CN108763997A - 一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法及系统，其中，所述二维码降噪方法包括：设置用于进行二维码降噪的滑动窗口，所述滑动窗口半径大小为w，其中2≤w≤5；在所述滑动窗口内对二维码图像进行交叉快速求和处理，获取二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和；计算二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口的阈值；根据计算获取的阈值对二维码图像矩阵中各像素值进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像；对二值化后的二维码图像进行遍历插值降噪处理，获取降噪后的二维码图像。在本发明实施例中，具有高效快捷，鲁棒性强，在光照不均条件下能快速地对二维码图像进行二值化，有效去除二维码图像中的干扰噪声。

Description

一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法及系统。

背景技术

二维码在实际生活中随处可见，它能够存储丰富的信息；但是很多时候，二维码图像由于各种原因，如光照不均，光线不足，或者二维码图像本身出现一些污渍，破损，以及二维码提取过程中出现一些噪声等情况，会使得二维码图像难以提取和识别；因此，在解码之前必须对采集到的图像进行预处理，快速过滤掉一些不必要的信息，消除图像中的噪声影响，恢复破损的信息等，从而才能更好更快地提取出所需要的清晰完整的二维码图像。

现有的二维码处理算法包括OSTU算法、Kittle算法、中值滤波法、控制点变换法、模板匹配法等，能够将二维码进行二值化，去除干扰噪声，校正二维码图像的几何失真变形，提高二维码的识别效率和效果，具有较好的性能，能够满足实际使用的一定要求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法及系统，在光照不均条件下能快速地对二维码图像进行二值化，有效去除二维码图像中的干扰噪声。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法，所述二维码降噪方法包括：

设置用于进行二维码降噪的滑动窗口，所述滑动窗口半径大小为w，其中2≤w≤5；

在所述滑动窗口内对二维码图像进行交叉快速求和处理，获取二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和；

计算二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口的阈值；

根据计算获取的阈值对二维码图像矩阵中各像素值进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像；

对二值化后的二维码图像进行遍历插值降噪处理，获取降噪后的二维码图像。

优选地，所述在所述滑动窗口内对二维码图像进行交叉快速求和处理，包括：

将根据二维码图像存储为二维码图像矩阵；

计算二维码图像矩阵中的第一列元素水平方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该列的各个元素的对应之和的值存入第一矩阵的第一列；

从二维码图像矩阵的第二列开始，采用第一计算公式依次利用前一列的计算结果计算获得后一列的值并存入第一矩阵的对应列，获取第一矩阵；所述第一计算公式如下：

tmp[x,y]＝tmp[x,y-1]+I[x,y+w]-I[x,y-w]；

其中，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，I表示二维码图像矩阵，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；

计算第一矩阵中的第一行垂直方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该行各个元素对应之和的值存入第二矩阵的第一行；

从第一矩阵的第二行开始，采用第二计算公式依次利用前一行的计算结果计算获得后一行的值并存入第二矩阵的对应行，获取第二矩阵；所述第二计算公式如下：

sum[x,y]＝sum[x-1,y]+tmp[x+w,y]-tmp[x-w-1,y]；

其中，sum表示第二矩阵，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；

所述第二矩阵中各元素即为二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和。

优选地，所述计算二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口的阈值中的计算公式如下：

T＝(m+α*v)/β

其中，T表示阈值，m表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的平均值，v表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的方差，α和β均为比例调节系数。

优选地，所述根据计算获取的阈值对二维码图像矩阵中各像素值进行二值化处理，包括：

采用二维码图像矩阵中的各个像素与阈值进行比较，若像素值大于或等于阈值，则对应赋值为1，若像素值小于阈值的，则对应赋值为0；

获取二维码图像矩阵中各个像素对应的赋值即为二值化后的二维码图像。

优选地，所述对二值化后的二维码图像进行遍历插值降噪处理，包括：

采用水平遍历，逐行扫描二值化后的二维码图像像素的赋值，若扫描某像素的赋值为0，其前两个像素和后两个像素的赋值均为1，则将对应像素的赋值修改为1；若扫描某像素的赋值为1，其前两个像素和后两个像素的赋值均为0，则将对应像素的赋值修改为0；

采用竖直遍历，逐列扫描二值化后的二维码图像像素的赋值，若扫描某像素的赋值为0，其前两个像素和后两个像素的赋值均为1，则将对应像素的赋值修改为1；若扫描某像素的赋值为1，其前两个像素和后两个像素的赋值均为0，则将对应像素的赋值修改为0；

根据水平遍历和竖直遍历结果获取降噪后的二维码图像。

另外，一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪系统，所述二维码降噪系统包括：

设置模块：用于设置用于进行二维码降噪的滑动窗口，所述滑动窗口半径大小为w，其中2≤w≤5；

快速求和模块：用于在所述滑动窗口内对二维码图像进行交叉快速求和处理，获取二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和；

计算模块：用于计算二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口的阈值；

二值化模块：用于根据计算获取的阈值对二维码图像矩阵中各像素值进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像；

降噪模块：用于对二值化后的二维码图像进行遍历插值降噪处理，获取降噪后的二维码图像。

优选地，所述快速求和模块包括：

存储单元：用于将根据二维码图像存储为二维码图像矩阵；

第一列计算单元：用于计算二维码图像矩阵中的第一列元素水平方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该列的各个元素的对应之和的值存入第一矩阵的第一列；

第二列计算单元：用于从二维码图像矩阵的第二列开始，采用第一计算公式依次利用前一列的计算结果计算获得后一列的值并存入第一矩阵的对应列，获取第一矩阵；所述第一计算公式如下：

tmp[x,y]＝tmp[x,y-1]+I[x,y+w]-I[x,y-w]；

其中，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，I表示二维码图像矩阵，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；

第一行计算单元：用于计算第一矩阵中的第一行垂直方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该行各个元素对应之和的值存入第二矩阵的第一行；

第二行计算单元：用于从第一矩阵的第二行开始，采用第二计算公式依次利用前一行的计算结果计算获得后一行的值并存入第二矩阵的对应行，获取第二矩阵；所述第二计算公式如下：

sum[x,y]＝sum[x-1,y]+tmp[w+w,y]-tmp[x-w-1,y]；

其中，sum表示第二矩阵，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；

所述第二矩阵中各元素即为二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和。

优选地，所述计算模块中的计算公式如下：

T＝(m+α*v)/β

其中，T表示阈值，m表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的平均值，v表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的方差，α和β均为比例调节系数。

优选地，所述二值化模块包括：

比较单元：用于采用二维码图像矩阵中的各个像素与阈值进行比较，若像素值大于或等于阈值，则对应赋值为1，若像素值小于阈值的，则对应赋值为0；

第一获取单元：用于获取二维码图像矩阵中各个像素对应的赋值即为二值化后的二维码图像。

优选地，所述降噪模块包括：

水平遍历单元：用于采用水平遍历，逐行扫描二值化后的二维码图像像素的赋值，若扫描某像素的赋值为0，其前两个像素和后两个像素的赋值均为1，则将对应像素的赋值修改为1；若扫描某像素的赋值为1，其前两个像素和后两个像素的赋值均为0，则将对应像素的赋值修改为0；

竖直遍历单元：用于采用竖直遍历，逐列扫描二值化后的二维码图像像素的赋值，若扫描某像素的赋值为0，其前两个像素和后两个像素的赋值均为1，则将对应像素的赋值修改为1；若扫描某像素的赋值为1，其前两个像素和后两个像素的赋值均为0，则将对应像素的赋值修改为0；

第二获取单元：用于根据水平遍历和竖直遍历结果获取降噪后的二维码图像。

在本发明实施例中，具有高效快捷，鲁棒性强，在光照不均条件下能快速地对二维码图像进行二值化，有效去除二维码图像中的干扰噪声。

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基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法的方法流程示意图；

图2是本发明实施例中的基于交叉方向快速二值化的二维码降噪系统的系统结构组成示意图。

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。

在本发明具体实施例中，提出了一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法，该方法首先设定一个半径为w的滑动窗口，然后通过计算在滑动窗口内像素值的和，利用求和过程中的中间值来减少重复计算，从而加快计算速度；求出二维码图像各像素窗口内的像素值的和之后，分别计算出对应窗口的均值和方差，然后根据本专利提出的阈值计算公式对二维码图像进行二值化；之后再对二维码图像进行遍历，根据每个像素值与周围像素值的关系对噪声像素点进行重新赋值，从而有效去除二维码图像中的噪声。

图1是本发明实施例中的基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法的方法流程示意图，如图1所示，所述二维码降噪方法包括：

S11：设置用于进行二维码降噪的滑动窗口，所述滑动窗口半径大小为w，其中2≤w≤5；

在本发明具体实施过程中，设置滑动窗口，后续步骤均在滑动窗口中进行，滑动窗口的半径为w，其中2≤w≤5，w在为3时，在后续的处理中的效果最佳，但是滑动窗口的半径的大小可以根据不同的实际情况进行调整。

S12：在所述滑动窗口内对二维码图像进行交叉快速求和处理，获取二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和；

二维码图像二值化中传统的求和方法是逐个遍历二维码图像中的像素，然后分别对其窗口内的像素进行求和，算法复杂度为o(width*height*w*w),其中width是二维码图像竖直边的像素值的个数，height是二维码图像水平边的像素值个数,这会造成大量的重复计算，增加了算法冗余度，使得算法计算速度变慢。

在本发明具体实施过程中，针对上述情况，提出了交叉快速求和法，先对垂直方向进行像素值求和，再对竖直方向像素值进行求和，充分利用求和过程中的中间值来减少计算量，算法复杂度为o(width*height)。

在本发明具体实施过程中，将获取到的二维码图像存储为一个二维码图像矩阵I；计算二维码图像矩阵中的第一列元素水平方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该列的各个元素的对应之和的值存入第一矩阵的第一列；从二维码图像矩阵的第二列开始，采用第一计算公式依次利用前一列的计算结果计算获得后一列的值并存入第一矩阵的对应列，获取第一矩阵；所述第一计算公式如下：

tmp[x,y]＝tmp[x,y-1]+I[x,y+w]-I[x,y-w]；

其中，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，I表示二维码图像矩阵，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；计算第一矩阵中的第一行垂直方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该行各个元素对应之和的值存入第二矩阵的第一行；从第一矩阵的第二行开始，采用第二计算公式依次利用前一行的计算结果计算获得后一行的值并存入第二矩阵的对应行，获取第二矩阵；所述第二计算公式如下：

sum[x,y]＝sum[x-1,y]+tmp[x+w,y]-tmp[x-w-1,y]；

其中，sum表示第二矩阵，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；第二矩阵中各元素即为二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和。

S13：计算二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口的阈值；

在本发明具体实施过程中，计算阈值的公式如下：

T＝(m+α*v)/β；

其中，T表示阈值，m表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的平均值，v表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的方差，α和β均为比例调节系数。

在具体实施中，α和β可以根据实施过程中进行确定，也可以根据用户的实际需求设定，初始设定参数α＝0.5，β＝1.5。

S14：根据计算获取的阈值对二维码图像矩阵中各像素值进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像；

在本发明具体实施过程中，根据上述中的S13步骤中计算获得的阈值进行一个二值化处理，即判断二维码图像矩阵中的各个像素与阈值进行，判断像素值是否大于或者等于阈值，若是则将像素对应赋值为1，若像素值小于阈值，则该像素值对应赋值为0；获取二维码图像矩阵中各个像素对应的赋值即为二值化后的二维码图像。

S15：对二值化后的二维码图像进行遍历插值降噪处理，获取降噪后的二维码图像。

在本发明具体实施过程中，对二值化后的二维码图像进行遍历插值去噪；先进行水平方向的遍历，逐行扫描二维码图像中的元素，如果某元素的值为0，而其前两个元素与后两个元素的值都为1，则将该元素的值改为1；如果某元素的值为1，而其前两个元素与后两个元素的值都为0，则将该元素的值改为0。

然后进行竖直方向的遍历，逐列扫描二维码图像中的元素，如果某元素的值为0，而其上两个元素与下两个元素的值都为1，则将该元素的值改为1；如果某元素的值为1，而其上两个元素与下两个元素的值都为0，则将该元素的值改为0。

图2是本发明实施例中的基于交叉方向快速二值化的二维码降噪系统的系统结构组成示意图，如图2所示，所述二维码降噪系统包括：

设置模块：用于设置用于进行二维码降噪的滑动窗口，所述滑动窗口半径大小为w，其中2≤w≤5；

快速求和模块：用于在所述滑动窗口内对二维码图像进行交叉快速求和处理，获取二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和；

计算模块：用于计算二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口的阈值；

二值化模块：用于根据计算获取的阈值对二维码图像矩阵中各像素值进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像；

降噪模块：用于对二值化后的二维码图像进行遍历插值降噪处理，获取降噪后的二维码图像。

优选地，所述快速求和模块包括：

存储单元：用于将根据二维码图像存储为二维码图像矩阵；

第一列计算单元：用于计算二维码图像矩阵中的第一列元素水平方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该列的各个元素的对应之和的值存入第一矩阵的第一列；

第二列计算单元：用于从二维码图像矩阵的第二列开始，采用第一计算公式依次利用前一列的计算结果计算获得后一列的值并存入第一矩阵的对应列，获取第一矩阵；所述第一计算公式如下：

tmp[x,y]＝tmp[x,y-1]+I[x,y+w]-I[x,y-w]；

其中，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，I表示二维码图像矩阵，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；

第一行计算单元：用于计算第一矩阵中的第一行垂直方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该行各个元素对应之和的值存入第二矩阵的第一行；

第二行计算单元：用于从第一矩阵的第二行开始，采用第二计算公式依次利用前一行的计算结果计算获得后一行的值并存入第二矩阵的对应行，获取第二矩阵；所述第二计算公式如下：

sum[x,y]＝sum[x-1,y]+tmp[x+w,y]-tmp[x-w-1,y]；

其中，sum表示第二矩阵，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；

所述第二矩阵中各元素即为二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和。

优选地，所述计算模块中的计算公式如下：

T＝(m+α*v)/β

其中，T表示阈值，m表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的平均值，v表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的方差，α和β均为比例调节系数。

优选地，所述二值化模块包括：

比较单元：用于采用二维码图像矩阵中的各个像素与阈值进行比较，若像素值大于或等于阈值，则对应赋值为1，若像素值小于阈值的，则对应赋值为0；

第一获取单元：用于获取二维码图像矩阵中各个像素对应的赋值即为二值化后的二维码图像。

优选地，所述降噪模块包括：

水平遍历单元：用于采用水平遍历，逐行扫描二值化后的二维码图像像素的赋值，若扫描某像素的赋值为0，其前两个像素和后两个像素的赋值均为1，则将对应像素的赋值修改为1；若扫描某像素的赋值为1，其前两个像素和后两个像素的赋值均为0，则将对应像素的赋值修改为0；

竖直遍历单元：用于采用竖直遍历，逐列扫描二值化后的二维码图像像素的赋值，若扫描某像素的赋值为0，其前两个像素和后两个像素的赋值均为1，则将对应像素的赋值修改为1；若扫描某像素的赋值为1，其前两个像素和后两个像素的赋值均为0，则将对应像素的赋值修改为0；

第二获取单元：用于根据水平遍历和竖直遍历结果获取降噪后的二维码图像。

具体地，本发明实施例的系统相关功能模块的工作原理可参见方法实施例的相关描述，这里不再赘述。

在本发明实施例中，具有高效快捷，鲁棒性强，在光照不均条件下能快速地对二维码图像进行二值化，有效去除二维码图像中的干扰噪声。

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基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法及系统进行了详细介绍，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)

1.一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法，其特征在于，所述二维码降噪方法包括：

设置用于进行二维码降噪的滑动窗口，所述滑动窗口半径大小为w，其中2≤w≤5；

在所述滑动窗口内对二维码图像进行交叉快速求和处理，获取二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和；

计算二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口的阈值；

根据计算获取的阈值对二维码图像矩阵中各像素值进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像；

对二值化后的二维码图像进行遍历插值降噪处理，获取降噪后的二维码图像。

2.根据权利要求1所述的二维码降噪方法，其特征在于，所述在所述滑动窗口内对二维码图像进行交叉快速求和处理，包括：

将根据二维码图像存储为二维码图像矩阵；

计算二维码图像矩阵中的第一列元素水平方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该列的各个元素的对应之和的值存入第一矩阵的第一列；

从二维码图像矩阵的第二列开始，采用第一计算公式依次利用前一列的计算结果计算获得后一列的值并存入第一矩阵的对应列，获取第一矩阵；所述第一计算公式如下：

tmp[x,y]＝tmp[x,y-1]+I[x,y+w]-I[x,y-w]；

其中，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，I表示二维码图像矩阵，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；

计算第一矩阵中的第一行垂直方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该行各个元素对应之和的值存入第二矩阵的第一行；

从第一矩阵的第二行开始，采用第二计算公式依次利用前一行的计算结果计算获得后一行的值并存入第二矩阵的对应行，获取第二矩阵；所述第二计算公式如下：

sum[x,y]＝sum[x-1,y]+tmp[x+w,y]-tmp[x-w-1,y]；

其中，sum表示第二矩阵，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；

所述第二矩阵中各元素即为二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和。

3.根据权利要求1所述的二维码降噪方法，其特征在于，所述计算二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口的阈值中的计算公式如下：

T＝(m+α*v)/β；

其中，T表示阈值，m表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的平均值，v表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的方差，α和β均为比例调节系数。

4.根据权利要求1所述的二维码降噪方法，其特征在于，所述根据计算获取的阈值对二维码图像矩阵中各像素值进行二值化处理，包括：

采用二维码图像矩阵中的各个像素与阈值进行比较，若像素值大于或等于阈值，则对应赋值为1，若像素值小于阈值的，则对应赋值为0；

获取二维码图像矩阵中各个像素对应的赋值即为二值化后的二维码图像。

5.根据权利要求1所述的二维码降噪方法，其特征在于，所述对二值化后的二维码图像进行遍历插值降噪处理，包括：

采用水平遍历，逐行扫描二值化后的二维码图像像素的赋值，若扫描某像素的赋值为0，其前两个像素和后两个像素的赋值均为1，则将对应像素的赋值修改为1；若扫描某像素的赋值为1，其前两个像素和后两个像素的赋值均为0，则将对应像素的赋值修改为0；

采用竖直遍历，逐列扫描二值化后的二维码图像像素的赋值，若扫描某像素的赋值为0，其前两个像素和后两个像素的赋值均为1，则将对应像素的赋值修改为1；若扫描某像素的赋值为1，其前两个像素和后两个像素的赋值均为0，则将对应像素的赋值修改为0；

根据水平遍历和竖直遍历结果获取降噪后的二维码图像。

6.一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪系统，其特征在于，所述二维码降噪系统包括：

设置模块：用于设置用于进行二维码降噪的滑动窗口，所述滑动窗口半径大小为w，其中2≤w≤5；

快速求和模块：用于在所述滑动窗口内对二维码图像进行交叉快速求和处理，获取二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和；

计算模块：用于计算二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口的阈值；

二值化模块：用于根据计算获取的阈值对二维码图像矩阵中各像素值进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像；

降噪模块：用于对二值化后的二维码图像进行遍历插值降噪处理，获取降噪后的二维码图像。

7.根据权利要求6所述的二维码降噪系统，其特征在于，所述快速求和模块包括：

存储单元：用于将根据二维码图像存储为二维码图像矩阵；

第一列计算单元：用于计算二维码图像矩阵中的第一列元素水平方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该列的各个元素的对应之和的值存入第一矩阵的第一列；

第二列计算单元：用于从二维码图像矩阵的第二列开始，采用第一计算公式依次利用前一列的计算结果计算获得后一列的值并存入第一矩阵的对应列，获取第一矩阵；所述第一计算公式如下：

tmp[x,y]＝tmp[x,y-1]+I[x,y+w]-I[x,y-w]；

其中，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，I表示二维码图像矩阵，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；

第一行计算单元：用于计算第一矩阵中的第一行垂直方向上在滑动窗口半径范围内的元素值之和，并将该行各个元素对应之和的值存入第二矩阵的第一行；

第二行计算单元：用于从第一矩阵的第二行开始，采用第二计算公式依次利用前一行的计算结果计算获得后一行的值并存入第二矩阵的对应行，获取第二矩阵；所述第二计算公式如下：

sum[x,y]＝sum[x-1,y]+tmp[x+w,y]-tmp[x-w-1,y]；

其中，sum表示第二矩阵，x表示元素的横坐标值。y表示元素的纵坐标值，tmp表示第一矩阵，w表示滑动窗口半径大小；

所述第二矩阵中各元素即为二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和。

8.根据权利要求6所述的二维码降噪系统，其特征在于，所述计算模块中的计算公式如下：

T＝(m+α*v)/β

其中，T表示阈值，m表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的平均值，v表示二维码图像矩阵中各像素值对应滑动窗口内像素值的方差，α和β均为比例调节系数。

9.根据权利要求6所述的二维码降噪系统，其特征在于，所述二值化模块包括：

比较单元：用于采用二维码图像矩阵中的各个像素与阈值进行比较，若像素值大于或等于阈值，则对应赋值为1，若像素值小于阈值的，则对应赋值为0；

第一获取单元：用于获取二维码图像矩阵中各个像素对应的赋值即为二值化后的二维码图像。

10.根据权利要求6所述的二维码降噪方法，其特征在于，所述降噪模块包括：

水平遍历单元：用于采用水平遍历，逐行扫描二值化后的二维码图像像素的赋值，若扫描某像素的赋值为0，其前两个像素和后两个像素的赋值均为1，则将对应像素的赋值修改为1；若扫描某像素的赋值为1，其前两个像素和后两个像素的赋值均为0，则将对应像素的赋值修改为0；

竖直遍历单元：用于采用竖直遍历，逐列扫描二值化后的二维码图像像素的赋值，若扫描某像素的赋值为0，其前两个像素和后两个像素的赋值均为1，则将对应像素的赋值修改为1；若扫描某像素的赋值为1，其前两个像素和后两个像素的赋值均为0，则将对应像素的赋值修改为0；

第二获取单元：用于根据水平遍历和竖直遍历结果获取降噪后的二维码图像。