CN107622295A - 一种基于的led平板灯的ean‑13条形码编码解码方法及系统 - Google Patents
一种基于的led平板灯的ean‑13条形码编码解码方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于的LED平板灯的EAN‑13条形码编码解码方法及系统。通过在驱动电路两端施加EAN‑13编码信号改变LED平板灯的开关状态，可将不同的编码信息加载到平板LED灯上。通过摄像头对LED平板灯的扫描，得到明暗相间的条纹数字图像。进一步的对获得的条纹数字图像进行滤波、降噪、二值化处理后，通过解码算法恢复出EAN‑13编码中各个条码的宽度，进一步恢复出条码信息。本发明与现有技术相比有如下优点：一是提出了一种基于LED平板灯的条形码编码方案，可使照明用的LED平板灯，实现近距离光通信；二是可使用常见的手机摄像头实现条形码解码。本方法及系统方便易行，具有广阔的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及条形码编码解码技术，具体涉及基于LED平板灯的EAN-13 条形码编码解码方法及系统。
背景技术
条形码技术是伴随着计算机和信息技术的发展和应用而诞生的。它是一种新型的编码、打印、识别、数据采集和处理。条形码的使用是未来市场流通的一大趋势，使货物在世界各地自由广泛地流通是可能的。条形码可广泛应用于商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统、快递分拣、移动支付、邮政管理等领域。传统的条形码存在着纸质材料作为载体、易破损、在黑暗条件下无法识别、变化不便等缺点。如果条形码被划伤、污染或脱落，扫描仪将无法识别目标。条形码只能识别生产者和产品，并不能确定具体的商品。除此之外，所有连接到同一产品的条形码都是一样的，无法确定什么产品先过期。条形码尺寸相对较大，空间利用率低。
为了解决上述传统条形码的缺点，提出了一种基于LED平板灯的 EAN-13条形码编码方案，实现了LED面板照明的近距离可见光通信。与传统的条形码相比，平面LED灯产生的光条形码的优点是平面LED灯照明可用于短距离光通信且条形码的解码可以通过普通手机的数字摄像头实现。
国内外对于基于LED平板灯的光条形码的编码、解码系统的研究较少，存在相应的技术空白。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的上述不足，提出了一种基于的 LED平板灯的EAN-13条形码编码解码方法及系统。
本发明的目的至少通过如下技术方案之一实现。
一种基于LED平板灯的EAN-13条形码编码解码方法，其包括下列步骤：
步骤一：将LED平板灯连接到LED驱动电路；
步骤二：在驱动电路的输入端加载经过EAN-13编码的驱动信号；
步骤三：数字摄像头扫描平板LED灯，获得明暗相间的条纹图像；通过解码算法恢复EAN-13条码信息。
进一步地，所述步骤二中的EAN-13编码的驱动信号的产生包括以下步骤：
步骤(2.1)：每一条码数据字符由2个条(Black)和2个空(White)构成，每一条或空由1～4个模块组成，每一条码数据字符的总模块数为7；用二进制“1”表示条的模块，用二进制“0”表示空的模块；
步骤(2.2)：条形码可表示10个数字字符：0～9，其二进制表示方法有三个子集A、B和C；它们的对应关系如表1所示。
A子集中条码字符所包含的条的模块的个数为奇数，称为奇排列；B、C 子集中条码字符所包含的条的模块的个数为偶数，称为偶排列；
步骤(2.3)：EAN-13码的符号结构由八部分组成：左侧空白区、起始符、左侧数据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符、右侧空白区，对应关系如表2所示。
进一步地，所述步骤三中的EAN-13码的解码包括以下步骤：
步骤(3.1)：将数字摄像头捕获的数字彩色图像转化为灰度图像,像素点共有256个灰度级别，取值范围为0-255；
步骤(3.2)：对灰度图像进行滤波和降噪处理；在滤波过程中，使用了均值滤波算法及维纳滤波算法；
其中，均值滤波是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素，即以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身；再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值；均值滤波包括算数均值滤波、几何均值滤波、谐波均值滤波和逆谐波均值滤波；
令Sxy表示中心在点(x,y)处，大小为m×n的矩形子图像窗口的一组坐标；算数均值滤波在Sxy定义的区域计中算被污染图像g(x,y)的平均值；在点(x,y) 处复原图像的值，就是简单地使用Sxy义的区域中的像素计算出的算术平均值：
式中s,t分别为点对应的横纵坐标。
几何均值滤波的表达式为：
几何均值滤波实现的平滑程度可与算术平均滤波相比较；
谐波均值滤波的表达式为：
谐波均值滤波对于盐粒噪声效果较好，但不适用于胡椒噪声；它适用于处理高斯噪声；
逆谐波均值滤波的表达式为：
其中Q为滤波器的阶数，g(s,t)Q为经过滤波后的被污染图像；这种处理适合减少或在实际中消除椒盐噪声的影响；当Q值为正时，消除胡椒噪声；当Q 值为负时，消除盐粒噪声；但它不能同时消除两种噪声；当Q为零时，逆谐波滤波可以简化为算数均值滤波；当Q为-1时，则为谐波均值滤波；
维纳滤波采用基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器，这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，可用于提取被平稳噪声所污染的信号；维纳滤波的基本原理是：设观察信号y(t)含有彼此统计独立的期望信号x(t)和白噪声ω(t)可用维纳滤波从观察信号y(t)中恢复期望信号x(t)；设线性滤波器的冲击响应为h(t)，此时其输入y(t)为y(t)＝x(t)+ω(t)，输出为：
式中τ为时间。
从而，可以得到输出对x(t)期望信号的误差为：
其均方误差为：
E[]表示数学期望，均方误差越小，噪声滤除效果就越好；为使均方误差最小，关键在于求冲激响应；应用数学方法求最小均方误差时的线性滤波器的冲击响应hopt(t)得
式中，Ryx(t)为y(t)与x(t)的互相关函数，是信号y(t)与经过时间平移的信号x(t)之间的协方差，Ryy(t-σ)为y(t)的自相关函数，是信号y(t)与其经过时间平移的信号之间的协方差；上述方程称为维纳-霍夫方程；如果能够满足维纳－霍夫方程，就可使维纳滤波器达到最佳；根据维纳－霍夫方程，最佳维纳滤波器的冲激响应，完全由输入自相关函数以及输入与期望输出的互相关函数所决定；
步骤(3.3)：对灰度图像进行二值化；图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程；即通过将256个亮度等级的灰度图像选取适当的阈值而获得仍然能反映图像整体和局部特征的二值化图像；首先采用双峰法得到灰度阈值T，此阈值可以把条码的条空区分出来；双峰法为直方图分割技术的一种，如果灰度级直方图呈现出明显的双峰状则选取两峰之间的谷底作为阈值；对于直方图双峰明显，谷底较深的图像，该方法可以较快地得到满意的结果；从灰度图像获得二进制图像，然后进行滤波；根据下式由灰度图像获得二值化图像取值函数 g(x,y)，二值图的像素点取值为0或1，由利于后续的译码操作
f(x,y)是输入图像g(x,y)是输出图像；
步骤(3.4)：遍历二值化图像的每一行像素点，在每一行像素点中，从第一个像素点开始遇到像素值与其上一个像素值不等的像素点时，记录该像素点的位置，可得到一组序列；对该序列做前向差分运算，即可获得条或空的宽度；如果条或空的数目符合EAN-13编码规则保留该序列，否者说明由于图像噪声导致条码信息失真，该序列需舍弃；
步骤(3.5)：将所有有效行的条或空宽度相加取平均值，以减少二值图中的条码边界出现锯齿和毛刺等现象导致的宽度计算误差；
步骤(3.6)：获取单位模块宽度以及条空比例，将获得的全部宽度求和，除以95即可得到单位模块长度，然后将每个条或空的宽度除以单位模块宽度，即可得到条或空比例；
步骤(3.7)：将条标注为1，空标注成为0，一个单位模块只能标注一种符号，条码和空白区域最多可能占据四个单位模块；标注完成后，检查起始符、中间分割符、终止符是否符合EAN-13编码的条件。
本发明提供的实现所述方法的系统，其包括发射系统和接收系统；发射系统包括LED驱动电路和LED平板灯；接收系统为一摄像头以及微处理器；经过EAN-13编码的驱动信号加载到LED驱动电路上，通过LED平板灯将电信号转变为可见光信号发射出去；可见光信号通过无线信道传输至接收系统；接收系统利用摄像头扫描LED平板灯，获得明暗相间的条纹数字图像，通过上述EAN-13编码的解码方法恢复出编码信息。
上述系统中，通过在驱动电路两端施加不同的EAN-13编码信号改变 LED平板灯的开关状态。使用摄像头对LED平板灯进行扫描，摄像头通过列扫描来获取完整的一帧图像。摄像头在扫描当前列时，如果LED处于OFF 状态，则该列图像为黑；否则为白。如果在摄像头在扫描完整一帧图像的时间段里，LED多次改变亮、灭状态，获得的图像是明暗相间的条纹。进一步的对获得的条纹数字图像进行滤波、降噪、二值化处理后，通过解码算法恢复出EAN-13编码中各个条码的宽度，进一步恢复出条码信息。
上述系统中，传输信道为无线三维空间；移动终端一般指带有摄像头的手机以及EAN-13的解调模块。
移动终端利用光电转换元件将可见光转换为电信号；电信号通过放大电路、自适应滤波电路消除噪声干扰；滤除噪声的信号经EAN-13解码模块得到对应的条码信息。
与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
(1)使用LED平板灯，实现照明与可见光近距离通信相结合。
(2)使用普通手机的摄像头便可以进行条形码的解码，操作方便，成本低廉。
附图说明
图1种基于LED平板灯的EAN-13条形码编码解码方法及系统的系统模型图。
图2为本发明的系统原理图。
图3为EAN-13编码流程图。
图4为EAN-13解码流程图。
具体实施方式
下面结合附图以及实例，对本发明的具体实施作进一步说明，但本发明的实施和保护不限于此。需指出的是，以下若有未特别详细说明之过程或符号，均是本领域技术人员可参照现有技术实现的。
实施例1
如图1所示，一种基于LED平板灯的EAN-13条形码编码解码方法及系统
模型。该系统由LED平板灯1与手机2的数字摄像头组成。发射系统包括LED驱动电路和LED平板灯；接收系统为一摄像头以及微处理器；经过 EAN-13编码的驱动信号加载到LED驱动电路上，通过LED平板灯将电信号转变为可见光信号发射出去；可见光信号通过无线信道传输至接收系统；接收系统利用摄像头扫描LED平板灯，获得明暗相间的条纹数字图像，通过上述EAN-13编码的解码方法恢复出编码信息。
如图2所示，本发明的系统原理框图。通过在驱动电路两端施加EAN-13 不同的编码信号改变LED平板灯的开关状态。通过手机摄像头对LED平板灯的扫描，会得到明暗相间的条纹的数字图像。进一步的对获得的条纹数字图像进行滤波、降噪、二值化处理后，通过解码算法恢复出EAN-13编码中各个条码的宽度，进一步地可恢复出条码信息。
本实施例中，一种基于LED平板灯的EAN-13条形码编码解码方法，包括下列步骤：
步骤一：将LED平板灯连接到LED驱动电路；
步骤二：在驱动电路的输入端加载经过EAN-13编码的驱动信号；
步骤三：数字摄像头扫描平板LED灯，获得明暗相间的条纹图像；通过解码算法恢复EAN-13条码信息。
所述步骤二中的EAN-13编码的驱动信号的产生包括以下步骤：
步骤(2.1)：每一条码数据字符由2个条(Black)和2个空(White)构成，每一条或空由1～4个模块组成，每一条码数据字符的总模块数为7；用二进制“1”表示条的模块，用二进制“0”表示空的模块；如图3所示，EAN-13 编码流程。用二进制“1”表示条的模块，用二进制“0”表示空的模块。用数字符号表示二进制序列，再根据EAN-13编码规则划分符号结构。
步骤(2.2)：条形码可表示10个数字字符：0～9，其二进制表示方法有三个子集A、B和C；它们的对应关系如表1所示：
表1
；
A子集中条码字符所包含的条的模块的个数为奇数，称为奇排列；B、 C子集中条码字符所包含的条的模块的个数为偶数，称为偶排列；
步骤(2.3)：EAN-13码的符号结构由八部分组成：左侧空白区、起始符、左侧数据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符、右侧空白区，对应关系如表2所示。
表2
，
起始符101，中间分割符01010，终止符101。
所述步骤三中的EAN-13码的解码包括以下步骤：
步骤(3.1)：将数字摄像头捕获的数字彩色图像转化为灰度图像,像素点共有256个灰度级别，取值范围为0-255；
步骤(3.2)：对灰度图像进行滤波和降噪处理；在滤波过程中，使用了均值滤波算法及维纳滤波算法；如图4所示，EAN-13解码流程。将彩色图像灰度化，通过均值滤波和维纳滤波处理存在的噪声。通过直方图均衡化，增加图像的对比度。
其中，均值滤波是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素，即以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身；再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值；均值滤波包括算数均值滤波、几何均值滤波、谐波均值滤波和逆谐波均值滤波；
令Sxy表示中心在点(x,y)处，大小为m×n的矩形子图像窗口的一组坐标；算数均值滤波在Sxy定义的区域计中算被污染图像g(x,y)的平均值；在点(x,y) 处复原图像的值，就是简单地使用Sxy义的区域中的像素计算出的算术平均值：
式中s,t分别为点对应的横纵坐标。
几何均值滤波的表达式为：
几何均值滤波实现的平滑程度可与算术平均滤波相比较；
谐波均值滤波的表达式为：
谐波均值滤波对于盐粒噪声效果较好，但不适用于胡椒噪声；它适用于处理高斯噪声；
逆谐波均值滤波的表达式为：
其中Q为滤波器的阶数，g(s,t)Q为经过滤波后的被污染图像；这种处理适合减少或在实际中消除椒盐噪声的影响；当Q值为正时，消除胡椒噪声；当Q 值为负时，消除盐粒噪声；但它不能同时消除两种噪声；当Q为零时，逆谐波滤波可以简化为算数均值滤波；当Q为-1时，则为谐波均值滤波；
维纳滤波采用基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器，这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，可用于提取被平稳噪声所污染的信号；维纳滤波的基本原理是：设观察信号y(t)含有彼此统计独立的期望信号x(t)和白噪声ω(t)可用维纳滤波从观察信号y(t)中恢复期望信号x(t)；设线性滤波器的冲击响应为h(t)，此时其输入y(t)为y(t)＝x(t)+ω(t)，输出为：
式中τ为时间。
从而，可以得到输出对x(t)期望信号的误差为：
其均方误差为：
E[]表示数学期望，均方误差越小，噪声滤除效果就越好；为使均方误差最小，关键在于求冲激响应；应用数学方法求最小均方误差时的线性滤波器的冲击响应hopt(t)得
式中，Ryx(t)为y(t)与x(t)的互相关函数，是信号y(t)与经过时间平移的信号x(t)之间的协方差，Ryy(t-σ)为y(t)的自相关函数，是信号y(t)与其经过时间平移的信号之间的协方差；上述方程称为维纳-霍夫方程；如果能够满足维纳－霍夫方程，就可使维纳滤波器达到最佳；根据维纳－霍夫方程，最佳维纳滤波器的冲激响应，完全由输入自相关函数以及输入与期望输出的互相关函数所决定；
步骤(3.3)：对灰度图像进行二值化；图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程；即通过将256个亮度等级的灰度图像选取适当的阈值而获得仍然能反映图像整体和局部特征的二值化图像；首先采用双峰法得到灰度阈值T，此阈值可以把条码的条空区分出来；双峰法为直方图分割技术的一种，如果灰度级直方图呈现出明显的双峰状则选取两峰之间的谷底作为阈值；对于直方图双峰明显，谷底较深的图像，该方法可以较快地得到满意的结果；从灰度图像获得二进制图像，然后进行滤波；根据下式由灰度图像获得二值化图像取值函数 g(x,y)，二值图的像素点取值为0或1，由利于后续的译码操作
f(x,y)是输入图像g(x,y)是输出图像；
步骤(3.4)：遍历二值化图像的每一行像素点，在每一行像素点中，从第一个像素点开始遇到像素值与其上一个像素值不等的像素点时，记录该像素点的位置，可得到一组序列；对该序列做前向差分运算，即可获得条或空的宽度；如果条或空的数目符合EAN-13编码规则保留该序列，否者说明由于图像噪声导致条码信息失真，该序列需舍弃；
步骤(3.5)：将所有有效行的条或空宽度相加取平均值，以减少二值图中的条码边界出现锯齿和毛刺等现象导致的宽度计算误差；
步骤(3.6)：获取单位模块宽度以及条空比例，将获得的全部宽度求和，除以95即可得到单位模块长度，然后将每个条或空的宽度除以单位模块宽度，即可得到条或空比例；
步骤(3.7)：将条标注为1，空标注成为0，一个单位模块只能标注一种符号，条码和空白区域最多可能占据四个单位模块；标注完成后，检查起始符、中间分割符、终止符是否符合EAN-13编码的条件。
Claims (4)
1.一种基于LED平板灯的EAN-13条形码编码解码方法，其特征在于包括下列步骤：
步骤一：将LED平板灯连接到LED驱动电路；
步骤二：在驱动电路的输入端加载经过EAN-13编码的驱动信号；
步骤三：数字摄像头扫描平板LED灯，获得明暗相间的条纹图像，
通过解码算法恢复EAN-13条码信息。
2.根据权利要求一所述的一种基于LED平板灯的EAN-13条形码编码解码方法，其特征在于，所述步骤二中的EAN-13编码的驱动信号的产生包括以下步骤：
步骤(2.1)：每一条码数据字符由2个条(Black)和2个空(White)构成，每一条或空由1～4个模块组成，每一条码数据字符的总模块数为7；用二进制“1”表示条的模块，用二进制“0”表示空的模块；
步骤(2.2)：条形码可表示10个数字字符：0～9，其二进制表示方法有三个子集A、B和C；它们的对应关系如下：
；
A子集中条码字符所包含的条的模块的个数为奇数，称为奇排列；B、C子集中条码字符所包含的条的模块的个数为偶数，称为偶排列；
步骤(2.3)：EAN-13码的符号结构由八部分组成：左侧空白区、起始符、左侧数据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符、右侧空白区，对应关系如下：
，
起始符101，中间分割符01010，终止符101。
3.根据权利要求一种基于LED平板灯的EAN-13条形码编码解码方法，所述步骤三中的EAN-13码的解码包括以下步骤：
步骤(3.1)：将数字摄像头捕获的数字彩色图像转化为灰度图像,像素点共有256个灰度级别，取值范围为0-255；
步骤(3.2)：对灰度图像进行滤波和降噪处理；在滤波过程中，使用了均值滤波算法及维纳滤波算法；
其中，均值滤波是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素，即以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身；再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值；均值滤波包括算数均值滤波、几何均值滤波、谐波均值滤波和逆谐波均值滤波；
令Sxy表示中心在点(x,y)处，大小为m×n的矩形子图像窗口的一组坐标；算数均值滤波在Sxy定义的区域计中算被污染图像g(x,y)的平均值；在点(x,y)处复原图像的值，就是简单地使用Sxy义的区域中的像素计算出的算术平均值：
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式中s,t分别为点对应的横纵坐标。
几何均值滤波的表达式为：
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</mrow>
<mo>&Element;</mo>
<msub>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mi>y</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</munder>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</mfrac>
</msup>
<mo>;</mo>
</mrow>
几何均值滤波实现的平滑程度可与算术平均滤波相比较；
谐波均值滤波的表达式为：
<mrow>
<mover>
<mi>f</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
<mrow>
<munder>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>,</mo>
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<mo>)</mo>
<mo>&Element;</mo>
<msub>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mi>y</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</munder>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
谐波均值滤波对于盐粒噪声效果较好，但不适用于胡椒噪声；它适用于处理高斯噪声；
逆谐波均值滤波的表达式为：
<mrow>
<mover>
<mi>f</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<munder>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
<mo>&Element;</mo>
<msub>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mi>x</mi>
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</mrow>
</msub>
</mrow>
</munder>
<mi>g</mi>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mi>Q</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
</mrow>
<mrow>
<munder>
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<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>,</mo>
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<mo>)</mo>
<mo>&Element;</mo>
<msub>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mi>y</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</munder>
<mi>g</mi>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>Q</mi>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中Q为滤波器的阶数，g(s,t)Q为经过滤波后的被污染图像；这种处理适合减少或在实际中消除椒盐噪声的影响；当Q值为正时，消除胡椒噪声；当Q值为负时，消除盐粒噪声；但它不能同时消除两种噪声；当Q为零时，逆谐波滤波可以简化为算数均值滤波；当Q为-1时，则为谐波均值滤波；
维纳滤波采用基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器，这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，可用于提取被平稳噪声所污染的信号；维纳滤波的基本原理是：设观察信号y(t)含有彼此统计独立的期望信号x(t)和白噪声ω(t)可用维纳滤波从观察信号y(t)中恢复期望信号x(t)；设线性滤波器的冲击响应为h(t)，此时其输入y(t)为y(t)＝x(t)+ω(t)，输出为：
<mrow>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
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<mo>=</mo>
<msubsup>
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<mn>0</mn>
<mi>&infin;</mi>
</msubsup>
<mi>h</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
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<mi>y</mi>
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<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>d</mi>
<mi>&tau;</mi>
</mrow>
式中τ为时间。
从而，可以得到输出对x(t)期望信号的误差为：
<mrow>
<mi>&epsiv;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
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</mrow>
<mo>-</mo>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其均方误差为：
<mrow>
<mover>
<mrow>
<msup>
<mi>&epsiv;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mi>E</mi>
<mo>&lsqb;</mo>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mo>(</mo>
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</mrow>
<mo>-</mo>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
E[]表示数学期望，均方误差越小，噪声滤除效果就越好；为使均方误差最小，关键在于求冲激响应；应用数学方法求最小均方误差时的线性滤波器的冲击响应hopt(t)得
<mrow>
<msubsup>
<mo>&Integral;</mo>
<mn>0</mn>
<mi>&infin;</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>R</mi>
<mrow>
<mi>y</mi>
<mi>y</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&tau;</mi>
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<mo>)</mo>
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<msub>
<mi>h</mi>
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</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>d</mi>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
式中，Ryx(t)为y(t)与x(t)的互相关函数，是信号y(t)与经过时间平移的信号x(t)之间的协方差，Ryy(t-σ)为y(t)的自相关函数，是信号y(t)与其经过时间平移的信号之间的协方差；上述方程称为维纳-霍夫方程；如果能够满足维纳－霍夫方程，就可使维纳滤波器达到最佳；根据维纳－霍夫方程，最佳维纳滤波器的冲激响应，完全由输入自相关函数以及输入与期望输出的互相关函数所决定；
步骤(3.3)：对灰度图像进行二值化；图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程；即通过将256个亮度等级的灰度图像选取适当的阈值而获得仍然能反映图像整体和局部特征的二值化图像；首先采用双峰法得到灰度阈值T，此阈值可以把条码的条空区分出来；双峰法为直方图分割技术的一种，如果灰度级直方图呈现出明显的双峰状则选取两峰之间的谷底作为阈值；对于直方图双峰明显，谷底较深的图像，该方法可以较快地得到满意的结果；从灰度图像获得二进制图像，然后进行滤波；根据下式由灰度图像获得二值化图像取值函数g(x,y)，二值图的像素点取值为0或1，由利于后续的译码操作
<mrow>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
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<mn>1</mn>
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<mtd>
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<mi>x</mi>
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<mn>0</mn>
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</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
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<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&le;</mo>
<mi>T</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
f(x,y)是输入图像g(x,y)是输出图像；
步骤(3.4)：遍历二值化图像的每一行像素点，在每一行像素点中，从第一个像素点开始遇到像素值与其上一个像素值不等的像素点时，记录该像素点的位置，可得到一组序列；对该序列做前向差分运算，即可获得条或空的宽度；如果条或空的数目符合EAN-13编码规则保留该序列，否者说明由于图像噪声导致条码信息失真，该序列需舍弃；
步骤(3.5)：将所有有效行的条或空宽度相加取平均值，以减少二值图中的条码边界出现锯齿和毛刺等现象导致的宽度计算误差；
步骤(3.6)：获取单位模块宽度以及条空比例，将获得的全部宽度求和，除以95即可得到单位模块长度，然后将每个条或空的宽度除以单位模块宽度，即可得到条或空比例；
步骤(3.7)：将条标注为1，空标注成为0，一个单位模块只能标注一种符号，条码和空白区域最多可能占据四个单位模块；标注完成后，检查起始符、中间分割符、终止符是否符合EAN-13编码的条件。
4.实现权利要求1～3任一项所述方法的系统，其特征在于包括发射系统和接收系统；发射系统包括LED驱动电路和LED平板灯；接收系统为一摄像头以及微处理器；经过EAN-13编码的驱动信号加载到LED驱动电路上，通过LED平板灯将电信号转变为可见光信号发射出去；可见光信号通过无线信道传输至接收系统；接收系统利用摄像头扫描LED平板灯，获得明暗相间的条纹数字图像，通过上述EAN-13编码的解码方法恢复出编码信息。
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