CN109448013A - 一种局部光照不均qr码图像二值化处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法，其包括：预处理QR码图像；自适应选取窗口大小；根据窗口大小对QR码图像分成若干个图像块；对每个图像块进行独立的二值化处理；将二值化处理后的图像块拼成完整的QR码二值化图像。本发明能有效地使QR码二值化后保证其完整性，不丢失信息，解决了一类在面对存在“斑光”的局部光照不均时QR码无法被识别的问题，提高了QR码的识别质量。

Description

一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，更具体地，涉及一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法。
背景技术
随着智能手机的发展和普及，二维码成为连接线上、线下的一个重要通道。QR码是当前被广泛使用的一种二维码，呈正方形，由于拥有由3个“回”字的位置探测图形组成的定位图案，所以在任何角度拍摄都可以识别其信息。为减少数据量，达到更快地读取QR码信息的效果，往往会在QR码识别系统中采用二值化处理。常用的二值化算法大致可以分为基于全局阈值的二值化技术和基于局部阈值的二值化技术。然而，在面对存在“斑光”局部光照不均时，无论哪种算法，都无法让二值化后的QR码被正常识别。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷(不足)，提供一种能够保证在面对存在“斑光”局部光照不均时，保证QR码的完整性并能够读取其信息的图像二值化处理方法，。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法，包括：
预处理QR码图像；
自适应选取分块窗口的大小w*w；
根据窗口大小对QR码图像分成若干个图像块；
对每个图像块进行独立的二值化处理；
将二值化处理后的图像块拼成完整的QR码二值化图像。
上述方案中，预处理QR码图像的具体步骤包括：
a1)对RGB色彩空间的QR码图像转为灰度图像，定义该灰度图像为I，其高度为height，宽度为width；
a2)通过底帽变换增强图像I的对比度；
a3)采用Otsu算法将图像I转化为二值图像B。
上述方案中，自适应选取分块窗口的大小的具体步骤包括：
b1)将二值图像B转为一维数组O，并将0值置为2；
b2)采用差分方法对数组O查找连续相同元素的个数及其索引位置；
b3)利用相同元素的个数扫描位置探测图形中1：1：3：1：1的特殊比例，得到QR码中的单个模块大小，从而利用其索引位置计算出位置探测图形正中间深色模块的大小w，得到w*w的分块窗口W。
上述方案中，根据窗口大小对QR码图像分成若干个图像块的具体步骤包括：
c1)窗口W按从左到右的顺序将图像I分块，如超出I宽度则只分至height；
c2)窗口W按从上到下的顺序将图像I分块，如超出I高度则只分至width。
上述方案中，采用Otsu算法对每个图像块进行独立的二值化处理。
上述方案中，将二值化处理后的图像块按原型拼接成完整的QR码二值化图像。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明能有效地使存在“斑光”局部光照不均的QR码图像在二值化后保持完整性，能够从中成功读取信息。在实际应用中，能够解决多种QR码光照不均的问题，具有一定的普适性。
附图说明
图1为本发明一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法的流程图。
图2为本发明一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法中预处理QR码图像的流程图。
图3为本发明一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法中自适应选取分块窗口的大小的流程图。
图4为本发明一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法中待二值化处理的原始QR码图像示意图。
图5为本发明一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法中预处理增强其对比度的效果图。
图6为本发明一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法中预处理后二值化效果图。
图7为本发明一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法中根据窗口大小对QR码图像分成若干个图像块效果图。
图8为本发明一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法中采用Otsu算法对每个图像块进行独立的二值化处理。
图9为本发明一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法中将二值化处理后的图像块按原型拼接成完整的QR码二值化图像效果图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明省略是可理解的。
实施例1
如图1所示，为本发明一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法的流程图。参照图1，本具体实施例一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法的具体步骤包括：
a)预处理QR码图像；
b)自适应选取分块窗口的大小w*w；
c)根据窗口大小对QR码图像分成若干个图像块；
d)对每个图像块进行独立的二值化处理；
e)将二值化处理后的图像块按原型拼接成完整的QR码二值化图像。
如图2所示，在具体实施过程中，步骤a的具体步骤包括：
a1)对RGB色彩空间的QR码图像转为灰度图像，定义该灰度图像为I，其高度为height，宽度为width；
a2)通过底帽变换增强图像I的对比度；
a3)采用Otsu算法将图像I转化为二值图像B。
如图3所示，在具体实施过程中，步骤b可以采用如下具体步骤实现：
b1)将二值图像B转为一维数组O，并将0值置为2；
b2)采用差分方法对数组O查找连续相同元素的个数及其索引位置；
b3)利用相同元素的个数扫描位置探测图形中1：1：3：1：1的特殊比例，得到QR码中的单个模块大小，从而利用其索引位置计算出位置探测图形正中间深色模块的大小w，得到w*w的分块窗口W。
在具体实施过程中，步骤c可以采用如下具体步骤实现：
c1)窗口W按从左到右的顺序将图像I分块，如超出I宽度则只分至height；
c2)窗口W按从上到下的顺序将图像I分块，如超出I高度则只分至width。
为了进一步详细描述本发明方法的技术效果，下面结合具体实验来进一步说明。
获取一个QR码图像如图4所示，通过执行步骤a后，得到如图5所示其对比度增强效果图和图6所示对比度增强后进行Otsu算法的二值化效果图，从图6可以清楚地看到QR码中部分的定位探测图形。
接着对二值图像B执行步骤b，获得分块窗口大小w*w。对图像I执行步骤c，得到如图7所示的效果图。接着执行步骤e，得到如图8所示的效果图。最后执行步骤e，得到如图9所示的效果图。
图9中的QR码二值化图像能够被成功识别并读取其内容信息，解决了存在“斑光”局部光照不均时QR码无法别识别的问题。
本发明根据QR码的掩模特性，通过定位探测图形决定分块窗口大小，将QR码图像分为了一定大小的图像块，分别对每一个图像块进行独立的二值化处理，避开了“斑光”局部光照不均所造成影响，增强了QR码二值化的准确性，保证了QR码二值化后的完整性，实现了在“斑光”局部光照不均的情况下，QR码内容仍能被正确读取。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法，其特征在于，包括：
预处理QR码图像；
自适应选取分块窗口的大小w*w；
根据窗口大小对QR码图像分成若干个图像块；
对每个图像块进行独立的二值化处理；
将二值化处理后的图像块拼成完整的QR码二值化图像。
2.根据权利要求1所述的一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法，其特征在于，预处理QR码图像的具体步骤包括：
a1)对RGB色彩空间的QR码图像转为灰度图像，定义该灰度图像为I，其高度为height，宽度为width；
a2)通过底帽变换增强图像I的对比度；
a3)采用Otsu算法将图像I转化为二值图像B。
3.根据权利要求1所述的一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法，其特征在于，自适应选取分块窗口的大小的具体步骤包括：
b1)将二值图像B转为一维数组O，并将0值置为2；
b2)采用差分方法对数组O查找连续相同元素的个数及其索引位置；
b3)利用相同元素的个数扫描位置探测图形中1：1：3：1：1的特殊比例，得到QR码中的单个模块大小，从而利用其索引位置计算出位置探测图形正中间深色模块的大小w，得到w*w的分块窗口W。
4.根据权利要求1所述的一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法，其特征在于，根据窗口大小对QR码图像分成若干个图像块的具体步骤包括：
c1)窗口W按从左到右的顺序将图像I分块，如超出I宽度则只分至height；
c2)窗口W按从上到下的顺序将图像I分块，如超出I高度则只分至width。
5.根据权利要求1所述的一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法，其特征在于，采用Otsu算法对每个图像块进行独立的二值化处理。
6.根据权利要求1所述的一种局部光照不均QR码图像二值化处理方法，其特征在于，将二值化处理后的图像块按原型拼接成完整的QR码二值化图像。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113255393A (zh) * 2021-07-07 2021-08-13 江苏东大集成电路系统工程技术有限公司 图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103942762A (zh) * 2014-04-24 2014-07-23 胡建国 一种二维码预处理的方法及其装置
CN104200188A (zh) * 2014-08-25 2014-12-10 北京慧眼智行科技有限公司 一种快速定位qr码位置探测图形的方法和系统
CN104517108A (zh) * 2013-09-29 2015-04-15 北大方正集团有限公司 一种确定qr码二值化图像边缘线的方法及系统
CN106845313A (zh) * 2016-12-28 2017-06-13 广州智慧城市发展研究院 一种二维码的二值化处理方法
US9734550B1 (en) * 2015-05-13 2017-08-15 Accusoft Corporation Methods and apparatus for efficiently determining run lengths and identifying patterns
CN107067403A (zh) * 2017-03-13 2017-08-18 广州卓德信息科技有限公司 一种二维码图像二值化的改进方法
CN108229234A (zh) * 2017-12-07 2018-06-29 北京航空航天大学 一种融合数字编码的可扫描图像生成方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104517108A (zh) * 2013-09-29 2015-04-15 北大方正集团有限公司 一种确定qr码二值化图像边缘线的方法及系统
CN103942762A (zh) * 2014-04-24 2014-07-23 胡建国 一种二维码预处理的方法及其装置
CN104200188A (zh) * 2014-08-25 2014-12-10 北京慧眼智行科技有限公司 一种快速定位qr码位置探测图形的方法和系统
US9734550B1 (en) * 2015-05-13 2017-08-15 Accusoft Corporation Methods and apparatus for efficiently determining run lengths and identifying patterns
CN106845313A (zh) * 2016-12-28 2017-06-13 广州智慧城市发展研究院 一种二维码的二值化处理方法
CN107067403A (zh) * 2017-03-13 2017-08-18 广州卓德信息科技有限公司 一种二维码图像二值化的改进方法
CN108229234A (zh) * 2017-12-07 2018-06-29 北京航空航天大学 一种融合数字编码的可扫描图像生成方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113255393A (zh) * 2021-07-07 2021-08-13 江苏东大集成电路系统工程技术有限公司 图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备
CN113255393B (zh) * 2021-07-07 2021-10-15 江苏东大集成电路系统工程技术有限公司 图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备

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