CN104751099A - 一种彩色三维码图像识读前的预处理方法 - Google Patents

Abstract

一种彩色三维码图像识读前的预处理方法，其特征在于:针对彩色三维码图在识读过程中出现的色彩失真，首先利用聚类算法将所述彩色三维码图中的每个像素点进行分类，根据不同颜色在色彩空间的特征确定聚类标签值对应的色彩种类，最后对所述像素点重新赋值以完成所述色彩校正，具体步骤如下：S11统计所述彩色三维码图中的颜色种类，并提取所述彩色三维码图中每个像素点的色度分量值；S12利用聚类算法根据所述色度分量值和所述彩色三维码图中的颜色种类将每个所述像素点进行重新归类，并使用预设标签对每个重新归类的像素点进行标定；S13根据每个所述像素点的预设标签值重新赋予其理想的色彩空间值，完成所述三维码图的色彩校正。

Description

一种彩色三维码图像识读前的预处理方法

技术领域

本发明涉及条码识读领域，尤其涉及一种彩色三维码图像识读前的预处理方法；尤其适用于对彩色三维码出现的颜色失真和几何形变的处理。

背景技术

在上世纪七十年代，美国超级市场委员会制定出通用商品代码(UniversalProduct Code,UPC码)后，条码技术逐渐进入零售业、库存管理等商业领域。随后美国统一编码委员会(Uniform Code Council，UCC)和欧洲编码协会相继制定了条形码标准，使条码技术进入蓬勃发展时期。但一维条形码(如图1所示)信息容量只有几十个字符，仅能存储“指针”信息，其使用必须依赖于数据库。

为了提高条码的信息密度和和存储容量，以QR(Quick Response，快速读取)码(如图2所示)为代表的平面二维码开始出现，其相比于条形码信息密度提高了几十倍，容量也提高到了几百个字节，能存储描述性的文本信息和小幅图片。

随着条码技术的广泛使用，条码信息存储容量的需求也在不断增加，希望能存储数据量较大的多媒体信息(如音频、视频)，为此必须进一步提高条码的信息密度和信息容量，因此，三维码的研究也就此展开。

三维码的三维由平面二维再加一维深度构成。深度维可以是空间三维的深度、灰度或者色彩维度。空间三维码(或称为立体三维码)由于在生成和解码时需要采用复杂的设备，实用性不高，相关研究较少；灰度三维码能运用的灰度值范围较窄，对条码的信息密度提升有限，实际应用价值不大。彩色三维码不仅能提升信息密度，而且生成的码图具有很好的视觉效果，所以相关的研究也最多。

然而，引入色彩维度后码图识别的鲁棒性降低，光照的强度和色度都会对解码造成很大困扰。当码图面积较大时，采集得到的图像容易出现光照不均匀和几何形变，会对解码造成较大的误码率。且为了保证解码信息的准确性，现有彩色三维码都对存储容量做了一定程度的限制，其相对于二维码的优势仅在表达相同信息时占用面积更小。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的：旨在提供一种彩色三维码图像识别前的预处理的方法，其分别通过聚类算法和几何形变矫正算法，矫正彩色三维码图识别过程中出现的颜色失真和几何变形，不仅提高了颜色识别的鲁棒性，同时识别码图时对平面面积的敏感性。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案如下：

这种彩色三维码图像识读前的预处理方法，针对彩色三维码图在识读过程中出现的色彩失真，首先利用聚类算法将所述彩色三维码图中的每个像素点进行分类；而后根据不同颜色在色彩空间的特征确定聚类标签值对应的色彩种类；最后对所述像素点重新赋值以完成所述色彩校正，具体步骤如下：

S11统计所述彩色三维码图中的颜色种类，并提取所述彩色三维码图中每个像素点的色度分量值；

S12利用聚类算法根据所述色度分量值和所述彩色三维码图中的颜色种类将每个所述像素点进行重新归类，并使用预设标签对每个重新归类的像素点进行标定；

S13根据每个所述像素点的预设标签值重新赋予其理想的色彩空间值，完成所述三维码图的色彩校正。

优选地，在步骤S11中，将所述三维码图从RGB空间中转换到亮度和色度分离的色彩空间(Lab空间)中，进而从所述色彩空间中提取每个像素点的色度分量值。在本技术方案中，Lab空间中，由亮度(L)和有关色彩的a,b三个要素组成。其中，L表示亮度(Luminosity)，a表示从洋红色至绿色的范围，b表示从黄色至蓝色的范围。

优选地，在步骤S13中，对每个所述像素点重新赋予RGB色彩空间的值。

优选地,对所述彩色三维码图进行了色彩校正之后，紧接着通过获取每个模块中包含的像素数，并采样得到所述彩色三维码图边界的外轮廓点进而通过直线拟合得到所述三维码图的顶点，最后通过插值透视变换完成对所述三维码图的校正，具体步骤如下：

S21将所彩色三维码图进行模块划分；

S22选取所述彩色三维码图中一包含固定模块数量的固定区域，并根据所述固定区域获取每个所述模块中包含的像素数；

S23根据所述每个所述模块中包含的像素数确定采样间距；

S24根据所述采样间距在所述三维码图的四条边界上分别进行采样获取采样点，并记录所述采样点的坐标值；

S24分别对每条所述边界上的所述采样点进行直线拟合，并获取相邻所述边界直线拟合后的直线交点坐标；

S25将获取的所述四个交点坐标映射到一个矩形的四个顶点得到透视变换的矩阵，同时将所述彩色三维码图一一映射到新彩色三维码图中；

S26所述新彩色三维马蹄中空缺的像素点通过插值的方法进行填充，以此完成对所述彩色三维码图的几何校正。

优选地，在步骤S23中，所述采样间距至少为每个所述模块中包含的像素数的两倍。

优选地，在步骤S25中，透视变换的目标矩形长宽为所述彩色三维码图顶点间距离的整数倍。

优选地，在步骤S26中，所述新彩色三维码图中空缺的像素点通过临近插值的方法进行填充。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

1.在本发明中，由于彩色三维码中使用的色彩种类数是固定的，如4种、8种、16种颜色等，因而利用聚类算法可以根据像素点色度值的间距大小区分出确定数目的类别，即根据每个像素点的色度值使用聚类算法将其进行重新归类以实现对彩色三维码在识读过程中出现的颜色失真的矫正，有效地降低了局部像素点对整体识别的影响；

2.在本发明中，由于每个像素点的亮度值对于色彩种类识别没有意义，因而表达信息仅采用了色度分量；通过在识别彩色三维码图的颜色种类时，利用色彩空间的转换剔除亮度分量，再对色度分量的值进行聚类分析实现对颜色失真的矫正，如此以来，既提高了彩色三维码图颜色识别对光照的鲁棒性，同时降低了使用聚类算法对每个像素进行重新归类所需的时间；

3.由于彩色三维码图会占用一定的平面面积，在实际解码时采集得到的彩色三维码图容易局部出现一些凹凸形变，通过几何形变矫对彩色三维码图进行几何校正，大大提高了识别效率。

附图说明

图1为传统一维条形码结构图；

图2为QR码二维码结构图；

图3为本发明中矫正彩色三维码图的色彩的流程示意图；

图4为本发明中通过扫描或拍照获取的彩色三维码图；

图5为本发明中经过聚类算法之后采用标签值标定的彩色三维码图；

图6为本发明中经过色彩校正的彩色三维码图；

图7为本发明中对彩色三维码进行几何校正的流程示意图；

图8为本发明中通过采样获取的彩色三维码的外轮廓点和顶点的示意图；

图9为本发明中经过色彩校正和几何校正后的彩色三维码图。

附图标记：

A-蓝色标签值，B-白色和黑色标签值，C-红色标签值，D-绿色标签值

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明：

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明进行具体的描述。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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

作为本发明的第一实施例，本发明提供的彩色三维码图像识读前的预处理方法主要针对彩色三维码图在识读过程中出现的色彩失真情况，在矫正其彩色失真的过程中首先利用聚类算法将彩色三维码图中的每个像素点进行分类，根据不同颜色在色彩空间的特征确定聚类标签值对应的色彩种类，最后对像素点重新赋予理想色彩空间以完成色彩校正。且为了增加在不同光照条件下识别彩色三维码图的鲁棒性，将彩色三维码图从RGB空间转换到亮度和色度分离的色彩空间(如Lab空间)，聚类时仅考虑色度域的值。如图3所示，对彩色三维码图进行色彩校正的具体步骤如下：

S11统计彩色三维码图中的颜色种类，并提取彩色三维码图中每个像素点的色度分量值。

一般来说，在具体实施例中，可以通过拍照或扫描的方式获取彩色三维码图，随后将三维码图从RGB空间中转换到亮度和色度分离的色彩空间，如Lab空间中，进而从色彩空间中提取每个像素点的色度分量值，忽略掉亮度通道的值。对于彩色三维码图中的颜色种类，目前在彩色三维码中的数量相对固定，如包括4种、8种、16种等。最后要说明的是，在本发明中，我们对转换的色彩空间不做具体限定，在其他实施例中，还可以根据时间复杂度、空间复杂度等因素灵活地选择色彩空间，只要能实现本发明的目的，都包括在本发明的内容中。

S12利用聚类算法根据色度分量值和彩色三维码图中的颜色种类将每个像素点进行重新归类，并使用预设标签对每个重新归类的像素点进行标定。在具体实施例中，如果使用的是Lab彩色空间，则忽略掉了L通道的亮度值以后，将a和b通道的值进行重新组合，并利用聚类算法将像素点聚类为与彩色三维码中颜色相同的类别并使用标签分别进行标定。如当在彩色三维码中使用了4种颜色，则使用聚类算法将其归为4类，并使用1、2、3、和4分别对4类颜色进行标定。以此类推，若三维码中使用了8中颜色，则使用类聚算法将其归为8类，并使用1-8分别对其进行标定。当然，在本发明中，我们对重新归类的像素点的标定方法不做具体限定，一般来说，只要能够区分出不同的类别，都包括在本发明的内容中，如，还可以使用a、b、c、d等对其进行标定。

S13根据每个像素点的预设标签值重新赋予其理想的色彩空间值，完成三维码图的色彩校正。在步骤S13中，对每个像素点重新赋予RGB色彩空间的值，具体地，在RBG色彩空间中，将红色类像素点赋值为(255,0,0)，将蓝色类像素点赋值为(0,255,0)，将绿色类像素点赋值为(0,0,255)，将白色类像素点赋值为(255,255,255)。

作为一个完整的实施例，使用Lab彩色空间提取色度分量值，对彩色三维码图(包括4种色彩)进行颜色失真矫正的具体过程作出如下描述：

首先，我们通过拍照或扫描的方式得到包含彩色三维码的图片，一般情况下，如图4所示，码图有一定的颜色失真。因而，为了矫正颜色的失真，我们获取的彩色三维码图从RGB空间转换到Lab空间，并忽略转换过后L通道(亮度)的值，同时将a和b通道的值重新组合为点的坐标值，利用聚类算法将所有像素点聚为4类，并如图5所示分别用1、2、3、4对类别进行标定。

紧接着，我们根据各类颜色在转换后色彩空间中的特点确定其对应的标签值(红色在a通道的值最大，绿色在a通道的值最小，蓝色在b通道的值最小)；随后将得到的聚类中心坐标值分别按a通道和b通道排序，按红绿蓝各颜色的特点确定对应的标签值(如图5，红色、绿色、蓝色的标签值分别为3、4、1)；剩余的一类为白色和黑色点的标签值(由于白色点和黑色点区别在于亮度通道L，a通道和b通道的值一样，所以聚类时归为一类，因而白色点和黑色点的标签值为2)。

最后，根据各像素点的标签值重新赋予理想的RGB彩色值，依次给图5中标签值为1、2、3、4的像素点赋于RGB空间的蓝色值(0,255，0)，白色值(255,255,255)，红色值(255,0,0)，绿色值(0,0,255)，得到颜色校正后的彩色三维码图，图6所示，以此完成失真图片的矫正。

在实际识读彩色三维码时，采集得到的图片不仅有颜色失真，还有几何形变，从图4中的可以看出，通过拍照或扫描获取的彩色三维码下边界有明显的凹性形变，由于几何形变会对信息模块的采样点的确定造成较大的误差，因此在对彩色三维码进行解码之前必须予以矫正。

基于上述技术问题，在本发明中提供了一种利用透视变换矫正几何形变的方法，在该方法中，首先借助于一块模块数固定的码图区域，估算出每个模块占用的像素数，再通过采样彩色边界像素点得到彩色三维码图的外轮廓点坐标，对轮廓点直线拟合求出的交点即为码图的四个顶点，根据顶点坐标确定透视变换的运算矩阵，最后对其它像素点完成映射和插值运算得到矫正后的三维码图。在这个过程中，如图7所示，具体步骤如下：

S21将所述彩色三维码图进行模块划分；

S22选取彩色三维码图中一包含固定模块数量的固定区域，并根据固定区域获取每个所述模块中包含的像素数；

S23根据每个模块中包含的像素数确定采样间距；具体来说，在本发明中，采样间距至少为每个模块中包含的像素数的两倍。

S24根据采样间距在三维码图的四条边界上分别进行采样获取采样点，并记录所述采样点的坐标值；

S24分别对每条边界上的所述采样点进行直线拟合，并获取相邻边界直线拟合后的直线交点坐标；

S25将获取的四个交点坐标映射到一个矩形的四个顶点得到透视变换的矩阵，同时将彩色三维码图一一映射到新彩色三维码图中；具体来说，透视变换的目标矩长宽为彩色三维码图顶点间距离的整数倍。

S26新彩色三维码图中空缺的像素点通过插值的方法进行填充，以此完成对彩色三维码图的几何校正。具体来说，新彩色三维马蹄中空缺的像素点可以通过临近插值的方法进行填充，当然，在本发明中，我们对新彩色三维码对空缺的像素进行填充的方法不做具体限定，还可以使用其他的插值方法，如，双线性插值等，只要能实现本发明的目的，都包括在本发明的内容中。

作为一个完整的实施例，以下结合一种四色彩色三维码说明几何变形的矫正过程，具体包括以下步骤：

在经过色彩校正后得到的图6的基础上，统计中间白色区域每行的宽度，再除以模块数，估算得到每个模块占用的像素数；随后根据估算得到的结果确定采样间距(采样间距设置为每个模块占用像素数的至少两倍)；再利用采样间距对四条边界的像素点采样得到外边缘点(外轮廓点)，在具体的采样过程中，我们将采样距离视为一个滑动窗的宽度，从码图的一端开始滑动直至另一端，采样即为在每个“滑动窗”内遴选出最外边缘的点，并记录其坐标，在图8中“*”所标记的点为采样得到的点。

得到了采样的点之后，即开始对采样得到的点进行直线拟合，并求相邻边界直线的交点，如图8中所示码图边界处的黑色直线通过拟合“*”标记的像素点得到，码图顶点附近“o”标记的像素点为求得的直线交点。

最后将得到的交点坐标映射到一个矩形的四个顶点(矩形边的长度为码图顶点间距离的整数倍)，得到进行透视变换需要的运算矩阵，将图5中的像素点一一映射到新定义的彩色三维码图中，映射完成后未获得赋值的像素点通过临近插值法补充完整，最终得到几何形变矫正后的彩色三维码图，图9所示，以此完成彩色三维码图的几何矫正。

在校正三维码图的颜色失真算法中采用其他聚类方法和通过转换到其他色彩空间再识别，在矫正几何形变的算法中采用透视变换的表通形式都属于本发明范畴，本发明的具体范围有权力声明书中内容进行界定。

Claims (7)

1.一种彩色三维码图像识读前的预处理方法，其特征在于，针对彩色三维码图在识读过程中出现的色彩失真，首先利用聚类算法将所述彩色三维码图中的每个像素点进行分类，根据不同颜色在色彩空间的特征确定聚类标签值对应的色彩种类，最后对所述像素点重新赋值以完成所述色彩校正，具体步骤如下：

S11统计所述彩色三维码图中的颜色种类，并提取所述彩色三维码图中每个像素点的色度分量值；

S12利用聚类算法根据所述色度分量值和所述彩色三维码图中的颜色种类将每个所述像素点进行重新归类，并使用预设标签对每个重新归类的像素点进行标定；

S13根据每个所述像素点的预设标签值重新赋予其理想的色彩空间值，完成所述三维码图的色彩校正。

2.如权利要求1所述的一种彩色三维码图像识读前的预处理方法：其特征在于：在步骤S11中，将所述三维码图从RGB空间中转换到亮度和色度分离的色彩空间中，进而从所述色彩空间中提取每个像素点的色度分量值。

3.如权利要求1所述的一种彩色三维码图像识读前的预处理方法：其特征在于：在步骤S13中，对每个所述像素点重新赋予RGB色彩空间的值。

4.如权利要求1、或2、或3所述的一种彩色三维码图像识读前的预处理方法，其特征在于：对所述彩色三维码图进行了色彩校正之后，紧接着通过获取每个模块中包含的像素数，并采样得到所述彩色三维码图边界的外轮廓点进而通过直线拟合得到所述三维码图的顶点，最后通过插值透视变换完成对所述三维码图的校正，具体步骤如下：

S21将所彩色三维码图进行模块划分；

S22选取所述所述彩色三维码图中一包含固定模块数量的固定区域，并根据所述固定区域获得每个所述模块中包含的像素数；

S23根据所述每个所述模块中包含的像素数确定采样间距；

S24根据所述采样间距在所述三维码图的四条边界上分别进行采样获取采样点，并记录并记录所述采样点的坐标值；分别对每条所述边界上的所述采样点进行直线拟合，并获取相邻所述边界直线拟合后的直线交点坐标；

S25将获取的所述四个交点坐标映射到一个矩形的四个顶点得到透视变换的矩阵，同时将所述彩色三维码图一一映射到新彩色三维码图中；

S26所述新彩色三维马蹄中空缺的像素点通过插值的方法进行填充，以此完成对所述彩色三维码图的几何校正。

5.如权利要求4所述的一种彩色三维码图像识读前的预处理方法，其特征在于：在步骤S23中，所述采样间距至少为每个所述模块中包含的像素数的两倍。

6.如权利要求4所述的一种彩色三维码图像识读前的预处理方法，其特征在于：在步骤S25中，透视变换的目标矩形长宽为所述彩色三维码图顶点间距离的整数倍。

7.如权利要求4所述的一种彩色三维码图像识读前的预处理方法，其特征在于：在步骤S26中，所述新彩色三维码图中空缺的像素点通过临近插值的方法进行填充。