CN108509819A - 一种用于光照不均匀的二维码二值化方法 - Google Patents

一种用于光照不均匀的二维码二值化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于光照不均匀的二维码二值化方法，其中，所述二维码二值化方法包括：获取二维码图像，并对所述二维码图像进行分块处理，获取分块后的每一小块二维码图像；对所述每一小块二维码图像进行灰度均值和标准差计算，获取所述每一小块二维码图像的灰度均值和标准差；根据所述每一小块二维码图像的灰度均值和标准差确定所述二维码图像二值化算法；根据所述二维码图像二值化算法进行阈值计算，获取计算后的加权阈值；根据所述加权阈值对所述二维码图像进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像。在本发明实施过程中，采用本发明的实施方法能在光照不均的情况下，提取二维码图像的前景实现二值化，提高二值化效率和二值化效果。

Description

一种用于光照不均匀的二维码二值化方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种用于光照不均匀的二维码二值化方法。
背景技术
随着当今社会的进步与发展，二维码已经完全嵌入到了人们的生活中，二维码已广泛应用在了各种场合，包括了支付系统，网页跳转，防伪溯源，物品信息，下载链接等。随着二维码使用的普及化，带来了便利的同时也提出了新的技术挑战。二维码容易受到各种环境影响，二维码放置在公共区域，很容易受到污损或者光照不均等情况，使获得的二维码图像无法正确识别，其中很重要的一个原因是无法正确二值化，在光照不均的情况下和浅色的污损的情况下，都会出现二值化错误的问题。所以研究二维码并对二维码在各种恶劣情况下的正确二值化具有很重要的意义。
Otsu最大类间方差法是一种全局阈值分割的方法，它确定了唯一的最适合图像二值化的阈值T，将图像分为前景，背景两个部分；采用此算法进行二值化，速度快，但是对有光照不均的二维码图像的二值化效果不佳；sauvola是一种计算局部阈值的二值化算法，考虑局部均值亮度的图像二值化方法，以局部均值为基准在根据标准差做些微调，在光照不均匀的情况下具有较好的二值化效果，但是此方法计算量较大，需要消耗大量的运算时间。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种用于光照不均匀的二维码二值化方法，采用本发明的实施方法能在光照不均的情况下，提取二维码图像的前景实现二值化，提高二值化效率和二值化效果。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种用于光照不均匀的二维码二值化方法，所述二维码二值化方法包括：
获取二维码图像，并对所述二维码图像进行分块处理，获取分块后的每一小块二维码图像；
对所述每一小块二维码图像进行灰度均值和标准差计算，获取所述每一小块二维码图像的灰度均值和标准差；
根据所述每一小块二维码图像的灰度均值和标准差确定所述二维码图像二值化算法；
根据所述二维码图像二值化算法进行阈值计算，获取计算后的加权阈值；
根据所述加权阈值对所述二维码图像进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像。
优选地，所述对所述二维码图像进行分块处理为将所述二维码图像平均分为5*5块，每一块二维码图像的大小为Sizer*Sizec，其中Sizer和Sizec表示每一小块二维码图像的长和宽。
优选地，所述对所述每一小块二维码图像进行灰度均值计算的计算公式：
其中，m(k,p)为每一小块二维码图像的灰度均值，k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标，(i,j)表示每一小块二维码图像内的每一个像素点的坐标，f(i,j)表示像素点(i,j)的灰度值，i，j＝1,2,3,...,n，Sizer和Sizec表示每一小块二维码图像的长和宽。
优选地，所述对所述每一小块二维码图像进行标准差计算的计算公式：
其中，s(k,p)为每一小块二维码图像的标准差，m(k,p)为每一小块二维码图像的灰度均值，k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标，(i,j)表示每一小块二维码图像内的每一个像素点的坐标，f(i,j)表示像素点(i,j)的灰度值，i，j＝1,2,3,...,n，Sizer和Sizec表示每一小块二维码图像的长和宽。
优选地，所述根据所述每一小块二维码图像的灰度均值和标准差确定所述二维码图像二值化算法，包括：
对所述灰度均值和所述标准差分别进行二值化处理，分别获取灰度均值和标准差的二值化结果；
根据灰度均值和标准差的二值化结果将每一小块二维码图像定义为白色区域或黑色区域，所述黑色区域为光照不均区域；
判断所述白色区域部分是否为边界区域，若否，则所述白色区域为光照充分区域，若是，则所述白色区域为光照不均区域；
根据所述光照不均区域和所述光照充分区域确定二维码二值化算法。
优选地，所述对所述灰度均值二值化处理的公式：
对所述标准差二值化处理的公式：
其中，m(k,p)为为每一小块二维码图像的灰度均值，mbw(k,p)为m(k,p)的二值化结果；s(k,p)为每一小块二维码图像的标准差，sbw(k,p)为s(k,p)的二值化结果；k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标，sgn(x)＝±1，当x≥0时，sgn(x)＝1,当x<0时，sgn＝-1。
优选地，所述判断所述白色区域部分是否为为边界区域，包括：
判断所述白色区域部分的周围是否存在黑色区域，若存在则判断为边界区域，属于黑色区域，即光照不均区域，否则判断该白色区域为光照充分区域。
优选地，所述根据所述二维码图像二值化算法进行阈值计算，包括：
根据确定为白色区域部分所有像素的二值化阈值均赋予全局阈值，确定为黑色区域部分的所有像素的二值化阈值均赋予加权的全局阈值和局部阈值；
根据所述全局阈值和所述局部阈值进行阈值加权处理，获取加权阈值。
优选地，所述根据所述全局阈值和所述局部阈值进行阈值加权处理加权公式如下：
加权因子λ(i,j)由标准差决定，如下公式：
其中，T(i,j)为加权阈值，λ(i,j)为加权因子，(i,j)表示每一小块二维码图像内的每一个像素点的坐标，i，j＝1,2,3,...,n，Tsauvola为局部阈值，Totsu全局阈值；s(k,p)为每一小块二维码图像的标准差，max(s(k,p))为每一小块二维码图像的最大标准差，k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标。
优选地，所述根据所述加权阈值对所述二维码图像进行二值化处理，包括：
根据获取的加权阈值构建与二维码图像具有相同尺寸的加权阈值矩阵；
根据所述阈值矩阵进行二维码图像二值化处理，获取处理后的二维码图像；
其中二维码图像二值化处理公式为：
其中，B(i,j)为二值化后的二维码图像，f(i,j)表示像素点(i,j)的灰度值，i，j＝1,2,3,...,n，T(i,j)为点(i,j)的加权阈值。
在本发明实施过程中，采用本发明的实施方法能在光照不均的情况下，能正确的提取前景实现二值化，而且对于计算量较大的局部阈值算法并不需要全图像使用，只在光照不均部分使用了加权的局部阈值和全局阈值，在效率上高于局部阈值算法，在效果上优于全局阈值算法。
附图说明
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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，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它的附图。
图1是本发明实施例中的用于光照不均匀的二维码二值化方法的方法流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
图1是本发明实施例中的用于光照不均匀的二维码二值化方法的方法流程示意图，如图1所示，所述二维码二值化方法包括：
S11：获取二维码图像，并对所述二维码图像进行分块处理，获取分块后的每一小块二维码图像。
再具体实施过程中，获取二维码图像途径为带有摄像头的终端设备(如手机、照相机等)，在获取二维码图像之后，将该二维码图像平均分成5*5(25)块，每一小块二维码图像的大小为Sizer*Sizec，其中Sizer和Sizec表示每一小块二维码图像的长和宽。
S12：对所述每一小块二维码图像进行灰度均值和标准差计算，获取所述每一小块二维码图像的灰度均值和标准差。
在具体实施过程中，计算每一小块二维码图像的灰度均值m(k,p)和标准差s(k,p)。
对所述每一小块二维码图像进行灰度均值计算的计算公式：
其中，m(k,p)为每一小块二维码图像的灰度均值，k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标，(i,j)表示每一小块二维码图像内的每一个像素点的坐标，f(i,j)表示像素点(i,j)的灰度值，i，j＝1,2,3,...,n，Sizer和Sizec表示每一小块二维码图像的长和宽。
对所述每一小块二维码图像进行标准差计算的计算公式：
其中，s(k,p)为每一小块二维码图像的标准差，m(k,p)为每一小块二维码图像的灰度均值，k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标，(i,j)表示每一小块二维码图像内的每一个像素点的坐标，f(i,j)表示像素点(i,j)的灰度值，i，j＝1,2,3,...,n，Sizer和Sizec表示每一小块二维码图像的长和宽。
S13：根据所述每一小块二维码图像的灰度均值和标准差确定所述二维码图像二值化算法。
在具体实施过程中，对所述灰度均值和所述标准差分别进行二值化处理，分别获取灰度均值和标准差的二值化结果；根据灰度均值和标准差的二值化结果将每一小块二维码图像定义为白色区域或黑色区域，所述黑色区域为光照不均区域；判断所述白色区域部分是否为为边界区域，若否，则所述白色区域为光照充分区域，若是，则所述白色区域为光照不均区域；根据所述光照不均区域和所述光照充分区域确定二维码二值化算法。
其中，在对灰度均值和标准差分别进行二值化处理，灰度均值二值化的阈值为灰度均值的最大值与最小值的均值，标准差二值化的阈值为标准差的最大值与最小值的均值，灰度均值和标准差的二值化的公式分别为：
其中，m(k,p)为为每一小块二维码图像的灰度均值，mbw(k,p)为m(k,p)的二值化结果；s(k,p)为每一小块二维码图像的标准差，sbw(k,p)为s(k,p)的二值化结果；k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标，sgn(x)＝±1，当x≥0时，sgn(x)＝1,当x<0时，sgn＝-1。
根据灰度均值和标准差的二值化结果将每一小块二维码图像定义为白色区域或黑色区域，所述黑色区域为光照不均区域，其定义过程包括：灰度均值和标准差的二值化结果为0或1，当二值化结果均为0时，定义为黑色区域，反之为白色区域。
所述判断所述白色区域部分是否为边界区域，包括：判断所述白色区域部分的周围是否存在黑色区域，若存在则判断为边界区域，属于黑色区域，即光照不均区域，否则判断该白色区域为光照充分区域。
在确定经过上述多个步骤的处理之后，确定出光照不均匀区域和光照充分区域后，确定对应的二值化算法。
S14：根据所述二维码图像二值化算法进行阈值计算，获取计算后的加权阈值。
在具体实施过程中，根据确定为白色区域部分所有像素的二值化阈值均赋予全局阈值，确定为黑色区域部分的所有像素的二值化阈值均赋予局部阈值；根据所述全局阈值和所述局部阈值进行阈值加权处理，获取加权阈值。
对于光照充分区域，直接赋予全局阈值Totsu，对于光照不均匀区域赋予加权的全局阈值和局部阈值。
其阈值计算公式如下：
加权因子λ(i,j)由标准差决定，如下公式：
其中，T(i,j)为加权阈值，λ(i,j)为加权因子，(i,j)表示每一小块二维码图像内的每一个像素点的坐标，i，j＝1,2,3,...,n，Tsauvola为局部阈值，Totsu全局阈值；s(k,p)为每一小块二维码图像的标准差，max(s(k,p))为每一小块二维码图像的最大标准差，k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标。
在本发明实施例中，全局阈值的获得方式为：
(1)根据二维码图像统计各个灰度级的像素点个数，假设为8位图像，并将统计灰度直方图归一化，存于一维数组hist中；
(2)初始化阈值T＝1，a＝1,2，…，256，T＝1,2，…，256，，计算前景比例ω0,前景均值μ0,背景比例ω1，背景均值μ1，计算整幅图像均值μ：
ω1＝1-ω0；
μ＝ω0×μ0+ω1×μ1；
(3)计算前景与背景二维码图像的方差：
g(T)＝ω0×(μ0-μ)2+ω1×(μ1-μ)2；
(4)让T+1，然后返回步骤(2)，直到T＝255，比较前景与背景的方差，保存最大的方差g(T)所对应T，这个T就是图像的最佳阈值即为Totsu。
在本发明实施例中，局部阈值的获得方式为：
(1)计算二维码像素点(x,y)的[rx×ry]领域内的灰度均值m(x,y)；
其中，i，j分别表示像素点(x,y)的[rx×ry]领域内的各像素点，f(x,y)表示像素点(i,j)的灰度值。
(2)计算像素点(x,y)的[rx×ry]领域内的灰度标准差s(x,y)：
其中，i，j分别表示像素点(x,y)的[rx×ry]领域内的各像素点，f(x,y)表示像素点(i,j)的灰度值。
(3)计算像素点(x,y)的阈值T(x,y)，其中R是标准方差的动态范围，对于8为灰度二维码图像，R＝128；而α是一个自定义的修正参数，取值范围是0<α<1：
其中，这里T(x,y)即为局部阈值Tsauvola。
S15：根据所述加权阈值对所述二维码图像进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像。
在具体实施过程中，根据获取的加权阈值构建与二维码图像具有相同尺寸的加权阈值矩阵；根据所述所述阈值矩阵进行二维码图像二值化处理，获取处理后的二维码图像；
其中二维码图像二值化处理公式为：
其中，B(i,j)为二值化后的二维码图像，f(i,j)表示像素点(i,j)的灰度值，i，j＝1,2,3,...,n，T(i,j)为点(i,j)的加权阈值。
对于构建加权阈值矩阵，二维码图像根据像素可构建一个m行n列的矩阵，可能m＝n，关于加权阈值，对应的像素点存在一个加权阈值，所以，根据对应的像素点可构建一个与二维码图像的像素点对应的加权阈值矩阵；根据对应的加权阈值对二维码图像的像素进行上述二值化公式的二值化处理，即可获得二值化后的二维码图像。
在本发明实施过程中，采用本发明的实施方法能在光照不均的情况下，能正确的提取前景实现二值化，而且对于计算量较大的局部阈值算法并不需要全图像使用，只在光照不均部分使用了加权的局部阈值和全局阈值，在效率上高于局部阈值算法，在效果上优于全局阈值算法。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
另外，以上对本发明实施例所提供的一种用于光照不均匀的二维码二值化方法进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种用于光照不均匀的二维码二值化方法，其特征在于，所述二维码二值化方法包括：
获取二维码图像，并对所述二维码图像进行分块处理，获取分块后的每一小块二维码图像；
对所述每一小块二维码图像进行灰度均值和标准差计算，获取所述每一小块二维码图像的灰度均值和标准差；
根据所述每一小块二维码图像的灰度均值和标准差确定所述二维码图像二值化算法；
根据所述二维码图像二值化算法进行阈值计算，获取计算后的加权阈值；
根据所述加权阈值对所述二维码图像进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像。
2.根据权利要求1所述的二维码二值化方法，其特征在于，所述对所述二维码图像进行分块处理为将所述二维码图像平均分为5*5块，每一块二维码图像的大小为Sizer*Sizec，其中Sizer和Sizec表示每一小块二维码图像的长和宽。
3.根据权利要求1所述的二维码二值化方法，其特征在于，所述对所述每一小块二维码图像进行灰度均值计算的计算公式：
其中，m(k,p)为每一小块二维码图像的灰度均值，k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标，(i,j)表示每一小块二维码图像内的每一个像素点的坐标，f(i,j)表示像素点(i,j)的灰度值，i，j＝1,2,3,...,n，Sizer和Sizec表示每一小块二维码图像的长和宽。
4.根据权利要求1所述的二维码二值化方法，其特征在于，所述对所述每一小块二维码图像进行标准差计算的计算公式：
其中，s(k,p)为每一小块二维码图像的标准差，m(k,p)为每一小块二维码图像的灰度均值，k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标，(i,j)表示每一小块二维码图像内的每一个像素点的坐标，f(i,j)表示像素点(i,j)的灰度值，i，j＝1,2,3,...,n，Sizer和Sizec表示每一小块二维码图像的长和宽。
5.根据权利要求1所述的二维码二值化方法，其特征在于，所述根据所述每一小块二维码图像的灰度均值和标准差确定所述二维码图像二值化算法，包括：
对所述灰度均值和所述标准差分别进行二值化处理，分别获取灰度均值和标准差的二值化结果；
根据灰度均值和标准差的二值化结果将每一小块二维码图像定义为白色区域或黑色区域，所述黑色区域为光照不均区域；
判断所述白色区域部分是否为边界区域，若否，则所述白色区域为光照充分区域，若是，则所述白色区域为光照不均区域；
根据所述光照不均区域和所述光照充分区域确定二维码二值化算法。
6.根据权利要求5所述的二维码二值化方法，其特征在于，所述对所述灰度均值二值化处理的公式：
对所述标准差二值化处理的公式：
其中，m(k,p)为为每一小块二维码图像的灰度均值，mbw(k,p)为m(k,p)的二值化结果；s(k,p)为每一小块二维码图像的标准差，sbw(k,p)为s(k,p)的二值化结果；k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标，sgn(x)＝±1，当x≥0时，sgn(x)＝1,当x<0时，sgn＝-1。
7.根据权利要求5所述的二维码二值化方法，其特征在于，所述判断所述白色区域部分是否为为边界区域，包括：
判断所述白色区域部分的周围是否存在黑色区域，若存在则判断为边界区域，属于黑色区域，即光照不均区域，否则判断该白色区域为光照充分区域。
8.根据权利要求1所述的二维码二值化方法，其特征在于，所述根据所述二维码图像二值化算法进行阈值计算，包括：
根据确定为白色区域部分所有像素的二值化阈值均赋予全局阈值，确定为黑色区域部分的所有像素的二值化阈值均赋予加权的全局阈值和局部阈值；
根据所述全局阈值和所述局部阈值进行阈值加权处理，获取加权阈值。
9.根据权利要求8所述的二维码二值化方法，其特征在于，所述根据所述全局阈值和所述局部阈值进行阈值加权处理加权公式如下：
加权因子λ(i,j)由标准差决定，如下公式：
其中，T(i,j)为加权阈值，λ(i,j)为加权因子，(i,j)表示每一小块二维码图像内的每一个像素点的坐标，i，j＝1,2,3,...,n，Tsauvola为局部阈值，Totsu全局阈值；s(k,p)为每一小块二维码图像的标准差，max(s(k,p))为每一小块二维码图像的最大标准差，k＝1,2,3,4,5，p＝1,2,3,4,5，k，P分别表示每一小块二维码图像的坐标。
10.根据权利要求1所述的二维码二值化方法，其特征在于，所述根据所述加权阈值对所述二维码图像进行二值化处理，包括：
根据获取的加权阈值构建与二维码图像具有相同尺寸的加权阈值矩阵；
根据所述阈值矩阵进行二维码图像二值化处理，获取处理后的二维码图像；
其中二维码图像二值化处理公式为：
其中，B(i,j)为二值化后的二维码图像，f(i,j)表示像素点(i,j)的灰度值，i，j＝1,2,3,...,n，T(i,j)为点(i,j)的加权阈值。
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