CN112580385A - 一种基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法 - Google Patents

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Abstract

发明公开了一种基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法，属于图像处理技术领域，其解码流程为：每固定的一段时间处理一帧采集图像，当连续六帧解码均失败，且解码算法返回结果表示成功定位到二维码或条码，此时对这六帧采集图像分别进行过曝亮斑区域检测，根据像素点权值进行均值处理，获得融合图像Ι，以降低加性随机噪声，若融合图像Ι解码失败，且返回解码结果仍为解码失败，但定位成功，则进行NLM处理，然后再次解码，采用连续多帧图像融合进行解码，通过非局部均值去噪算法利用图像中任一像素点及其邻域组成的图像块在图像中存在许多与其相似或相同的图像块的特点，在较大区域内寻找相似图像块，用于噪声去除，避免丢失条码的细节。

Description

一种基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法
技术领域
发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法。
背景技术
图像采集装置(相机)识别条码过程中，识别流程通常为上一帧识别结束后再识别下一帧(两帧不一定相连)，在此过程中，图像采集装置获取的图像可能存在对焦模糊和噪声等现象，同时考虑扫码过程中还存在手动对焦的动作，影响图像的获取，中间仅有不到50％的图像可用，这种情况下可能仅采集到模糊图像和含噪声的图像，导致解码时间过长。此时为提高解码性能，可将连续多帧图像融合用于解码，考虑到图像采集时可能存在因过曝产生的亮斑情形，为避免图像融合丢失信息，需要先检测过曝区域。同时考虑到图像采集时可能存在大量噪声，因此联合后的图像需要进行非局部均值滤波。针对解码过程中采集图像可能存在的噪声和过曝情形，本发明提出一种基于连续多帧图像和非局部均值滤波的条码解码方法，可以有效抑制解码图像的噪声，消除因过曝产生的亮斑。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺陷，解决在扫码过程中受对焦和噪音影响，仅采集到含噪声图像的问题，本发明提供一种基于多帧图像融合和非局部均值滤波(NLM)的条码解码(识别)方法。
发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法，其解码流程为：每固定的一段时间处理一帧采集图像，当连续六帧解码均失败，且解码算法返回结果表示成功定位到二维码或条码，此时对这六帧采集图像分别进行过曝亮斑区域检测，根据像素点权值进行均值处理，获得融合图像Ι，以降低加性随机噪声，若融合图像Ι解码失败，且返回解码结果仍为解码失败，但定位成功，则进行NLM处理，然后再次解码。
作为优选，在扫码过程中，若条码所在区域若亮度较低，需打开闪光灯配合解码，若条码为反光介质，为避免反光在图像中产生亮斑导致解码失败，针对该此情形，采取以下措施：
S1、调整亮斑在采集图像上的位置，设置左右两闪光灯，解码时依次打开左闪光灯，右闪光灯以及同时打开左闪光灯和右闪光灯，此时即便因为反光介质产生亮斑，也可以连续确保连续三帧采集图像内亮斑所在位置不同，避免出现缺失；
S2、检测采集图像的亮斑区域；
a)亮斑像素点筛选标准
根据拉伊达准则，如果像素点的灰度值大于图像的平均灰度值，且偏差超过n倍标准差则认为该像素点为亮斑点，因此该筛选阈值的计算方法如下式所示：
G＝μ+nσ (1)
其中μ为平均像素值，σ为标准差，n取值范围为2.6～3.2；
b)根据面积筛选亮斑区域
对亮斑像素点进行区域生长，生长准则为八邻域内连接，统计生长区域的像素数量，作为亮斑面积；若亮斑面积大于100，则认为该区域为亮斑区域，标记该区域内所有像素点。
作为优选，对于图像采集装置采集到的图像，可以表示为原始图像和加性噪声的叠加，如公式所示：
g(x，y)＝f(x，y)+η(x，y) (2)
其中，g(x,y)为采集图像，f(x,y)为原始图像，η(x,y)为噪声，该噪声在空间域互不相关；
对于同一个场景下拍摄的多张图像，fi(x,y)相同，而ηi(x,y)是随机的且互不相关，故相同场景下连续k帧图像的均值如公式(3)所示：
Figure BDA0002878423350000031
由于噪声随机且互不相关，可求得均值图像的期望和标准差如下：
Figure BDA0002878423350000032
由公式知，多帧均值图像的期望为原始图像，故在这里取连续六帧图像的均值进行解码；
考虑到因为过曝产生的亮斑区域，将步骤S2所标记的像素点权值ω的取值范围为0.005～0.015，其余像素点权值设为
Figure BDA0002878423350000033
则公式(3)可写为下式：
Figure BDA0002878423350000034
作为优选，给定像素i，图像块N(i)是像素i以为中心，大小为n×n的图像子块，N(j)是N(i)的邻域内以j为中心，n×n大小为的图像子块，考虑到存在旋转相似的图像子块，为更好度量图像子块相似性，对非局部均值滤波的相似性度量方法进行改进，以便发掘图像中的相似结构；
获取候选集，建立图像字典，将每个像素点的图像子块按灰度均值进行排序，并存入图像字典中，图像子块N(i)、N(j)按灰度值进行排序后分别为N′(i)、 N′(j)，则如公式(6)所示，像素i，j为中心的图像子块间排序后的高斯加权欧式距离d1为：
Figure BDA0002878423350000041
其中，a为高斯核函数的标准差，使用高斯核对图像块进行卷积处理，能够降低噪声对距离计算的影响并突出图像块中心在像素块中的作用；d1(i,j)表示两图像块之间的高斯加权欧式距离；
计算像素i的所有邻域图像子块的距离后，将搜索窗口内所有d1进行排序，取前50％为候选集图像块；
继而，将N(i)和候选集中的各个图像块均进行N(N＝18)次旋转，计算N(i) 的均值图像块
Figure BDA0002878423350000042
以及候选集中每个图像子块多次旋转后的均值图像块
Figure BDA0002878423350000043
然由公式(8)计算
Figure BDA0002878423350000044
和
Figure BDA0002878423350000045
的距离d2，用于衡量相似度；
图像子块旋转后表示如下：
Figure BDA0002878423350000046
其中，R(N(i),θ(k))为图像块的旋转算子，θ(k)为第k次旋转角度。
Figure BDA0002878423350000051
作为优选，N(i)与N(j)之间的距离越小，即像素i与像素j越相似，如公式(9) 所示，累加恢复时像素j赋予的权值也越大；
Figure BDA0002878423350000052
其中，h为控制平滑程度的滤波参数。
作为优选，假定滤波后图像为
Figure BDA0002878423350000053
噪声图像f＝{f(i)|i∈Ω}，Ω是图像区域， f(i)表示像素i的灰度值；
Figure BDA0002878423350000054
其中，I表示以像素i为中心的搜索邻域，w(i,j)为加权平均时，像素j对应的加权系数。
发明的有益效果是：传统的局部去噪和变换域去噪算法，在去除噪声的同时，能够恢复图像的主要集合结构信息，但对精细结构、细节信息表现出相同的特性，从而在去噪过程中容易丢失条码的细节，本发明通过采用连续多帧图像融合进行解码，以及通过调整亮斑在采集图像上的位置、多帧图像融合，消除亮斑对图像融合的影响，采用非局部均值去噪算法利用图像中任一像素点及其邻域组成的图像块在图像中存在许多与其相似或相同的图像块的特点，在较大区域内寻找相似图像块，用于噪声去除，避免丢失条码的细节。
附图说明
图1为发明实施例的结构示意图；
图2为发明实施例示例中打开左闪光灯的亮斑所处位置示意图；
图3为发明实施例示例中打开右闪光灯的亮斑所处位置示意图；
图4为发明实施例示例中同时打开左闪光灯和右闪光灯的亮斑所处位置示意图；
图5为发明实施例示例中的第一帧采集图像；
图6为发明实施例示例中的第二帧采集图像；
图7为发明实施例示例中的第三帧采集图像；
图8为发明实施例示例中的第四帧采集图像；
图9为发明实施例示例中的第五帧采集图像；
图10为发明实施例示例中的第六帧采集图像；
图11为发明实施例示例中连续六帧采集图像的均值图像；
图12为发明实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解发明，但并不构成对发明的限定。此外，下面所描述的发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如附图所示，发明提供的一种基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法，其解码流程为：每固定的一段时间处理一帧采集图像，即相机摄像头获取的图像，当连续六帧解码均失败，且解码算法返回结果表示成功定位到二维码或条码，此时对这六帧采集图像分别进行过曝亮斑区域检测，根据像素点权值进行均值处理，获得融合图像Ι，以降低加性随机噪声，若融合图像Ι解码失败，且返回解码结果仍为解码失败，但定位成功，则进行NLM处理，然后再次解码。
进一步的，在扫码过程中，若条码实际所在区域若亮度较低，有时需打开闪光灯配合解码，若条码为反光介质，为避免反光在图像中产生亮斑导致解码失败，针对该此情形，采取以下措施：
S1、调整亮斑在采集图像上的位置，设置左右两闪光灯，解码时依次打开左闪光灯，右闪光灯以及同时打开左闪光灯和右闪光灯，此时即便因为反光介质产生亮斑，也可以连续确保连续三帧采集图像内亮斑所在位置不同，避免出现缺失；
S2、检测采集图像的亮斑区域；
a)亮斑像素点筛选标准
根据拉伊达准则，如果像素点的灰度值大于图像的平均灰度值，且偏差超过n倍标准差则认为该像素点为亮斑点，因此该筛选阈值的计算方法如下式所示：
G＝μ+nσ (1)
其中μ为平均像素值，σ为标准差，n取值范围为2.6～3.2，在本实施例中取值为3；
b)根据面积筛选亮斑区域
对亮斑像素点进行区域生长，生长准则为八邻域内连接，统计生长区域的像素数量，作为亮斑面积；若亮斑面积大于100，则认为该区域为亮斑区域，标记该区域内所有像素点。
进一步的，对于图像采集装置采集到的图像，可以表示为原始图像和加性噪声的叠加，如公式所示：
g(x，y)＝f(x，y)+η(x，y) (2)
其中，g(x,y)为采集图像，f(x,y)为原始图像，η(x,y)为噪声，该噪声在空间域互不相关；
对于同一个场景下拍摄的多张图像，fi(x,y)相同，而ηi(x,y)是随机的且互不相关，故相同场景下连续k帧图像的均值如公式(3)所示：
Figure BDA0002878423350000081
由于噪声随机且互不相关，可求得均值图像(即多帧图像融合后获得的图像)的期望和标准差如下：
Figure BDA0002878423350000082
由公式知，多帧均值图像的期望为原始图像，故在这里取连续六帧图像的均值进行解码；
考虑到因为过曝产生的亮斑区域，将步骤S2所标记的像素点权值ω的取值范围为0.005～0.015，在本实施例中取较低值，将像素点权值ω设为0.01，其余像素点权值设为
Figure BDA0002878423350000083
则公式(3)可写为下式：
Figure BDA0002878423350000084
进一步的，给定像素i，图像块N(i)是像素i以为中心，大小为n×n的图像子块，N(j)是N(i)的邻域内以j为中心，n×n大小为的图像子块，考虑到存在旋转相似的图像子块，为更好度量图像子块相似性，对非局部均值滤波的相似性度量方法进行改进，以便发掘图像中的相似结构；
获取候选集，建立图像字典，将每个像素点的图像子块按灰度均值进行排序，并存入图像字典中，图像子块N(i)、N(j)按灰度值进行排序后分别为N′(i)、 N′(j)，则如公式(6)所示，像素i，j为中心的图像子块间排序后的高斯加权欧式距离d1为：
Figure BDA0002878423350000091
其中，a为高斯核函数的标准差，使用高斯核对图像块进行卷积处理，能够降低噪声对距离计算的影响并突出图像块中心在像素块中的作用；d1(i,j)表示两图像块之间的高斯加权欧式距离；
计算像素i的所有邻域图像子块的距离后，将搜索窗口内所有d1进行排序，取前50％为候选集图像块；
继而，将N(i)和候选集中的各个图像块均进行N(N＝18)次旋转，计算N(i) 的均值图像块
Figure BDA0002878423350000092
以及候选集中每个图像子块多次旋转后的均值图像块
Figure BDA0002878423350000093
然由公式(8)计算
Figure BDA0002878423350000094
和
Figure BDA0002878423350000095
的距离d2，用于衡量相似度；
图像子块旋转后表示如下：
Figure BDA0002878423350000096
其中，R(N(i),θ(k))为图像块的旋转算子，θ(k)为第k次旋转角度。
Figure BDA0002878423350000101
进一步的，N(i)与N(j)之间的距离越小，即像素i与像素j越相似，如公式(9) 所示，累加恢复时像素j赋予的权值也越大；
Figure BDA0002878423350000102
其中，h为控制平滑程度的滤波参数。
进一步的，假定滤波后图像为
Figure BDA0002878423350000103
噪声图像f＝{f(i)|i∈Ω}，Ω是图像区域， f(i)表示像素i的灰度值；
Figure BDA0002878423350000104
其中，I表示以像素i为中心的搜索邻域，w(i,j)为加权平均时，像素j对应的加权系数。
传统的局部去噪和变换域去噪算法，在去除噪声的同时，能够恢复图像的主要集合结构信息，但对精细结构、细节信息表现出相同的特性，从而在去噪过程中容易丢失条码的细节，本发明通过采用连续多帧图像融合进行解码，以及通过调整亮斑在采集图像上的位置、多帧图像融合，消除亮斑对图像融合的影响，采用非局部均值去噪算法利用图像中任一像素点及其邻域组成的图像块在图像中存在许多与其相似或相同的图像块的特点，在较大区域内寻找相似图像块，用于噪声去除，避免丢失条码的细节。
具体的以实际示例进行演示，参见图1-3，其依次为扫码过程中，打开左闪光灯、打开右闪光灯以及同时打开左闪光灯右闪光灯时，亮斑在图像中所处的位置；参见图4-9，其为连续的六帧采集图像(含噪音)，参见图10，其为连续六帧采集图像的均值图像，取NLM算法的搜索窗口为11×11，邻域窗口大小为 5×5，高斯平滑参数h＝10滤波结果如图11所示。
以上结合附图对发明的实施方式作了详细说明，但发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法，其特征在于，其解码流程为：
每固定的一段时间处理一帧采集图像，当连续六帧解码均失败，且解码算法返回结果表示成功定位到二维码或条码，此时对这六帧采集图像分别进行过曝亮斑区域检测，根据像素点权值进行均值处理，获得融合图像Ι，以降低加性随机噪声，若融合图像Ι解码失败，且返回解码结果仍为解码失败，但定位成功，则进行NLM处理，然后再次解码。
2.根据权利要求1所述的基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法，其特征在于，在扫码过程中，若条码所在区域若亮度较低，需打开闪光灯配合解码，若条码为反光介质，为避免反光在图像中产生亮斑导致解码失败，针对该此情形，采取以下措施：
S1、调整亮斑在采集图像上的位置，设置左右两闪光灯，解码时依次打开左闪光灯，右闪光灯以及同时打开左闪光灯和右闪光灯；
S2、检测采集图像的亮斑区域；
a)亮斑像素点筛选标准
根据拉伊达准则，如果像素点的灰度值大于图像的平均灰度值，且偏差超过n倍标准差则认为该像素点为亮斑点，因此该筛选阈值的计算方法如下式所示：
G＝μ+nσ (1)
其中μ为平均像素值，σ为标准差，n的取值范围为2.6～3.2；
b)根据面积筛选亮斑区域
对亮斑像素点进行区域生长，生长准则为八邻域内连接，统计生长区域的像素数量，作为亮斑面积；若亮斑面积大于100，则认为该区域为亮斑区域，标记该区域内所有像素点。
3.根据权利要求2所述的基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法，其特征在于，对于图像采集装置采集到的图像，可以表示为原始图像和加性噪声的叠加，如公式所示：
g(x，y)＝f(x，y)+η(x，y) (2)
其中，g(x,y)为采集图像，f(x,y)为原始图像，η(x,y)为噪声，该噪声在空间域互不相关；
对于同一个场景下拍摄的多张图像，fi(x,y)相同，而ηi(x,y)是随机的且互不相关，故相同场景下连续k帧图像的均值如公式(3)所示：
Figure FDA0002878423340000021
由于噪声随机且互不相关，可求得均值图像的期望和标准差如下：
Figure FDA0002878423340000022
由公式知，多帧均值图像的期望为原始图像，故在这里取连续六帧图像的均值进行解码；
考虑到因为过曝产生的亮斑区域，将步骤S2所标记的像素点权值ω的取值范围为0.005～0.015，其余像素点权值设为
Figure FDA0002878423340000023
则公式(3)可写为下式：
Figure FDA0002878423340000031
4.根据权利要求3所述的基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法，其特征在于，给定像素i，图像块N(i)是像素i以为中心，大小为n×n的图像子块，N(j)是N(i)的邻域内以j为中心，n×n大小为的图像子块；
获取候选集，建立图像字典，将每个像素点的图像子块按灰度均值进行排序，并存入图像字典中，图像子块N(i)、N(j)按灰度值进行排序后分别为N′(i)、N′(j)，则如公式(6)所示，像素i，j为中心的图像子块间排序后的高斯加权欧式距离d1为：
Figure FDA0002878423340000032
其中，a为高斯核函数的标准差，使用高斯核对图像块进行卷积处理，能够降低噪声对距离计算的影响并突出图像块中心在像素块中的作用；d1(i,j)表示两图像块之间的高斯加权欧式距离；
计算像素i的所有邻域图像子块的距离后，将搜索窗口内所有d1进行排序，取前50％为候选集图像块；
继而，将N(i)和候选集中的各个图像块均进行N(N＝18)次旋转，计算N(i)的均值图像块
Figure FDA0002878423340000033
以及候选集中每个图像子块多次旋转后的均值图像块
Figure FDA0002878423340000034
然由公式(8)计算
Figure FDA0002878423340000035
和
Figure FDA0002878423340000036
的距离d2，用于衡量相似度；
图像子块旋转后表示如下：
Figure FDA0002878423340000041
其中，R(N(i),θ(k))为图像块的旋转算子，θ(k)为第k次旋转角度；
Figure FDA0002878423340000042
5.根据权利要求4所述的基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法，其特征在于，N(i)与N(j)之间的距离越小，即像素i与像素j越相似，如公式(9)所示，累加恢复时像素j赋予的权值也越大；
Figure FDA0002878423340000043
其中，h为控制平滑程度的滤波参数。
6.根据权利要求1所述的基于多帧图像融合和非局部均值滤波的条码解码方法，其特征在于5假定滤波后图像为
Figure FDA0002878423340000044
噪声图像f＝{f(i)|i∈Ω}，Ω是图像区域，f(i)表示像素i的灰度值；
Figure FDA0002878423340000045
其中，I表示以像素i为中心的搜索邻域，w(i,j)为加权平均时，像素j对应的加权系数。
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