系转换,求取出倾斜角度与图像中条码的倾斜角度相等的直线;
d).倾斜条码矫正,对于步骤c)中HOUGH变换检测得到的直线,计算其倾斜角度,实现倾斜条码图像水平或垂直方向上的矫正。
2.根据权利要求1所述的倾斜条码图像快速矫正方法,其特征在于,步骤b)所述的边缘检测通过以下步骤来实现:
b-1).消除噪声,利用5核高斯平滑滤波器卷积降噪,卷积核K为:
b-2).采用sobel滤波器计算梯度值和方向,首先运用一对卷积阵列Gx和Gy,分别作用于x方向和y方向:
然后利用公式(5)和(6)分别计算幅值和方向:
b-3).非极大值抑制,将灰度值变化不是极大值的像素点排除,仅保留候选边缘;
b-4).滞后阈值抑制:
b-4-1).如果某一像素位置的幅值超过高阈值,该像素被保留为边缘像素;
b-4-2).如果某一像素位置的幅值低于低阈值,该像素点被排除;
b-4-3).如果某一像素位置的幅值介于高像素和...
【专利技术属性】
技术研发人员:郭强,蒋晓彤,孙维越,张雅慧,卞玉可,
申请(专利权)人:济南东朔微电子有限公司,
类型:发明
国别省市:山东;37
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