CN104636118B - 基于光平衡的qr二维码自适应二值化处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法和装置。该方法主要包括：采集QR二维码的图像信息，将QR二维码的图像信息转换为灰度图像；根据光照检测结果对QR二维码的灰度图像进行光平衡处理；根据图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的灰度图像的每一行像素点进行分组，根据最大类间方差的方法确定每一行的每个分组的像素点的灰度的二值化阈值，根据二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行二值化处理。本发明通过对QR二维码图像的灰度分布进行预先识别，对QR二维码图像采取光平衡处理，再结合最大类间方差方法来确定二值化阈值，既可以避免冗余计算，加快QR二维码二值化效率，同时保证了QR二维码的识别正确率。

Description

基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法和装置

技术领域

本发明涉及二维码图像技术领域，尤其涉及一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法和装置。

背景技术

二维码因其包含信息量大、类别丰富、可脱机读取的优点在物联网中的应用越来越广泛，从物品的信息展示，到商品的流通、回收都用到二维码。但由于二维码通常暴露在外界环境中，且往往通过打印或喷印到不同的材质上，由于外界环境光线的差异对二维码图像的识别产生了很大干扰，在光照过强或不足的情况下准确识别二维码图像是至关重要的。

目前，对QR（Quick Response，快速反应）二维码二值化的方法主要分为两大类：采用固定窗口的全局化和局部化方法。全局化二值化方法对整幅图像采用一个阈值，将图像数据分为两个部分，大于阈值的像素集合和小于阈值的像素集合。全局化方法针对QR二维码图像前景和背景灰度存在明显区别，且同类像素灰度值范围较小的情况效果较好。局部方法则对图像本身进行了区域划分，将二值化分为固定的几个区域，每个区域采用不同的阈值，一定程度上提高了二维码二值化的正确性。

上述对QR（Quick Response，快速反应）二维码二值化的全局化和局部化方法的缺点为：如果QR二维码的信息量较大，图像尺寸较大，并且在光照过暗或光照过曝的情况下，上述全局化和局部化方法将大大降低图像识别的效率和速度。光照过曝会导致信息缺失，光照不足会导致前景色和背景色的灰度值差异变小，导致二值化不准确，对背景光进行补偿使原来灰度相对集中的地方对比度加大。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法和装置，以实现有效地提高QR二维码的识别正确率。

本发明提供了如下方案：

一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法，其特征在于，包括：

采集QR二维码的图像信息，将所述QR二维码的图像信息转换为灰度图像；

对所述灰度图像进行光照检测，根据光照检测结果对所述QR二维码的灰度图像进行光平衡处理；

根据设定的图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的灰度图像的每一行像素点进行分组，根据最大类间方差的方法确定每一行的每个分组的像素点的灰度的二值化阈值，根据所述二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行二值化处理。

所述的对所述灰度图像进行光照检测，根据光照检测结果对所述QR二维码的灰度图像进行光平衡处理，包括：

获得QR二维码图像的灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a=0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ；

将行坐标a从0开始依次加1，第a行的像素点的灰度最大值为g_max，最小值为g_min，根据所述δ、g_max和g_min将第a行的所有像素点分成N组，其中，将组号i初始化为1，第a行的第i组的像素数目为f(δ_i),其中δ_i＝g_min+i×δ，f(δ_i)＝{x|x∈M,δ_i-1＜g(x)＜δ_i}，

则第i组的像素点的灰度平均值为：

根据所述Ave(δ_i)和设定的正常QR二维码图像的灰度平均值λ判断所述第i组的像素点需要进行光平衡处理，如果是，计算所述第i组对应的光平衡系数η_i，

其中，g_max(f(δ_i))g_min(f(δ_i))是第a行第i组的像素点的灰度值的最大值和最小值，；

将所述第i组的所有像素点的灰度都乘以光平衡系数η_i；将组号i增加1，按照所述判断过程，判断第i+1组的像素点是否需要进行光平衡处理，依次类推，依次判断第a行的各个分组的像素点是否需要进行光平衡处理；

将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的光平衡处理结束；否则，按照上述处理过程，对a+1行的各个组的像素点进行光平衡处理。

所述的根据所述Ave(δ_i)和设定的正常QR二维码图像的灰度平均值λ判断所述第i组的像素点需要进行光平衡处理，包括：

将第i组的像素点的灰度平均值Ave(δ_i)和正常QR二维码图像的灰度平均值λ进行相减得到灰度差值，当所述灰度差值大于设定的光平衡阈值，则确定第i组的像素点是否存在光照过暗或者光过曝，所述第i组的像素点需要进行光平衡处理；当所述灰度差值不大于设定的光平衡阈值，则确定所述第i组的像素点不需要进行光平衡处理。

所述的根据设定的图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的灰度图像进行分组，根据最大类间方差的方法确定每个分组的像素点的灰度的二值化阈值，包括：

获得QR二维码图像的灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a=0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ；

将行坐标a从0开始依次加1，根据所述δ将第a行的所有像素点分成N组，将组号i初始化为1，根据第a行的第i组的各个像素点的灰度值g(x)计算得到第i组的全体像素点的灰度平均值为M(T_i)；

根据所述M(T_i)把第i组中的像素点进行划分，分为前景像素F_i和背景像素B_i，其中F_i＝{x|g(x)＞M(T_i)}，B_i＝{x|g(x)＜M(T_i)}；

前景类中的像素数量为W_f(T_i)，灰度值的均值为M_f(T_i)，方差为σ_f(T_i)；背景类中的像素数量为W_b(T_i)，灰度值的均值为M_b(T_i)，方差为σ_b(T_i)；

根据计算第i组组内的类内方差，

根据σ_w＝W_f(T_i)(M_f(T_i)-M(T_i))²+W_b(T_i)(M_b(T_i)-M(T_i))²计算第i组组内的类间方差；

使得最大的阈值T_i就是所述第i组的像素点的二值化阈值T；

将组号i增加1，按照上述T_i的计算过程，依次计算出第a行的各个分组的像素点的二值化阈值T；将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的二值化处理结束；否则，按照上述处理过程，计算出a+1行的各个组的像素点的二值化阈值T。

所述的根据所述二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行二值化处理，包括：

根据所述二值化阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为黑色，将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为白色；

或者，

根据所述二值化阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为白色，将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为黑色。

一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理装置，包括：

图像采集模块，用于采集QR二维码的图像信息，将所述QR二维码的图像信息转换为灰度图像；

光平衡处理模块，用于对所述灰度图像进行光照检测，根据光照检测结果对所述QR二维码的灰度图像进行光平衡处理；

二值化处理模块，用于根据设定的图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的灰度图像的每一行像素点进行分组，根据最大类间方差的方法确定每一行的每个分组的像素点的灰度的二值化阈值，根据所述二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行二值化处理。

所述的光平衡处理模块，具体用于获得QR二维码图像的灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a=0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ；

将行坐标a从0开始依次加1，第a行的像素点的灰度最大值为g_max，最小值为g_min，根据所述δ、g_max和g_min将第a行的所有像素点分成N组，其中，将组号i初始化为1，第a行的第i组的像素数目为f(δ_i),其中δ_i＝g_min+i×δ，f(δ_i)＝{x|x∈M,δ_i-1＜g(x)＜δ_i}，

则第i组的像素点的灰度平均值为：

根据所述Ave(δ_i)和设定的正常QR二维码图像的灰度平均值λ判断所述第i组的像素点需要进行光平衡处理，如果是，计算所述第i组对应的光平衡系数η_i，

其中，g_max(f(δ_i))g_min(f(δ_i))是第a行第i组的像素点的灰度值的最大值和最小值；

将所述第i组的所有像素点的灰度都乘以光平衡系数η_i；将组号i增加1，按照所述判断过程，判断第i+1组的像素点是否需要进行光平衡处理，依次类推，依次判断第a行的各个分组的像素点是否需要进行光平衡处理；

将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的光平衡处理结束；否则，按照上述处理过程，对a+1行的各个组的像素点进行光平衡处理。

所述的光平衡处理模块，具体用于将第i组的像素点的灰度平均值Ave(δ_i)和正常QR二维码图像的灰度平均值λ进行相减得到灰度差值，当所述灰度差值大于设定的光平衡阈值，则确定第i组的像素点是否存在光照过暗或者光过曝，所述第i组的像素点需要进行光平衡处理；当所述灰度差值不大于设定的光平衡阈值，则确定所述第i组的像素点不需要进行光平衡处理。

所述的二值化处理模块，具体用于获得QR二维码图像的灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a=0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ；

将行坐标a从0开始依次加1，根据所述δ将第a行的所有像素点分成N组，将组号i初始化为1，根据第a行的第i组的各个像素点的灰度值g(x)计算得到第i组的全体像素点的灰度平均值为M(T_i)；

根据所述M(T_i)把第i组中的像素点进行划分，分为前景像素F_i和背景像素B_i，其中F_i＝{x|g(x)＞M(T_i)}，B_i＝{x|g(x)＜M(T_i)}；

前景类中的像素数量为W_f(T_i)，灰度值的均值为M_f(T_i)，方差为σ_f(T_i)；背景类中的像素数量为W_b(T_i)，灰度值的均值为M_b(T_i)，方差为σ_b(T_i)；

根据计算第i组组内的类内方差，

根据σ_w＝W_f(T_i)(M_f(T_i)-M(T_i))²+W_b(T_i)(M_b(T_i)-M(T_i))²计算第i组组内的类间方差；

使得最大的阈值T_i就是所述第i组的像素点的二值化阈值T；

将组号i增加1，按照上述T_i的计算过程，依次计算出第a行的各个分组的像素点的二值化阈值T；将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的二值化处理结束；否则，按照上述处理过程，计算出a+1行的各个组的像素点的二值化阈值T。

所述的二值化处理模块，具体用于根据所述二值化阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为黑色，将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为白色；

或者，

根据所述二值化阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为白色，将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为黑色。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例通过对QR二维码图像的灰度分布进行预先识别，自适应识别QR二维码图像的光照分布，判断光照不足或光照过曝，对QR二维码图像采取光平衡处理，使得QR二维码图像的灰度级变化呈现连续性变化，前景与背景的灰度差增强。再结合最大类间方差方法来确定二值化阈值，既可以避免冗余计算，进而加快QR二维码二值化效率，同时保证了QR二维码的识别正确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法的处理流程图；

图2为本发明实施例一提供的一种对QR二维码的灰度图像进行光照检测和光照平衡的方法的处理流程图；

图3为本发明实施例一提供的一种基于光平衡的QR二维码的二值化处理的方法的处理流程图；

图4为本发明实施例二提供了一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理装置的结构图。

具体实施方式

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

实施例一

本发明实施例针对光照过曝或光照不足的QR二维码图像的二值化问题，提出一种基于光平衡的局部自适应二值化方法。

在本发明实施例中，采集QR二维码的图像信息，将所述QR二维码的图像信息转换为灰度图像。对所述灰度图像进行光照检测，根据光照检测结果对所述QR二维码的灰度图像进行光平衡处理。然后，根据设定的图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的灰度图像的每一行像素点进行分组，根据最大类间方差的方法确定每一行的每个分组的像素点的灰度的二值化阈值，根据所述二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行二值化处理。

该实施例提供了一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法的处理流程如图1所示，包括如下的处理步骤：

步骤101、采集QR二维码的图像信息，该图像信息包括像素坐标，灰度值，图像尺寸等。将采集的QR二维码的图像信息转换为灰度图像。

步骤102、对QR二维码的灰度图像进行光照检测，根据光照检测结果对所述QR二维码的灰度图像进行光平衡处理。

步骤103、根据设定的图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的灰度图像进行分组，对每个分组的像素点的灰度根据最大类间方差的方法确定二值化阈值，根据该二值化阈值对每个分组内的各个像素点的灰度进行二值化，即将上述灰度图像转换为黑白图像。

步骤104、结束。

针对上述步骤S120，该实施例提供的一种对QR二维码的灰度图像进行光照检测和光照平衡的方法的处理流程如图2所示，包括如下的处理步骤：

步骤201、获得QR二维码图像的灰度图像中各像素点的灰度值。

步骤202、获得灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a=0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ，上述灰度跃变阈值δ描述了行a的像素跃变的程度，根据统计经验数据在一副20mm*20mm的QR二维码图像中，灰度跃阈值δ最小为10。

步骤203、将行坐标a从0开始依次加1，对第a行的像素点根据δ进行分组，假设第a行像素集合为M，第a行的任意像素点的灰度值为g_i，g_max，g_min分别为第a行的像素点的灰度最大值和最小值，按照δ值、g_max、g_min将第a行的所有像素点分成N组，获得第a行的像素点的灰度的平均值g_avg。

其中，

步骤204、对第a行的各个组进行计算，将组号i初始化为1，第a行的第i组的像素数目为f(δ_i),其中δ_i＝g_min+i×δ，f(δ_i)＝{x|x∈M,δ_i-1＜g(x)＜δ_i}，则第i组的像素点的灰度平均值为

步骤205、通过Ave(δ_i)可以判断第i组的像素点是否存在光照过暗或者光过曝。若是光照过暗，背景的灰度值会加深。

由于QR二维码经过掩膜处理后，黑白模块的分布呈现均匀分布，因此，将第i组的像素点的灰度平均值Ave(δ_i)和正常QR二维码图像的灰度平均值λ进行相减得到灰度差值，当所述灰度差值大于设定的光平衡阈值，则确定第i组的像素点是否存在光照过暗或者光过曝，所述第i组的像素点需要进行光平衡处理，执行步骤206；当所述灰度差值不大于设定的光平衡阈值，则确定所述第i组的像素点不需要进行光平衡处理，将组号i增加1，按照上述判断过程，判断第i+1组的像素点是否需要进行光平衡处理。依次类推，依次判断第a行的各个分组的像素点是否需要进行光平衡处理。

步骤206、计算第a行的第i组对应的光平衡系数η_i，

上面的公式中的g_max，g_min是第a行的像素点的灰度值的最大值和最小值，g_max(f(δ_i))g_min(f(δ_i))是第a行第i组的像素点的灰度值的最大值和最小值，。

为了平衡第a行的第i组的像素点的灰度值，将第a行的第i组的所有像素点的灰度都乘以光平衡系数η_i，经过光平衡系数η_i的处理后，第a行的第i组的像素点的前景色和背景色的灰度对比更强，而整个图像的灰度变化则呈现连续性变化。

步骤207、将行坐标a增加1；

步骤208、判断行坐标a是否达到获得QR二维码图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的灰度图像的光平衡处理结束；否则，执行步骤203。

图3为本发明实施例一提供的一种基于光平衡的QR二维码的二值化处理的方法的处理流程图，该方法根据最大类间方差的方法计算QR二维码图像的各个分组的二值化阈值，包括如下的处理步骤：

步骤301、获得经过光平衡处理后的QR二维码图像的所有像素点的灰度值;

步骤302、获得QR二维码图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a=0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ。

步骤303、将行坐标a从0开始依次加1，根据图像灰度跃变阈值δ将上述QR二维码图像的第a行分成W个组，将组号i初始化为1，然后，在一组中的像素点二值化处理完成后，将组号i依次增加1。选择第i组。上述W个组也可以看成W个窗口。光照补偿过程实际为光照平衡过程，光照补偿后调节了每个像素点的灰度值，灰度值大的更加大，灰度值小的更加小，从而提高了对比度。根据光补偿的结果划分局部二值化窗口，实现自适应调整二值化窗口的效果。

步骤304、计算第i组的像素点的灰度值的均值，方差。

根据第a行的第i组的各个像素点的灰度值g(x)计算得到第i组的全体像素点的灰度平均值为M(T_i)。

假设第i组中有L个灰度级，设阈值为T_i,阈值属于不断的调整中，初始值为平均值，T_i=M(T_i)。

步骤305、根据第i组的像素点的灰度值的均值，确定前景灰度和背景灰度集合。

根据M(T_i)把第i组中的像素点进行划分，分为前景像素F_i和背景像素B_i，其中F_i＝{x|g(x)＞M(T_i)}，B_i＝{x|g(x)＜M(T_i)}，。

步骤306、计算前景灰度的均值，方差，计算背景灰度的均值和方差。

前景类中的像素数量为W_f(T_i)，灰度值的均值为M_f(T_i)，方差为σ_f(T_i)；背景类中的像素数量为W_b(T_i)，灰度值的均值为M_b(T_i)，方差为σ_b(T_i)。

步骤307、计算第i组组内的类内方差和类间方差，根据比值得到二值化阈值T。

根据计算类内方差，

根据σ_w＝W_f(T_i)(M_f(T_i)-M(T_i))²+W_b(T_i)(M_b(T_i)-M(T_i))²计算类间方差。

使得最大的阈值T_i就是所求二值化阈值T。

步骤308、根据步骤307确定的二值化阈值T二值化第i组的所有像素点。根据阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为黑色（或白色），将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为白色（或黑色）。

在实际操作中为了提高运算效率，T_i的初始值设置为M(T_i)。

步骤309、将组号i增加1，按照上述T_i的计算过程，依次计算出第a行的各个分组的像素点的二值化阈值T；将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的二值化处理结束；否则，按照上述处理过程，计算出a+1行的各个组的像素点的二值化阈值T。

实施例二

该实施例提供了一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理装置，其具体实现结构如图4所示，具体可以包括如下的模块：

图像采集模块410，用于采集QR二维码的图像信息，将所述QR二维码的图像信息转换为灰度图像；

光平衡处理模块420，用于对所述灰度图像进行光照检测，根据光照检测结果对所述QR二维码的灰度图像进行光平衡处理；

二值化处理模块430，用于根据设定的图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的灰度图像的每一行像素点进行分组，根据最大类间方差的方法确定每一行的每个分组的像素点的灰度的二值化阈值，根据所述二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行二值化处理。

进一步地，所述的光平衡处理模块420，具体用于获得QR二维码图像的灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a=0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ；

将行坐标a从0开始依次加1，第a行的像素点的灰度最大值为g_max，最小值为g_min，根据所述δ、g_max和g_min将第a行的所有像素点分成N组，其中，,将组号i初始化为1，第a行的第i组的像素数目为f(δ_i),其中δ_i＝g_min+i×δ，f(δ_i)＝{x|x∈M,δ_i-1＜g(x)＜δ_i}，

则第i组的像素点的灰度平均值为：

根据所述Ave(δ_i)和设定的正常QR二维码图像的灰度平均值λ判断所述第i组的像素点需要进行光平衡处理，如果是，计算所述第i组对应的光平衡系数η_i，

其中，g_max(f(δ_i))g_min(f(δ_i))是第a行第i组的像素点的灰度值的最大值和最小值，；

将所述第i组的所有像素点的灰度都乘以光平衡系数η_i；将组号i增加1，按照所述判断过程，判断第i+1组的像素点是否需要进行光平衡处理，依次类推，依次判断第a行的各个分组的像素点是否需要进行光平衡处理；

将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的光平衡处理结束；否则，按照上述处理过程，对a+1行的各个组的像素点进行光平衡处理。

进一步地，所述的光平衡处理模块420，具体用于将第i组的像素点的灰度平均值Ave(δ_i)和正常QR二维码图像的灰度平均值λ进行相减得到灰度差值，当所述灰度差值大于设定的光平衡阈值，则确定第i组的像素点是否存在光照过暗或者光过曝，所述第i组的像素点需要进行光平衡处理；当所述灰度差值不大于设定的光平衡阈值，则确定所述第i组的像素点不需要进行光平衡处理。

进一步地，所述的二值化处理模块430，具体用于获得QR二维码图像的灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a=0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ；

将行坐标a从0开始依次加1，根据所述δ将第a行的所有像素点分成N组，将组号i初始化为1，根据第a行的第i组的各个像素点的灰度值g(x)计算得到第i组的全体像素点的灰度平均值为M(T_i)；

根据所述M(T_i)把第i组中的像素点进行划分，分为前景像素F_i和背景像素B_i，其中F_i＝{x|g(x)＞M(T_i)}，B_i＝{x|g(x)＜M(T_i)}；

前景类中的像素数量为W_f(T_i)，灰度值的均值为M_f(T_i)，方差为σ_f(T_i)；背景类中的像素数量为W_b(T_i)，灰度值的均值为M_b(T_i)，方差为σ_b(T_i)；

根据计算第i组组内的类内方差，

根据σ_w＝W_f(T_i)(M_f(T_i)-M(T_i))²+W_b(T_i)(M_b(T_i)-M(T_i))²计算第i组组内的类间方差；

使得最大的阈值T_i就是所述第i组的像素点的二值化阈值T；

将组号i增加1，按照上述T_i的计算过程，依次计算出第a行的各个分组的像素点的二值化阈值T；将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的二值化处理结束；否则，按照上述处理过程，计算出a+1行的各个组的像素点的二值化阈值T。

进一步地，所述的二值化处理模块430，具体用于根据所述二值化阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为黑色，将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为白色；

或者，

根据所述二值化阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为白色，将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为黑色。

用本发明实施例的装置进行基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理的具体过程与前述方法实施例类似，此处不再赘述。

综上所述，本发明实施例通过对QR二维码图像的灰度分布进行预先识别，自适应识别QR二维码图像的光照分布，判断光照不足或光照过曝，对QR二维码图像采取光平衡处理，使得QR二维码图像的灰度级变化呈现连续性变化，前景与背景的灰度差增强。再结合最大类间方差方法来确定二值化阈值，既可以避免冗余计算，进而加快QR二维码二值化效率，同时保证了QR二维码的识别正确率。

本发明实施例通过对光照过曝导致的像素点对信息缺失进行恢复，对光照不足的像素点进行光照补偿，有效解决了QR二维码在光照不均或光照过曝等情况下的二值化问题。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法，其特征在于，包括：

采集QR二维码的图像信息，将所述QR二维码的图像信息转换为灰度图像；

对所述灰度图像进行光照检测，根据光照检测结果对所述QR二维码的灰度图像进行光平衡处理；

根据设定的图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的灰度图像的每一行像素点进行分组，根据最大类间方差的方法确定每一行的每个分组的像素点的灰度的二值化阈值，根据所述二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行二值化处理；

所述的对所述灰度图像进行光照检测，根据光照检测结果对所述QR二维码的灰度图像进行光平衡处理，包括：

获得QR二维码图像的灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a＝0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ；

将行坐标a从0开始依次加1，第a行的像素点的灰度最大值为g_max，最小值为g_min，根据所述δ、g_max和g_min将第a行的所有像素点分成N组，其中，将组号i初始化为1，第a行的第i组的像素数目为f(δ_i),其中δ_i＝g_min+i×δ，f(δ_i)＝{x|x∈M,δ_i-1＜g(x)＜δ_i}，

则第i组的像素点的灰度平均值为：

根据所述Ave(δ_i)和设定的正常QR二维码图像的灰度平均值λ判断所述第i组的像素点需要进行光平衡处理，如果是，计算所述第i组对应的光平衡系数η_i，

其中，g_max(f(δ_i))g_min(f(δ_i))是第a行第i组的像素点的灰度值的最大值和最小值，；

将所述第i组的所有像素点的灰度都乘以光平衡系数η_i；将组号i增加1，按照所述判断过程，判断第i+1组的像素点是否需要进行光平衡处理，依次类推，依次判断第a行的各个分组的像素点是否需要进行光平衡处理；

将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的光平衡处理结束；否则，按照上述处理过程，对a+1行的各个组的像素点进行光平衡处理。

2.根据权利要求1所述的基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法，其特征在于，所述的根据所述Ave(δ_i)和设定的正常QR二维码图像的灰度平均值λ判断所述第i组的像素点需要进行光平衡处理，包括：

将第i组的像素点的灰度平均值Ave(δ_i)和正常QR二维码图像的灰度平均值λ进行相减得到灰度差值，当所述灰度差值大于设定的光平衡阈值，则确定第i组的像素点是否存在光照过暗或者光过曝，所述第i组的像素点需要进行光平衡处理；当所述灰度差值不大于设定的光平衡阈值，则确定所述第i组的像素点不需要进行光平衡处理。

3.根据权利要求1或2所述的基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法，其特征在于，所述的根据设定的图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的灰度图像进行分组，根据最大类间方差的方法确定每个分组的像素点的灰度的二值化阈值，包括：

获得QR二维码图像的灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a＝0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ；

将行坐标a从0开始依次加1，根据所述δ将第a行的所有像素点分成N组，将组号i初始化为1，根据第a行的第i组的各个像素点的灰度值g(x)计算得到第i组的全体像素点的灰度平均值为M(T_i)；

根据所述M(T_i)把第i组中的像素点进行划分，分为前景像素F_i和背景像素B_i，其中F_i＝{x|g(x)＞M(T_i)}，B_i＝{x|g(x)＜M(T_i)}；

前景类中的像素数量为W_f(T_i)，灰度值的均值为M_f(T_i)，方差为σ_f(T_i)；背景类中的像素数量为W_b(T_i)，灰度值的均值为M_b(T_i)，方差为σ_b(T_i)；

根据计算第i组组内的类内方差，

根据计算第i组组内的类间方差；

使得最大的阈值T_i就是所述第i组的像素点的二值化阈值T；

将组号i增加1，按照上述T_i的计算过程，依次计算出第a行的各个分组的像素点的二值化阈值T；将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的二值化处理结束；否则，按照上述处理过程，计算出a+1行的各个组的像素点的二值化阈值T。

4.根据权利要求3所述的基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理方法，其特征在于，所述的根据所述二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行二值化处理，包括：

根据所述二值化阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为黑色，将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为白色；

或者，

根据所述二值化阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为白色，将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为黑色。

5.一种基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集QR二维码的图像信息，将所述QR二维码的图像信息转换为灰度图像；

光平衡处理模块，用于对所述灰度图像进行光照检测，根据光照检测结果对所述QR二维码的灰度图像进行光平衡处理；

二值化处理模块，用于根据设定的图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的灰度图像的每一行像素点进行分组，根据最大类间方差的方法确定每一行的每个分组的像素点的灰度的二值化阈值，根据所述二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行二值化处理；

所述的光平衡处理模块，具体用于获得QR二维码图像的灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a＝0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ；将行坐标a从0开始依次加1，第a行的像素点的灰度最大值为g_max，最小值为g_min，根据所述δ、g_max和g_min将第a行的所有像素点分成N组，其中，将组号i初始化为1，第a行的第i组的像素数目为f(δ_i),其中δ_i＝g_min+i×δ，f(δ_i)＝{x|x∈M,δ_i-1＜g(x)＜δ_i}，

则第i组的像素点的灰度平均值为：

根据所述Ave(δ_i)和设定的正常QR二维码图像的灰度平均值λ判断所述第i组的像素点需要进行光平衡处理，如果是，计算所述第i组对应的光平衡系数η_i，

其中，g_max(f(δ_i))g_min(f(δ_i))是第a行第i组的像素点的灰度值的最大值和最小值；

将所述第i组的所有像素点的灰度都乘以光平衡系数η_i；将组号i增加1，按照所述判断过程，判断第i+1组的像素点是否需要进行光平衡处理，依次类推，依次判断第a行的各个分组的像素点是否需要进行光平衡处理；

将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的光平衡处理结束；否则，按照上述处理过程，对a+1行的各个组的像素点进行光平衡处理。

6.根据权利要求5所述的基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理装置，其特征在于：

所述的光平衡处理模块，具体用于将第i组的像素点的灰度平均值Ave(δ_i)和正常QR二维码图像的灰度平均值λ进行相减得到灰度差值，当所述灰度差值大于设定的光平衡阈值，则确定第i组的像素点是否存在光照过暗或者光过曝，所述第i组的像素点需要进行光平衡处理；当所述灰度差值不大于设定的光平衡阈值，则确定所述第i组的像素点不需要进行光平衡处理。

7.根据权利要求5或6所述的基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理装置，其特征在于：

所述的二值化处理模块，具体用于获得QR二维码图像的灰度图像的长宽尺寸w,h,初始化行坐标a＝0，初始化置图像灰度跃变阈值为δ；

将行坐标a从0开始依次加1，根据所述δ将第a行的所有像素点分成N组，将组号i初始化为1，根据第a行的第i组的各个像素点的灰度值g(x)计算得到第i组的全体像素点的灰度平均值为M(T_i)；

根据所述M(T_i)把第i组中的像素点进行划分，分为前景像素F_i和背景像素B_i，其中F_i＝{x|g(x)＞M(T_i)}，B_i＝{x|g(x)＜M(T_i)}；

前景类中的像素数量为W_f(T_i)，灰度值的均值为M_f(T_i)，方差为σ_f(T_i)；背景类中的像素数量为W_b(T_i)，灰度值的均值为M_b(T_i)，方差为σ_b(T_i)；

根据计算第i组组内的类内方差，

根据计算第i组组内的类间方差；

使得最大的阈值T_i就是所述第i组的像素点的二值化阈值T；

将组号i增加1，按照上述T_i的计算过程，依次计算出第a行的各个分组的像素点的二值化阈值T；将行坐标a增加1，判断行坐标a是否达到QR二维码图像的灰度图像的最后一行，如果是，则判断整个QR二维码图像的二值化处理结束；否则，按照上述处理过程，计算出a+1行的各个组的像素点的二值化阈值T。

8.根据权利要求7所述的基于光平衡的QR二维码自适应二值化处理装置，其特征在于：

所述的二值化处理模块，具体用于根据所述二值化阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为黑色，将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为白色；

或者，

根据所述二值化阈值T，将第i组组内灰度值大于阈值T的像素点设为白色，将第i组组内灰度值小于阈值T的像素点设置为黑色。