专利名称：一种快速二维条码图像运动去模糊方法
技术领域：
本发明涉及一种图像运动去模糊方法，尤其是一种基于ニ维码图像特征的快速ニ维条码图像运动去模糊方法。
背景技术：
ニ维条码技术由于具有存储容量大、成本低廉等优点，可用来解决物联网中的感知层的标识问题，因而受到广泛的应用。但由于矩阵式或混合式的ニ维条码不能采用传统的激光扫描读取方式进行识读，而必须采用拍摄方式进行图像处理，且可提高其通用性，故数字图像处理技术在ニ维条码上的应用研究就显得具有非常重要的意义。
在图像的拍摄采集过程中，由于各种模糊因素的影响，很容易导致拍摄到的图像出现模糊的情况，令机器难以进行分析。有时候模糊因素只影响图像中的某些像素点的灰度值而令这些像素点变得模糊，而有时候却令图像中的某个空间区域或者整个图像的空间区域都变模糊，这是成像过程中普遍存在而又无法回避的问题。因此，要对模糊了的ニ维条码图像进行自动识读，必须先对图像进行去模糊的处理。迄今为止，人们已提出了众多图像去模糊的方法，包括傅里叶变换域法、递归法和迭代滤波法等。这些方法都是先对图像进行分析，建立起图像模糊的数学模型，然后用相反的过程去掉模糊因素，从而得到清晰的原图像。由于对整幅图像进行分析与去模糊处理需要耗费比较多的时间，而对ニ维条码图像的识读却需要在最短时间内获得图像中存储的信息，以提高工作效率，故对整幅图像进行去模糊处理的方法并不适合用在ニ维条码的图像去模糊上。主流的ニ维条码标准包括FOF417码、QR码、Datamatrix码等,其中，除了 FOF417码属于堆叠式ニ维条码之外，其余的是矩阵式ニ维条码。不同标准的ニ维条码，其编解码的方式不一样，而生成的图像也不尽相同。通过对各不同编码标准生成的图像分析，可以知道，ニ维条码图像存在两个重要的特征
1、图像周边存在比较宽的空白区；
2、图像的整体外轮廓可以看作ー个矩形。模糊现象只是发生在图像梯度有明显变化的部分，而由于ニ维条码图像的周边有空白区域的存在，该区域不会发生模糊现象。所以，不管图像发生模糊现象与否，都可利用ニ维条码的上述特征将ニ维条码图像与其他部分区分开。由于ニ维条码图像从整体来看，其外轮廓为矩形，即便发生了运动模糊现象，其外轮廓仍表现为ー个近似的矩形，因此可用查找矩形的方法，迅速定位ニ维条码图像，然后再对其进行去模糊处理，从而节约了处理的时间。因此，亟需ー种结合ニ维条码图像的特点能够快速有效对ニ维条码运动图像进行去模糊处理的方法
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供ー种快速有效的ニ维条码图像运动去模糊方法。为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是
ー种快速ニ维条码图像运动去模糊方法，包括以下步骤
A.初歩快速定位到含有ニ维条码图像的区域；
B.对含有ニ维条码图像的区域进行去模糊的处理。进ー步,所述步骤A具体包括
Al.利用图像重采样得到源图像的差分图像；
A2.利用快速自适应阈值法对差分图像进行ニ值化处理得到ニ值图像；
A3.对ニ值图像进行矩形检测，提取出包含ニ维条码图像的最小矩形区域。进ー步作为优选的实施方式，所述步骤A3具体包括
对ニ值图像进行标记，将图像中重叠连通区域标记为同一区域；
统计标记为同一区域的像素数量以去除干扰区域；
对接近矩形的区域进行轮廓跟踪，并利用旋转法计算各次旋转中面积最小的外接矩形区域，所述面积最小的外接矩形区域即为包含了ニ维条码图像，且去除了背景图像干扰的最小矩形区域。进ー步作为优选的实施方式，所述步骤A3还包括
根据矩形相似度判断所述面积最小的外接矩形区域是否为矩形，若否则重新选取面积最小的外接矩形区域，所述矩形相似度为被检测区域的实际像素之和与被检测区域最小的外接矩形区域的面积的比例，反映了物体对其外接矩形的充满程度。进ー步,所述步骤B包括
获取运动模糊图像的长度L及其运动方向Θ ；
根据获取的运动模糊图像的长度L及其运动方向Θ，得到运动模糊图像的点扩散函数的空间域表达式；
采用带约束的最小二乗法进行ニ维条码图像的图像恢复处理。本发明的有益效果是本发明先分析了ニ维条码图像的特征，从而获得两个重要的图像特征，即ニ维条码图像周边存在比较宽的空白区和ニ维条码图像整体外轮廓为矩形，根据这两个图像特征，本发明方法先从模糊图像中，定位出包含ニ维条码图像的区域，然后只针对该包含ニ维条码图像的区域进行运动去模糊的处理，避免对整幅图像进行去模糊的运算，从而減少了算法的运算时间，可用在需要实时处理的手持式设备上，从而进一歩扩展ニ维条码图像识读设备的使用范围，提高使用上的人性化体验。
图I为本发明快速ニ维条码图像运动去模糊的步骤示意 图2为本发明实施例中二维条码图像快速初歩定位的步骤流程 图3为本发明重采样与差分处理后的图像直方 图4本发明Rosin算法的工作流程 图5为本发明高斯滤波处理后的直方 图6为本发明优选实施例中面积最小的外接矩形区域的粗定位流程图；图7为本发明图像标记方法示意 图8为本发明轮廓跟踪的八方向链码示意 图9为本发明快速初歩定位提取的包含ニ维条码图像的目标图像示意 图10为本发明带约束的最小二乗法进行图像恢复处理后的示意 图11为本发明中轮廓跟踪的链码表示意 图12为本发明对ニ维条码图像去模糊处理耗费的时间表示意图。
具体实施例方式下面结合附图对本发明的具体实施方式
作进ー步说明
本发明快速ニ维条码图像运动去模糊方法，利用ニ维条码所固有的两个图像特征ニ维条码图像周边存在比较宽的空白区和ニ维条码图像整体外轮廓为矩形，快速定位到含有ニ维条码图像的区域，并对该区域的图像进行去模糊的处理，从而可减小图像去模糊处理的时间，扩展了ニ维条码图像识别设备的适用范围，并提高了实时处理模糊图像的能力。參照图1，ー种快速ニ维条码图像运动去模糊方法，包括以下步骤
A.初歩快速定位到含有ニ维条码图像的区域；
B.对含有ニ维条码图像的区域进行去模糊的处理。參照图2，在实施例中，上述步骤A具体包括
Al.利用图像重采样得到源图像的差分图像；
所述差分图像的数学描述如下所示
DIX, r) = mm ( /'(4λ· —/,4—v —ゾ)| —min|/{4v —/·4—1· —/})
其中，D(x，y)为差分图像，重采样是在将原图像划分为一系列的4X4大小的子图像中进行，I < X < H ■ 4, 1< y < I+F /+ 4 , H与W分别表示原图像的高度和宽度。max O为过采样，minO为降采样。通过该操作，图像缩小为原图像的1/4，背景中大部分的小模块都被去除，ニ维条码之间的小模块也融合在一起，外轮廓的线段也连接起来了，此时图像为原图像的1/4，进ー步減少运算量，大部分的背景图像已被去除，ニ维条码图像也融合成了ー个接近矩形的方块，此时便可通过图像ニ值化的方法进ー步去除图像背景的干扰。A2.利用快速自适应阈值法对差分图像进行ニ值化处理得到ニ值图像；
由于ニ维条码图像是由对比度比较高的黒白条空组成，故根据公式
D(—r) = IiKtt ( /— (4A- -/,4 V -,/))- mini /— {4a--i,4v - /)|
处理之后，灰度级相近的区域都被压制了，图像中的ニ维条码部分区域的灰度级会比图像中的背景区域的灰度级要高很多。因此经过重采样与差分处理之后的图像的直方图，如图3所示。由图3可以看出，图像中的灰度级相近的像素都被压缩了，集中在灰度级的低端，而包含ニ维条码图像的像素都分布在谷底。此时，直方图存在单峰现象，故采用了 Rosin算法获取全局的阈值，时间复杂度更高。Rosin算法的思路很简单，它假设图像的直方图分布只有一个峰且位于低端，或者只有两个峰，但第二个峰非常小，在主峰的靠近底部的地方有一个可检测的角点，它对应的就是合适的阈值。Rosin算法的工作流程如图4所示。从图中可以看出，Rosin算法实际上就是先计算起始点与終止点之间的连接线，然后计算每个点到该连线的最大的垂直距离的问题。为进ー步减少直方图的噪声干扰，本发明采用了加窗高斯滤波器对直方图进行滤波处理。加窗高斯滤波函数的表示如下
权利要求
1.一种快速二维条码图像运动去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤 A.初步快速定位到含有二维条码图像的区域； B.对含有二维条码图像的区域进行去模糊的处理。
2.根据权利要求I所述的一种快速二维条码图像运动去模糊方法，其特征在于，所述步骤A具体包括 Al.利用图像重采样得到源图像的差分图像； A2.利用快速自适应阈值法对差分图像进行二值化处理得到二值图像； A3.对二值图像进行矩形检测，提取出包含二维条码图像的最小矩形区域。
3.根据权利要求2所述的一种快速二维条码图像运动去模糊方法，其特征在于，所述步骤A3具体包括 对二值图像进行标记，将图像中重叠连通区域标记为同一区域； 统计标记为同一区域的像素数量以去除干扰区域； 对接近矩形的区域进行轮廓跟踪，并利用旋转法计算各次旋转中面积最小的外接矩形区域，所述面积最小的外接矩形区域即为包含了二维条码图像，且去除了背景图像干扰的最小矩形区域。
4.根据权利要求3所述的一种快速二维条码图像运动去模糊方法，其特征在于，所述步骤A3还包括 根据矩形相似度判断所述面积最小的外接矩形区域是否为矩形，若否则重新选取面积最小的外接矩形区域，所述矩形相似度为被检测区域的实际像素之和与被检测区域最小的外接矩形区域的面积的比例，反映了物体对其外接矩形的充满程度。
5.根据权利要求I所述的一种快速二维条码图像运动去模糊方法，其特征在于，所述步骤B包括 获取运动模糊图像的长度L及其运动方向0 ； 根据获取的运动模糊图像的长度L及其运动方向0，得到运动模糊图像的点扩散函数的空间域表达式； 采用带约束的最小二乘法进行二维条码图像的图像恢复处理。
全文摘要
本发明公开了一种快速二维条码图像运动去模糊方法，包括初步快速定位到含有二维条码图像的区域；及对含有二维条码图像的区域进行去模糊的处理。本发明先分析了二维条码图像的特征，从而获得两个重要的图像特征，即二维条码图像周边存在比较宽的空白区和二维条码图像整体外轮廓为矩形，根据这两个图像特征，本发明方法先从模糊图像中，定位出包含二维条码图像的区域，然后只针对该包含二维条码图像的区域进行运动去模糊的处理，避免对整幅图像进行去模糊的运算，从而减少了算法的运算时间，可用在需要实时处理的手持式设备上，从而进一步扩展二维条码图像识读设备的使用范围，提高使用上的人性化体验。
文档编号G06T5/00GK102708552SQ20121016668
公开日2012年10月3日 申请日期2012年5月24日 优先权日2012年5月24日
发明者朱雄泳, 谭洪舟 申请人:中山大学