CN113255393B - 图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备 - Google Patents

图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113255393B
CN113255393B CN202110764938.0A CN202110764938A CN113255393B CN 113255393 B CN113255393 B CN 113255393B CN 202110764938 A CN202110764938 A CN 202110764938A CN 113255393 B CN113255393 B CN 113255393B
Authority
CN
China
Prior art keywords
window
binarization
image
windows
threshold value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110764938.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113255393A (zh
Inventor
顾善中
王正国
吴俊斌
田晓明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Seuic Technologies Co Ltd
Original Assignee
Jiangsu Seuic Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Seuic Technology Co ltd filed Critical Jiangsu Seuic Technology Co ltd
Priority to CN202110764938.0A priority Critical patent/CN113255393B/zh
Publication of CN113255393A publication Critical patent/CN113255393A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113255393B publication Critical patent/CN113255393B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/1408—Methods for optical code recognition the method being specifically adapted for the type of code
    • G06K7/1413—1D bar codes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/1408—Methods for optical code recognition the method being specifically adapted for the type of code
    • G06K7/1417—2D bar codes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/146—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供的图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备，依据预设条纹特征来确定条码图像以及条码图像中的指定区域，然后将条码图像划分为多个窗口，在对各个窗口进行二值化处理时，首先确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值，然后利用该二值化阈值来对指定区域对应的窗口进行二值化操作，这样可以减少条码图像中的条码与背景存在较低对比度时，对二值化阈值选取造成的影响；接着，本申请基于二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理，这样可以有效避免因光照不均造成的部分区域或明或暗而带来的二值化错误的问题，从而有效提高二值化效果，进而提升条码图像的解码成功率。

Description

图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备
技术领域
本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备。
背景技术
图像二值化，指的是将图像上的各个像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。在进行图像二值化时，其二值化效果的好坏主要依赖于二值化阈值，二值化阈值选取的好，其图像黑白效果越明显。
现有的图像在二值化时，主要是基于图像的像素值来确定对应的二值化阈值。但是，在对条码图像进行解码时，由于条码图像中存在条码等关键信息，若使用图像的像素值确定条码图像的二值化阈值，当条码存在部分光照不均、或与背景存在较低对比度时，容易导致图像模糊、清晰度不高等问题出现，从而影响二值化阈值的选取，使得二值化后的图像黑白效果不明显，进而降低条码图像的解码成功率。
发明内容
本发明的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中当条码存在部分光照不均、或与背景存在较低对比度时，容易导致图像模糊、清晰度不高等问题出现，从而影响二值化阈值的选取，使得二值化后的图像黑白效果不明显，进而降低条码图像的解码成功率的技术缺陷。
本发明提供了一种图像二值化方法，所述方法包括：
获取满足预设条纹特征的条码图像，并确定所述条码图像中满足所述预设条纹特征的指定区域；
将所述条码图像划分为多个窗口；
确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值；
基于所述二值化阈值，对所述指定区域对应的窗口进行二值化处理；
基于二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。
可选地，所述将所述条码图像划分为多个窗口的步骤，包括：
依据所述条码图像的最大长度和最大宽度，确定窗口的覆盖区域；
按照所述条码图像中的条纹宽度对所述覆盖区域进行划分，得到与所述条码图像对应的多个窗口。
可选地，所述确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值的步骤，包括：
统计与所述指定区域对应的窗口内的像素信息；
基于所述像素信息确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值。
可选地，所述基于二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的步骤，包括：
基于二值化处理后的窗口内的像素信息，确定相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值；
基于所述二值化阈值对所述相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。
可选地，所述基于二值化处理后的窗口内的像素信息，确定相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值的步骤，包括：
基于二值化处理后的窗口内的黑像素的像素值以及白像素的像素值，确定最终像素值，并将所述最终像素值作为相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值。
可选地，所述基于所述二值化阈值对所述相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的步骤，包括：
在二值化处理后的各窗口中选取一窗口作为中心窗口；
以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，由近及远依次遍历各个窗口；
在遍历过程中，对于遍历到的未二值化处理的窗口，利用与所述未二值化处理的窗口对应的二值化阈值，对所述未二值化处理的窗口进行二值化处理。
可选地，所述以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，由近及远依次遍历各个窗口的步骤，包括：
以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，依次遍历与所述中心窗口相邻的各个窗口；
当遍历完与所述中心窗口相邻的各个窗口后，以已经遍历过的各窗口组成的整体窗口为新的中心窗口，返回执行以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，依次遍历与所述中心窗口相邻的各个窗口的步骤，直至所有窗口均遍历完成为止。
本发明还提供了一种图像二值化装置，包括：
图像获取模块，用于获取满足预设条纹特征的条码图像，并确定所述条码图像中满足所述预设条纹特征的指定区域；
图像划分模块，用于将所述条码图像划分为多个窗口；
阈值确定模块，用于确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值；
第一处理模块，用于基于所述二值化阈值，对所述指定区域对应的窗口进行二值化处理；
第二处理模块，用于基于二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。
本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述图像二值化方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述图像二值化方法的步骤。
从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：
本发明提供的图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备，依据预设条纹特征来确定条码图像以及条码图像中的指定区域，然后将条码图像划分为多个窗口，在对各个窗口进行二值化处理时，首先确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值，然后利用该二值化阈值来对指定区域对应的窗口进行二值化操作，这样可以减少条码图像中的条码与背景存在较低对比度时，对二值化阈值选取造成的影响；接着，本申请基于二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理，这样可以有效避免因光照不均造成的部分区域或明或暗而带来的二值化错误的问题，从而有效提高二值化效果，进而提升条码图像的解码成功率。
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，显而易见地，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种图像二值化方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种一维条码的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的另一种一维条码的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的QR码的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的DM码的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的QR码二值化前后对比图；
图7为本发明实施例提供的DM码二值化前后对比图；
图8为本发明实施例提供的将QR码划分为多个窗口的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的将DM码划分为多个窗口的结构示意图；
图10为本发明实施例提供的QR码中指定区域对应的窗口的结构示意图；
图11为本发明实施例提供的DM码中指定区域对应的窗口的结构示意图；
图12为本发明实施例提供的对QR码中相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的过程示意图；
图13为本发明实施例提供的一种回字型遍历方式的结构示意图；
图14为本发明实施例提供的一种螺旋型遍历方式的结构示意图；
图15为本发明实施例提供的一种图像二值化装置的结构示意图；
图16为本发明实施例提供的一种计算机设备的内部结构示意图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图像二值化，指的是将图像上的各个像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。在进行图像二值化时，其二值化效果的好坏主要依赖于二值化阈值，二值化阈值选取的好，其图像黑白效果越明显。
现有的图像在二值化时，主要是基于图像的像素值来确定对应的二值化阈值。但是，在对条码图像进行解码时，由于条码图像中存在条码等关键信息，若使用图像的像素值确定条码图像的二值化阈值，当条码存在部分光照不均、或与背景存在较低对比度时，容易导致图像模糊、清晰度不高等问题出现，从而影响二值化阈值的选取，使得二值化后的图像黑白效果不明显，进而降低条码图像的解码成功率。
因此，本发明的目的是解决现有技术中当条码存在部分光照不均、或与背景存在较低对比度时，容易导致图像模糊、清晰度不高等问题出现，从而影响二值化阈值的选取，使得二值化后的图像黑白效果不明显，进而降低条码图像的解码成功率的技术问题，并提出如下技术方案：
在一个实施例中，如图1所示，图1为本发明实施例提供的一种图像二值化方法的流程示意图；本发明提供了一种图像二值化方法，具体包括如下步骤：
S110：获取条码图像，确定条码图像中满足预设条纹特征的指定区域。
本步骤中，在对条码图像进行二值化之前，可以选取满足预设条纹特征的条码图像，这些条码图像中包含有满足预设条纹特征的指定区域，对该指定区域进行二值化处理时，由于该指定区域满足预设条纹特征，因而可以减少条码图像中的条码与背景存在较低对比度时，对二值化阈值选取造成的影响，从而提升二值化效果。
需要说明的是，这里的条码图像包括但不限于一维条码和二维条码，其中，一维条码可以包括EAN码、39码、交叉25码、UPC码等，二维条码可以包括QR码、DM码等；这里的预设条纹特征可以是条码图像中明暗条纹均交替出现，且明暗条纹的宽度符合一定比例的特征；这里的指定区域可以是一维条码中密度较高且条纹宽度比例接近的区域，也可以是二维条码中QR码的回字型图案，或者是DM码的L型图案等。
示意性地，如图2、3、4、5所示，图2为本发明实施例提供的一种一维条码的结构示意图，图3为本发明实施例提供的另一种一维条码的结构示意图，图4为本发明实施例提供的QR码的结构示意图，图5为本发明实施例提供的DM码的结构示意图。
对于图2、3中的一维条码，本申请可以通过边缘检测算法来检测边缘密度较高的区域，且相邻两个边缘确定的明暗条纹宽度之间具有一定的比例关系，从而确定一维条码的指定区域。
对于图4中的QR码，本申请可以通过边缘检测算法来检测QR码的三个角上的回字型图案，该回字型图案满足明暗条纹交替出现，且明暗条纹的条纹宽度比为暗：明：暗：明：暗=1：1：3：1：1。对于图5中的DM码，本申请可以通过霍夫直线检测算法来检测DM码中的虚线L，该虚线L为等比例的明暗条纹交替出现所构成的。
进一步地，在获取满足预设条纹特征的条码图像时，可以通过边缘检测方法或者是直线检测方法找到满足预设条纹特征的条码图像，从而可以确定该条码图像中满足预设条纹特征的指定区域。
S120：将条码图像划分为多个窗口。
本步骤中，通过步骤S110获取条码图像，并确定条码图像中满足预设条纹特征的指定区域后，可将条码图像划分为多个窗口，以便对每个窗口中的部分图像进行二值化，从而提升二值化效果。
举例来说，本申请可以根据条码图像的大小来确定将要划分的窗口所覆盖区域，然后在该区域内划分多个窗口，该窗口可以是多个大小相同的窗口，该窗口的大小可以依据条码图像中指定区域的条纹宽度来进行确定。
进一步地，为了更加准确地确定每个窗口的二值化阈值，可以将窗口大小设定为至少两个条纹宽度的长度，根据该窗口大小对覆盖区域进行划分时，每个窗口可以包含的条纹数量有所提高；并且，若条码图像的指定区域内的条纹为交替出现的明暗条纹时，按照此时设定的窗口大小，指定区域对应的单个窗口内的条纹可能涵盖有明暗条纹，通过对明暗条纹的像素值进行计算，可以得到更为准确的二值化阈值。
S130：确定与指定区域对应的窗口的二值化阈值。
本步骤中，通过步骤S120将条码图像划分为多个窗口后，可以确定与指定区域对应的窗口的二值化阈值。
可以理解的是，本申请中，在对条码图像进行二值化处理之前，将条码图像划分为多个窗口，由于条码图像中包含有满足预设条纹特征的指定区域，因而，在将条码图像划分为多个窗口后，其中一部分窗口覆盖条码图像中指定区域所对应的区域，预先确定该指定区域对应的窗口的二值化阈值后，即可根据该二值化阈值对该部分窗口进行二值化处理。
需要说明的是，这里与指定区域对应的窗口有多个，且每个窗口中所包含的信息也并不一定是一致的，因此，在确定二值化阈值时，可依次对该指定区域中的每个窗口进行二值化阈值的确定，而非对该指定区域对应的窗口进行整体的二值化阈值的确定，从而得到更加准确的二值化阈值。
进一步地，在确定与指定区域对应的窗口的二值化阈值的过程中，可以采集该指定区域对应的每个窗口中的像素值，通过像素值来确定每个窗口的二值化阈值。
当然，在采集指定区域对应的每个窗口中的像素值时，若该窗口中包含的条纹不一，则采集到的像素值为多个不同的像素值。那么，此时可以统计预设像素范围内的单位像素对应的个数，然后采取均值法计算该预设像素范围对应的像素均值。例如，当某一窗口采集到的像素值有黑白两种，两种对应的像素值均不同，可以先采集黑像素的单位像素对应的个数，进而通过均值法计算该窗口中黑像素的像素均值，然后采集白像素的单位像素对应的个数，进而通过均值法计算该窗口中白像素的像素均值，接着，再取黑像素的像素均值和白像素的像素均值所对应的均值，作为最终该窗口的二值化阈值。
另外，还可以通过最值法来确定某一窗口的二值化阈值。使用最值法时，若某一窗口采集到的像素值有黑白两种，两种对应的像素值均不同，可以先采集黑像素中的最大像素值，然后采集白像素中的最大像素值，进而通过最值法计算该窗口中黑像素的最大像素值和白像素的最大像素值所对应的最大像素值，作为最终该窗口的二值化阈值。
需要说明的是，这里的黑白像素并非指的是像素值为0和255的像素，而是像素值在某一范围内的黑像素或白像素，黑像素或白像素的像素值还可以依据光线明暗进行不同的设置。如光线较暗时，黑像素和白像素的像素值会整体偏低，比如黑像素的像素值在10左右，白像素的像素值在20左右，而光线较明时，黑像素可以是像素值在100左右的像素，白像素可以是像素值在250左右的像素。
S140：基于二值化阈值对指定区域对应的窗口进行二值化处理。
本步骤中，通过步骤S130确定与指定区域对应的窗口的二值化阈值后，可以通过该二值化阈值对指定区域对应的窗口进行二值化处理。
例如，针对指定区域对应的某一窗口，将该窗口中像素值大于二值化阈值的设置为255，即为白像素，小于二值化阈值的设置为0，即为黑像素，此时该窗口变为二值化处理后的窗口。
S150：基于二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。
本步骤中，当通过步骤S140对指定区域对应的窗口进行二值化处理后，可以基于二值化处理后的窗口内的像素信息，来对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。
示意性地，由图2、3中的一维条码可知，一维条码包括上半部分的密度较高且条纹宽度比例接近的区域，以及下半部分数字符号区域。当对一维条码进行二值化处理时，可将一维条码中密度较高且条纹宽度比例接近的区域作为指定区域，然后将一维条码划分为多个窗口，针对与一维条码中指定区域所对应的窗口，先进行二值化处理，然后基于该部分二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口，如与指定区域相邻的数字符号区域所对应的窗口进行二值化处理。
进一步地，在对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理时，可先选取与指定区域中二值化处理后的窗口相邻的未二值化处理的窗口，进行二值化处理，当该部分窗口转变为二值化处理后的窗口后，再继续选取与该部分窗口相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理，以此来遍历所有的窗口，直到所有的窗口均二值化为止。由此得到的条码图像，可以有效避免因光照不均造成的部分区域或明或暗而带来的二值化错误的问题，从而有效提高二值化效果，进而提升条码图像的解码成功率。
更进一步地，对于相邻的未二值化处理的窗口在进行二值化处理时，主要是基于该窗口的二值化阈值，而该窗口的二值化阈值可以通过与其相邻的二值化后的窗口内的像素信息来确定。例如，二值化后的窗口内若包含黑像素和白像素，则可以继续通过均值法或最值法来计算像素均值或最大像素值，并将像素均值或最大像素值作为相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值。
示意性地，如图6、7所示，图6为本发明实施例提供的QR码二值化前后对比图；图7为本发明实施例提供的DM码二值化前后对比图；由图6和图7可知，利用本申请的图像二值化方法得到的最终的条码图像，呈现出明显的黑白效果，能够有效提升条码图像的解码成功率。
上述实施例中，依据预设条纹特征来确定条码图像以及条码图像中的指定区域，然后将条码图像划分为多个窗口，在对各个窗口进行二值化处理时，首先确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值，然后利用该二值化阈值来对指定区域对应的窗口进行二值化操作，这样可以减少条码图像中的条码与背景存在较低对比度时，对二值化阈值选取造成的影响；接着，本申请基于二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理，这样可以有效避免因光照不均造成的部分区域或明或暗而带来的二值化错误的问题，从而有效提高二值化效果，进而提升条码图像的解码成功率。
上述实施例主要是对本申请的一种图像二值化方法进行展开描述，下面将对如何将条码图像划分为多个窗口的过程进行说明。
在一个实施例中，如图8、9所示，图8为本发明实施例提供的将QR码划分为多个窗口的结构示意图，图9为本发明实施例提供的将DM码划分为多个窗口的结构示意图；步骤S120中将条码图像划分为多个窗口的步骤，可以包括：
S121：依据所述条码图像的最大长度和最大宽度，确定窗口的覆盖区域。
S122：按照所述条码图像中的条纹宽度对所述覆盖区域进行划分，得到与所述条码图像对应的多个窗口。
本实施例中，在将条码图像划分为多个窗口的过程中，可以依据条码图像的最大长度和最大宽度来确定窗口的覆盖区域，然后按照条码图像中的条纹宽度对覆盖区域进行划分，得到与条码图像对应的多个窗口。
可以理解的是，在对条码图像进行多窗口划分时，由于条码图像的显示方式不一，有可能出现图8或图9中呈一定角度倾斜显示的效果。此时，若需要将条码图像的所有区域均覆盖的话，则需要获取该条码图像的最大长度和最大宽度，以此来确定窗口的覆盖区域。
当确定好窗口的覆盖区域后，可以根据条码图像中的条纹宽度对覆盖区域进行划分。例如，在对条码图像进行划分之前，本申请使用边缘检测算法或直线检测算法等来获取条码图像中的指定区域，该指定区域内有交替出现的明暗条纹，且明暗条纹之间具有设定宽度比。因此，在对覆盖区域进行划分时，可以依据条码图像中指定区域的条纹宽度来确定每个窗口的大小。
进一步地，对于窗口大小的确定，可以设置为大于指定区域的两个条纹宽度，并且，若指定区域内的条纹宽度不一致的话，可以选取最大的条纹宽度作为窗口大小设置的依据，也可以选取条纹宽度的均值来作为窗口大小设置的依据，在此不做限制。
划分后的图像如图8或9所示，图8中，QR码被划分为多个窗口，多个窗口完全将QR码覆盖，因此，对每个窗口进行二值化后，即可得到最终黑白分明的QR码。
上述实施例中对如何将条码图像划分为多个窗口的过程进行说明，下面将对如何确定与指定区域对应的窗口的二值化阈值的过程进行详细描述。
在一个实施例中，如图10、11所示，图10为本发明实施例提供的QR码中指定区域对应的窗口的结构示意图，图11为本发明实施例提供的DM码中指定区域对应的窗口的结构示意图；步骤S130中确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值的步骤，可以包括：
S131：统计与所述指定区域对应的窗口内的像素信息。
S132：基于所述像素信息确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值。
本实施例中，在对各个窗口进行二值化之前，可先对指定区域对应的窗口进行二值化，然后对其他相邻区域的窗口进行二值化，以此来减少条码图像中的条码与背景存在较低对比度时，对二值化阈值选取造成的影响，更可以避免因光照不均造成的部分区域或明或暗而带来的二值化错误的问题。
对指定区域对应的窗口进行二值化时，需要确定该指定区域对应的窗口的二值化阈值，通过二值化阈值来对相应的窗口进行二值化处理。确定二值化阈值时，可以统计指定区域对应的窗口内的像素信息，然后基于该像素信息确定相应的窗口所对应的二值化阈值。
示意性地，如图10所示，图10中，QR码的指定区域为三个角上的回字型图案，与该指定区域对应的窗口为图10中的带有阴影的窗口，该部分带有阴影的窗口中均有明暗交替的条纹，因此，可先统计该部分窗口内明暗条纹所对应的像素信息，然后采用均值法或最值法来确定对应的像素均值或最大像素值，并将该像素均值或最大像素值作为该部分窗口的二值化阈值。
针对图11中的DM码，其指定区域为虚线L部分，与该指定区域对应的窗口为图11中的带有阴影的窗口，该部分带有阴影的窗口中均有明暗交替的条纹。因此，也可以先统计该部分窗口内明暗条纹所对应的像素信息，然后采用均值法或最值法来确定对应的像素均值或最大像素值，并将该像素均值或最大像素值作为该部分窗口的二值化阈值。
需要说明的是，图10和图11中指定区域所对应的窗口并未完全涵盖指定区域的所有区域，针对未涵盖的部分，可通过后续对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。因此，本申请对指定区域所对应的窗口是否需要完全涵盖指定区域的所有区域不做限定，只需将绝大部分指定区域涵盖即可。
上述实施例对如何确定与指定区域对应的窗口的二值化阈值的过程进行详细描述，下面将对如何基于二值化处理后的窗口内的像素信息来对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的过程进行说明。
在一个实施例中，如图12所示，图12为本发明实施例提供的对QR码中相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的过程示意图；步骤S150中基于二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的步骤，可以包括：
S151：基于二值化处理后的窗口内的像素信息，确定相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值。
S152：基于所述二值化阈值对所述相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。
本实施例中，在对相邻的未二值化处理的窗口在进行二值化处理时，主要是基于该窗口的二值化阈值，而该窗口的二值化阈值可以通过与其相邻的二值化后的窗口内的像素信息来确定。
例如，二值化后的窗口内若包含黑像素和白像素，则可以继续通过均值法或最值法来计算像素均值或最大像素值，并将像素均值或最大像素值作为相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值。
进一步地，若某一未二值化的窗口与多个二值化后的窗口相邻的话，可以通过优先法（取相邻的二值化后的窗口中最先结束二值化的窗口对应的二值化阈值）、覆盖法（取相邻的二值化后的窗口中最后结束二值化的窗口对应的二值化阈值）或均值法（对所有的相邻的二值化后的窗口所对应的二值化阈值求均值）来设定未二值化处理的窗口的二值化阈值。
确定未二值化处理的窗口的二值化阈值后，即可通过该二值化阈值对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理，如图12所示，图12中，QR码的指定区域对应的窗口进行二值化处理后，基于二值化处理后的窗口内的像素信息，接着对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理，以此来对所有窗口进行二值化处理。
上述实施例对如何基于二值化处理后的窗口内的像素信息来对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的过程进行说明，下面将对如何确定相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值的过程进行详细描述。
在一个实施例中，步骤S151中基于二值化处理后的窗口内的像素信息，确定相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值的步骤，可以包括：
基于二值化处理后的窗口内的黑像素的像素值以及白像素的像素值，确定最终像素值，并将所述最终像素值作为相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值。
本实施例中，在统计二值化处理后的窗口内的像素信息时，若该窗口中包含的条纹不一，则统计到的像素信息包含黑像素的像素信息以及白像素的像素信息。
那么，此时可以采用均值法计算黑像素的像素均值与白像素的像素均值所对应的均值，作为最终像素值，并将最终像素值作为相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值。
进一步地，还可以采用最值法计算黑像素的最大像素值和白像素的最大像素值所对应的最大像素值，作为最终该窗口的二值化阈值。
上述实施例对如何确定相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值的过程进行详细描述，下面将对如何对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的过程进行详细说明。
在一个实施例中，步骤S152中基于所述二值化阈值对所述相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的步骤，可以包括：
S521：在二值化处理后的各窗口中选取一窗口作为中心窗口。
S522：以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，由近及远依次遍历各个窗口。
S523：在遍历过程中，对于遍历到的未二值化处理的窗口，利用与所述未二值化处理的窗口对应的二值化阈值，对所述未二值化处理的窗口进行二值化处理。
本实施例中，在对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理时，可采用多种遍历方式对各个窗口进行二值化处理。
例如，可以在二值化处理后的条码图像的各窗口中选取一个窗口作为中心窗口，然后以该中心窗口为起点，由近及远依次对相邻的窗口进行顺时针或逆时针遍历。遍历的方式可以是以该中心窗口为起点，由近及远呈放射状的方式对相邻的窗口进行遍历；也可以是以该中心窗口为起点，由近及远呈回字型的方式对相邻的窗口进行遍历，还可以是以该中心窗口为起点，由近及远呈螺旋型的方式对相邻的窗口进行遍历，具体遍历方式在此不做限制。
当以某一窗口为中心窗口，由近及远依次对相邻的窗口进行顺时针或逆时针遍历的过程中，对于遍历到的未二值化处理的窗口，可以利用该窗口的二值化阈值，对该窗口进行二值化处理。
可以理解的是，由于在对未二值化处理的窗口进行二值化处理前，该窗口的二值化阈值已经通过与其相邻的二值化处理后的窗口内的像素信息进行确定，以后遍历到该窗口时，即可按照该窗口的二值化阈值对该窗口进行二值化处理。
当与中心窗口相邻的未二值化处理的窗口均二值化处理后，与该部分二值化处理后的窗口相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值，也可以通过该部分窗口内的像素信息进行确定，因而，通过本申请的遍历方式，可以保证每次遍历访问的均为已确定二值化阈值，但未进行二值化处理的窗口，从而避免过多的判断是否为二值化处理后的窗口或未确定二值化阈值的窗口，有效提高了图像二值化方法的速度。
上述对如何对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的过程进行详细说明，下面将对如何由近及远依次遍历各个窗口进行展开说明。
在一个实施例中，步骤S522中以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，由近及远依次遍历各个窗口的步骤，可以包括：
S5221：以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，依次遍历与所述中心窗口相邻的各个窗口。
S5222：当遍历完与所述中心窗口相邻的各个窗口后，以已经遍历过的各窗口组成的整体窗口为新的中心窗口，返回执行以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，依次遍历与所述中心窗口相邻的各个窗口的步骤，直至所有窗口均遍历完成为止。
本实施例中，在对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理时，可采用多种遍历方式对各个窗口进行二值化处理。例如，在确定中心窗口后，可以将该中心窗口作为起点，然后按照顺时针或逆时针的方向，依次遍历与该中心窗口相邻的各个窗口。当该部分窗口遍历完成后，可以将当前已经遍历过的各个窗口组成的整体窗口作为新的中心窗口，再次以新的中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针的方向，依次遍历与新的中心窗口相邻的各个窗口，直到所有窗口均遍历完成为止。
需要说明的是，当以新的中心窗口为起点进行遍历时，由于新的中心窗口是由已经遍历过的各个窗口所组成的，因而可以选择与上一次遍历时的第一个窗口相邻的窗口，作为当前遍历的第一个窗口，也可以选择上一次遍历时的最后一个窗口相邻的窗口，作为当前遍历的第一个窗口。
示意性地，如图13、14所示，图13为本发明实施例提供的一种回字型遍历方式的结构示意图，图14为本发明实施例提供的一种螺旋型遍历方式的结构示意图。图13、14中的M窗口为未二值化处理的窗口，W窗口为确定二值化阈值的窗口，B窗口为二值化后的窗口。
以图13为例，在对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理时，可以先基于二值化处理后的窗口内的像素信息，确定相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值，然后在二值化处理后的各窗口中选取一窗口作为中心窗口，即图13中的B窗口，接着以B窗口为起点，按照逆时针方向，依次遍历与B窗口相邻的四周的各个窗口，在遍历过程中，可以选择与B窗口相邻的右侧W窗口作为第一个遍历的窗口，然后按照逆时针方向遍历完与B窗口相邻的所有W窗口后，此时所有的W窗口均变成B窗口，接着将已经遍历过的各窗口组成的整体窗口为新的中心窗口，以上一次遍历的第一个W窗口相邻的窗口为当前遍历的第一个窗口，继续按照逆时针方向进行回字型的遍历操作，直到所有窗口均遍历完成为止。
需要说明的是，在对当前遍历到的W窗口进行二值化处理后得到B窗口后，可以基于该B窗口的黑白像素重新确定与其相邻的W窗口的二值化阈值，以此来更新即将遍历的W窗口中原有的二值化阈值，并利用重新确定的二值化阈值来对W窗口进行二值化处理。
进一步地，以图14为例，在对图14中的各个窗口进行遍历时，以图14中的B窗口为起点，按照逆时针方向，依次遍历与B窗口相邻的四周的各个窗口，在遍历过程中，可以选择与B窗口相邻的右侧W窗口作为第一个遍历的窗口，然后按照逆时针方向遍历完与B窗口相邻的所有W窗口后，此时所有的W窗口均变成B窗口，接着将已经遍历过的各窗口组成的整体窗口为新的中心窗口，以上一次遍历的最后一个W窗口相邻的窗口为当前遍历的第一个窗口，继续按照逆时针方向进行螺旋式的遍历操作，直到所有窗口均遍历完成为止。
下面对本申请实施例提供的图像二值化装置进行描述，下文描述的图像二值化装置与上文描述的图像二值化方法可相互对应参照。
在一个实施例中，如图15所示，图15为本发明实施例提供的一种图像二值化装置的结构示意图；本发明还提供了一种图像二值化装置，包括图像获取模块210、图像划分模块220、阈值确定模块230、第一处理模块240、第二处理模块250，具体包括如下：
图像获取模块210，用于获取满足预设条纹特征的条码图像，并确定所述条码图像中满足所述预设条纹特征的指定区域。
图像划分模块220，用于将所述条码图像划分为多个窗口。
阈值确定模块230，用于确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值。
第一处理模块240，用于基于所述二值化阈值，对所述指定区域对应的窗口进行二值化处理。
第二处理模块250，用于基于二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。
上述实施例中，依据预设条纹特征来确定条码图像以及条码图像中的指定区域，然后将条码图像划分为多个窗口，在对各个窗口进行二值化处理时，首先确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值，然后利用该二值化阈值来对指定区域对应的窗口进行二值化操作，这样可以减少条码图像中的条码与背景存在较低对比度时，对二值化阈值选取造成的影响；接着，本申请基于二值化处理后的窗口内的像素信息，对相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理，这样可以有效避免因光照不均造成的部分区域或明或暗而带来的二值化错误的问题，从而有效提高二值化效果，进而提升条码图像的解码成功率。
在一个实施例中，所述图像划分模块220可以包括：
覆盖区域确定模块，用于依据所述条码图像的最大长度和最大宽度，确定窗口的覆盖区域。
窗口划分模块，用于按照所述条码图像中的条纹宽度对所述覆盖区域进行划分，得到与所述条码图像对应的多个窗口。
在一个实施例中，所述阈值确定模块230可以包括：
像素统计模块，用于统计与所述指定区域对应的窗口内的像素信息。
二值化阈值确定模块，用于基于所述像素信息确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值。
在一个实施例中，所述第二处理模块250可以包括：
相邻窗口阈值确定模块，用于基于二值化处理后的窗口内的像素信息，确定相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值。
相邻窗口二值化模块，用于基于所述二值化阈值对所述相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。
在一个实施例中，所述相邻窗口阈值确定模块可以包括：
像素计算模块，用于基于二值化处理后的窗口内的黑像素的像素值以及白像素的像素值，确定最终像素值，并将所述最终像素值作为相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值。
在一个实施例中，所述相邻窗口二值化模块可以包括：
窗口选取模块，用于在二值化处理后的各窗口中选取一窗口作为中心窗口。
遍历模块，用于以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，由内至外的依次遍历各个窗口。
窗口二值化模块，用于在遍历过程中，对于遍历到的未二值化处理的窗口，利用与所述未二值化处理的窗口对应的二值化阈值，对所述未二值化处理的窗口进行二值化处理。
在一个实施例中，所述遍历模块可以包括：
第一遍历模块，用于以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，依次遍历与所述中心窗口相邻的各个窗口。
第二遍历模块，用于当遍历完与所述中心窗口相邻的各个窗口后，以已经遍历过的各窗口组成的整体窗口为新的中心窗口，返回执行以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，依次遍历与所述中心窗口相邻的各个窗口的步骤，直至所有窗口均遍历完成为止。
在一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述图像二值化方法的步骤。
在一个实施例中，本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述图像二值化方法的步骤。
示意性地，如图16所示，图16为本发明实施例提供的一种计算机设备的内部结构示意图，该计算机设备300可以被提供为一服务器。参照图16，计算机设备300包括处理组件302，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器301所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件302的执行的指令，例如应用程序。存储器301中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件302被配置为执行指令，以执行上述任意实施例的图像二值化方法。
计算机设备300还可以包括一个电源组件303被配置为执行计算机设备300的电源管理，一个有线或无线网络接口304被配置为将计算机设备300连接到网络，和一个输入输出（I/O）接口305。计算机设备300可以操作基于存储在存储器301的操作系统，例如WindowsServer TM、Mac OS XTM、Unix TM、Linux TM、Free BSDTM或类似。
本领域技术人员可以理解，图16中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种图像二值化方法，其特征在于，所述方法包括：
获取满足预设条纹特征的条码图像，并确定所述条码图像中满足所述预设条纹特征的指定区域；
将所述条码图像划分为多个窗口；
确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值；
基于所述二值化阈值，对所述指定区域对应的窗口进行二值化处理；
基于二值化处理后的窗口内的黑像素的像素值以及白像素的像素值，确定最终像素值，并将所述最终像素值作为相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值，基于所述二值化阈值对所述相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。
2.根据权利要求1所述的图像二值化方法，其特征在于，所述将所述条码图像划分为多个窗口的步骤，包括：
依据所述条码图像的最大长度和最大宽度，确定窗口的覆盖区域；
按照所述条码图像中的条纹宽度对所述覆盖区域进行划分，得到与所述条码图像对应的多个窗口。
3.根据权利要求1所述的图像二值化方法，其特征在于，所述确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值的步骤，包括：
统计与所述指定区域对应的窗口内的像素信息；
基于所述像素信息确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值。
4.根据权利要求1所述的图像二值化方法，其特征在于，所述基于所述二值化阈值对所述相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理的步骤，包括：
在二值化处理后的各窗口中选取一窗口作为中心窗口；
以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，由近及远依次遍历各个窗口；
在遍历过程中，对于遍历到的未二值化处理的窗口，利用与所述未二值化处理的窗口对应的二值化阈值，对所述未二值化处理的窗口进行二值化处理。
5.根据权利要求4所述的图像二值化方法，其特征在于，所述以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，由近及远依次遍历各个窗口的步骤，包括：
以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，依次遍历与所述中心窗口相邻的各个窗口；
当遍历完与所述中心窗口相邻的各个窗口后，以已经遍历过的各窗口组成的整体窗口为新的中心窗口，返回执行以所述中心窗口为起点，按照顺时针或逆时针方向，依次遍历与所述中心窗口相邻的各个窗口的步骤，直至所有窗口均遍历完成为止。
6.一种图像二值化装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取满足预设条纹特征的条码图像，并确定所述条码图像中满足所述预设条纹特征的指定区域；
图像划分模块，用于将所述条码图像划分为多个窗口；
阈值确定模块，用于确定与所述指定区域对应的窗口的二值化阈值；
第一处理模块，用于基于所述二值化阈值，对所述指定区域对应的窗口进行二值化处理；
第二处理模块，用于基于二值化处理后的窗口内的黑像素的像素值以及白像素的像素值，确定最终像素值，并将所述最终像素值作为相邻的未二值化处理的窗口的二值化阈值，基于所述二值化阈值对所述相邻的未二值化处理的窗口进行二值化处理。
7.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至5中任一项所述图像二值化方法的步骤。
8.一种计算机设备，其特征在于：所述计算机设备中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至5中任一项所述图像二值化方法的步骤。
CN202110764938.0A 2021-07-07 2021-07-07 图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备 Active CN113255393B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110764938.0A CN113255393B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110764938.0A CN113255393B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113255393A CN113255393A (zh) 2021-08-13
CN113255393B true CN113255393B (zh) 2021-10-15

Family

ID=77190850

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110764938.0A Active CN113255393B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113255393B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103235948A (zh) * 2013-04-22 2013-08-07 中山大学 一种二维条码的自适应阈值二值化方法
CN104517110A (zh) * 2013-09-29 2015-04-15 北大方正集团有限公司 一种二维码图像的二值化方法及系统
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
EP2755000A3 (en) * 2012-12-14 2017-11-08 Canon Kabushiki Kaisha Absolute encoder
CN109448013A (zh) * 2018-08-31 2019-03-08 广东技术师范学院 一种局部光照不均qr码图像二值化处理方法
CN109543692A (zh) * 2018-11-27 2019-03-29 合肥工业大学 一种专用于含qr码图像的二值化方法
CN110502950A (zh) * 2019-08-09 2019-11-26 广东技术师范大学 一种光照不均的qr码快速自适应二值化方法
CN111523341A (zh) * 2020-04-03 2020-08-11 青岛进化者小胖机器人科技有限公司 二维码图像的二值化方法及设备

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130188736A1 (en) * 2012-01-19 2013-07-25 Sharp Laboratories Of America, Inc. High throughput significance map processing for cabac in hevc
CN106203436A (zh) * 2016-07-22 2016-12-07 北京小米移动软件有限公司 图像二值化方法和装置
CN112950540B (zh) * 2021-02-01 2022-04-15 联宝(合肥)电子科技有限公司 一种条码识别方法及设备

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2755000A3 (en) * 2012-12-14 2017-11-08 Canon Kabushiki Kaisha Absolute encoder
CN103235948A (zh) * 2013-04-22 2013-08-07 中山大学 一种二维条码的自适应阈值二值化方法
CN104517110A (zh) * 2013-09-29 2015-04-15 北大方正集团有限公司 一种二维码图像的二值化方法及系统
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
CN109448013A (zh) * 2018-08-31 2019-03-08 广东技术师范学院 一种局部光照不均qr码图像二值化处理方法
CN109543692A (zh) * 2018-11-27 2019-03-29 合肥工业大学 一种专用于含qr码图像的二值化方法
CN110502950A (zh) * 2019-08-09 2019-11-26 广东技术师范大学 一种光照不均的qr码快速自适应二值化方法
CN111523341A (zh) * 2020-04-03 2020-08-11 青岛进化者小胖机器人科技有限公司 二维码图像的二值化方法及设备

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"The Improvement of Bernsen Binarization Algorithm for QR Code Image";Lingxiao Yang; Qingxiu Feng;《2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS)》;20190415;全文 *
"基于数字图像处理的条码图像二值化处理研究";庞惠文;张增红;《轻工科技》;20210608;第37卷(第6期);全文 *
"改进二值化算法在QR码识别中的应用";杨凌霄;冯庆修;《软件导刊》;20191126;第19卷(第3期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113255393A (zh) 2021-08-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114418957B (zh) 基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法
US9135489B2 (en) System for decoding two dimensional code and method thereof
CN110309687B (zh) 一种二维码图像的校正方法及校正装置
WO2017121018A1 (zh) 二维码图像处理的方法和装置、终端、存储介质
CN109658424B (zh) 一种改进的鲁棒二维otsu阈值图像分割方法
CN104517110A (zh) 一种二维码图像的二值化方法及系统
WO1996007155A1 (en) Method and apparatus for decoding bar code symbols using independent bar and space analysis
JPH08214162A (ja) 局所的画像特性に基づいた画像のしきい値処理のためのマルチマトリクス技術
CN110533665B (zh) 一种抑制扇贝效应和子带拼接效应的sar图像处理方法
JP2018136927A (ja) マルチバイナリゼーション画像処理
JP6890427B2 (ja) 車番認識装置
JP2018524663A (ja) 指紋隆線点認識方法および装置
CN106919883B (zh) 一种qr码的定位方法及装置
CN111986222A (zh) 基于自适应混合阈值的智能电表芯片图像二值化处理方法
CN111311621A (zh) 放射源成像的图像处理方法、装置和电子设备
CN111242925A (zh) 针对ct影像数据的目标检测方法、装置及电子设备
CN113034447A (zh) 一种边缘缺陷检测方法和装置
CN109508571B (zh) 一种条空定位方法、装置、电子设备及存储介质
JP2008310817A (ja) テキストマップの中からライン構造を検出する方法および画像処理装置
CN113255393B (zh) 图像二值化方法、装置、存储介质及计算机设备
CN116842976A (zh) 一种基于图像粗定位后的DataMatrix二维码识别方法及系统
CN111753573B (zh) 二维码图像识别方法、装置、电子设备以及可读存储介质
CN112329674B (zh) 基于多纹理特征融合的结冰湖泊检测方法和装置
CN114140620A (zh) 一种物体直线轮廓检测方法
JP5860791B2 (ja) 印影イメージの二値化処理装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: No.15 Xinghuo Road, Jiangbei new district, Nanjing, Jiangsu Province, 210031

Patentee after: Dongji Technology Co.,Ltd.

Address before: No. 15, Xinghuo Road, Jiangbei new district, Nanjing, Jiangsu 210000

Patentee before: JIANGSU SEUIC TECHNOLOGY Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address