CN115908166A - 二维码图像处理方法和装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供二维码图像处理方法和装置、电子设备及存储介质。二维码图像处理方法包括：获取二维码RAW图像；针对所述二维码RAW图像以二维码区域为中心进行图像聚焦，以获取聚焦后的第一二维码数字图像；对所述第一二维码数字图像进行色彩均衡化处理以获取第二二维码数字图像；以及对所述第二二维码数字图像进行图像过滤以提取蓝光通道，以生成具有所述蓝光通道的二维码成像图像。本申请能够节约算法复杂度和冗余计算量，实现图像效果和计算成本均衡。

Description

二维码图像处理方法和装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是二维码图像处理方法和装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着移动购物、移动支付、二维码支付等移动场景日益丰富，二维码技术已经融入了我们生活大部分场景。通过手机扫一扫二维码，我们就可以轻松完成信息获取或移动支付，二维码间接提升了整个社会的效率。二维码在扫码过程中，也受到很多物理因素的影响，而导致识别率降低，比如环境光、扫描距离、扫描角度、信息残缺和二维码图像质量等。

数字成像传感器从CCD工艺到CMOS工艺，相机设备的产品形态也从单反相机、傻瓜相机、卡片相机到智能手机逐步演变。数字成像传感器采集到是原始数据图像，和人眼观察到的图像差异非常大，于是诞生了图像信号处理器(Image Signal Processor，ISP)技术，ISP能够将质量非常糟糕的原始图像(RAW图像)处理成符合人眼观看特性的数字图像，其中，RAW图像有时也被称为数字底片。通常，为了获取较高质量的二维码成像图像，ISP***的运算成本也将提升。

因此，如何做到二维码成像质量与运算成本的均衡成为本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供二维码图像处理方法和装置、电子设备及存储介质，其能够解决现有技术中的以上不足。

第一方面，本申请提供一种二维码图像处理方法。所述方法包括：获取二维码RAW图像；针对所述二维码RAW图像以二维码区域为中心进行图像聚焦，以获取聚焦后的第一二维码数字图像；对所述第一二维码数字图像进行色彩均衡化处理以获取第二二维码数字图像；以及，对所述第二二维码数字图像进行图像过滤以提取蓝光通道，以生成具有所述蓝光通道的二维码成像图像。在本申请中，首先进行图像聚焦获取优质的二维码图像，进而对图像进行过滤处理以提取蓝光通道，减少冗余数据，从而节约算法复杂度和冗余计算量。

在第一方面的一种实现方式中，对所述第二二维码数字图像进行图像过滤以提取蓝光通道包括：判断所述第二二维码数字图像是否满足蓝光优先条件；以及若满足所述蓝光优先条件，则启用蓝光优先模式进行图像过滤处理以提取蓝光通道。

在第一方面的一种实现方式中，所述方法还包括：若不满足所述蓝光优先条件，否则直接输出所述第二二维码数字图像作为所述二维码成像图像。

在第一方面的一种实现方式中，判断所述第二二维码数字图像是否满足蓝光优先条件包括：获取所述第二二维码数字图像的RGB直方图；以及，基于所述RGB直方图判断蓝光分量是否占优，若是则满足蓝光优先条件，否则，不满足蓝光优先条件。

本实现方式中，考虑现有二维码图像一般以电子设备为载体，电子设备的屏幕介质一般具有蓝光较强，其他分量较弱的特点，因此，统计RGB直方图中的蓝光通道分量进行是否满足蓝光优先条件，在满足蓝光优先条件时进行图像过滤，保留蓝光通道数据，可以间接减少冗余数据，减小冗余计算量。

在第一方面的一种实现方式中，启用蓝光优先模式进行图像过滤处理以提取蓝光通道包括：从所述第二二维码数字图像中提取蓝光频谱有效部分，以分离蓝光分量形成蓝光图像；对所述蓝光图像进行均衡化处理；以及，将均衡化处理后的蓝光图像作为所述二维码成像图像输出。本实现方式中，分离蓝光分量形成蓝光图像，进而进行均衡化处理，提升图像的对比度，提高后续二维码识别的准确率。

在第一方面的一种实现方式中，针对所述二维码RAW图像以二维码区域为中心进行图像聚焦包括：识别并标记二维码区域；调整光学***参数以便聚焦于所述二维码区域；以所述二维码区域为中心进行测光；以及以所述二维码区域为中心进行测距，以进行所述图像聚焦。

在第一方面的一种实现方式中，调整光学***参数包括：调整成像的焦点和视角。

在第一方面的一种实现方式中，所述方法还包括：对输出的二维码成像图像进行识别，获取特征码。

第二方面，本申请提供一种二维码图像处理装置。所述装置包括：图像获取模块，被配置为获取二维码RAW图像；图像聚焦模块，被配置为针对所述二维码RAW图像以二维码区域为中心进行图像聚焦，以获取聚焦后的第一二维码数字图像；色彩均衡处理模块，被配置为对所述第一二维码数字图像进行色彩均衡化处理以获取第二二维码数字图像；以及图像过滤模块，被配置为对所述第二二维码数字图像进行图像过滤以提取蓝光通道，以生成具有所述蓝光通道的二维码成像图像。

在本申请中，提出的二维码图像处理装置针对二维码图像质量问题，设计了图像聚焦模块对图像进行聚焦，获取优质的二维码图像，其次，设计了图像过滤模块，能够根据二维码图像的颜色特征对图像进行简化，实现图像效果和计算成本均衡，同时简化了图像处理***的复杂度。

在第二方面的一种实现方式中，所述装置还包括：二维码识别模块，被配置为对所述二维码成像图像进行识别，以获取特征码。

第三方面，本申请提供一种电子设备。所述电子设备包括：存储器，被配置为存储计算机程序；以及，处理器，被配置为调用所述计算机程序以执行根据本申请第一方面所述的二维码图像处理方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。所述计算机程序被执行以实现根据本申请第一方面所述的二维码图像处理方法。

如上所述，根据本申请的二维码图像处理方法和装置、电子设备及存储介质，通过首先进行图像聚焦算法，然后再进行图像过滤算法，在获取优质二维码图像的同时减少冗余数据，节约算法复杂度和冗余计算量，实现图像效果和计算成本均衡。

附图说明

图1为根据本申请实施例中二维码图像处理方法应用于扫描枪的场景示意图。

图2为根据本申请实施例的二维码图像处理方法的流程图。

图3为根据本申请实施例的二维码图像处理方法中二维码区域为中心的图像聚焦算法的流程图。

图4为根据本申请实施例的二维码图像处理方法中蓝光优先的图像过滤算法的流程图。

图5为根据本申请实施例的屏幕介质显示二维码以及相关的直方图。

图6为根据本申请实施例的二维码图像处理装置的结构框图。

图7为根据本申请实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本申请的基本构想，图示中仅显示与本申请中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。此外，在本文中，诸如“第一”、“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。

本申请以下实施例提供了二维码图像处理方法、IPS***、电子设备、介质，应用于具有扫描功能的终端设备，所述终端设备包括但不限于扫描枪、智能手机、PAD等，以下将以扫描枪为例进行描述。

图1为根据本申请实施例中二维码图像处理方法应用于扫描枪的场景示意图。扫描枪1包括用数字成像传感器和图像处理***，图像处理***从成像传感器获取二维码RAW图像，并进行图像处理并识别二维码信息，其中图像处理***可为图像信号处理器，即ISP。二维码2可以为印刷在各种物体表面的二维码，也可以是显示在电子设备的显示屏上的二维码。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行详细描述。

图2为根据本申请一实施例的二维码图像处理方法的流程图。本实施例中所述二维码图像处理方法包括以下步骤S1至步骤S4。

在步骤S1中，获取二维码RAW图像。二维码RAW图像可以由成像传感器采集。

在步骤S2中，针对所述二维码RAW图像以二维码区域为中心进行图像聚焦，以获取聚焦后的第一二维码数字图像。

步骤S2用于图像聚焦，使二维码区域获得更多有效像素，成像质量提高，从而避免二维码在扫码过程中由于受到很多物理因素的影响导致获取的二维码图像存在质量问题。

本实施例中，以二维码区域为中心进行图像聚焦，这样能够让二维码图像足够清晰，二维码的画面占比超过理想阈值，本实施例中理想阈值取为50％，本领域技术人员可以自行调整该理想阈值的大小。

在步骤S3中，对所述第一二维码数字图像进行色彩均衡化处理以获取第二二维码数字图像。

色彩均衡化就是要增大亮度间隔，使其呈均匀化分布，减少反差，从而修正图像中的某些不足的地方，使图像细节变得清晰。色彩均衡化的基本思想就是将出现频率较小的亮度级并入到邻近的亮度级中，从而拉开亮度间隔，较少亮度等级，使其呈均匀分布，弱化其反差。

在步骤S4中，对所述第二二维码数字图像进行图像过滤以提取蓝光通道，以生成具有所述蓝光通道的二维码成像图像。

在本申请中上述二维码图像处理方法中，首先进行图像聚焦获取优质的二维码图像，进而再判断图像是否满足蓝光优先条件，满足蓝光优先条件则启用蓝光优先模式对图像进行过滤处理，减少冗余数据，从而节约算法复杂度和冗余计算量。

在另一优选的实施例中，所述二维码图像处理方法在上述步骤S1至步骤S4的基础上，还包括步骤S5。

在步骤S5中，对所述二维码成像图像进行识别，获取特征码。由于上述通过图像聚焦获取了高质量的二维码图像，可以大大提高识别的准确率。同时，在上述步骤S4中对图像进行过滤，减少了冗余数据，进一步可以提高识别速度。

本申请的二维码图像处理方法的两个重点算法包括二维码区域为中心的图像聚焦算法以及蓝光优先的图像过滤算法。在下文中，进行具体说明。

图3为根据本申请实施例的二维码图像处理方法中二维码区域优先的图像聚焦算法的流程图。二维码区域为中心的图像聚焦算法的包括步骤S21至步骤S24。

在步骤S21中，识别并标记二维码区域。此步骤中，基于二维码初级特征和二维码中级特征快速识别并标记二维码区域。其中，二维码初级特征包括码眼特征和码点特征，二维码中级特征包括码眼模式和码点模型特征，码眼模式包括直角三角形分布，码点模型特征包括码点一致性(同类型)等。进而可以通过深度学习模型网络来识别二维码区域。深度学习模型网络结构可以采用但不限于Mobilenet、深度残差网络(Deep Residual Network，ResNet)或VGGnet(Visual Geometry Group Network)等网络的结构。

在步骤S22中，调整光学***参数以便聚焦于二维码区域。优选地，调整光学***参数包括：调整成像的焦点和视角。

在步骤S23中，以所述二维码区域为中心进行测光。

在步骤S24中，以所述二维码区域为中心进行测距，以进行所述图像聚焦。

在图像聚焦时，以二维码区域为中心的快速测光以及测距，进而调整光学***自动聚焦到二维码区域，使二维码区域获得更多有效像素，成像质量提高。

图4为根据本申请实施例的二维码图像处理方法中蓝光优先的图像过滤算法的流程图。蓝光优先的图像过滤算法包括步骤S41至步骤S42。

在步骤S41中，判断所述第二二维码数字图像是否满足蓝光优先条件。本步骤具体可以包括以下步骤S411和步骤S412。

在步骤S411中，获取所述第二二维码数字图像的RGB直方图。

在步骤S412中，基于所述RGB直方图判断蓝光分量是否占优，若是则满足蓝光优先条件，否则，不满足蓝光优先条件。

其中，判断图像的蓝光分量是否占优的方法优选蓝光分量相关法和蓝光分量加权平均法，这两种方法仅作为典型实施例，不限于这两种方法。

蓝光分量相关法的具体执行方式包括：首先，分别计算蓝光分量的直方图和灰度图像(Gray图像)的直方图，然后计算两种直方图的相关系数，若相关系数>显著相关阈值，则两种直方图显著相关，认为图像的蓝光分量占优。

蓝光分量加权平均法的具体执行方式包括：首先，分别计算蓝光分量的直方图和灰度图像(Gray图像)的直方图，然后将判断蓝光分量的直方图和和Gray图像的直方图的N个显著特征颜色(等间隔采样时颜色个数大于阈值认为显著)，如果蓝光分量的N个特征颜色加权平均大于Gray图像的N个特征颜色加权平均，则认为图像蓝光分量占优。判断图像蓝光分量占优的方法，优先采用灰度图像作为参考图像，其他形式的图像也可以作为参考图像。

蓝光分量占优的实例参见图5。图5为根据本申请实施例的屏幕介质显示二维码以及相关的直方图。屏幕介质如平板屏幕、手表屏幕、手机屏幕、收银机屏幕、电视屏幕等。屏幕介质显示二维码的图像的典型特征是蓝光分量相对其他分量比较显著。图5中第一列是原始图像；第二列是蓝光分量直方图；第三列是蓝光分量和灰度图像直方图叠加；第四列是RGB分量直方图叠加。

在本申请中考虑现有二维码图像一般以电子设备为载体，电子设备的屏幕介质一般具有蓝光较强，其他分量较弱的特点。因此，统计RGB直方图中的蓝光通道分量进行是否满足蓝光优先条件，在满足蓝光优先条件时进行图像过滤，保留蓝光通道数据，可以间接减少冗余数据，减小冗余计算量。

在步骤S42中，若满足所述蓝光优先条件，则启用蓝光优先模式进行图像过滤处理以提取蓝光通道。步骤S42中的图像过滤以提取蓝光通道可以包括以下步骤S421至步骤S423。

在步骤S421中，从所述第二二维码数字图像中提取蓝光频谱有效部分，以分离蓝光分量形成蓝光图像。由此，过滤掉第二二维码数字图像中的冗余数据，仅仅保留配置文件指定的有效频谱，可以间接减少冗余数据，减小冗余计算量，从而降低运算成本。

在步骤S422中，对所述蓝光图像进行均衡化处理。此步骤蓝光通道的均衡化可以理解为值域压缩和扩展的过程，比如将当前蓝光图像的值域范围50～100均衡化到0～255，这样的操作可以提升图像的对比度，从而便于后续二维码特征码的识别。

在步骤S423中，将均衡化处理后的蓝光图像作为所述二维码成像图像输出。二维码成像图像用于二维码的特征码识别。

在一优选实施方式中，蓝光优先的图像过滤算法还包括以下步骤S43。

在步骤S43中，对于不满足蓝光优先条件的第二二维码数字图像，蜕化为常规模式直接输出第二二维码数字图像作为二维码成像图像，二维码成像图像用于二维码的特征码识别。

以上，本申请二维码图像处理方法首先执行二维码区域为中心的图像聚焦算法，然后执行蓝光优先的图像过滤算法。在获取优质二维码图像的同时减少冗余数据，节约算法复杂度和冗余计算量，实现图像效果和计算成本均衡。与全色域流程对比，本方案具有节省算法复杂度和计算资源，在满足识别率的情况下，能够满足二维码设备的低功耗和高帧率要求。

本申请实施例所述的二维码图像处理方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本申请的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本申请的保护范围内。

本申请实施例还提供一种二维码图像处理装置。图6为根据本申请实施例的二维码图像处理装置的结构框图。二维码图像处理装置6用于二维码图像处理，二维码图像处理装置6包括图像获取模块61、图像聚焦模块62、色彩均衡处理模块63和图像过滤模块64。

图像获取模块61被配置为获取二维码RAW图像。

图像聚焦模块62被配置为针对所述二维码RAW图像以二维码区域为中心进行图像聚焦，以获取聚焦后的第一二维码数字图像。

色彩均衡处理模块63被配置为对所述第一二维码数字图像进行色彩均衡化处理以获取第二二维码数字图像。

图像过滤模块64被配置为对所述第二二维码数字图像进行图像过滤以提取蓝光通道，以生成具有所述蓝光通道的二维码成像图像。

其中，二维码图像处理装置6耦合到数字成像传感器0。图像聚焦模块62用于实现二维码区域为中心的图像聚焦处理，图像过滤输出模块64用于实现蓝光优先的图像过滤处理，二维码区域为中心的图像聚焦以及蓝光优先的图像过滤在上文中已经详细说明，此处不再赘述。

在另一优选的实施例中，所述二维码图像处理装置在包括图像获取模块61、图像聚焦模块62、色彩均衡处理模块63和图像过滤输出模块64的基础上，还可以包括二维码识别模块65，二维码识别模块65用于对所述图像过滤输出模块输出的所述二维码成像图像进行识别，获取特征码。

所述二维码图像处理装置可被集成为图像信号处理器，即ISP。目前现有的ISP中具有多种算法，算法串联成pipeline。pipeline的组态具有一些最佳实践，一般先处理低级信息，包括拜耳插值、图像降噪等，再处理高级信息，包括3A系列算法：AWB(自动白平衡)、AE(自动曝光)、AF(自动对焦)以及图像校正等,最后处理传输信息，包括格式变换、信息压缩等。本申请的二维码图像处理装置遵循先获得正常图像再进行图像处理的原则，因此先通过图像聚焦模块进行图像聚焦，然后再进行色彩均衡以及图像过滤，具有节省算法复杂度和计算资源，在满足识别率的情况下，能够满足二维码设备的低功耗和高帧率要求，实现图像效果和计算成本均衡。

本申请还提供一种电子设备。图7为根据本申请实施例的电子设备的框图。参考图7，于本申请的一实施例中，所述电子设备7包括存储器71和处理器72。存储器71被配置为存储计算机程序。处理器72与存储器71通信相连，并且处理器72被配置为调用所述计算机程序以执行根据本申请所述的二维码图像处理方法。

可选地，电子设备7还包括显示器73。显示器73与存储器71和处理器72通信相连，用于二维码图像处理方法过程中和/或二维码图像处理后相关GUI交互界面。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现根据本申请所述的二维码图像处理方法。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令处理器完成，所述的程序可以存储于计算机可读存储介质中，所述存储介质是非短暂性(non-transitory)介质，例如随机存取存储器，只读存储器，快闪存储器，硬盘，固态硬盘，磁带(magnetic tape)，软盘(floppy disk)，光盘(optical disc)及其任意组合。上述存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如数字视频光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如固态硬盘(solidstate disk，SSD))等。

本申请实施例还可以提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算设备上加载和执行所述计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机或数据中心进行传输。

所述计算机程序产品被计算机执行时，所述计算机执行前述方法实施例所述的方法。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，在需要使用前述方法的情况下，可以下载该计算机程序产品并在计算机上执行该计算机程序产品。

上述各个附图对应的流程或结构的描述各有侧重，某个流程或结构中没有详述的部分，可以参见其他流程或结构的相关描述。

上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。

Claims (12)

1.一种二维码图像处理方法，其特征在于，包括：

获取二维码RAW图像；

针对所述二维码RAW图像以二维码区域为中心进行图像聚焦，以获取聚焦后的第一二维码数字图像；

对所述第一二维码数字图像进行色彩均衡化处理以获取第二二维码数字图像；以及

对所述第二二维码数字图像进行图像过滤以提取蓝光通道，以生成具有所述蓝光通道的二维码成像图像。

2.根据权利要求1所述的二维码图像处理方法，其特征在于，对所述第二二维码数字图像进行图像过滤以提取蓝光通道包括：

判断所述第二二维码数字图像是否满足蓝光优先条件；以及

若满足所述蓝光优先条件，则启用蓝光优先模式进行图像过滤处理以提取蓝光通道。

3.根据权利要求2所述的二维码图像处理方法，其特征在于，还包括：

若不满足所述蓝光优先条件，则直接输出所述第二二维码数字图像作为所述二维码成像图像。

4.根据权利要求2所述的二维码图像处理方法，其特征在于，判断所述第二二维码数字图像是否满足蓝光优先条件包括：

获取所述第二二维码数字图像的RGB直方图；以及

基于所述RGB直方图判断蓝光分量是否占优，若是则满足蓝光优先条件，否则，不满足蓝光优先条件。

5.根据权利要求2所述的二维码图像处理方法，其特征在于，启用蓝光优先模式进行图像过滤处理以提取蓝光通道包括：

从所述第二二维码数字图像中提取蓝光频谱有效部分，以分离蓝光分量形成蓝光图像；

对所述蓝光图像进行均衡化处理；以及

将均衡化处理后的蓝光图像作为所述二维码成像图像输出。

6.根据权利要求1所述的二维码图像处理方法，其特征在于，针对所述二维码RAW图像以二维码区域为中心进行图像聚焦包括：

识别并标记二维码区域；

调整光学***参数以便聚焦于所述二维码区域；

以所述二维码区域为中心进行测光；以及

以所述二维码区域为中心进行测距，以进行所述图像聚焦。

7.根据权利要求6所述的二维码图像处理方法，其特征在于，调整光学***参数包括：调整成像的焦点和视角。

8.根据权利要求1所述的二维码图像处理方法，其特征在于，还包括：

对所述二维码成像图像进行识别，以获取特征码。

9.一种二维码图像处理装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，被配置为获取二维码RAW图像；

图像聚焦模块，被配置为针对所述二维码RAW图像以二维码区域为中心进行图像聚焦，以获取聚焦后的第一二维码数字图像；

色彩均衡处理模块，被配置为对所述第一二维码数字图像进行色彩均衡化处理以获取第二二维码数字图像；以及

图像过滤模块，被配置为对所述第二二维码数字图像进行图像过滤以提取蓝光通道，以生成具有所述蓝光通道的二维码成像图像。

10.根据权利要求9所述的二维码图像处理装置，其特征在于，还包括：

二维码识别模块，被配置为对所述二维码成像图像进行识别，以获取特征码。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，被配置为存储计算机程序；以及

处理器，被配置为调用所述计算机程序以执行根据权利要求1至8中任一项所述的二维码图像处理方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行以实现根据权利要求1至8中任一项所述的二维码图像处理方法。

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