本發(fā)明涉及圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
：，尤其涉及一種復(fù)雜背景下的二維條碼圖像定位方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：：二維碼的類型有多種，其中pdf417是由美國symbol公司發(fā)明的一種連續(xù)型的層排式二維條碼,是便攜式數(shù)據(jù)文件(portabledatafile,簡稱pdf)的簡稱。作為一種新的信息存儲和傳輸技術(shù),pdf417具有成本低、信息可隨載體移動、不依賴于數(shù)據(jù)庫和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、保密防偽性能強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于國防、公共安全、交通運(yùn)輸、醫(yī)療保健、工、商及政府管理等領(lǐng)域。我國于1997年制定了pdf417條碼的國家標(biāo)準(zhǔn)。在實(shí)際應(yīng)用中,條碼圖像通常包含在復(fù)雜的背景中,同時由于受條碼印刷和圖像采集設(shè)備的限制,以及在流通過程中污染損壞等因素容易導(dǎo)致圖像的缺陷,給條碼的識別帶來很大挑戰(zhàn)。對于這種背景復(fù)雜、對比度低、污染破損程度較嚴(yán)重的低質(zhì)量條碼圖像識別,關(guān)鍵在于條碼的定位及修復(fù)。條碼定位,即從復(fù)雜的背景中分離出條碼區(qū)域,其輸出直接用于后續(xù)的分割解碼,對最終的識別效果具有至關(guān)重要的影響。目前,二維條碼的檢測定位主要有三類方法:一是掃描,從左到右掃描原圖像,通過找起始和結(jié)束模塊實(shí)現(xiàn)條碼定位；二是基于邊緣檢測的方法,先對條碼信號進(jìn)行一階差分,然后找出條碼圖像的邊界位置；三是基于小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。前兩種方法都要求采集到的條碼較完整,圖像信噪比高,且對背景噪聲敏感；第三種方法較復(fù)雜,且處理結(jié)果不確定性高。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種復(fù)雜背景下的二維條碼圖像定位方法及系統(tǒng)，通過對復(fù)雜背景下的二維條碼圖像進(jìn)行一系列處理，實(shí)現(xiàn)對二維條碼在復(fù)雜背景下的精準(zhǔn)定位。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種復(fù)雜背景下的二維條碼圖像定位方法，所述方法包括：對二維條碼圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取預(yù)處理后的二維條碼圖像；對所述預(yù)處理后的二維條碼圖像進(jìn)行輪廓提取處理，獲取二維條碼圖像的條碼輪廓，并作為候選條碼區(qū)；判斷每個候選條碼區(qū)是否為矩形，去除非矩形的候選條碼區(qū)；對保留下來的候選區(qū)進(jìn)行矩形中心重疊去除處理，獲取對邊平行的候選條碼區(qū)；根據(jù)所述對邊平行的候選條碼區(qū)獲取二維條碼圖像的定位。優(yōu)選地，所述對二維條碼圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括：對二維條碼圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償處理；對完成光線補(bǔ)償處理的二維條碼圖像進(jìn)行降噪處理；對完成降噪處理的二維條碼圖像采用自適應(yīng)的閾值分割并進(jìn)行二值化處理，獲取二值化處理結(jié)果。優(yōu)選地，所述對所述預(yù)處理后的二維條碼圖像進(jìn)行輪廓提取處理，包括：采用3*3矩形元素對所述預(yù)處理后的二維條碼圖像進(jìn)行腐蝕處理，去除所述預(yù)處理后的二維條碼圖像的背景；采用canny算子進(jìn)行邊緣檢測，從去除背景的二維條碼圖像的黑色背景中提取出白色輪廓；采用3*3矩形元素對邊緣檢測后的二維條碼圖像進(jìn)行膨脹處理；對膨脹處理后的二維條碼圖像進(jìn)行輪廓提取。優(yōu)選地，所述根據(jù)所述對邊平行的候選條碼區(qū)獲取二維條碼圖像的定位，包括：從候選條碼區(qū)的矩形中心進(jìn)行灰度跳變模式檢測，匹配所述中心點(diǎn)是否為起始模塊點(diǎn)或終止模塊點(diǎn)，保留為起始模塊點(diǎn)或終止模塊點(diǎn)的候選條碼區(qū)；對保留的候選條碼區(qū)進(jìn)行邊緣細(xì)化處理，確定所述條碼區(qū)的4個頂點(diǎn)；根據(jù)所述條碼區(qū)的4個頂點(diǎn)對二維條碼圖像進(jìn)行定位，獲取定位結(jié)果。具體的，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種復(fù)雜背景下的二維條碼圖像定位系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：圖像預(yù)處理模塊：用于對二維條碼圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取預(yù)處理后的二維條碼圖像；輪廓處理模塊：用于對所述預(yù)處理后的二維條碼圖像進(jìn)行輪廓提取處理，獲取二維條碼圖像的條碼輪廓，并作為候選條碼區(qū)；判斷模塊：用于判斷每個候選條碼區(qū)是否為矩形，去除非矩形的候選條碼區(qū)；重疊去除模塊：用于對保留下來的候選區(qū)進(jìn)行矩形中心重疊去除處理，獲取對邊平行的候選條碼區(qū)；定位模塊：用于根據(jù)所述對邊平行的候選條碼區(qū)獲取二維條碼圖像的定位。優(yōu)選地，所述圖像預(yù)處理模塊包括：光線補(bǔ)償單元：用于對二維條碼圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償處理；降噪單元：用于對完成光線補(bǔ)償處理的二維條碼圖像進(jìn)行降噪處理；分割和二值化單元：用于對完成降噪處理的二維條碼圖像采用自適應(yīng)的閾值分割并進(jìn)行二值化處理，獲取二值化處理結(jié)果。優(yōu)選地，所述輪廓處理模塊包括：腐蝕處理單元：用于采用3*3矩形元素對所述預(yù)處理后的二維條碼圖像進(jìn)行腐蝕處理，去除所述預(yù)處理后的二維條碼圖像的背景；邊緣檢測單元：用于采用canny算子進(jìn)行邊緣檢測，從去除背景的二維條碼圖像的黑色背景中提取出白色輪廓；膨脹處理單元：用于采用3*3矩形元素對邊緣檢測后的二維條碼圖像進(jìn)行膨脹處理；輪廓處理單元：用于對膨脹處理后的二維條碼圖像進(jìn)行輪廓提取。優(yōu)選地，所述定位模塊包括：匹配單元：用于從候選條碼區(qū)的矩形中心進(jìn)行灰度跳變模式檢測，匹配所述中心點(diǎn)是否為起始模塊點(diǎn)或終止模塊點(diǎn)，保留為起始模塊點(diǎn)或終止模塊點(diǎn)的候選條碼區(qū)；邊緣細(xì)化處理單元：用于對保留的候選條碼區(qū)進(jìn)行邊緣細(xì)化處理，確定所述條碼區(qū)的4個頂點(diǎn)；定位單元：用于根據(jù)所述條碼區(qū)的4個頂點(diǎn)對二維條碼圖像進(jìn)行定位，獲取定位結(jié)果。在本發(fā)明實(shí)施例中，通過對二維條碼圖像輪廓提取、判斷、定位等處理，實(shí)現(xiàn)對二維條碼在復(fù)雜背景下的精準(zhǔn)定位；通過對定位出的條碼進(jìn)行傾斜矯正,進(jìn)而為后續(xù)的解碼工作提供更準(zhǔn)確的信息。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見的，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。圖1是本發(fā)明實(shí)施例中的復(fù)雜背景下的二維條碼圖像定位方法的方法流程示意圖；圖2是本發(fā)明實(shí)施例中的復(fù)雜背景下的二維條碼圖像定位系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成示意圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。圖1是本發(fā)明實(shí)施例中的復(fù)雜背景下的二維條碼圖像定位方法的方法流程示意圖，如圖1所示，所述方法包括：s11：對二維條碼圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取預(yù)處理后的二維條碼圖像；s12：對所述預(yù)處理后的二維條碼圖像進(jìn)行輪廓提取處理，獲取二維條碼圖像的條碼輪廓，并作為候選條碼區(qū)；s13：判斷每個候選條碼區(qū)是否為矩形，去除非矩形的候選條碼區(qū)；s14：對保留下來的候選區(qū)進(jìn)行矩形中心重疊去除處理，獲取對邊平行的候選條碼區(qū)；s15：根據(jù)所述對邊平行的候選條碼區(qū)獲取二維條碼圖像的定位。對s11作進(jìn)一步說明：對獲取到的二維條碼圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取預(yù)處理后的二維條碼圖像。獲取二維條碼圖像的方式可以為爬蟲算法爬取到的網(wǎng)絡(luò)圖片、攝像設(shè)備獲取的二維條碼圖像等方式。其中，預(yù)處理過程包括對二維條碼圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償處理；對完成光線補(bǔ)償處理的二維條碼圖像進(jìn)行降噪處理；對完成降噪處理的二維條碼圖像采用自適應(yīng)的閾值分割并進(jìn)行二值化處理，獲取二值化處理結(jié)果。進(jìn)一步的，首先對二維條碼圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償，可以采用逆向光線補(bǔ)償方法進(jìn)行光線補(bǔ)償，然后采用金字塔采樣的方法(在濾波的時候，采用自下向上采樣的方式)對光線補(bǔ)償后的二維條圖像進(jìn)行降噪處理，最后采用自適應(yīng)的閾值分割方法對降噪后的二維條碼圖像進(jìn)行分割，并二值化處理，完成對二維條碼圖像的預(yù)處理。對s12作進(jìn)一步說明：對所述預(yù)處理后的二維條碼圖像進(jìn)行輪廓提取處理，獲取二維條碼圖像的條碼輪廓，并作為候選條碼區(qū)。采用3*3矩形元素對所述預(yù)處理后的二維條碼圖像進(jìn)行腐蝕處理，去除所述預(yù)處理后的二維條碼圖像的背景；采用canny算子進(jìn)行邊緣檢測，從去除背景的二維條碼圖像的黑色背景中提取出白色輪廓；采用3*3矩形元素對邊緣檢測后的二維條碼圖像進(jìn)行膨脹處理；對膨脹處理后的二維條碼圖像進(jìn)行輪廓提取。進(jìn)一步的，之所以選擇canny算子進(jìn)行邊緣檢測，是因?yàn)閏anny算子作為一種優(yōu)化的邊緣檢測算法，在檢測圖像的邊緣是有著邊緣上連續(xù)等諸多有點(diǎn)。對s13作進(jìn)一步說明：判斷每個候選條碼區(qū)是否為矩形，去除非矩形的候選條碼區(qū)。對于每一個候選條碼區(qū)，都可能存在不同的形狀，這些形狀都可能對后續(xù)的定位和數(shù)據(jù)讀取產(chǎn)生巨大的影響，影響解讀二維條碼的信息精度，在此，首選對每一個候選條碼區(qū)進(jìn)行一個初步的判斷，判斷這些候選條碼區(qū)是否是矩形，去除非矩形的候選條碼區(qū)，在判斷的時候，允許存在一定的偏差，因?yàn)閳D像中的候選條碼區(qū)可能存在一定的傾斜角度，不能完全呈現(xiàn)為矩形，允許偏差角度值在5度范圍內(nèi)。對s14作進(jìn)一步說明：對保留下來的候選區(qū)進(jìn)行矩形中心重疊去除處理，獲取對邊平行的候選條碼區(qū)。在保留下來的候選條碼區(qū)中的條碼可能存在重疊的現(xiàn)象，這樣可能會影響后續(xù)的定位或讀取準(zhǔn)確性；為此，需要去除重疊的部分，保留對邊平行度較高的作為最終的候選條碼區(qū)。對s15作進(jìn)一步說明：根據(jù)所述對邊平行的候選條碼區(qū)獲取二維條碼圖像的定位。從候選條碼區(qū)的矩形中心進(jìn)行灰度跳變模式檢測，匹配所述中心點(diǎn)是否為起始模塊點(diǎn)或終止模塊點(diǎn)，保留為起始模塊點(diǎn)或終止模塊點(diǎn)的候選條碼區(qū)；對保留的候選條碼區(qū)進(jìn)行邊緣細(xì)化處理，確定所述條碼區(qū)的4個頂點(diǎn)；根據(jù)所述條碼區(qū)的4個頂點(diǎn)對二維條碼圖像進(jìn)行定位，獲取定位結(jié)果。在矩形檢測、初步篩選完成的基礎(chǔ)上，進(jìn)行條碼區(qū)域確定及精確化處理，根據(jù)pdf417條碼特性可知，pdf417是由一定的條空構(gòu)成,相對于圖像中的其它區(qū)域，條碼區(qū)域的顯著特點(diǎn)是沿著行方向圖像點(diǎn)灰度呈規(guī)則性的跳變和波形分布，由此,區(qū)域精確化處理的算法如下:(1)從矩形中心點(diǎn)出發(fā)，沿已知傾斜率進(jìn)行灰度跳變模式檢測，并匹配該點(diǎn)是否是起始模塊點(diǎn)或終止模塊點(diǎn)；對某矩形來說，如果起始模塊點(diǎn)和終止模塊點(diǎn)都已檢測到，認(rèn)為是潛在的pdf417條碼區(qū)域；否則，拋棄該區(qū)域；(2)分別從起始模塊點(diǎn)和終止模塊點(diǎn)出發(fā)，沿矩形垂直方向查找條碼邊緣，進(jìn)行邊緣細(xì)化處理，確定條碼區(qū)域的4個頂點(diǎn)；(3)更新條碼區(qū)域的斜率，方便后續(xù)識別，并最終完成對二維條碼的精確定位。圖2是本發(fā)明實(shí)施例中的復(fù)雜背景下的二維條碼圖像定位系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成示意圖，如圖2所示，具體的，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種復(fù)雜背景下的二維條碼圖像定位系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：圖像預(yù)處理模塊：用于對二維條碼圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取預(yù)處理后的二維條碼圖像；輪廓處理模塊：用于對所述預(yù)處理后的二維條碼圖像進(jìn)行輪廓提取處理，獲取二維條碼圖像的條碼輪廓，并作為候選條碼區(qū)；判斷模塊：用于判斷每個候選條碼區(qū)是否為矩形，去除非矩形的候選條碼區(qū)；重疊去除模塊：用于對保留下來的候選區(qū)進(jìn)行矩形中心重疊去除處理，獲取對邊平行的候選條碼區(qū)；定位模塊：用于根據(jù)所述對邊平行的候選條碼區(qū)獲取二維條碼圖像的定位。優(yōu)選地，所述圖像預(yù)處理模塊包括：光線補(bǔ)償單元：用于對二維條碼圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償處理；降噪單元：用于對完成光線補(bǔ)償處理的二維條碼圖像進(jìn)行降噪處理；分割和二值化單元：用于對完成降噪處理的二維條碼圖像采用自適應(yīng)的閾值分割并進(jìn)行二值化處理，獲取二值化處理結(jié)果。優(yōu)選地，所述輪廓處理模塊包括：腐蝕處理單元：用于采用3*3矩形元素對所述預(yù)處理后的二維條碼圖像進(jìn)行腐蝕處理，去除所述預(yù)處理后的二維條碼圖像的背景；邊緣檢測單元：用于采用canny算子進(jìn)行邊緣檢測，從去除背景的二維條碼圖像的黑色背景中提取出白色輪廓；膨脹處理單元：用于采用3*3矩形元素對邊緣檢測后的二維條碼圖像進(jìn)行膨脹處理；輪廓處理單元：用于對膨脹處理后的二維條碼圖像進(jìn)行輪廓提取。優(yōu)選地，所述定位模塊包括：匹配單元：用于從候選條碼區(qū)的矩形中心進(jìn)行灰度跳變模式檢測，匹配所述中心點(diǎn)是否為起始模塊點(diǎn)或終止模塊點(diǎn)，保留為起始模塊點(diǎn)或終止模塊點(diǎn)的候選條碼區(qū)；邊緣細(xì)化處理單元：用于對保留的候選條碼區(qū)進(jìn)行邊緣細(xì)化處理，確定所述條碼區(qū)的4個頂點(diǎn)；定位單元：用于根據(jù)所述條碼區(qū)的4個頂點(diǎn)對二維條碼圖像進(jìn)行定位，獲取定位結(jié)果。具體地，本發(fā)明實(shí)施例的系統(tǒng)相關(guān)功能模塊的工作原理可參見方法實(shí)施例的相關(guān)描述，這里不再贅述。在本發(fā)明實(shí)施例中，通過對二維條碼圖像輪廓提取、判斷、定位等處理，實(shí)現(xiàn)對二維條碼在復(fù)雜背景下的精準(zhǔn)定位；通過對定位出的條碼進(jìn)行傾斜矯正,進(jìn)而為后續(xù)的解碼工作提供更準(zhǔn)確的信息。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述實(shí)施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，該程序可以存儲于一計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中，存儲介質(zhì)可以包括：只讀存儲器(rom，readonlymemory)、隨機(jī)存取存儲器(ram，randomaccessmemory)、磁盤或光盤等。另外，以上對本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種復(fù)雜背景下的二維條碼圖像定位方法及系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)采用了具體個例對本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。當(dāng)前第1頁12當(dāng)前第1頁12