一种图形识别码调整方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种图形识别码的技术领域，揭露了一种图形识别码调整方法，包括：获取待调整的图形识别码，对图形识别码进行灰度图转换以及二值化操作；对存在几何失真扭曲的图形识别码进行校正处理，得到预处理完成的图形识别码；利用基于核函数的图形识别码美化算法对预处理后的图形识别码进行美化调整，得到美化后的图形识别码；利用图形识别码降噪模型对美化后的图形识别码进行降噪处理，得到降噪后的图形识别码；利用结合光流法以及位置信息的图形识别码位置跟踪算法实现图形识别码的位置调整。本发明专利技术还提供了一种图形识别码调整系统。本发明专利技术实现了图形识别码的调整。本发明专利技术实现了图形识别码的调整。本发明专利技术实现了图形识别码的调整。

【技术实现步骤摘要】
一种图形识别码调整方法及系统


[0001]本专利技术涉及图形识别码的
，尤其涉及一种图形识别码调整方法及系统。

技术介绍

[0002]在图形识别和扫描应用广泛普及的现今，图形识别码的使用越来越频繁，图形识别码技术成为当前研究的热门话题，特别是基于移动终端设备的图形识别码识别应用，通过将图形识别码作为通道来实现对应物品信息的识别与映射。
[0003]传统图形识别码视觉效果非常简单，大多为黑白色的编码模块；同时在实际应用中，受限于所处环境、承印物表面的影响，会出现噪声污染、局部高亮、扭曲等缺陷，导致图形识别码的识别率下降。
[0004]鉴于此，如何对图形识别码进行美化处理，提高图形识别码在不同环境下的识别效率，成为本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种图形识别码调整方法，通过利用基于核函数的图形识别码美化算法对图形识别码进行美化处理，得到美化后的图形识别码，在识别过程中，使用图形识别码降噪模型对图形识别码进行降噪处理，并利用一种结合光流法以及位置信息的图形识别码位置跟踪算法实现图形识别码的位置调整，以及跟踪识别。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供的一种图形识别码调整方法，包括：
[0007]获取待调整的图形识别码，对图形识别码进行灰度图转换以及二值化操作；
[0008]对存在几何失真扭曲的图形识别码进行校正处理，得到预处理完成的图形识别码；
[0009]利用基于核函数的图形识别码美化算法对预处理后的图形识别码进行美化调整，得到美化后的图形识别码；
[0010]利用图形识别码降噪模型对美化后的图形识别码进行降噪处理，得到降噪后的图形识别码；
[0011]利用结合光流法以及位置信息的图形识别码位置跟踪算法实现图形识别码的位置调整。
[0012]可选地，所述利用灰度图转换方法将图形识别码转换为灰度图，包括：
[0013]所述图形识别码包括印在商品包装的一维码和二维码，以及商家付款码等；所述灰度图转换公式为：
[0014]Gray
(i，j)
＝R
(i，j)
×
0.314+G
(i，j)
×
0.591+B
(i，j)
×
0.113
[0015]其中：
[0016]R
(i，j)
，G
(i，j)
，B
(i，j)
为图形识别码图像像素(i，j)在R，G，B三个颜色分量中的像素值；
[0017]Gray
(i，j)
为像素(i，j)的灰度值。
[0018]可选地，所述对灰度图进行二值化处理，包括：
[0019]对于图形识别码的灰度图，求得灰度图四条边的中点，再用两条直线将四个中点连接起来，从而将图形识别码均分成四份，对于每一份图形识别码，若其像素点总数为N，通过分别设置阈值T，灰度图中像素点值比T小的像素点被设置为前景像素点，其个数为n0；灰度图中像素点值比T大的像素点被设置为背景像素点，其个数为n1；
[0020]计算每一份图形识别码得类间方差数值G：
[0021]G＝W0W1(u0‑
u1)2[0022]其中：
[0023]W0为前景像素点所占得比例，W0＝n0/N；
[0024]W1为背景像素点所占得比例，W1＝n1/N；
[0025]u0为前景像素点的平均灰度值；
[0026]u1为背景像素点的平均灰度值；
[0027]对于每一份图形识别码，当G值达到最大时，所取T值是最佳的分割阈值，则将比T大的像素设为白色，比T小的像素值设为黑色，并将二值化处理后的每一份图形识别码进行合并。
[0028]可选地，所述对存在几何失真扭曲的图形识别码进行校正处理，包括：
[0029]所述校正处理的公式为：
[0030][0031]其中：
[0032](x，y)为存在几何失真扭曲的图形识别码坐标；
[0033]为校正处理矩阵；
[0034](u，v)为校正处理后图形识别码坐标。
[0035]可选地，所述利用基于核函数的图形识别码美化算法对预处理后的图形识别码进行美化调整，包括：
[0036]1)以像素大小为w的滑动窗口遍历图形识别码的编码区域，其中w为图形识别码编码区域的一个码块尺寸；删除滑动窗口中的多余像素，仅保留1/3w像素大小的中心部分；
[0037]2)将美化图像同遍历后的图形识别码进行融合，所述融合公式为：
[0038][0039]其中：
[0040]Q(i，j)为遍历删除后的图形识别码的(i，j)像素；
[0041]P表示遍历删除后的图形识别码像素索引；
[0042]I(i，j)表示美化图形I的(i，j)像素；
[0043]Q
′
(i，j)为融合后的图形识别码；
[0044]3)利用特征网络对融合后的图形识别码进行重建，所述重建图形识别码的目标函数为：
[0045][0046]其中：
[0047]C
j
H
j
W
j
为特征网络第j层的特征图尺寸；
[0048]ρ
j
表示特征网络ρ的第j层；
[0049]为重建后图形识别码，y为融合后图形识别码；
[0050]为特征网络第h层第j个卷积核k位置的特征值；
[0051]σ为带宽，将其设置为0.0002；
[0052]在本专利技术实施例中，通过最小化来保证重建前后图形识别码的语义差异最小，在保留图形识别码内容信息的同时，对图形识别码进行的处理，通过提取特征网络的相关性，使得重建后的图形识别码具有美化图形的风格特征，保留了美化图像的风格。
[0053]可选地，所述利用图形识别码降噪模型对美化后的图形识别码进行降噪处理，包括：
[0054]所述利用图形识别码降噪模型对美化后的图形识别码进行降噪处理的流程为：
[0055]1)利用纠错目标函数对美化调整后的图形识别码进行亮度纠错，所述纠错目标函数为：
[0056][0057]其中：
[0058]C
j
H
j
W
j
为第j个美化调整后的图形识别码的样本尺寸；
[0059]为美化调整后的图形识别码的编码块像素；
[0060]Q
i
为美化调整后的图形识别码的非编码块像素；
[0061]I为进行亮度纠错后的图形识别码；
[0062]2)构建图形识别码降噪目标函数：
[0063][0064]其中：
[0065]x
i，j
为进行亮度纠错后的图形识别码的(i，j)像素；
[0066]σ为高斯核带宽，将其设置为0.0003；
[0067]x...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图形识别码调整方法，其特征在于，所述方法包括：获取待调整的图形识别码，对图形识别码进行灰度图转换以及二值化操作；对存在几何失真扭曲的图形识别码进行校正处理，得到预处理完成的图形识别码；利用基于核函数的图形识别码美化算法对预处理后的图形识别码进行美化调整，得到美化后的图形识别码；利用图形识别码降噪模型对美化后的图形识别码进行降噪处理，得到降噪后的图形识别码；利用结合光流法以及位置信息的图形识别码位置跟踪算法实现图形识别码的位置调整。2.如权利要求1所述的一种图形识别码调整方法，其特征在于，所述利用灰度图转换方法将图形识别码转换为灰度图，包括：所述灰度图转换公式为：Gray
(i，j)
＝R
(i，j)
×
0.314+G
(i，j)
×
0.591+B
(i，j)
×
0.113其中：R
(i，j)
，G
(i，j)
，B
(i，j)
为图形识别码图像像素(i，j)在R，G，B三个颜色分量中的像素值；Gray
(i，j)
为像素(i，j)的灰度值。3.如权利要求2所述的一种图形识别码调整方法，其特征在于，所述对灰度图进行二值化处理，包括：对于图形识别码的灰度图，求得灰度图四条边的中点，再用两条直线将四个中点连接起来，从而将图形识别码均分成四份，对于每一份图形识别码，若其像素点总数为N，通过分别设置阈值T，灰度图中像素点值比T小的像素点被设置为前景像素点，其个数为n0；灰度图中像素点值比T大的像素点被设置为背景像素点，其个数为n1；计算每一份图形识别码得类间方差数值G：G＝W0W1(u0‑
u1)2其中：W0为前景像素点所占得比例，W0＝n0/N；W1为背景像素点所占得比例，W1＝n1/N；u0为前景像素点的平均灰度值；u1为背景像素点的平均灰度值；对于每一份图形识别码，当G值达到最大时，所取T值是最佳的分割阈值，则将比T大的像素设为白色，比T小的像素值设为黑色，并将二值化处理后的每一份图形识别码进行合并。4.如权利要求3所述的一种图形识别码调整方法，其特征在于，所述对存在几何失真扭曲的图形识别码进行校正处理，包括：所述校正处理的公式为：其中：
(x，y)为存在几何失真扭曲的图形识别码坐标；为校正处理矩阵；(u，v)为校正处理后图形识别码坐标。5.如权利要求4所述的一种图形识别码调整方法，其特征在于，所述利用基于核函数的图形识别码美化算法对预处理后的图形识别码进行美化调整，包括：1)以像素大小为w的滑动窗口遍历图形识别码的编码区域，其中w为图形识别码编码区域的一个码块尺寸；删除滑动窗口中的多余像素，仅保留1/3w像素大小的中心部分；2)将美化图像同遍历后的图形识别码进行融合，所述融合公式为：其中：Q(i，j)为遍历删除后的图形识别码的(i，j)像素；P表示遍历删除后的图形识别码像素索引；I(i，j)表示美化图形I的(i，j)像素；Q
′
(i，j)为融合后的图形识别码；3)利用特征网络对融合后的图形识别码进行重建，所述重建图形识别码的目标函数为：其中：C
j
H
j
W
j
为特征网络第j层的特征图尺寸；ρ

【专利技术属性】
技术研发人员：汪金玲，
申请(专利权)人：汪金玲，
类型：发明
国别省市：