确定文档中的条形码位置的制作方法
【专利说明】
[0001] 相关申请案的夺叉参考
[0002] 本申请案主张2013年6月28日申请的题为"确定文档中的条形码位置 (DETERMINING BARCODE LACATIONS IN DOCUMENTS)"的第 61/840, 541 号美国专利申请案的 优先权，特此以引用方式并入所述申请案的全部内容。
技术领域
[0003] 本发明涉及在文档内产生条形码位置的领域，且更特定来说，涉及一种用于检测 及定位条形码以便在文档内产生改进的条形码区域的方法。
【背景技术】
[0004] 在众所周知的读取条形码任务中通常第一步骤是检测文档内的条形码的存在及 位置。李（Lee)等人的题为"条形码位置确定（Barcode Location Determination)"的第 4, 948, 955号共同转让美国专利案描述了通过经由连接组件分析在文档中产生候选区域的 降低分辨率的图并且通过计算基于矩的特征（例如质心定位、区域、长轴长度及短轴长度） 测试每一候选区域来检测已知尺寸及定向的条形码。使用此方法的问题是不能检测未知尺 寸及定向的条形码以及所执行的图像处理操作（举例来说，连接组件分析、需要广泛的计 算资源）的复杂度。克里希南（Krishnan)的题为"条形码阅读器（Bar Code Reader)"的第 4, 988, 852号共同转让美国专利案通过检测适用于条形码的一维黑到白过渡的区域在文档 内产生候选条形码区域。使用形态学操作随后完善候选区域的边界。使用此方法的问题是 不能检测并未展示长实心条及典型的一维条形码类型的空间的二维条形码类型。王（Wang) 的题为"定位2-D条形码（Locating 2-D条形码）"的第5, 304, 787号共同转让美国专利案 描绘搜索文档以获得与具体条形码类型相关联的特定起始码及终止码的存在的方法。使用 此方法的问题是仅可确定与给定起始码及终止码相关联的条形码类型且对起始码及终止 码的搜索对条形码的比例（尺寸）非常敏感，需要使用多种比例因子对文档进行多重搜索。 这些多重途径明显增加条形码检测过程的执行时间。周（Zhou)等人的题为"定位图像内的 机器可读二维条形码的方法（Method of Locating a Machine Readable Two Dimensional Barcode within an Image)"的第5, 974, 200号共同转让美国专利案通过检测适用于条形 码的二维黑到白类似棋盘格图案的区域在文档内产生候选区域。使用此方法的问题是不能 检测未含有此类棋盘格特征的条形码类型。
【发明内容】
[0005] 仍需要一种用于在文档内产生条形码位置的快读且稳健的技术，所述技术避免使 用广泛的计算资源、同时定位一维与二维条形码两者、无需条形码类型的先验知识且如果 在文档中不存在条形码就快速终止。
[0006] 本发明表述一种在文档内产生条形码位置的方法，其包括：
[0007] 提供所述文档的原始数字图像；
[0008] 使用处理器以用于：
[0009] 根据所述原始数字图像产生归一化图像；
[0010] 根据所述归一化图像产生梯度图像；
[0011] 根据所述梯度图像产生多个包围盒；以及
[0012] 通过针对条形码的存在测试每一包围盒产生包围盒测试结果；并且
[0013] 根据所述包围盒测试结果在所述文档内产生条形码位置。
[0014] 本发明具有以下优点：其仅使用两种简单的测试识别条形码位置而无需考虑存在 的条形码类型。在无需广泛的计算资源的情况下其对应地快速执行。
[0015] 本发明具有以下额外优点：其同时定位一维与二维条形码两者。
[0016] 本发明具有以下额外优点：其无需关于任何给定条形码类型的具体特征的信息。
[0017] 本发明具有以下额外优点：其不要求在经处理的文档中已知条形码的存在。如果 不存在条形码，本发明将在无需使用广泛的计算资源的情况下迅速地作出其测试结论。
【附图说明】
[0018] 图1为本发明的优选实施例的框图；
[0019] 图2为展示图1中的形成梯度图像块的额外细节的框图；以及
[0020] 图3为本发明的替代实施例的框图。
【具体实施方式】
[0021] 在以下描述中，将以通常将被实施为软件程序的术语描述本发明的一些实施例。 所属领域的技术人员将容易地认识到，此类软件的等效物也可被构建于硬件中。因为图像 操纵算法及系统为众所周知的，所以本描述将（尤其）针对形成根据本发明的方法的部分 或更直接与其协作的算法及系统。可从此项技术中已知的此类系统、算法、组件及元件中选 择本文中未特定展示或描述的此类算法及系统的其它方面以及用于产生且另外处理与其 相关的信号的硬件及软件。考虑到在下文中如根据本发明描述的系统，对于实施本发明有 用的本文中未特定展示、论述或描述的软件为常规的且在此类领域中的普通技术内。
[0022] 图1为本发明的优选实施例的框图。形成归一化图像块105根据文档100产生归 一化图像110。文档100为以所属领域的技术人员已知的若干方式（例如使用扫描器或摄 像机）产生的数字图像。形成梯度图像块115根据归一化图像110产生梯度图像120。形 成包围盒块125根据梯度图像120产生一或多个包围盒130。测试包围盒块135根据归一 化图像110及梯度图像120产生针对包围盒130中的每一者的包围盒测试结果140。形成 条形码位置块145根据包围盒130及包围盒测试结果140产生一或多个条形码位置150。
[0023] 在图1中，形成归一化图像块105通过首先将文档100转换成灰度图像且接着在 所述灰度图像上执行全尺寸直方图拉伸来产生归一化图像110。转换成灰度图像的操作组 合文档100的色彩分量以在文档100中的每一位置处产生灰色分量。此操作的一个实例 为：
[0025] 其中红、绿及蓝为在文档位置处的色彩值，krad、kg_ n及kblue为加权系数，且灰为输 出灰度值。典型的加权系数值为：krad= 0. 25、kgraen= 0. 5且kblue= 0. 25。其它可能加权 系数值将为所属领域的技术人员众所周知的。全尺寸直方图拉伸操作由找出灰度图像中的 最小及最大灰度值开始。这些极限值接着被用以拉伸灰度值的范围以跨越标准范围（举例 来说，0到255)延伸。当标准范围为0到255时，此操作的一个实例为：
[0026] graystretched= 255 X ((灰-gray min) / (graymax - graymin))
[0027] 其中灰为输入灰度值，graymin为最小灰度值，gray max为最大灰度值且gray stratehed为输出的全范围直方图拉伸值。在替代实施例中，计算出灰度图像的直方图而不是找出最 小及最大灰度值。使用所属领域的技术人员众所周知的方法作为直方图渗透，graynuJ^5 定为对应于一小部分的直方图能量的灰度值，且graymax被设定为对应于一大部分的直方图 能量的灰度值。作为实例，graymin可被设定为对应于累积直方图能量的5%，且gray _可 被设定为对应于累积直方图能量的95%。使用graymin及gray _的直方图拉伸值，可依旧 计算grays&etehed。由于现在grays&ete^归因于直方图渗透而超出标准范围，所以可在拉伸 计算之后将graystrateJf剪到标准范围，如下文展示：
[0029] 图2为形成梯度图像块115(图1)的详细图。平均下降块200根据归一化图像 110 (图1)产生低分辨率图像210。计算方向梯度块220根据低分辨率图像210产生方向 梯度图像230。全尺寸拉伸块240根据方向梯度图像230产生经拉伸的图像250。二值化 块260根据经拉伸的图像250产生二值图像270。关闭块280根据二值图像270产生梯度 图像120 (图1)。
[0030] 在图2中，平均下降块200首先使用5X 5箱式滤波器使归一化图像模糊（将所有 归一化图像值平均到5X5正方形区域内）以产生模糊的归一化图像，且接着在水平与垂直 方向两者上以系数四对模糊的归一化图像作二次采样以产生低分辨率图像210。计算方向 梯度块220以给定方向计算低分辨率图像210中的邻