一种增强低对比度二维码图像识别效果的方法技术

本发明专利技术公开了一种增强低对比度二维码图像识别效果的方法，包括：一、输入原始二维码图像数据，依次扫描原始灰度图像的每一个像素；二、根据不同的背光亮度等级计算邻域直方图；三、通过邻域直方图计算得出剪切函数；四、对原直方图通过剪切函数进行自适应剪切得到新的直方图；五、对新的直方图计算平均亮度，动态分配不同的阈值；六、对动态阈值进行计算，并计算所累积的分布曲线；七、进行一维低通滤波，增强曲线的平滑程度形成图像；八、对输出的二维码图像进行解码验证。本发明专利技术能增强背光二维码图像的对比度；大幅提高背光环境下二维码图像的识别率；使增强亮度参数可调节，且使亮度不均匀的图像具有良好的鲁棒性。匀的图像具有良好的鲁棒性。匀的图像具有良好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种增强低对比度二维码图像识别效果的方法


[0001]本专利技术属于自动识别领域，尤其涉及一种针对低对比度二维码图像的增强技术方法。

技术介绍

[0002]目前二维码涉及广泛，从高端应用到低端平台，二维码无时无刻不承载着无形的任务，然而二维码因为扫码设备出现抖动、二维码处于黑暗或者较黑暗的地方、亮度不均衡等原因造成二维码无法识别或检测效果不佳，影响生产生活，让二维码图像增强的研究方向越来越备受关注。
[0003]随着深度学习方法的日益更新换代以及深度学习算法对于图像处理方法的高度适用性，使得深度学习应用到各个行业中，同时基于卷积神经网络的图像增强技术得到了快速发展和高度应用。当前的图像图像增强方式可以分为两类:几何变换类和颜色变换类，几何变换类,主要是对图像进行几何变换操作,包括翻转,旋转,裁剪,变形,缩放等。颜色变换类,指通过模糊、颜色变换、擦除、填充等方式对图像进行处理实现图像增强。但是现有针对于二维码图像增强的技术或解决办法较为单一或无法解决生产生活中大部分的问题，让二维码的流通或及时广泛的应用到当前信息化时代变得举步维艰，使得图像增强算法或针对于二维码图像增强办法显得格外重要。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术的目的在于提供一种针对二维码图像，通过增强低对比图像检测效果的方法，增强图像整体亮度，还原原图的场景情况，提升清晰度。图像阈值化的一般目的是从灰度图像中分离出目标区域和背景区域，然而仅仅通过设定全局固定阈值(对图像中的每个点其二值化的阈值都是相同的)的方法很难达到理想的分割效果。本专利技术可以在不同场景不同亮度下，实现二维码的自适应图像增强，解决了本领域中图像增强算法或针对于二维码图像增强算法面临的重要问题。
[0005]技术方案：本专利技术的增强低对比度二维码图像识别效果的方法，包括如下步骤：步骤1、扫描原始二维码数据图像的每一个像素，得到灰度直方图；步骤2、灰度直方图在预设不同背光亮度等级下计算得到邻域直方图；步骤3、根据各邻域直方图的均衡化变化关系构建剪切函数；步骤4、应用剪切函数对预设不同背光亮度等级下的灰度直方图分别进行自适应剪切，得到各不同背光亮度等级下的新直方图；步骤5、分别针对各不同背光亮度等级下的新直方图，对新直方图计算平均亮度，计算新直方图中大于平均亮度的各像素块的总面积，即为新直方图的突兀程度，即获得各不同背光亮度等级下的新直方图突兀程度，进而分别为各不同背光亮度等级下的新直方图分配阈值，获得各不同背光亮度等级下的新直方图阈值；步骤6、分别针对各不同背光亮度等级下的新直方图，通过剪切函数对新直方图阈
值分别进行裁剪，获得该新直方图动态阈值，并分配到该新直方图每一个像素的位置，在像素的灰度级累积映射后计算出分布曲线，即获得该新直方图的分布曲线S
k
；进而获得各不同背光亮度等级下新直方图的分布曲线；步骤7、分别针对各不同背光亮度等级下的新直方图，对新直方图的分布曲线S
k
进行一维低通滤波，增强分布曲线S
k
的平滑程度形成二维码图像，即获得该新直方图对应的二维码图像，进而获得各不同背光亮度等级下新直方图的二维码图像；步骤8、对二维码图像进行解码验证，输出的二维码图像可在低对比度下被具有扫描解码功能的软件程序扫描识别。
[0006]进一步的，步骤1、2的具体步骤为：通过遍历二维码数据图像的每个像素点，统计0~255的每个灰度级在图像中出现的次数，而统计后的总次数或者归一化后的频率作为这个数组对应下标的元素取值；若图像具有L级灰度，则大小为M*N的灰度图像f(x,y)的邻域直方图H[0...L
‑
1]通过计算获得：Step1、初始化：H[K]=0;K=0,.....,L
‑
1Step2、统计：H[f(x,y)]++;x=0,...,M
‑
1,y=0,...,N
‑
1Step3、归一化：H[f(x,y)]/=M*N。
[0007]进一步的，步骤3的具体步骤为：通过定义剪切函数，其公式如下：
[0008]其中n
k
为图像中灰度级k的像素数目，n
’
k
为剪切后图像中灰度级k的像素数，s为剪切系数，0≤K≤L
‑
1，0≤n
k
≤n
‑
1，0≤s≤n
‑
1；应用剪切函数对灰度直方图进行剪切，抑制像素集中的高峰部分，然后调整灰度直方图的对比度，进行直方图均衡化处理。
[0009]进一步的，步骤4的具体步骤为：对灰度直方图通过剪切函数进行自适应剪切，设置自适应参数
ɑ
的公式如下：
[0010]其中，为设置的自适应参数，n为图像中总像素数目，n
’
为被剪切后总像素数目；为剪切系数，其表达式为，当0时，
[0011][0012]式中，为选取的自适应系数；为邻域像素面积，取值范围为[0，s
max
]，取值步长为0.0005，n
k
为图像中灰度级k的像素数目，n
’
k
为剪切后图像中灰度级k的像素数。
[0013]进一步的，步骤5中，分配不同的阈值的步骤为对形成的阈值以上的部分求和，平均分配到每个像素点的位置，假设超出阈值T的像素总数为S，将S平均分配到各个灰度级中。
[0014]进一步的，步骤6中，计算所累积的分布曲线S
k
的公式如下：
[0015]其中，为当前灰度级经过累积分布函数映射后的值，是图像中像素的总和，是当前灰度级的像素个数，L是图像中的灰度级总数。
[0016]进一步的，步骤7中，所述一维低通滤波的公式如下：Y(n)=αX(n) + (1
‑
α)Y(n
‑
1)其中α=滤波系数；X(n)=本次采样值；Y(n
‑
1)=上次滤波输出值；Y(n)=本次滤波输出值。
[0017]进一步的，步骤1中，所述程序为Matlab程序。
[0018]专利技术原理：自适应阈值法(adaptive threshold)，它的思想不是计算图像的全局阈值，而是根据图像不同区域亮度分布，计算其局部阈值，对于图像不同区域，能够自适应计算不同的阈值，因此被称为自适应阈值法。能够保证图像中各个像素的阈值会随着其周围邻域像素的变化而变化。这样做的好处是每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的、亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度低的图像区域的二值化阈值则会相适应的变小、不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。如果应用到二维码图像增强中，根据不同亮度的二维码图像，通过自适应的方法，可以根据不同场景处理不同亮度下的二维码图像增强并进行识别，可以极大提高了二维码的处理效率，改善生产生活质量。
[0019]有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有如下显著优点：（本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种增强低对比度二维码图像识别效果的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、扫描原始二维码数据图像的每一个像素，得到灰度直方图；步骤2、灰度直方图在预设不同背光亮度等级下计算得到邻域直方图；步骤3、根据各邻域直方图的均衡化变化关系构建剪切函数；步骤4、应用剪切函数对预设不同背光亮度等级下的灰度直方图分别进行自适应剪切，得到各不同背光亮度等级下的新直方图；步骤5、分别针对各不同背光亮度等级下的新直方图，对新直方图计算平均亮度，计算新直方图中大于平均亮度的各像素块的总面积，即为新直方图的突兀程度，即获得各不同背光亮度等级下的新直方图突兀程度，进而分别为各不同背光亮度等级下的新直方图分配阈值，获得各不同背光亮度等级下的新直方图阈值；步骤6、分别针对各不同背光亮度等级下的新直方图，通过剪切函数对新直方图阈值分别进行裁剪，获得该新直方图动态阈值，并分配到该新直方图每一个像素的位置，在像素的灰度级累积映射后计算出分布曲线，即获得该新直方图的分布曲线S
k
；进而获得各不同背光亮度等级下新直方图的分布曲线；步骤7、分别针对各不同背光亮度等级下的新直方图，对新直方图的分布曲线S
k
进行一维低通滤波，增强分布曲线S
k
的平滑程度形成二维码图像，即获得该新直方图对应的二维码图像，进而获得各不同背光亮度等级下新直方图的二维码图像；步骤8、对二维码图像进行解码验证，输出的二维码图像可在低对比度下被具有扫描解码功能的软件程序扫描识别。2.根据权利要求1所述的增强低对比度二维码图像识别效果的方法，其特征在于，步骤1、2的具体步骤为：通过遍历二维码数据图像的每个像素点，统计0 ~ 255的每个灰度级在图像中出现的次数，而统计后的总次数或者归一化后的频率作为这个数组对应下标的元素取值；若图像具有L级灰度，则大小为M*N的灰度图像f(x,y)的邻域直方图H[0...L
‑
1]通过计算获得：Step1、初始化： H[K]=0; K=0,.....,L
‑
1Step2、统计： H[f(x,y)]++;x=0,...,M
‑
1,y=0,...,N
‑
1Step3、归一化： H[f(x,y)]/=M*N。3.根据权利要求1所述的增强低对比度二维码图像识别效果的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙科学，阮小芙，成谢锋，李君，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：