圖像二維碼融合方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明實施例涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像二維碼融合方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]二維碼是一種用特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面上分布的黑白相間的圖形，可實現(xiàn)的應(yīng)用十分廣泛，如:產(chǎn)品防偽/溯源、廣告推送、網(wǎng)站鏈接、數(shù)據(jù)下載、商品交易、定位/導(dǎo)航、電子憑證、車輛管理、信息傳遞、名片交流等。
[0003]二維碼圖像通常設(shè)置在目標圖像的局部區(qū)域，或者目標圖像鑲嵌在二維碼圖像中，導(dǎo)致目標圖像與二維碼圖像結(jié)合后圖像的視覺效果差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明實施例提供一種圖像二維碼融合方法及裝置，以提高目標圖像與二維碼融合后所得融合圖像的視覺效果。
[0005]本發(fā)明實施例的一個方面是提供一種圖像二維碼融合方法，包括:
[0006]確定目標圖像中用于融合二維碼的覆蓋區(qū)域；
[0007]依據(jù)所述覆蓋區(qū)域中像素點的灰度值計算獲得第一圖像灰度特征值和第二圖像灰度特征值；
[0008]依據(jù)所述第一圖像灰度特征值和所述第二圖像灰度特征值計算獲得深閾值和淺閾值；
[0009]依據(jù)所述深閾值和所述淺閾值融合所述目標圖像和所述二維碼。
[0010]本發(fā)明實施例的另一個方面是提供一種圖像二維碼融合裝置，包括:
[0011]覆蓋區(qū)域確定模塊，用于確定目標圖像中用于融合二維碼的覆蓋區(qū)域；
[0012]計算模塊，用于依據(jù)所述覆蓋區(qū)域中像素點的灰度值計算獲得第一圖像灰度特征值和第二圖像灰度特征值；依據(jù)所述第一圖像灰度特征值和所述第二圖像灰度特征值計算獲得深閾值和淺閾值；
[0013]融合模塊，用于依據(jù)所述深閾值和所述淺閾值融合所述目標圖像和所述二維碼。
[0014]本發(fā)明實施例提供的圖像二維碼融合方法及裝置，通過確定目標圖像中用于融合二維碼的覆蓋區(qū)域，依據(jù)覆蓋區(qū)域中像素點的灰度值計算獲得第一圖像灰度特征值和第二圖像灰度特征值，并依據(jù)第一圖像灰度特征值和第二圖像灰度特征值計算獲得深閾值和淺閾值，根據(jù)二維碼模塊的深淺以及深閾值和淺閾值，將二維碼模塊的深淺信息融合到目標圖像中，同時還保留了目標圖像中大部分像素點的顏色值，提高了目標圖像與二維碼融合后所得融合圖像的視覺效果。
【附圖說明】
[0015]圖1為本發(fā)明實施例提供的圖像二維碼融合方法流程圖；
[0016]圖2為本發(fā)明實施例提供的目標圖像上二維碼覆蓋區(qū)域的示意圖；
[0017]圖3為本發(fā)明實施例提供的二維碼圖像的示意圖；
[0018]圖4為本發(fā)明實施例提供的圖像二維碼融合裝置的結(jié)構(gòu)圖；
[0019]圖5為本發(fā)明另一實施例提供的圖像二維碼融合裝置的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0020]圖1為本發(fā)明實施例提供的圖像二維碼融合方法流程圖；圖2為本發(fā)明實施例提供的目標圖像上二維碼覆蓋區(qū)域的示意圖；圖3為本發(fā)明實施例提供的二維碼圖像的示意圖。本發(fā)明實施例針對目標圖像上融合二維碼提出了圖像二維碼融合方法，該方法具體的步驟如下:
[0021]步驟S101、確定目標圖像中用于融合二維碼的覆蓋區(qū)域；
[0022]如圖2所示，在目標圖像21上確定用于融合二維碼的覆蓋區(qū)域20，覆蓋區(qū)域20在目標圖像21上的坐標位置具體通過4維數(shù)組fBBox [4]確定:
[0023]fBBox[0]: 二維碼覆蓋區(qū)域底邊與目標圖像底邊之間的距離EF占目標圖像高度h的比例EF/h ；
[0024]fBBox[l]:二維碼覆蓋區(qū)域左邊與目標圖像左邊之間的距離⑶占目標圖像寬度w的比例⑶/w ；
[0025]fBBox[2]:二維碼覆蓋區(qū)域上邊與目標圖像底邊之間的距離GH占目標圖像高度h的比例GH/h ；
[0026]fBBox[3]:二維碼覆蓋區(qū)域右邊與目標圖像左邊之間的距離AB占目標圖像寬度w的比例AB/w。
[0027]步驟S102、依據(jù)所述覆蓋區(qū)域中像素點的灰度值計算獲得第一圖像灰度特征值和第二圖像灰度特征值；
[0028]依據(jù)步驟SlOl確定的覆蓋區(qū)域20中的像素點的灰度值計算獲得第一圖像灰度特征值和第二圖像灰度特征值。
[0029]所述依據(jù)所述覆蓋區(qū)域中像素點的灰度值計算獲得第一圖像灰度特征值和第二圖像灰度特征值包括:
[0030]依據(jù)所述覆蓋區(qū)域中樣本像素點的灰度值，以及所述灰度值對應(yīng)的所述樣本像素點的個數(shù)建立第一直方圖，所述樣本像素點是所述覆蓋區(qū)域中所有像素點的子集；依據(jù)所述第一直方圖計算獲得所述第一圖像灰度特征值；依據(jù)所述覆蓋區(qū)域中所有像素點的灰度值，以及所述灰度值對應(yīng)的所述像素點的個數(shù)建立第二直方圖；依據(jù)所述第二直方圖計算獲得所述第二圖像灰度特征值。
[0031]根據(jù)覆蓋區(qū)域20中像素點在RGB色空間中的顏色值，計算每個像素點的灰度值Gray = 0.299R+0.587G+0.114B，且灰度值Gray取值范圍為[0，255]。在覆蓋區(qū)域20中，等間隔抽取四行像素點，第一行像素點可以是覆蓋區(qū)域20上邊界的像素點，也可以是上邊界以下一定范圍內(nèi)某一行的像素點，第四行像素點可以是覆蓋區(qū)域20下邊界的像素點，也可以是下邊界以上一定范圍內(nèi)某一行的像素點，且選擇出四行像素點中每行中間五分之四的像素點作為樣本像素點，將樣本像素點的灰度值從區(qū)間[0，255]映射到區(qū)間[0，32]，具體為區(qū)間[0，255]內(nèi)的灰度值X映射到區(qū)間[0，32]后的灰度值變?yōu)閥 = x/8,并以映射后的灰度值為橫坐標，以每個灰度值對應(yīng)的所述樣本像素點的個數(shù)為縱坐標建立第一直方圖。以覆蓋區(qū)域20中所有像素點的灰度值為橫坐標，以每個灰度值對應(yīng)的所述像素點的個數(shù)為縱坐標建立第二直方圖。
[0032]所述第一圖像灰度特征值包括第一峰值、第二峰值和閾值；所述依據(jù)所述第一直方圖計算獲得所述第一圖像灰度特征值包括:
[0033]從所述第一直方圖中確定第一灰度值，所述第一灰度值對應(yīng)的所述樣本像素點的個數(shù)最多；
[0034]計算所述第一直方圖中除所述第一灰度值之外的各灰度值對應(yīng)的第一分值V =n* (g-G) * (g-G)，其中，G表示所述第一灰度值，g表示所述第一直方圖中除所述第一灰度值之外的任一灰度值，η表示灰度值為g的所述樣本像素點的個數(shù)；
[0035]將所述第一灰度值與最大的第一分值對應(yīng)的灰度值中較小的一個值作為所述第一峰值Pl，將所述第一灰度值與最大的第一分值對應(yīng)的灰度值中較大的一個值作為所述第二峰值P2 ；
[0036]計算所述第一直方圖中灰度值在所述第一峰值pi和所述第二峰值p2范圍內(nèi)的各灰度值對應(yīng)的第二分值S = (h-pl)*(h-pl)*(p2-h)*(N-m)，其中，h表示所述第一直方圖中灰度值在所述第一峰值Pl和所述第二峰值P2范圍內(nèi)的任一灰度值，m表示灰度值為h的所述樣本像素點的個數(shù)，N表示灰度值為G的所述樣本像素點的個數(shù)；
[0037]將最大的第二分值S對應(yīng)的灰度值作為所述閾值T。
[0038]由于第一直方圖中各樣本像素點的灰度值在區(qū)間[0，32]內(nèi)，所以經(jīng)過上述算法獲得的第一峰值、第二峰值和閾值要分別乘以8，以使第一峰值、第二峰值和閾值從區(qū)間[O, 32]映射到區(qū)間[0，255]。另外，本發(fā)明實施例在建立第一直方圖時，也可以不將樣本像素點的灰度值從區(qū)間[O, 255]映射到區(qū)間[O, 32] ο
[0039]所述第二圖像灰度特征值包括第一灰度值、第二灰度值和中位數(shù)灰度值；所述依據(jù)所述第二直方圖計算獲得所述第二圖像灰度特征值包括:
[0040]將所述第二直方圖中的灰度值按照由小到大的順序進行排序獲得有序序列；
[0041]確定所述有序序列中的中位數(shù)灰度值M,使所述有序序列中從最小灰度值到所述中位數(shù)灰度值之間的各灰度值對應(yīng)的像素點個數(shù)的累加和是所述第二直方圖中所有像素點個數(shù)的一半；
[0042]確定所述最小灰度值與所述中位數(shù)灰度值之間的第一灰度值G1，使所述有序序列中從所述中位數(shù)灰度值到所述第一灰度值之間的各灰度值對應(yīng)的像素點個數(shù)的累加和是所述第二直方圖中所有像素點個數(shù)的26% ;
[0043]確定所述中位數(shù)灰度值與所述有序序列的最大灰度值之間的第二灰度值G2，使所述有序序列中從所述中位數(shù)灰度值的下一灰度值到所述第二灰度值之間的各灰度值對應(yīng)的像素點個數(shù)的累加和是所述第二直方圖中所有像