CN101882221B - 基于轨道线的条码图像校正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于轨道线的条码图像校正方法,该方法包括:扫描条码图像,获取该条码图像中的轨道线;提取该轨道线中若干条、空单元的模块坐标和该模块中心的图像坐标;根据该模块坐标和该图像坐标并利用二次以上多项式方程校正该轨道线;利用该校正的轨道线校正该条码图像。与现有技术相比较,本发明先对轨道线的各条、空单元进行校正,再利用校正的轨道线对条码图像进行校正,大大提高了条码图像校正的准确性。
Description
【技术领域】
本发明涉及一种条码图像校正方法,特别涉及一种基于轨道线的条码图像校正方法。
【背景技术】
条码技术是在计算机技术与信息技术基础上发展起来的一门集编码、印刷、识别、数据采集和处理于一身的新兴技术。条码技术由于其识别快速、准确、可靠以及成本低等优点,被广泛应用于商业、图书管理、仓储、邮电、交通和工业控制等领域,并且势必在逐渐兴起的“物联网”应用中发挥重大的作用。
目前被广泛使用的条码包括一维条码及二维条码。一维条码又称线形条码是由平行排列的多个“条”和“空”单元组成,条形码信息靠条和空的不同宽度和位置来表达。一维条码只是在一个方向(一般是水平方向)表达信息,而在垂直方向则不表达任何信息,因此信息容量及空间利用率较低,并且在条码损坏后即无法识别。
二维条码是由按一定规律在二维方向上分布的黑白相间的特定几何图形组成,其信息容量大,应用非常广泛。
现有技术中的许多条码(特别是二维条码)中都存在由沿一条直线排列且彼此交错的黑白模块组成的轨道线(如图2所示)。轨道线的作用是通过获得各模块中心的图像坐标对整个条码图像进行校正。然而,在现有技术中,各模块中心点的坐标是通过扫描方式单独获得的,各模块中心点的坐标存在较大误差,对条码图像的校正影响较大。
【发明内容】
为了解决现有技术中各模块中心点的坐标存在较大误差,对条码图像的校正影响较大的问题,本发明提供了一种基于轨道线的条码图像校正方法。
本发明解决上述技术问题所采取的技术方案是提供一种基于轨道线的条码图像校正方法,其中,该方法包括:
a.扫描条码图像,获取该条码图像中的轨道线;
b.提取该轨道线中若干条、空单元的模块坐标和该模块中心的图像坐标;
c.根据该模块坐标和该图像坐标并利用二次以上多项式方程校正该轨道线;
d.利用该校正的轨道线校正该条码图像。
其中,以上用语“二次以上多项式方程”包括二次多项式方程。
根据本发明一优选实施例,在上述步骤c中,利用如下二次多项式计算该图像坐标的通用校正系数:
x=a1m2+b1m+c1
y=a2m2+b2m+c2
其中,x、y为该图像坐标,m为该模块坐标,根据三组x、y、m值求解a1、b1、c1、a2、b2、c2。
根据本发明一优选实施例,在上述步骤c中,利用如下三次多项式计算该图像坐标的通用校正系数:
x=a1m3+b1m2+c1m+d1
y=a2m3+b2m2+c2m+d2
其中,x、y为该图像坐标,m为该模块坐标,根据四组x、y、m值求解a1、b1、c1、d1、a2、b2、c2、d2。
根据本发明一优选实施例,将该轨道线中每一条、空单元的模块坐标代入该二次或该三次多项式方程来校正该条、空单元的图像坐标,从而获得校正的轨道线,并利用该校正的轨道线校正该条码图像。
与现有技术相比较,本发明先对轨道线的各条、空单元进行校正,再利用校正的轨道线对条码图像进行校正,大大提高了条码图像的校正准确性。
【附图说明】
可参考附图并通过实例更加具体地描述本发明,在附图中:
图1是根据本发明一实施例的基于轨道线的条码图像校正方法的流程图;
图2是一种包含轨道线的条码图像示意图;以及
图3是图2中条码图像的部分轨道线的放大示意图。
【具体实施方式】
下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。
本发明提供了一种基于轨道线的条码图像校正方法。该方法首先提取条码图像中的轨道线,对该轨道线进行校正,再利用该校正的轨道线对条码图像进行校正,可大大提高条码图像校正的准确性。
具体而言,请一并参见图1至图3,图1是根据本发明一实施例的基于轨道线的条码图像校正方法的流程图;图2是一种包含轨道线的条码图像示意图;以及图3是图2中条码图像的部分轨道线的放大示意图。
首先,扫描一幅条码图像,获取该条码图像中的轨道线,一般轨道线包括一条横向的轨道线和一条竖向的轨道线,当然,横向的轨道线和竖向的轨道线均采用相同的方法进行校正。然后,提取轨道线中若干条、空单元的模块坐标和模块中心的图像坐标,将该模块坐标和该图像坐标代入二次以上多项式方程可得出各条、空单元的通用校正系数,利用该通用校正系数可对轨道线的所有条、空单元模块中的图像座标进行校正,即得到校正的轨道线,再利用该校正的轨道线对该条码图像进行校正可大大提高条码图像校正的准确性。
在本发明的一实施例中,利用如下二次多项式计算轨道线的通用校正系数:
x=a1m2+b1m+c1
y=a2m2+b2m+c2
其中,x、y为模块中心的图像坐标,m为该模块坐标,根据三组x、y、m值即可求解出轨道线的通用校正系数a1、b1、c1、a2、b2、c2,利用该通用校正系数值可对该轨道线模块中心的图像坐标进行校正。从而得到校正的轨道线,利用校正的轨道线对该条码图像进行校正可大大提高条码图像校正的准确性。
在本发明的另一实施例中,还可以利用以下三次多项式计算轨道线的通用校正系数:
x=a1m3+b1m2+c1m+d1
y=a2m3+b2m2+c2m+d2
其中,x、y为该模块的图像坐标,m为该模块坐标,根据四组x、y、m值求解通用校正系数a1、b1、c1、d1、a2、b2、c2、d2,同样,利用该通用校正系数值可对该轨道线模块中心的图像坐标进行校正。从而得到校正的轨道线,再利用校正的轨道线对该条码图像进行校正可大大提高条码图像校正的准确性。
与现有技术相比较,本发明先对轨道线的各条、空单元进行校正,再利用校正的轨道线对条码图像进行校正,大大提高了条码图像的校正准确性。
在上述实施例中,仅对本发明进行了示范性描述,但是本领域技术人员在阅读本专利申请后可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下对本发明进行各种修改。
Claims (3)
1.一种基于轨道线的条码图像校正方法,其特征在于,所述方法包括:
a.扫描所述条码图像,获取所述条码图像中的轨道线;
b.提取所述轨道线中若干条、空单元的模块坐标和所述模块中心的图像坐标;
c.根据所述模块坐标和所述图像坐标并利用二次以上多项式方程校正所述轨道线;
d.利用所述校正的轨道线校正所述条码图像。
2.根据权利要求1所述的基于轨道线的条码图像校正方法,其特征在于,在所述步骤c中,利用如下二次多项式计算所述图像坐标的通用校正系数:
x=a1m2+b1m+c1
y=a2m2+b2m+c2
其中,x、y为所述图像坐标,m为所述模块坐标,根据三组x、y、m值求解a1、b1、c1、a2、b2、c2;
利用所述轨道线中每一条、空单元的所述图像坐标的通用校正系数对所述每一条、空单元的所述图像坐标进行校正,从而获得校正的轨道线,并利用所述校正的轨道线校正所述条码图像。
3.根据权利要求1所述的基于轨道线的条码图像校正方法,其特征在于,在所述步骤c中,利用如下三次多项式计算所述图像坐标的通用校正系数:
x=a1m3+b1m2+c1m+d1
y=a2m3+b2m2+c2m+d2
其中,x、y为所述图像坐标,m为所述模块坐标,根据四组x、y、m值求解a1、b1、c1、d1、a2、b2、c2、d2;
利用所述轨道线中每一条、空单元的所述图像坐标的通用校正系数对所述每一条、空单元的所述图像坐标进行校正,从而获得校正的轨道线,并利用所述校正的轨道线校正所述条码图像。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1963838A (zh) * | 2006-11-07 | 2007-05-16 | 中国物品编码中心 | 二维条码图形畸变校正的方法 |
CN101059834A (zh) * | 2007-05-31 | 2007-10-24 | 中国农业大学 | 基于聊天用摄像头的qr二维条码识读方法 |
CN101197004A (zh) * | 2007-12-25 | 2008-06-11 | 深圳矽感科技有限公司 | 一种二维条码及其编解码方法 |
CN101398895A (zh) * | 2007-09-26 | 2009-04-01 | 杨高波 | 一种数据矩阵(dm)二维条形码识别的图像预处理方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090231427A1 (en) * | 2008-03-17 | 2009-09-17 | The Chamberlain Grroup, Inc. | Method and Apparatus to Facilitate Using a Camera As Pertains to a Self-Storage Facility |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1963838A (zh) * | 2006-11-07 | 2007-05-16 | 中国物品编码中心 | 二维条码图形畸变校正的方法 |
CN101059834A (zh) * | 2007-05-31 | 2007-10-24 | 中国农业大学 | 基于聊天用摄像头的qr二维条码识读方法 |
CN101398895A (zh) * | 2007-09-26 | 2009-04-01 | 杨高波 | 一种数据矩阵(dm)二维条形码识别的图像预处理方法 |
CN101197004A (zh) * | 2007-12-25 | 2008-06-11 | 深圳矽感科技有限公司 | 一种二维条码及其编解码方法 |
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