一种鲁棒的图像中二维码区域提取方法

摘要

一种鲁棒的图像中二维码区域提取方法，首先，根据原始图像构建多尺度高斯图像金字塔；其次，对图像金字塔中的每一层进行分块；然后，分别二值化各个图像块，得到每层图像的二值化结果；接着，融合多个尺度下的二值图像，获得图像分割结果，最后以图像块为单位搜索二维码区域，并通过连通体分析以及计算特征点集的凸包，提取出图像中的二维码区域。本发明能够处理光照不均、背景干扰等常见的复杂情况，具有较好的鲁棒性，由于使用多尺度下由粗到精的搜索策略，且方法简便快捷，因此能够兼顾处理的实时性和准确性。

主权项

一种鲁棒的图像中二维码区域提取方法，其特征是：包括以下步骤：1.1)对采集的二维码图像进行灰度化处理，建立一种多尺度的高斯图像金字塔；1.2)对金字塔中的每一层进行分块，根据每个分块图像的局部灰度分布信息，采用最大类间方差方法对每个分块图像进行二值化；1.3)根据图像金字塔中每一层的二值化结果，对多个尺度上的二值图像进行融合，得到最终的二值图像；1.4)在图像金字塔的最底层，即原始尺度下，逐行扫描每个分块二值图像；扫描过程中，若发现相邻像素的像素值不同，则称为一次跳变，计算每个分块二值图像中出现的跳变次数；根据二维码具有丰富纹理的特点，将跳变次数大于某个阈值的分块设为二维码候选块，候选块作为后续二维码搜索区域；1.5)以分块为单位进行连通体分析，找出所有在图像上相邻接的候选块，建立多个连通体区域，每个连通体区域则作为候选二维码区域；根据候选二维码区域的形状特征，确定包含有二维码的连通体区域；1.6)以图像块为单位，选取包含有二维码的连通体区域的内边缘块和外边缘块，从而生成边缘带；通过Harris角点检测得到边缘带中的特征角点，建立特征角点集；采用Sklansky算法计算出每个角点集的外接凸包；提取每个外接凸包所对应的图像区域，得到最终的二维码区域。