【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法
本专利技术涉及图像处理
,更具体地,本专利技术为一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法。
技术介绍
QR(QuickResponse)码是二维码的一种,随着物联网技术的迅速发展,其应用越来越广泛。离焦模糊图像是由清晰QR码图像与点扩散函数(模糊核)进行卷积再加上噪声得到的,而图像复原过程则是图像反卷积过程或者被称作去卷积过程。根据点扩散函数是否已知,可以将图像复原分为两类:一类是模糊图像的非盲去卷积技术,假设模糊图像的点扩散函数已知,直接对模糊图像进行去卷积运算;另一类是模糊图像的盲去卷积技术,在模糊图像的点扩散函数未知的情况下,需要结合模糊图像本身的先验知识来复原出清晰图像,这是一个不定性问题。公开号为CN104331871A(公开日:2015-02-04)提出了一种图像去模糊方法,提出了当图像模糊类型为离焦模糊时,采用基于微分图像自相关的离焦模糊参数估计算法来确定离焦半径,再将估计的参数带入经典图像复原算法中,得到复原图像。然而目前应用于计算离焦半径的估计算法的准确率较低,导致最终得到的复原图像存在复原效果不理想的问题。
技术实现思路
本专利技术为克服上述现有技术所述的离焦半径的估计算法的准确率较低,复原图像存在复原效果不理想的缺陷,提供一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法。为解决上述技术问题,本专利技术的技术方案如下:一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法,包括以下步骤:S1:输入待复原的二维码图像,并对其进行预 ...
【技术保护点】
1.一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1:输入待复原的二维码图像,并对其进行预处理,得到待复原的二维码图像的像素矩阵F;/nS2:对像素矩阵F进行扫描,初步定位待复原的二维码图像区域,进而获得二维码中心点位置O,并设左边边界直线为边缘直线L;/nS3:根据先验距离S结合中心点位置O,计算获得边缘先验坐标E,其中,先验距离S为同批次清晰二维码图像的中心点到边界直线的平均距离;/nS4:根据边缘直线L的位置信息获得迭代图像A,对迭代图像A进行处理得到导数值变化率最大的点Q;/nS5:计算边缘先验坐标E及边缘图像中导数值变化率最大的点Q对应的列坐标之间的距离,得到估计的离焦半径R;/nS6:根据离焦半径计算得到点扩散函数,根据点扩散函数对待复原的二维码图像进行复原,并作图像二值化处理,得到完成复原的二维码图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘先验的离焦二维码图像复原方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:输入待复原的二维码图像,并对其进行预处理,得到待复原的二维码图像的像素矩阵F;
S2:对像素矩阵F进行扫描,初步定位待复原的二维码图像区域,进而获得二维码中心点位置O,并设左边边界直线为边缘直线L;
S3:根据先验距离S结合中心点位置O,计算获得边缘先验坐标E,其中,先验距离S为同批次清晰二维码图像的中心点到边界直线的平均距离;
S4:根据边缘直线L的位置信息获得迭代图像A,对迭代图像A进行处理得到导数值变化率最大的点Q;
S5:计算边缘先验坐标E及边缘图像中导数值变化率最大的点Q对应的列坐标之间的距离,得到估计的离焦半径R;
S6:根据离焦半径计算得到点扩散函数,根据点扩散函数对待复原的二维码图像进行复原,并作图像二值化处理,得到完成复原的二维码图像。
2.根据权利要求1所述的离焦二维码图像复原方法,其特征在于:所述S1步骤中,对所述待复原的二维码图像进行预处理的具体步骤包括:对所述待复原的二维码图像进行灰度化处理,得到其像素矩阵F;所述像素矩阵F的表达公式如下:
其中,N表示二维码图像的宽度,M表示二维码图像的高度,a(i,j)表示二维码图像中像素坐标位置为(i,j)的像素值,且1≤i≤M,1≤j≤N。
3.根据权利要求1所述的离焦二维码图像复原方法,其特征在于:所述S2步骤中,其具体步骤如下:
S2.1:采用边缘检测算子对边缘图像进行边缘检测,得到边缘矩阵;
S2.2:采用经典的查找算法对边缘矩阵进行从左到右和从上到下,逐行逐列扫描,获得边缘图像中所有边界直线的位置信息;
S2.3:根据图像的边界直线初步定位待复原的二维码图像区域,获得二维码中心点位置O;
S2.4:选择待复原的二维码图像的左边边界直线作为边缘直线L。
4.根据权利要求3所述的离焦二维码图像复原方法,其特征在于:所述S2步骤中,所述边缘检测算子采用Canny算子。
5.根据权利要求1所述的离焦二维码图像复原方法,其特征在于:所述S3步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈荣军,郑志君,于永兴,黄岳,王磊军,吕巨建,赵慧民,
申请(专利权)人:广东技术师范大学,
类型:发明
国别省市:广东;44
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