CN101093543A - 一种快速响应矩阵二维码图像的校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种快速响应矩阵二维码图像的校正方法，包括以下步骤：1.根据参考译码算法，扫描确定QR Code图像的三个FP点；2.根据三个寻FP点分别确定四条侧边的分布点集；3.四条侧边的分布点集分别采用RANSAC算法拟合得到四条侧边的拟合直线，四条侧边的拟合直线两两相交得到图像坐标系下QR Code图像的四个顶点；4.采用SVD方法估计四个顶点在图像坐标系及世界坐标系中的透视变换关系得到透视变换参数；5.根据透视变换参数，对QR Code图像重新采样，得到校正后的QR Code图像。本发明所述技术方案通过鲁棒地估计透视矩阵的参数实现了QR Code图像解码的目的。

Description

一种快速响应矩阵二维码图像的校正方法

技术领域

本发明涉及一种图像的校正方法，尤其是一种快速响应矩阵二维码图像的校正方法。

背景技术

目前，《快速响应矩阵码QR Code》(中华人民共和国国家标准GB/T18284-2000)给出的参考译码算法首先根据横向和纵向的扫描确定FP(Finder Pattern，寻像图形)，根据FP确定AP(AlignmentPattern，校正图形)，然后根据FP和AP建立采样网格，获取解码前的信息。在实践中，对于QR Code(Quickly Response Code，快速响应矩阵码)图像经过旋转变换后得到的图像，为了准确得到FP的位置，一般除了横向和纵向的扫描外，还增加45度交叉方向的扫描。

然而，由于成像条件的限制，QR Code图像往往会产生透视变换，以上的方法即使能够顺利地找到FP，也无法根据参考译码算法得到正确的AP位置和采样网格，即现有的算法无法鲁棒地识别透视QR Code图像。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种通过鲁棒地估计透视矩阵的参数实现QR Code图像解码目的的QR Code图像的校正方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种快速响应矩阵二维码图像的校正方法，包括以下步骤：

1.1根据参考译码算法，扫描确定所述快速响应矩阵二维码图像的三个寻像图形点；

1.2根据所述三个寻像图形点分别确定所述快速响应矩阵二维码图像的四条侧边的分布点集；

1.3所述四条侧边的分布点集分别采用随机抽样一致性算法拟合得到四条侧边的拟合直线，所述四条侧边的拟合直线两两相交得到图像坐标系下所述快速响应矩阵二维码图像的四个顶点；

1.4采用奇异值分解方法估计所述四个顶点在图像坐标系及世界坐标系中的透视变换关系得到透视变换参数；

1.5根据所述透视变换参数，对所述快速响应矩阵二维码图像重新采样，得到校正后的快速响应矩阵二维码图像。

上述方案中，步骤1.2中四个侧边的分布点集的确定方法如下，其中，将所述三个寻像图形点中与其余两个寻像图形点均相邻的寻像图形点记为第二寻像图形点，与所述第二寻像图形点顺时针相邻的寻像图形点记为第三寻像图形点，与所述第二寻像图形点逆时针相邻的寻像图形点记为第一寻像图形点：

以第二寻像图形点为开始点，依第一寻像图形点到第二寻像图形点的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依第三寻像图形点到第二寻像图形点的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集；以第二寻像图形点为开始点，依第三寻像图形点到第二寻像图形点的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依第一寻像图形点到第二寻像图形点的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集；以第三寻像图形点为开始点，依第一寻像图形点到第二寻像图形点的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依第二寻像图形点到第三寻像图形点的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集；以第一寻像图形点为开始点，依第二寻像图形点到第三寻像图形点的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依第二寻像图形点到第一寻像图形点的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集。

上述方案中，所述扫描采用数字微分分析方法，根据扫描过程中的深浅色的转换进行，即扫描色彩深色转为浅色两次后，所述扫描停止。

上述方案中，步骤1.3中直线的拟合步骤包括：

4.1预设匹配点数的阈值和拟合次数的阈值；

4.2选定一未经拟合的侧边的分布点集，选择所述分布点集中的2到4个点形成一子点集；

4.3对所述子点集进行拟合，得到一所述侧边的拟合直线，并记录所述分布点集中可以匹配到所述拟合直线上的点的数量和所述拟合直线的参数；

4.4若匹配的点的数量达到或超过所述匹配点数的阈值，则以所述拟合直线为所述侧边的最终拟合结果，若还存在未经拟合的侧边的分布点集，回到步骤4.2，否则结束拟合步骤；若匹配的点的数量未达到所述匹配点数的阈值，判断拟合次数是否超出所述拟合次数的阈值，若未超过，回到步骤4.3，否则以记录中匹配的点的数量最大的拟合直线为所述侧边的最终拟合结果，若还存在未经拟合的侧边的分布点集，回到步骤4.2，否则结束拟合步骤。

上述方案中，所述透视变换参数是采用所述奇异值分解方法解由所述四个顶点在图像坐标系及世界坐标系中的透视变换关系构造的线性方程组得到的。

上述方案中，三个寻像图形点是利用横向、纵向及45度交叉扫描所述快速响应矩阵二维码图像得到的。

本发明的有益效果主要表现在：本发明提供的技术方案采用RANSAC(random sample consensus，随机抽样一致性)算法准确得到QR Code图像的四个顶点的图像坐标，然后采用SVD(Singular ValueDecomposition，奇异值分解)方法来鲁棒地估计透视矩阵的参数，从而实现QR Code图像解码的目的；由于RANSAC算法求解的点集元素较少，因此计算相对简单快速，占用内存较少，特别是在有内存限制的条件下，可以利用该方法来实现QR Code图像的识别。

附图说明

图1为本发明快速响应矩阵二维码图像的校正方法；

图2为本发明一实施例三个寻像图形点的示意图；

图3为本发明一实施例四个分布点集的示意图；

图4为本发明一实施例四条拟合直线的示意图；

图5为本发明一实施例经过校正后的快速响应矩阵二维码图像的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的描述。

参照图1，一种快速响应矩阵二维码图像的校正方法，包括以下步骤：

步骤一：根据参考译码算法，利用横向、纵向及45度交叉扫描确定QR Code图像的三个FP点，如图2中的P1、P2、P3；

步骤二：根据三个FP点分别确定四个方向的分布点集，如图3中的L1、L2、L3、L4，具体确定步骤如下所述：

1、以P1为开始点，依P3到P1的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依P2到P1的方向进行扫描得到所述QR Code图像一侧边的分布点集L1；

2、以P1为开始点，依P2到P1的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依P3到P1的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集L2；

3、以P2为开始点，依P3到P1的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依P1到P2的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集L3；

4、以P3为开始点，依P1到P2的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依P1到P3的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集L4；

上述各步骤中的扫描均采用数字微分分析方法，根据扫描过程中的深浅色的转换进行，即扫描色彩深色转为浅色两次后，所述扫描停止。

步骤三：四个分布点集L1、L2、L3、L4分别采用RANSAC算法拟合得到四条侧边的拟合直线，如图4中的11、12、13、14，具体的拟合步骤如下所述：

1、预设匹配点数的阈值和拟合次数的阈值；

2、选定一未经拟合的侧边的分布点集，选择所述分布点集中的2到4个点形成一子点集；

3、对所述子点集进行拟合，得到一所述侧边的拟合直线，并记录所述分布点集中可以匹配到所述拟合直线上的点的数量和所述拟合直线的参数；

4、若匹配的点的数量达到或超过所述匹配点数的阈值，则以所述拟合直线为所述侧边的最终拟合结果，若还存在未经拟合的侧边的分布点集，回到步骤2，否则结束拟合步骤；若匹配的点的数量未达到所述匹配点数的阈值，判断拟合次数是否超出所述拟合次数的阈值，若未超过，回到步骤3，否则以记录中匹配的点的数量最大的拟合直线为所述侧边的最终拟合结果，若还存在未经拟合的侧边的分布点集，回到步骤2，否则结束拟合步骤。

拟合直线完成后，四条侧边的拟合直线11、12、13、14两两相交得到图像坐标系下QR Code图像的四个顶点，分别记为(x0，y0)、(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)；

步骤四：由于世界坐标中的QR Code图像的四个顶点(u0，v0)，(u1，v1)，(u2，v2)，(u3，v3)是已知的，因此，可以使用透视变换矩阵 $\left[\begin{array}{ccc}c00& c01& c02\\ c10& c11& c12\\ c20& c21& c22\end{array}\right]$ 建立图像坐标系和世界坐标系之间的点的对应关系，其中i＝0，1，2，3：

ui＝(c00*xi+c01*yi+c02)/(c20*xi+c21*yi+c22)

vi＝(c10*xi+c11*yi+c12)/(c20*xi+c21*yi+c22)

并得到线性方程组：

$\left[\begin{array}{cccccccc}x0& y0& 1& 0& 0& 0& -x0*u0& -y0*u0\\ x1& y1& 1& 0& 0& 0& -x1*u1& -y1*u1\\ x2& y2& 1& 0& 0& 0& -x2*u2& -y2*u2\\ x3& y3& 1& 0& 0& 0& -x3*u3& -y3*u3\\ 0& 0& 0& x0& y0& 1& -x0*v0& -y0*v0\\ 0& 0& 0& x1& y1& 1& -x1*v1& -y1*v1\\ 0& 0& 0& x2& y2& 1& -x2*v2& -y2*v2\\ 0& 0& 0& x3& y3& 1& -x3*v3& -y3*v3\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}c00\\ c01\\ c02\\ c10\\ c11\\ c12\\ c20\\ c21\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}u0\\ u1\\ u2\\ u3\\ v0\\ v1\\ v2\\ v3\end{array}\right]$

其中，c22＝1；

采用SVD方法解上述线性方程组得到透视变换矩阵的解，即获得了透视变换参数；

步骤五：根据所述透视变换参数，对QR Code图像重新采样，得到校正后的QR Code图像。至此，QR Code图像的校正过程已结束，得到的结果如图5所示。接下去可根据参考译码算法对QR Code图像进行解码从而实现QR Code图像的识别。

Claims (6)

1、一种快速响应矩阵二维码图像的校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

1.1根据参考译码算法，扫描确定所述快速响应矩阵二维码图像的三个寻像图形点；

1.2根据所述三个寻像图形点分别确定所述快速响应矩阵二维码图像的四条侧边的分布点集；

1.3所述四条侧边的分布点集分别采用随机抽样一致性算法拟合得到四条侧边的拟合直线，所述四条侧边的拟合直线两两相交得到图像坐标系下所述快速响应矩阵二维码图像的四个顶点；

1.4采用奇异值分解方法估计所述四个顶点在图像坐标系及世界坐标系中的透视变换关系得到透视变换参数；

1.5根据所述透视变换参数，对所述快速响应矩阵二维码图像重新采样，得到校正后的快速响应矩阵二维码图像。

2、如权利要求1所述的快速响应矩阵二维码的识别方法，其特征在于：步骤1.2中四个侧边的分布点集的确定方法如下，其中，将所述三个寻像图形点中与其余两个寻像图形点均相邻的寻像图形点记为第二寻像图形点，与所述第二寻像图形点顺时针相邻的寻像图形点记为第三寻像图形点，与所述第二寻像图形点逆时针相邻的寻像图形点记为第一寻像图形点：

以第二寻像图形点为开始点，依第一寻像图形点到第二寻像图形点的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依第三寻像图形点到第二寻像图形点的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集；以第二寻像图形点为开始点，依第三寻像图形点到第二寻像图形点的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依第一寻像图形点到第二寻像图形点的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集；以第三寻像图形点为开始点，依第一寻像图形点到第二寻像图形点的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依第二寻像图形点到第三寻像图形点的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集；以第一寻像图形点为开始点，依第二寻像图形点到第三寻像图形点的方向及其反向方向进行扫描得到扫描起点集，以所述扫描起点集中的每一点为起点，依第二寻像图形点到第一寻像图形点的方向进行扫描得到所述快速响应矩阵二维码图像一侧边的分布点集。

3、如权利要求2所述的快速响应矩阵二维码的识别方法，其特征在于：所述扫描采用数字微分分析方法，根据扫描过程中的深浅色的转换进行，即扫描色彩深色转为浅色两次后，所述扫描停止。

4、如权利要求1至3其中之一所述的快速响应矩阵二维码的识别方法，其特征在于：步骤1.3中直线的拟合步骤包括：

4.1预设匹配点数的阈值和拟合次数的阈值；

4.2选定一未经拟合的侧边的分布点集，选择所述分布点集中的2到4个点形成一子点集；

4.3对所述子点集进行拟合，得到一所述侧边的拟合直线，并记录所述分布点集中可以匹配到所述拟合直线上的点的数量和所述拟合直线的参数；

4.4若匹配的点的数量达到或超过所述匹配点数的阈值，则以所述拟合直线为所述侧边的最终拟合结果，若还存在未经拟合的侧边的分布点集，回到步骤4.2，否则结束拟合步骤；若匹配的点的数量未达到所述匹配点数的阈值，判断拟合次数是否超出所述拟合次数的阈值，若未超过，回到步骤4.3，否则以记录中匹配的点的数量最大的拟合直线为所述侧边的最终拟合结果，若还存在未经拟合的侧边的分布点集，回到步骤4.2，否则结束拟合步骤。

5、如权利要求4所述的快速响应矩阵二维码的识别方法，其特征在于：所述透视变换参数是采用所述奇异值分解方法解由所述四个顶点在图像坐标系及世界坐标系中的透视变换关系构造的线性方程组得到的。

6、如权利要求1所述的快速响应矩阵二维码的识别方法，其特征在于：三个寻像图形点是利用横向、纵向及45度交叉扫描所述快速响应矩阵二维码图像得到的。

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