CN112785514A - 一种快速条码图像运动消减方法 - Google Patents

一种快速条码图像运动消减方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种快速条码图像运动消减方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：基于方向一致性提取条码图像，对提取的条码图像进行盲去模糊处理，根据图像获取运动模糊方向和运动模糊长度，得到运动模糊的点扩散函数，根据模糊图像获取的运动模糊长度和模糊角度，采用维纳滤波进行条码图像的恢复，通过根据定位条码图像获取运动模糊方向和运动模糊长度，然后使用维纳滤波进行条码图像的恢复，使得能够在移动场景下，获取清晰的条码图像，提高工作效率和用户体验感，进而使得条码技术能够应用到更多复杂多变的场景中。

Description

一种快速条码图像运动消减方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种快速条码图像运动消减方法。
背景技术
日常条码扫描过程中获取到的绝大部分都是模糊的条码图像，对于这部分模糊的条码图像，传统的解码方法无法正确识别条码图像中的条码信息，需要手动保持长时间的静止和聚焦，在移动场景下，人们无法获得清晰的条码图像，这些情况大大影响了工作效率，降低了用户体验感。为了使条码更好的应用到复杂多变的场景中，针对运动模糊的情形，特提出一种针对条码图像的去模糊方法，可将模糊条码图像复原为可识别的清晰条码图像。
由于整幅图像进行分析与去模糊处理需要耗费较多时间，而条码识别对及时性要求很高，故只针对条码区域进行去模糊处理，以提高算法效率。针对条码图像分析，条码图像存在两个特点，第一，条码区域内的条、空是平行排列的，方向趋于一致；第二，为了提高条码的可识读性，条码在制作时，条和空之间有着较大的反射率差，从而条码区域内的灰度对比度较大，而且边缘信息丰富。结合上述条码特点，提出一种基于条码一致性的条码定位方法，根据定位图像获取运动模糊方向和运动模糊长度，然后使用维纳滤波进行条码图像的恢复。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺陷，本发明提供一种快速条码图像运动消减方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种快速条码图像运动消减方法，包括以下步骤：
A、基于方向一致性提取条码图像；
B、对提取的条码图像进行盲去模糊处理，根据图像获取运动模糊方向和运动模糊长度，得到运动模糊的点扩散函数；
C、根据模糊图像获取的运动模糊长度和模糊角度，采用维纳滤波进行条码图像的恢复。
作为优选，所述步骤A具体包括图像预处理、图像分块进行方向一致性评估、候选图像块连通域分析、条码区域筛选和定位和条码倾斜校正；
A1、进行图像预处理，对获取图像进行中值滤波后，使用sobel算子计算图像中各像素点对应的梯度；
A2、将图像分割成图像块的图像块，记分块后的图像块为W，得到图像块的集合{P1，P2，...PN}，其中N为图像块的总数，使用公式(1)计算图像块的方向一致性Coh(Pi)；
Figure BDA0002878426590000021
A3、对候选图像块Pi使用公式，通过公式(2)计算图像块Pi的平均梯度方向θi，作为Pi的梯度方向估计；
Figure BDA0002878426590000031
其中，
Figure BDA0002878426590000032
Figure BDA0002878426590000033
Figure BDA0002878426590000034
A4、对每一个候选图像块Pi，统计其八邻域范围内的候选图像块数目。如果有超过2组为候选图像块，则Pi保留；否则，取消Pi的候选标，通过腐蚀操作可以滤除干扰线条和局部背景。
A5、根据生长原则，对所有候选图像块判断其与八邻域的邻接关系，使用局域生长算法，将互相连通的所有候选图像块进行合并，即为候选的条码区域。
将候选图像块的连通关系(生长原则)定义为:候选图像块Pi与候选图像块Pj相互邻接，它们的平均梯度方向分别为θi和θj，如果满足条件：
|θi-θj|＜ε0 or|θi-θj|＜π-ε0 (3)
则候选图像块Pi与候选图像块Pj相互连通，其中εa是角度偏差阈值。
A6、根据公式(4)计算候选条码区域P的方向一致性，获取条码的方向一致性Coh(P)、尺寸大小Width(Pi)和边缘数Edges(Pi)后，根据公式(5)判断候选区域是否有效。
Figure BDA0002878426590000035
其中M是条码区域中的候选图像块总数。
Figure BDA0002878426590000041
其中σcoh设置范围为0.9～0.98，σw为条码的最小可辨识长度，其设置范围为95～125，σe是边缘数阈值，其设置范围为45～95。
作为优选，所述步骤B中，采用改进的randon变换的方法来提取运动模糊角度；
3)、首先选择1°作为步长，计算频谱在0°～180°上的randon变换，选取randon变换的极大值对应的角度θ′；
4)、以0.5°为步长计算以θ′-3°～θ′+3°上的randon变换，求取得极大值对应的角度θ即为所求；
获取运动模糊方向后，则求取模糊长度步骤如下：
1)、将运动模糊的图像G顺时针旋转θ度，得到G_x；
2)、将得到的图像G_x的三个基色R、G、B进行分离；
3)、将运动模糊的的垂直中心部分提取用于像素值校验；
4)、在每个纵行中找出最大的像素值并且累计得到一维矩阵H，然后绘制H的点线图；
5)、找出中心波瓣任意一边的第一个转折点，该转折点的像素值为该傅里叶频谱的主要波瓣宽度(Wc)；
6)、按照上述方法分别在中心波瓣的左右两边分别找出第二、第三和第四波瓣宽度，分别记为Wright1，Wright2，Wright3，Wleft1，Wleft2，Wleft3；
7)、对每一个波瓣进行筛选，如果该波瓣宽度和任何一个波瓣的宽度之间的像素差异大于3个像素值，则舍弃该波瓣，否则，保留该波瓣，并作为模糊尺度来考虑；
8)、计算所有保留的波瓣的平均波瓣宽度；
Figure BDA0002878426590000051
举例，若所有波瓣均保留则，
Figure BDA0002878426590000052
9)、运动模糊长度可以用图像的宽度除以平均波瓣宽度D得到；
Figure BDA0002878426590000053
由此，可以计算运动图像的点扩散函数：
Figure BDA0002878426590000054
作为优选，所述步骤C中，根据运动方向(即上述所求运动模糊方向)和模糊长度，可求得运动模糊的点扩散函数的空间表达式，然后采用维纳滤波进行条码图像去模糊；
维纳滤波的传递函数M(u，v)为：
Figure BDA0002878426590000055
其中，H(u,v)为模糊核的频域响应，Snn(u,v)为噪声对应的频率谱密度，Sff(u,v)为图像的频率谱密度；
通过维纳滤波之后得到的复原图像f的频率响应F为:
Figure BDA0002878426590000061
其中，G(u,v)为模糊图像的频率响应；
1)、对模糊图像进行傅里叶变换得到G(u,v)；
2)、根据公式(3)计算的点扩散函数求得其二维傅里叶变换H(u,v)；
3)、计算噪声的谱密度Snn(u,v)与图像的谱密度Sff(u,v)之比K；
4)、由公式(5)计算得到复原后图像的频率响应；
5)、利用傅里叶逆变换得到复原后的图像。
本发明的有益效果是：通过根据定位条码图像获取运动模糊方向和运动模糊长度，然后使用维纳滤波进行条码图像的恢复，使得能够在移动场景下，获取清晰的条码图像，提高工作效率和用户体验感，进而使得条码技术能够应用到更多复杂多变的场景中。
附图说明
图1为本发明实施例中作为示例的原条码图像；
图2为本发明实施例示例中提取后边缘图像；
图3为本发明实施例示例中的分块结果；
图4为本发明实施例示例中的腐蚀操作结果；
图5为本发明实施例示例中条码区域的选取过程示意图；
图6为本发明实施例示例中定位的条码区域；
图7为本发明实施例示例中原图的条码区域；
图8为本发明实施例示例中维纳滤波复原后的条码区域；
图9为本发明实施例的步骤示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本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本发明，但并不构成对本发明的限定。此外，下面所描述的本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，本发明提供的一种快速条码图像运动消减方法，包括以下步骤：
A、基于方向一致性提取条码图像；
B、对提取的条码图像进行盲去模糊处理，根据图像获取运动模糊方向和运动模糊长度，得到运动模糊的点扩散函数；
C、根据模糊图像获取的运动模糊长度和模糊角度，采用维纳滤波进行条码图像的恢复。
作为优选，所述步骤A具体包括图像预处理、图像分块进行方向一致性评估、候选图像块连通域分析、条码区域筛选和定位和条码倾斜校正；
A1、进行图像预处理，对获取图像进行中值滤波后，使用sobel算子计算图像中各像素点对应的梯度；
A2、将图像分割成图像块的图像块，记分块后的图像块为W，得到图像块的集合{P1，P2，...PN}，其中N为图像块的总数，使用公式(1)计算图像块的方向一致性Coh(Pi)；
Figure BDA0002878426590000081
A3、对候选图像块Pi使用公式，通过公式(2)计算图像块Pi的平均梯度方向θi，作为Pi的梯度方向估计；
Figure BDA0002878426590000082
其中，
Figure BDA0002878426590000083
Figure BDA0002878426590000084
Figure BDA0002878426590000085
A4、对每一个候选图像块Pi，统计其八邻域范围内的候选图像块数目。如果有超过2组为候选图像块，则Pi保留；否则，取消Pi的候选标，通过腐蚀操作可以滤除干扰线条和局部背景。
A5、根据生长原则，对所有候选图像块判断其与八邻域的邻接关系，使用局域生长算法，将互相连通的所有候选图像块进行合并，即为候选的条码区域。
将候选图像块的连通关系(生长原则)定义为:候选图像块Pi与候选图像块Pj相互邻接，它们的平均梯度方向分别为θi和θj，如果满足条件：
|θi-θj|＜ε0 or |θi-θj|＜π-ε0 (3)
则候选图像块Pi与候选图像块Pj相互连通，其中εa是角度偏差阈值。
A6、根据公式(4)计算候选条码区域P的方向一致性，获取条码的方向一致性Coh(P)、尺寸大小Width(Pi)和边缘数Edges(Pi)后，根据公式(5)判断候选区域是否有效。
Figure BDA0002878426590000091
其中M是条码区域中的候选图像块总数。
Figure BDA0002878426590000092
其中设置范围为0.9～0.98，在本实施例中设置为0.96，为条码的最小可辨识长度，其设置范围为95～125，在本实施例中，设置为条码的模块数95，是边缘数阈值，其设置范围为45～95，在本实施例中，考虑到各种干扰因素的影响，取值可以小于标准条码的边缘数，设置为45。
作为优选，所述步骤B中，采用改进的randon变换的方法来提取运动模糊角度；
5)、首先选择1°作为步长，计算频谱在0°～180°上的randon变换，选取randon变换的极大值对应的角度θ′；
6)、以0.5°为步长计算以θ′-3°～θ′+3°上的randon变换，求取得极大值对应的角度θ即为所求；
获取运动模糊方向后，则求取模糊长度步骤如下：
1)、将运动模糊的图像G顺时针旋转θ度，得到G_x；
2)、将得到的图像G_x的三个基色R、G、B进行分离；
3)、将运动模糊的的垂直中心部分提取用于像素值校验；
4)、在每个纵行中找出最大的像素值并且累计得到一维矩阵H，然后绘制H的点线图；
5)、找出中心波瓣任意一边的第一个转折点，该转折点的像素值为该傅里叶频谱的主要波瓣宽度(Wc)；
6)、按照上述方法分别在中心波瓣的左右两边分别找出第二、第三和第四波瓣宽度，分别记为Wright1，Wright2，Wright3，Wleft1，Wleft2，Wleft3；
7)、对每一个波瓣进行筛选，如果该波瓣宽度和任何一个波瓣的宽度之间的像素差异大于3个像素值，则舍弃该波瓣，否则，保留该波瓣，并作为模糊尺度来考虑；
8)、计算所有保留的波瓣的平均波瓣宽度；
Figure BDA0002878426590000101
举例，若所有波瓣均保留则，
Figure BDA0002878426590000102
9)、运动模糊长度可以用图像的宽度除以平均波瓣宽度D得到；
Figure BDA0002878426590000111
由此，可以计算运动图像的点扩散函数：
Figure BDA0002878426590000112
作为优选，所述步骤C中，根据运动方向(即上述所求运动模糊方向)和模糊长度，可求得运动模糊的点扩散函数的空间表达式，然后采用维纳滤波进行条码图像去模糊；
维纳滤波的传递函数M(u，v)为：
Figure BDA0002878426590000113
其中，H(u,v)为模糊核的频域响应，Snn(u,v)为噪声对应的频率谱密度，Sff(u,v)为图像的频率谱密度；
通过维纳滤波之后得到的复原图像f的频率响应F为:
Figure BDA0002878426590000114
其中，G(u,v)为模糊图像的频率响应；
1)、对模糊图像进行傅里叶变换得到G(u,v)；
2)、根据公式(3)计算的点扩散函数求得其二维傅里叶变换H(u,v)；
3)、计算噪声的谱密度Snn(u,v)与图像的谱密度Sff(u,v)之比K；
4)、由公式(5)计算得到复原后图像的频率响应；
5)、利用傅里叶逆变换得到复原后的图像。
具体的以实际示例进行演示，参见图1为原条码图像，图2为提取后的边缘图像，图3为分块结果，其中图中的细线框为满足方向一致性的图像分块结果，图4为为腐蚀操作结果，图5为条码区域的选取过程，图中线框为选取的条码区域，图6为定位的条码区域；
以上述附图为例，可求得模糊角度θ为5°，模糊长度L为5，即根据运动方向和模糊长度可求得运动模糊的点扩散函数的空间域表达式，然后采用维纳滤波进行图像的恢复，其中图7为原图中的条码区域，图8为维纳滤波复原后的条码区域。
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本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，在不脱离本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，仍落入本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种快速条码图像运动消减方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、基于方向一致性提取条码图像；
B、对提取的条码图像进行盲去模糊处理，根据图像获取运动模糊方向和运动模糊长度，得到运动模糊的点扩散函数；
C、根据模糊图像获取的运动模糊长度和模糊角度，采用维纳滤波进行条码图像的恢复。
2.根据权利要求1所述的快速条码图像运动消减方法，其特征在于，所述步骤A具体包括图像预处理、图像分块进行方向一致性评估、候选图像块连通域分析、条码区域筛选和定位和条码倾斜校正；
A1、进行图像预处理，对获取图像进行中值滤波后，使用sobel算子计算图像中各像素点对应的梯度；
A2、将图像分割成图像块的图像块，记分块后的图像块为W，得到图像块的集合{P1，P2，...PN}，其中N为图像块的总数，使用公式(1)计算图像块的方向一致性Coh(Pi)；
Figure FDA0002878426580000011
A3、对候选图像块Pi使用公式，通过公式(2)计算图像块Pi的平均梯度方向θi，作为Pi的梯度方向估计；
Figure FDA0002878426580000021
其中，
Figure FDA0002878426580000022
Figure FDA0002878426580000023
Figure FDA0002878426580000024
A4、对每一个候选图像块Pi，统计其八邻域范围内的候选图像块数目，如果有超过2组为候选图像块，则Pi保留；否则，取消Pi的候选标，通过腐蚀操作可以滤除干扰线条和局部背景；
A5、根据生长原则，对所有候选图像块判断其与八邻域的邻接关系，使用局域生长算法，将互相连通的所有候选图像块进行合并，即为候选的条码区域；
将候选图像块的连通关系定义为:候选图像块Pi与候选图像块Pj相互邻接，它们的平均梯度方向分别为θi和θj，如果满足条件：
|θi-θj|＜εaor|θi-θj|＜π-εa (3)
则候选图像块Pi与候选图像块Pj相互连通，其中εa是角度偏差阈值；
A6、根据公式(4)计算候选条码区域P的方向一致性，获取条码的方向一致性Coh(P)、尺寸大小Width(Pi)和边缘数Edges(Pi)后，根据公式(5)判断候选区域是否有效；
Figure FDA0002878426580000025
其中M是条码区域中的候选图像块总数；
Figure FDA0002878426580000031
其中σcoh设置范围为0.9～0.98，σw为条码的最小可辨识长度，其设置范围为95～125，σe是边缘数阈值，其设置范围为45～95。
3.根据权利要求1所述的快速条码图像运动消减方法，其特征在于，所述步骤B中，采用改进的randon变换的方法来提取运动模糊角度；
1)、首先选择1°作为步长，计算频谱在0°～180°上的randon变换，选取randon变换的极大值对应的角度θ′；
2)、以0.5°为步长计算以θ′-3°～θ′+3°上的randon变换，求取得极大值对应的角度θ即为所求；
获取运动模糊方向后，则求取模糊长度步骤如下：
1)、将运动模糊的图像G顺时针旋转θ度，得到G_x；
2)、将得到的图像G_x的三个基色R、G、B进行分离；
3)、将运动模糊的的垂直中心部分提取用于像素值校验；
4)、在每个纵行中找出最大的像素值并且累计得到一维矩阵H，然后绘制H的点线图；
5)、找出中心波瓣任意一边的第一个转折点，该转折点的像素值为该傅里叶频谱的主要波瓣宽度(Wc)；
6)、按照上述方法分别在中心波瓣的左右两边分别找出第二、第三和第四波瓣宽度，分别记为Wright1，Wright2，Wright3，Wleft1，Wleft2，Wleft3；
7)、对每一个波瓣进行筛选，如果该波瓣宽度和任何一个波瓣的宽度之间的像素差异大于3个像素值，则舍弃该波瓣，否则，保留该波瓣，并作为模糊尺度来考虑；
8)、计算所有保留的波瓣的平均波瓣宽度；
Figure FDA0002878426580000041
举例，若所有波瓣均保留则，
Figure FDA0002878426580000042
9)、运动模糊长度可以用图像的宽度除以平均波瓣宽度D得到；
Figure FDA0002878426580000043
由此，可以计算运动图像的点扩散函数：
Figure FDA0002878426580000044
4.根据权利要求1所述的快速条码图像运动消减方法，其特征在于，作为优选，所述步骤C中，根据运动方向和模糊长度，可求得运动模糊的点扩散函数的空间表达式，然后采用维纳滤波进行条码图像去模糊；
维纳滤波的传递函数M(u，v)为：
Figure FDA0002878426580000045
其中，H(u,v)为模糊核的频域响应，Snn(u,v)为噪声对应的频率谱密度，Sff(u,v)为图像的频率谱密度；
通过维纳滤波之后得到的复原图像f的频率响应F为:
Figure FDA0002878426580000051
其中，G(u,v)为模糊图像的频率响应；
1)、对模糊图像进行傅里叶变换得到G(u,v)；
2)、根据公式(3)计算的点扩散函数求得其二维傅里叶变换H(u,v)；
3)、计算噪声的谱密度Snn(u,v)与图像的谱密度Sff(u,v)之比K；
4)、由公式(5)计算得到复原后图像的频率响应；
5)、利用傅里叶逆变换得到复原后的图像。
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