一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法技术

本发明专利技术提出一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法，包括以下步骤：输入待复原的二维码图像，对其进行灰度化处理得到待复原的二维码图像的像素矩阵F；对F进行扫描，定位二维码图像区域，获得二维码中心点位置O，设左边边界直线为边缘直线L；根据先验距离S结合中心点位置O，计算边缘先验坐标E，其中，先验距离S为同批次清晰二维码图像的中心点到边界直线的平均距离；根据L的位置信息获得迭代图像A，对A进行处理得到导数值变化率最大的点Q；计算E及Q所对应的列坐标之间的距离，得到估计的离焦半径R；根据R计算点扩散函数，根据点扩散函数对待复原的二维码图像进行复原并做二值化处理，得到复原的二维码图像。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法
本专利技术涉及图像处理
，更具体地，本专利技术为一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法。
技术介绍
QR(QuickResponse)码是二维码的一种，随着物联网技术的迅速发展，其应用越来越广泛。离焦模糊图像是由清晰QR码图像与点扩散函数(模糊核)进行卷积再加上噪声得到的，而图像复原过程则是图像反卷积过程或者被称作去卷积过程。根据点扩散函数是否已知，可以将图像复原分为两类：一类是模糊图像的非盲去卷积技术，假设模糊图像的点扩散函数已知，直接对模糊图像进行去卷积运算；另一类是模糊图像的盲去卷积技术，在模糊图像的点扩散函数未知的情况下，需要结合模糊图像本身的先验知识来复原出清晰图像，这是一个不定性问题。公开号为CN104331871A(公开日：2015-02-04)提出了一种图像去模糊方法，提出了当图像模糊类型为离焦模糊时，采用基于微分图像自相关的离焦模糊参数估计算法来确定离焦半径，再将估计的参数带入经典图像复原算法中，得到复原图像。然而目前应用于计算离焦半径的估计算法的准确率较低，导致最终得到的复原图像存在复原效果不理想的问题。
技术实现思路
本专利技术为克服上述现有技术所述的离焦半径的估计算法的准确率较低，复原图像存在复原效果不理想的缺陷，提供一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法。为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法，包括以下步骤：S1：输入待复原的二维码图像，并对其进行预处理，得到待复原的二维码图像的像素矩阵F；S2：对像素矩阵F进行扫描，初步定位待复原的二维码图像区域，进而获得二维码中心点位置O，并设左边边界直线为边缘直线L；S3:根据先验距离S结合中心点位置O，计算获得边缘先验坐标E，其中，先验距离S为同批次清晰二维码图像的中心点到边界直线的平均距离；S4：根据边缘直线L的位置信息获得迭代图像A，对迭代图像A进行处理得到导数值变化率最大的点Q；S5：计算边缘先验坐标E及边缘图像中导数值变化率最大的点Q对应的列坐标之间的距离，得到估计的离焦半径R；S6：根据离焦半径计算得到点扩散函数，根据点扩散函数对待复原的二维码图像进行复原，并作图像二值化处理，得到完成复原的二维码图像。优选地，S1步骤中，对待复原的二维码图像进行预处理的具体步骤包括：对待复原的二维码图像进行灰度化处理，得到其像素矩阵；像素矩阵的表达公式如下：其中，N表示二维码图像的宽度，M表示二维码图像的高度，a(i,j)表示二维码图像中像素坐标位置为(i,j)的像素值，且1≤i≤M，1≤j≤N。优选地，S2步骤中，其具体步骤包括：S2.1：采用边缘检测算子对边缘图像进行边缘检测，得到边缘矩阵；S2.2：采用经典的查找算法对边缘矩阵进行从左到右和从上到下，逐行逐列扫描，获得边缘图像中所有边界直线的位置信息；其中，对边缘矩阵进行查找获得连续数值为1的一列像素值，即为边界直线的位置信息；S2.3：根据图像的边界直线初步定位待复原的二维码图像区域，获得二维码中心点位置O；S2.4：选择待复原的二维码图像的左边边界直线作为边缘直线L。优选地，采用的边缘检测算子为Canny算子。优选地，S3步骤中，边缘先验坐标E计算的具体步骤包括：S3.1：输入同一批次二维码图像后对其进行图像清晰度评价；S3.2：当图像评价为清晰时，分别检测图像边缘及二维码的图像中心点O；S3.3：计算所有检测图像的边缘与中心点O的平均距离，即为先验距离S；S3.4：将待复原的二维码图像的中心点O的坐标减去先验距离S，即为边缘先验像素值的坐标E。优选地，S3.1步骤中，图像清晰度评价可采用Tenengrad梯度法、信息熵法、Brenner梯度法等方法。优选地，S4步骤中，寻找导数值变化率最大的点的具体步骤包括：对迭代图像A进行第一次求导，其中第一次求导的公式如下：dx(i,j)＝I(i+1,j)-I(i,j)dy(i,j)＝I(i,j+1)-I(i,j)其中，I(i,j)表示迭代图像A中位置为(i,j)处的像素值；对一阶导数进行再次求导，得到迭代图像A的二阶导数；其计算公式如下：G(x,y)＝dx(i,j)+dy(i,j)利用迭代图像A的二阶导数G(x,y)以及所述边缘直线L的法线方向寻找导数值变化率最大的点Q。优选地，S5步骤中，计算离焦半径的具体步骤包括：将边缘先验坐标E的列坐标与迭代图像A中导数值变化率最大的点Q的列坐标相减，即为估计的离焦半径R的值。优选地，S6步骤中，获取点扩散函数的具体步骤包括：将离焦半径输入离焦退化模型中，得到点扩散函数；其中离焦退化模型的表达公式如下：其中，h(x,y)为点扩散函数，R为离焦半径。优选地，利用点扩散函数对待复原的二维码图像进行复原的具体步骤包括：首先根据点扩散函数结合Wiener滤波算法对待复原的二维码图像进行复原，再对复原结果作图像二值化处理，最终得到复原二维码图像。与现有技术相比，本专利技术的技术方案的显著优势在于：本专利技术通过先验图像的边缘和中心设置先验知识以用于离焦半径的估计，能够有效提高估算离焦半径的准确性，并进而提高图像复原的效果；通过对灰度化二维码图像进行左侧边缘直线群获取，保证了不影响离焦半径估计计算的同时减少目标图像复原的计算量。附图说明图1为本专利技术的基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法的流程图。图2为本专利技术的先验距离计算的流程图。图3为输入的离焦模糊QR码图像。图4为经过边缘检测后的QR码图像。图5为经二次求导后的关系图。图6为完成复原的QR码图像。具体实施方式附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；对于本领域技术人员来说，附图中的某些公知结构及其可能出现的说明省略是可以理解的。下面结合附图和实施例对本专利技术的技术方案做进一步的说明。本实施例提出一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法，如图1所示，为本实施例的基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法的流程图。本实施例提出的基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法中，其具体包括以下步骤：S1：输入待复原的二维码图像，并对其进行灰度化处理，得到待复原的二维码图像的像素矩阵F。其具体步骤包括：对待复原的二维码图像进行灰度化处理后得到的像素矩阵的表达公式如下：其中，N表示二维码图像的宽度，M表示二维码图像的高度，a(i,j)表示二维码图像中像素坐标位置为(i,j)的像素值，且1≤i≤M，1≤j≤N。S2：对像素矩阵F整个图像进行扫描，找到二维码(除去外边距)的区域，进而获得二维码中心点位置O，并设左边边缘直线为边缘直线L。其具体步骤包括：采用边缘检测算子从左到右以及从上到下，采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：输入待复原的二维码图像，并对其进行预处理，得到待复原的二维码图像的像素矩阵F；/nS2：对像素矩阵F进行扫描，初步定位待复原的二维码图像区域，进而获得二维码中心点位置O，并设左边边界直线为边缘直线L；/nS3:根据先验距离S结合中心点位置O，计算获得边缘先验坐标E，其中，先验距离S为同批次清晰二维码图像的中心点到边界直线的平均距离；/nS4：根据边缘直线L的位置信息获得迭代图像A，对迭代图像A进行处理得到导数值变化率最大的点Q；/nS5：计算边缘先验坐标E及边缘图像中导数值变化率最大的点Q对应的列坐标之间的距离，得到估计的离焦半径R；/nS6：根据离焦半径计算得到点扩散函数，根据点扩散函数对待复原的二维码图像进行复原，并作图像二值化处理，得到完成复原的二维码图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：输入待复原的二维码图像，并对其进行预处理，得到待复原的二维码图像的像素矩阵F；
S2：对像素矩阵F进行扫描，初步定位待复原的二维码图像区域，进而获得二维码中心点位置O，并设左边边界直线为边缘直线L；
S3:根据先验距离S结合中心点位置O，计算获得边缘先验坐标E，其中，先验距离S为同批次清晰二维码图像的中心点到边界直线的平均距离；
S4：根据边缘直线L的位置信息获得迭代图像A，对迭代图像A进行处理得到导数值变化率最大的点Q；
S5：计算边缘先验坐标E及边缘图像中导数值变化率最大的点Q对应的列坐标之间的距离，得到估计的离焦半径R；
S6：根据离焦半径计算得到点扩散函数，根据点扩散函数对待复原的二维码图像进行复原，并作图像二值化处理，得到完成复原的二维码图像。


2.根据权利要求1所述的离焦二维码图像复原方法，其特征在于：所述S1步骤中，对所述待复原的二维码图像进行预处理的具体步骤包括：对所述待复原的二维码图像进行灰度化处理，得到其像素矩阵F；所述像素矩阵F的表达公式如下：



其中，N表示二维码图像的宽度，M表示二维码图像的高度，a(i,j)表示二维码图像中像素坐标位置为(i,j)的像素值，且1≤i≤M，1≤j≤N。


3.根据权利要求1所述的离焦二维码图像复原方法，其特征在于：所述S2步骤中，其具体步骤如下：
S2.1：采用边缘检测算子对边缘图像进行边缘检测，得到边缘矩阵；
S2.2：采用经典的查找算法对边缘矩阵进行从左到右和从上到下，逐行逐列扫描，获得边缘图像中所有边界直线的位置信息；
S2.3：根据图像的边界直线初步定位待复原的二维码图像区域，获得二维码中心点位置O；
S2.4：选择待复原的二维码图像的左边边界直线作为边缘直线L。


4.根据权利要求3所述的离焦二维码图像复原方法，其特征在于：所述S2步骤中，所述边缘检测算子采用Canny算子。


5.根据权利要求1所述的离焦二维码图像复原方法，其特征在于：所述S3步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈荣军，郑志君，于永兴，黄岳，王磊军，吕巨建，赵慧民，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，
类型：发明
国别省市：广东;44