專利名稱：一種條碼圖像采樣方法
一種條碼圖像采樣方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像采樣方法，特別涉及一種基于多幅條碼圖像的條碼圖像采樣 方法。
背景技術(shù)：
條碼技術(shù)是在計(jì)算機(jī)技術(shù)與信息技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一門容編碼、印刷、識(shí)別、 數(shù)據(jù)采集和處理于一身的新興技術(shù)。條碼技術(shù)由于其識(shí)別快速、準(zhǔn)確、可靠以及成本低等優(yōu) 點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于商業(yè)、圖書管理、倉(cāng)儲(chǔ)、郵電、交通和工業(yè)控制等領(lǐng)域，并且勢(shì)必在逐漸興 起的“物聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用中發(fā)揮重大的作用。目前被廣泛使用的條碼包括一維條碼及二維條碼。一維條碼又稱線形條碼是由平 行排列的多個(gè)“條”和“空”單元組成，條形碼信息靠條和空的不同寬度和位置來(lái)表達(dá)。一 維條碼只是在一個(gè)方向(一般是水平方向)表達(dá)信息，而在垂直方向則不表達(dá)任何信息，因 此信息容量及空間利用率較低，并且在條碼損壞后即無(wú)法識(shí)別。二維條碼是由按一定規(guī)律在二維方向上分布的黑白相間的特定幾何圖形組成，其 可以在二維方向上表達(dá)信息，因此信息容量及空間利用率較高，并具有一定的校驗(yàn)功能。二 維條碼可以分為堆疊式二維條碼和矩陣式二維條碼。堆疊式二維條碼是由多行短截的一 維條碼堆疊而成，代表性的堆疊式二維條碼包括PDF417、Code 49、Code 16K等。矩陣式 二維條碼是由按預(yù)定規(guī)則分布于矩陣中的黑、白模塊組成，代表性的矩陣式二維條碼包括 Codeone、Aztec、Date MatriX、QR 碼等?，F(xiàn)有技術(shù)中的二維條碼識(shí)別過(guò)程中均需要通過(guò)拍攝系統(tǒng)獲取條碼圖像。拍攝系統(tǒng) 通常連續(xù)拍攝多幅條碼圖像，并送入解碼單元進(jìn)行解碼，由此提高條碼的識(shí)讀率。然而，由 于拍攝系統(tǒng)自身、拍攝手法以及環(huán)境因素的影響，拍攝到的每幅條碼圖像相對(duì)于真實(shí)條碼 均會(huì)產(chǎn)生一定的畸變或模糊。當(dāng)這種畸變或模糊達(dá)到一定程度時(shí)解碼單元就無(wú)法對(duì)條碼圖 像進(jìn)行識(shí)讀。

發(fā)明內(nèi)容為了克服現(xiàn)有技術(shù)中由于畸變或模糊而導(dǎo)致無(wú)法對(duì)條碼圖像進(jìn)行識(shí)讀的問(wèn)題，本 發(fā)明提供了一種條碼圖像采樣方法，該方法通過(guò)融合多個(gè)條碼圖像的像素信息來(lái)提供條碼 圖像的清晰度。本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題所采取的技術(shù)方案是提供一種條碼圖像采樣方法，該條 碼圖像采樣方法包括a.分別獲取至少兩幅條碼圖像中的可用于配準(zhǔn)的標(biāo)志性位置；b.分 別利用標(biāo)志性位置確定各條碼圖像與目標(biāo)圖像之間的映射系數(shù)；c.利用映射系數(shù)分別將 各條碼圖像映射到目標(biāo)圖像上；d.將對(duì)應(yīng)于目標(biāo)圖像上的同一目標(biāo)像素點(diǎn)的來(lái)自各條碼 圖像的像素信息進(jìn)行融合，以作為目標(biāo)像素點(diǎn)的像素信息。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，在步驟c中，利用映射系數(shù)確定目標(biāo)圖像上的目標(biāo)像 素點(diǎn)在各條碼圖像上的對(duì)應(yīng)位置，在步驟d中，將目標(biāo)圖像上的同一目標(biāo)像素點(diǎn)在各條碼圖像上的對(duì)應(yīng)位置的像素信息進(jìn)行融合。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，對(duì)應(yīng)位置的像素信息是通過(guò)對(duì)對(duì)應(yīng)位置周邊的多個(gè)像 素點(diǎn)的像素信息進(jìn)行插值獲得的。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，映射系數(shù)為透視變換系數(shù)，并通過(guò)透視變換公式獲 得U= (aX+bY+c) / (gX+hY+1)V= (dX+eY+f) / (gX+hY+1)其中，U和V為標(biāo)志性位置在條碼圖像上的坐標(biāo)，X和Y為標(biāo)志性位置在目標(biāo)圖像 上的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，U和V為標(biāo)志性位置在條碼圖像上的圖像坐標(biāo)，而X和 Y為標(biāo)志性位置在目標(biāo)圖像上的對(duì)應(yīng)模塊坐標(biāo)。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，標(biāo)志性位置在目標(biāo)圖像上的對(duì)應(yīng)模塊坐標(biāo)由標(biāo)志性位 置在條碼圖像上的模塊坐標(biāo)計(jì)算獲得。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，目標(biāo)圖像的分辨率小于或大于條碼圖像。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，在步驟d中，對(duì)來(lái)自各條碼圖像的像素信息進(jìn)行融合 包括對(duì)像素信息進(jìn)行平均或加權(quán)平均。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，在步驟a中，獲取標(biāo)志性位置包括al.確定條碼圖像 的子圖像區(qū)域內(nèi)的各模塊的模塊坐標(biāo)及模塊中心的圖像坐標(biāo)；a2.對(duì)各模塊的模塊中心的 灰度值進(jìn)行二值化處理，以獲得各模塊中心的黑白值；a3.選擇子圖像區(qū)域中的部分模塊 的模塊中心作為特征點(diǎn)，形成動(dòng)態(tài)模板；a4.將動(dòng)態(tài)模板相對(duì)條碼圖像進(jìn)行平移并進(jìn)行灰 度匹配，以確定動(dòng)態(tài)模板與條碼圖像的最佳匹配位置，并根據(jù)最佳匹配位置確定標(biāo)志性位 置。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，在步驟a4中，將動(dòng)態(tài)模板中的各特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn) 行統(tǒng)一向量的圖像坐標(biāo)平移，并將動(dòng)態(tài)模板中的各特征點(diǎn)的黑白值與平移后的圖像坐標(biāo)在 條碼圖像中的對(duì)應(yīng)位置的灰度值進(jìn)行匹配，確定匹配度最高的位置為最佳匹配位置，并選 擇動(dòng)態(tài)模板的一特征點(diǎn)作為標(biāo)志性位置。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，在步驟a4中，選擇距離動(dòng)態(tài)模板中心最近的特征點(diǎn)作 為標(biāo)志性位置。根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，在步驟a中，獲取標(biāo)志性位置包括al.確定位于條碼 圖像的同一行或列上的兩個(gè)模塊的模塊坐標(biāo)及模塊中心的圖像坐標(biāo)；a2.確定兩個(gè)模塊的 模塊中心連線上的中間模塊的模塊坐標(biāo)，并確定是否存在可區(qū)分的模塊邊界；a3.從中間 模塊中選擇兩端具有模塊邊界的奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間模塊，并選擇位于奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間模塊中 心位置的中間模塊的模塊中心作為標(biāo)志性位置；a4.計(jì)算模塊中心連線與奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間 模塊兩端的模塊邊界的交點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，并對(duì)交點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行平均，以作為標(biāo)志性位 置的圖像坐標(biāo)。通過(guò)上述圖像采樣方法，可以將來(lái)自至少兩幅圖像的像素信息融合到同一幅目標(biāo) 圖像內(nèi)，由此提高了目標(biāo)圖像的清晰度。此外，還可以進(jìn)一步利用上述條碼圖像采樣方法來(lái) 獲得超分辨率目標(biāo)圖像或亞分辨率目標(biāo)圖像。
圖1是根據(jù)本發(fā)明的條碼圖像采樣方法的流程圖；圖2是根據(jù)本發(fā)明的條碼圖像采樣過(guò)程中的映射方式的示意圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明的第一種校正點(diǎn)獲取方法的流程圖；圖4是根據(jù)本發(fā)明的第一種校正點(diǎn)獲取方法的子圖像區(qū)域的示意圖；圖5是根據(jù)本發(fā)明的第一種校正點(diǎn)獲取方法的動(dòng)態(tài)模板的示意圖；圖6是根據(jù)本發(fā)明的第二種校正點(diǎn)獲取方法的流程圖；圖7是根據(jù)本發(fā)明的第二種校正點(diǎn)獲取方法的二維條碼圖像的局部放大圖。
具體實(shí)施方式本發(fā)明提供了一種基于多幅條碼圖像的條碼圖像采樣方法，該條碼圖像采樣方法 通過(guò)融合兩幅或兩幅以上條碼圖像的像素信息來(lái)提高條碼圖像的清晰度。此外，該條碼圖 像采樣方法還可以進(jìn)一步將至少兩幅條碼圖像融合到超分辨率目標(biāo)圖像或亞分辨率目標(biāo) 圖像中。如圖1-2所示，本發(fā)明提供了一種條碼圖像采樣方法。在本發(fā)明的條碼圖像采樣 方法中，首先獲得兩幅條碼圖像A、B。條碼圖像A、B優(yōu)選是在預(yù)定時(shí)間間隔內(nèi)針對(duì)同一條碼 連續(xù)拍攝獲得的，以使條碼圖像A、B之間的差異性相對(duì)較小，進(jìn)而確保圖像采樣的準(zhǔn)確性。 在獲得兩幅條碼圖像A、B后，分別對(duì)兩幅條碼圖像A、B進(jìn)行掃描，以分別獲取可用于配準(zhǔn)的 標(biāo)志性位置。例如，條碼圖像的轉(zhuǎn)角點(diǎn)、探測(cè)圖形、校正圖形、定位圖形以及用于條碼校正的 其他校正點(diǎn)等等。在獲取上述標(biāo)志性位置后，分別計(jì)算條碼圖像A、B與目標(biāo)圖像C之間的映射系數(shù)
B1^b1,C1......以及a2、b2、c2.......條碼圖像A、B與目標(biāo)圖像C之間的映射公式以及映
射系數(shù)Α、、、。......以及a2、b2、c2......可通過(guò)多種方式獲得，例如透視變換、二次多項(xiàng)
式、三次多項(xiàng)式、三角網(wǎng)格、小波變換等。本發(fā)明以透視變換為例進(jìn)行詳細(xì)描述。在確定條碼圖像A、B上的多個(gè)標(biāo)志性位置 (例如，校正圖形)后，獲取各標(biāo)志性位置的坐標(biāo)信息(例如，模塊坐標(biāo)及圖像坐標(biāo))。利用
透視變換公式計(jì)算出條碼圖像々、8與目標(biāo)圖像(之間的的透視變換系數(shù) 、131、(31......以
及 a2、b2、c2......U= (aX+bY+c)/(gX+hY+l)(1)V= (dX+eY+f)/(gX+hY+l)(2)其中，U和V為各標(biāo)志性位置在條碼圖像A、B上的坐標(biāo)，X和Y為各標(biāo)志性位置在 目標(biāo)圖像C上的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)，a、b、c、d、e、c、f、g及h為透視變換系數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，U和 V可以是各標(biāo)志性位置在條碼圖像A、B上的圖像坐標(biāo)，X和Y可以是各標(biāo)志性位置在目標(biāo)圖 像C上的模塊坐標(biāo)，并可根據(jù)各標(biāo)志性位置在條碼圖像A、B上的模塊坐標(biāo)計(jì)算推得。例如， 在圖2所示的條碼圖像A、B與目標(biāo)圖像C的分辨率相同的情況下，各標(biāo)志性位置在條碼圖 像A、B上的模塊坐標(biāo)即為其在目標(biāo)圖像C上的對(duì)應(yīng)模塊坐標(biāo)。如圖2所示，在分別獲得條碼圖像A、B與目標(biāo)圖像C之間的透視變換系數(shù)&1、bp
C1......以及a2、b2、c2......后，通過(guò)上述透視變換公式分別將條碼圖像A、B映射到目標(biāo)
圖像C上。
在本實(shí)施例中，根據(jù)上述透視變換系數(shù)及透視變換公式可確定目標(biāo)圖像C上的目 標(biāo)像素點(diǎn)c分別在條碼圖像A和條碼圖像B上的對(duì)應(yīng)位置。即，根據(jù)目標(biāo)像素點(diǎn)c的坐標(biāo) (XC>YC)通過(guò)上述透視變換公式可求得其在條碼圖像A上的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)(Ua、Va)以及條碼圖像 B上的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)(Ub、Vb)。在本發(fā)明中，將對(duì)應(yīng)于目標(biāo)圖像C的同一目標(biāo)像素點(diǎn)c的分別來(lái) 自條碼圖像A、B的像素信息進(jìn)行融合。具體來(lái)說(shuō)，將目標(biāo)圖像C的目標(biāo)像素點(diǎn)c在條碼圖 像A和條碼圖像B上的對(duì)應(yīng)位置的像素值Ha、Hb進(jìn)行融合，以作為該目標(biāo)像素點(diǎn)c的像素值 H。，例如H。= (Ha+Hb)/2。通過(guò)上述方式，目標(biāo)圖像C可以融合條碼圖像A、B的像素信息，由 此提高了目標(biāo)圖像C的清晰度。本發(fā)明所提到的融合方式包括但不限于平均或加權(quán)平均運(yùn) 算 。由于目標(biāo)像素點(diǎn)c在條碼圖像A和條碼圖像B上的對(duì)應(yīng)位置不會(huì)完全對(duì)應(yīng)于條碼 圖像A和條碼圖像B上的一個(gè)真實(shí)像素點(diǎn)，也就是說(shuō)，對(duì)應(yīng)坐標(biāo)(Ua、Va)和對(duì)應(yīng)坐標(biāo)(Ub、Vb) 出現(xiàn)非整數(shù)的情況。在本發(fā)明中，通過(guò)將對(duì)應(yīng)位置周邊的多個(gè)像素點(diǎn)的像素信息進(jìn)行插值 獲得對(duì)應(yīng)位置的像素信息。例如，在本實(shí)施例中，將對(duì)應(yīng)坐標(biāo)(Ua、Va)周邊的像素點(diǎn)la、2a、 3a、4a的像素值Hla、H2a, H3a, H4a進(jìn)行插值來(lái)獲得對(duì)應(yīng)坐標(biāo)(Ua、Va)的像素值Ha，并將對(duì)應(yīng)坐 標(biāo)(Ub、Vb)周邊的像素點(diǎn)lb、2b、3b、4b的像素值Hlb、H2b, H3b、H4b進(jìn)行插值來(lái)獲得對(duì)應(yīng)坐標(biāo) (Ub、Vb)的像素值Hb。隨后，再在對(duì)HjPHb進(jìn)行融合來(lái)獲得目標(biāo)像素點(diǎn)c的像素值H。。同 幅圖像內(nèi)多像素點(diǎn)的插值運(yùn)算為本領(lǐng)域公知技術(shù)，在此不再贅述。此外，除了圖2所描述的條碼圖像A、B與目標(biāo)圖像C的分辨率相同的情況，本發(fā)明 的條碼圖像采樣方法也可以應(yīng)用于條碼圖像A、B與目標(biāo)圖像的分辨率不同的情況。在目標(biāo)圖像的分辨率小于條碼圖像的情況下，即亞分辨率采樣的情況下，首先可 通過(guò)將標(biāo)志性位置在條碼圖像上的模塊坐標(biāo)進(jìn)行縮小獲得該標(biāo)志性位置在目標(biāo)圖像上的 對(duì)應(yīng)模塊坐標(biāo)，并利用上述透視變換公式計(jì)算出條碼圖像與目標(biāo)圖像之間的透視變換系 數(shù)。隨后，根據(jù)透視變換系數(shù)分別將目標(biāo)圖像中各目標(biāo)像素點(diǎn)的坐標(biāo)映射到各條碼圖像，以 確定其與各條碼圖像上的對(duì)應(yīng)位置。利用上文描述插值方法獲取對(duì)應(yīng)位置的像素信息(例 如，像素值)，再將目標(biāo)圖像的同一目標(biāo)像素點(diǎn)在各條碼圖像上的對(duì)應(yīng)位置的像素信息融合 成目標(biāo)圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的像素信息。在目標(biāo)圖像的分辨率大于條碼圖像的情況下，即超分辨率采樣的情況下，首先可 通過(guò)將標(biāo)志性位置在條碼圖像上的模塊坐標(biāo)進(jìn)行擴(kuò)大獲得該標(biāo)志性位置在目標(biāo)圖像上的 對(duì)應(yīng)模塊坐標(biāo)，并利用上述透視變換公式計(jì)算出條碼圖像與目標(biāo)圖像之間的透視變換系 數(shù)。隨后，根據(jù)透視變換系數(shù)分別將目標(biāo)圖像中各目標(biāo)像素點(diǎn)的坐標(biāo)映射到各條碼圖像，以 確定其與各條碼圖像上的對(duì)應(yīng)位置。利用上文描述插值方法獲取對(duì)應(yīng)位置的像素信息(例 如，像素值)，在目標(biāo)圖像的同一目標(biāo)像素點(diǎn)在各條碼圖像上的對(duì)應(yīng)位置的像素信息融合成 目標(biāo)圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)的像素信息。通過(guò)上述圖像采樣方法，可以將來(lái)自至少兩幅圖像的像素信息融合到同一幅目標(biāo) 圖像內(nèi)，由此提高了目標(biāo)圖像的清晰度。此外，還可以進(jìn)一步利用上述條碼圖像采樣方法來(lái) 獲得超分辨率目標(biāo)圖像或亞分辨率目標(biāo)圖像。如圖3-5所示，本發(fā)明進(jìn)一步提供了一種獲取校正點(diǎn)的方法。該方法利用動(dòng)態(tài)模 板獲取條碼圖像中的校正點(diǎn)。該校正點(diǎn)除了可用于上述條碼采樣方法，還可以用來(lái)對(duì)單幅 條碼圖像進(jìn)行校正。
如圖3所示，在該校正點(diǎn)獲取方法中，首先通過(guò)拍攝系統(tǒng)獲取二維條碼圖像。該二 維條碼圖像優(yōu)選是灰度圖像或者通過(guò)預(yù)處理單元將由拍攝系統(tǒng)獲取的彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰 度圖像。該二維條碼由按矩形形式排列的多個(gè)黑白模塊組成。在實(shí)際拍攝的灰度圖像中， 每個(gè)黑白模塊分別由多個(gè)像素組成，并且每個(gè)像素的像素值并不是純黑或純白，而是具有 一定灰度值。此外，由于拍攝系統(tǒng)自身、拍攝手法以及環(huán)境因素的影響，實(shí)際拍攝的灰度圖 像相對(duì)于原始的二維條碼會(huì)存在一定畸變，即存在一定的變換關(guān)系。在現(xiàn)有技術(shù)中，是通過(guò) 搜索實(shí)際拍攝的灰度圖像中的校正圖像的圖像坐標(biāo)，并通過(guò)圖像坐標(biāo)來(lái)計(jì)算實(shí)際拍攝的灰 度圖像相對(duì)于目標(biāo)圖像的變換系數(shù)(校正系數(shù))，并利用該校正系數(shù)將拍攝圖像映射到目 標(biāo)圖像上，由此實(shí)現(xiàn)對(duì)拍攝圖像的校正。然而，在本發(fā)明的校正點(diǎn)獲取方法中，在獲取二維條碼的灰度圖像后，不直接對(duì)校 正圖形進(jìn)行搜索，而是確定二維條碼灰度圖像中的一子圖像區(qū)域內(nèi)的各模塊的模塊坐標(biāo)及 模塊中心的圖像坐標(biāo)。例如，如圖3所示，以QR碼為例，通過(guò)搜索探測(cè)圖形來(lái)獲取邊界及模 塊寬度等圖形系數(shù)，并利用已知的方法計(jì)算二維條碼灰度圖像的一子圖像區(qū)域內(nèi)的各模塊 的模塊坐標(biāo)及模塊中心的圖像坐標(biāo)。在本發(fā)明中，模塊坐標(biāo)是指以模塊為單位的坐標(biāo)，即某 模塊在坐標(biāo)軸方向上相對(duì)于坐標(biāo)原點(diǎn)的模塊個(gè)數(shù)，而圖像坐標(biāo)是以像素為單位的坐標(biāo)，即 某像素點(diǎn)在坐標(biāo)軸方向上相對(duì)于坐標(biāo)原點(diǎn)的像素個(gè)數(shù)。如圖4所示，在獲得子圖像區(qū)域內(nèi)的各模塊的模塊坐標(biāo)及模塊中心的圖像坐標(biāo) 后，利用閾值對(duì)各模塊中心的灰度值進(jìn)行二值化處理，以判斷各模塊中心的黑白特征，即獲 得各模塊中心的黑白值。在本步驟中，閾值的選取及二值化處理方法可采用公知的全局閾 值或局部閾值的選取及二值化處理方法，并在此不在贅述。在確定了各模塊中心的黑白值后，選擇子圖像區(qū)域中的部分模塊的模塊中心作為 特征點(diǎn)，形成動(dòng)態(tài)模板。具體來(lái)說(shuō)，動(dòng)態(tài)模板的選擇一般是基于各模塊相對(duì)于相鄰模塊的標(biāo) 志性，即選取相對(duì)于相鄰模塊比較容易區(qū)分的標(biāo)志性較好的模塊，形成動(dòng)態(tài)模板。例如，如 圖4所示，在本實(shí)施例中，選取相對(duì)于相鄰模塊比較容易區(qū)分的模塊1、2、3、4、5、6的模塊中 心作為特征點(diǎn)，形成圖5所示的動(dòng)態(tài)模塊。如圖5所示，動(dòng)態(tài)模板中的每個(gè)特征點(diǎn)均具有三 個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)模塊的模塊坐標(biāo)、圖像坐標(biāo)以及黑白值，即(X1、 Y1)、 (U1, V1), H1, (X2, Y2), (U2, V2)、H2, (X3、 Y3)、(U3 、 V3)、H3, (X4 、 Y4)、(U4, V4)、H4, (X5, Y5)、(U5, V5)、H5, (X6, Y6)、(U6, V6)、 H6。在形成動(dòng)態(tài)模板后，還可進(jìn)一步對(duì)動(dòng)態(tài)模板的有效性進(jìn)行判斷。例如，將動(dòng)態(tài)模板中的 各特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的模塊坐標(biāo)(X1J1)、(X2、Y2)、(X3、Y3)、(X4、 Y4)、(X5、 Y5)、(X6、 Y6)進(jìn)行統(tǒng)一 向量的模塊坐標(biāo)平移，例如平移一至兩個(gè)模塊，并將動(dòng)態(tài)模板中的各特征點(diǎn)的黑白值Hi、H2、 H3、H4、H5、H6與平移后的模塊坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的模塊中心的黑白值進(jìn)行匹配。若匹配度高于預(yù) 定閾值，則認(rèn)為該動(dòng)態(tài)模板不易于與周邊模塊相區(qū)分，該動(dòng)態(tài)模板即為無(wú)效模板，若匹配度 低于預(yù)定閾值，則認(rèn)為該動(dòng)態(tài)模板能夠與周邊模塊相區(qū)分，該動(dòng)態(tài)模板為有效模板。在確定了動(dòng)態(tài)模板后，將動(dòng)態(tài)模板相對(duì)灰度圖像進(jìn)行平移并進(jìn)行灰度匹配，以確 定動(dòng)態(tài)模板與灰度圖像的最佳匹配位置。具體來(lái)說(shuō)，將動(dòng)態(tài)模板中的各特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo) U” V1)、(U2, V2)、(U3> V3)、(U4、V4)、(U5, V5)、(U6, V6)進(jìn)行統(tǒng)一向量的圖像坐標(biāo)平移，例如依 次增加或減小一個(gè)像素，并將動(dòng)態(tài)模板中的各特征點(diǎn)的黑白值Hp H2、H3、H4、H5、H6與平移后 的圖像坐標(biāo)在灰度圖像中的對(duì)應(yīng)位置的灰度值進(jìn)行匹配，并確定匹配度最高的位置為最佳 匹配位置。在本實(shí)施例中，可采用公知的匹配方法來(lái)確定動(dòng)態(tài)模板與灰度圖像的匹配度。此外，還可預(yù)先將動(dòng)態(tài)模板中的各特征點(diǎn)的黑白值H” H2、H3、H4、H5、H6進(jìn)行反轉(zhuǎn)，再將動(dòng)態(tài)模 板中的各特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)(U”、)、(U2、V2)、(U3、V3)、(U4、V4)、(U5、V5)、(U6、V6)進(jìn)行統(tǒng)一 向量的圖像坐標(biāo)平移，并將動(dòng)態(tài)模板中的各特征點(diǎn)的反轉(zhuǎn)后的黑白值與平移后的圖像坐標(biāo) 在灰度圖像中的對(duì)應(yīng)位置的灰度值進(jìn)行匹配。此時(shí)，則確定匹配度最低的位置為最佳匹配 位置。在確定最佳匹配位置后，選擇動(dòng)態(tài)模板中的一個(gè)特征點(diǎn)作為校正點(diǎn)，并且優(yōu)選選 擇動(dòng)態(tài)模板的中心最近的特征點(diǎn)作為校正點(diǎn)。該校正點(diǎn)除了可作為上文描述的基于多條碼 圖像的條碼圖像采樣方法中的標(biāo)志性位置外，還可以用來(lái)對(duì)單幅圖像進(jìn)行校正。具體來(lái)說(shuō)，重復(fù)上述步驟，可獲取多個(gè)校正點(diǎn)。隨后，利用透視變換、二次多項(xiàng)式、 三次多項(xiàng)式、三角網(wǎng)格等方法確定條碼圖像與目標(biāo)圖像之間的映射系數(shù)，并將灰度圖像映 射到目標(biāo)圖像上，由此實(shí)現(xiàn)圖像的校正。下面以透視變換為例，解釋本發(fā)明的利用上述校正點(diǎn)對(duì)單幅條碼圖像進(jìn)行校正的 具體過(guò)程。通過(guò)上述方法獲取4個(gè)校正點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的模塊坐標(biāo)(Xa、Ya)、(Xb、Yb)、(X。、Y。)、(Xd、 Yd)以及圖像坐標(biāo)(ua> Va)、(Ub、Vb)、(Uc, Vc)、(Ud、Vd)。根據(jù)模塊坐標(biāo)(Xa、Ya)、(Xb、Yb)、(X。、Y。)、(Xd、Yd)以及原灰度圖像與目標(biāo)圖像的分 辨率，確定該多個(gè)校正點(diǎn)在目標(biāo)圖像上的對(duì)應(yīng)模塊坐標(biāo)。例如，在原灰度圖像與目標(biāo)圖像的 分辨率保持不變的情況下，該多個(gè)校正點(diǎn)在目標(biāo)圖像上的對(duì)應(yīng)模塊坐標(biāo)即為(xa、Ya)、(xb、 Yb)、(Xc、Yc)、(Xd、Yd)。此時(shí)，利用透視變換公式計(jì)算出原灰度圖像與目標(biāo)圖像的透視變換系數(shù)a、b、b、d、 e、f、g、h U= (aX+bY+c)/(gX+hY+l)(1)V= (dX+eY+f)/(gX+hY+l)(2)在獲得透視變換系數(shù)a、b、b、d、e、f、g、h，則可進(jìn)一步根據(jù)上述公式確定目標(biāo)圖像 上各像素點(diǎn)在原灰度圖像的對(duì)應(yīng)位置，并通過(guò)上文描述的插值方式獲取對(duì)應(yīng)位置的像素信 息，進(jìn)而作為目標(biāo)圖像上各像素點(diǎn)的像素信息，由此實(shí)現(xiàn)了圖像的校正。通過(guò)上述方法，可以在無(wú)需搜索條碼圖像的校正圖形等標(biāo)志性圖形的情況下獲取 用于條碼圖像采樣或者條碼圖像校正的校正點(diǎn)，提供了在標(biāo)志性圖形污損情況下進(jìn)行條碼 圖像采樣及條碼圖像校正的可能。如圖6-7所示，本發(fā)明進(jìn)一步提供了另一種獲取校正點(diǎn)的方法。該校正點(diǎn)除了可 用于上述條碼采樣方法的標(biāo)志性位置，還可以用來(lái)對(duì)單幅條碼圖像進(jìn)行校正。本實(shí)施例中，在獲取二維條碼圖像后，搜索并確定該二維條碼圖像中位于同一行 或列上的相互間隔的兩個(gè)模塊1、2的模塊坐標(biāo)(X1J1)、(X2、Y2)及模塊中心的圖像坐標(biāo)饑、 V1)、(U2、V2)。例如，以QR碼為例，通過(guò)搜索探測(cè)圖形來(lái)獲取邊界及模塊寬度等圖形系數(shù)，并 利用已知的方法搜索并確定位于同一行或列上的相互間隔的兩個(gè)模塊1、2的模塊坐標(biāo)(Xp Y1) > (X2>Y2)及模塊中心的圖像坐標(biāo)(U1J1^(UyV2)15在本發(fā)明中，模塊坐標(biāo)是指以模塊為 單位的坐標(biāo)，即某模塊在坐標(biāo)軸方向上相對(duì)于坐標(biāo)原點(diǎn)的模塊個(gè)數(shù)，而圖像坐標(biāo)是以像素 為單位的坐標(biāo)，即某像素點(diǎn)在坐標(biāo)軸方向上相對(duì)于坐標(biāo)原點(diǎn)的像素個(gè)數(shù)。在本實(shí)施例中，二 維條碼圖像并不限于灰度圖像，而可以是二值化圖像或彩色圖像。在確定模塊1、2的模塊坐標(biāo)(X1J1)、(X2、Y2)及模塊中心的圖像坐標(biāo)(U1J1)、(U2,V2)后，進(jìn)一步確定模塊1、2的模塊中心連線上的多個(gè)中間模塊的模塊坐標(biāo)(X3、Y3)、(X4、
Y4) > (X5、Y5).......，并確定該模塊中心連線上是否存在可區(qū)分的模塊邊界(例如，黑白邊
界)。在該多個(gè)中間模塊中選擇出兩端具有模塊邊界的奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間模塊，例如在本實(shí)施 例中的模塊3、4、5，并選擇位于該奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間模塊3、4、5的中心位置的中間模塊5的模 塊中心作為校正點(diǎn)。隨后，確定模塊中心連線與模塊3、4、5兩端的模塊邊界的交點(diǎn)的圖像 坐標(biāo)(U3、V3)、(U4、V4),并對(duì)該兩個(gè)交點(diǎn)的圖像坐標(biāo)(U3、V3)、(U4、V4)進(jìn)行平均，計(jì)算結(jié)果即 為校正點(diǎn)的圖像坐標(biāo)(U5、V5)。此外，可以進(jìn)一步在模塊1、2的模塊中心連線的垂直方向上對(duì)中間模塊5的模塊 中心的圖像坐標(biāo)(U5、V5)進(jìn)行校正。具體來(lái)說(shuō)，在垂直方向上以中間模塊5為中心確定兩端 具有可區(qū)分模塊邊界的奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間模塊，并確定位于該奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間模塊兩側(cè)的兩 個(gè)模塊的模塊中心的圖像坐標(biāo)。進(jìn)一步確定這兩個(gè)模塊的模塊中心連線與奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間 模塊兩端的模塊邊界的交點(diǎn)，并通過(guò)對(duì)該兩個(gè)交點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行平均，由此重新求得的 中間模塊5的模塊中心的圖像坐標(biāo)。并可與之前沿模塊1、2的模塊中心連線求得的中間模 塊5的模塊中心的圖像坐標(biāo)再進(jìn)行平行，來(lái)進(jìn)一步校正中間模塊5的模塊中心的圖像坐標(biāo)。隨后，重復(fù)上述過(guò)程，則可確定多個(gè)校正點(diǎn)，并根據(jù)上述實(shí)施例中描述的校正過(guò) 程，利用校正點(diǎn)的模塊坐標(biāo)及圖像坐標(biāo)計(jì)算出二維條碼圖像與目標(biāo)圖像之間的映射系數(shù)， 并利用該映射系數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)二維條碼圖像的校正。在上述實(shí)施例中，僅對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了示范性描述，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員在閱讀本 專利申請(qǐng)后可以在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種修改。
權(quán)利要求
一種條碼圖像采樣方法，其特征在于，所述條碼圖像采樣方法包括a.分別獲取至少兩幅條碼圖像中的可用于配準(zhǔn)的標(biāo)志性位置；b.分別利用所述標(biāo)志性位置確定各所述條碼圖像與目標(biāo)圖像之間的映射系數(shù)；c.利用所述映射系數(shù)分別將各所述條碼圖像映射到所述目標(biāo)圖像上；d.將對(duì)應(yīng)于所述目標(biāo)圖像上的同一目標(biāo)像素點(diǎn)的來(lái)自各所述條碼圖像的像素信息進(jìn)行融合，以作為所述目標(biāo)像素點(diǎn)的像素信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，在所述步驟c中，利用所述 映射系數(shù)確定所述目標(biāo)圖像上的目標(biāo)像素點(diǎn)在各所述條碼圖像上的對(duì)應(yīng)位置，在所述步驟 d中，將所述目標(biāo)圖像上的同一目標(biāo)像素點(diǎn)在各所述條碼圖像上的對(duì)應(yīng)位置的像素信息進(jìn) 行融合。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，所述對(duì)應(yīng)位置的像素信息 是通過(guò)對(duì)所述對(duì)應(yīng)位置周邊的多個(gè)像素點(diǎn)的像素信息進(jìn)行插值獲得的。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，所述映射系數(shù)為透視變 換系數(shù)，并通過(guò)透視變換公式獲得U = (aX+bY+c)/(gX+hY+l)V = (dX+eY+f)/(gX+hY+l)其中，U和V為所述標(biāo)志性位置在所述條碼圖像上的坐標(biāo)，X和Y為所述標(biāo)志性位置在 所述目標(biāo)圖像上的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，U和V為所述標(biāo)志性位置在 所述條碼圖像上的圖像坐標(biāo)，而X和Y為所述標(biāo)志性位置在所述目標(biāo)圖像上的對(duì)應(yīng)模塊坐 標(biāo)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，所述標(biāo)志性位置在所述目 標(biāo)圖像上的對(duì)應(yīng)模塊坐標(biāo)由所述標(biāo)志性位置在所述條碼圖像上的模塊坐標(biāo)計(jì)算獲得。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，所述目標(biāo)圖像的分辨率小 于或大于所述條碼圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，在所述步驟d中，對(duì)來(lái)自各 所述條碼圖像的像素信息進(jìn)行融合包括對(duì)所述像素信息進(jìn)行平均或加權(quán)平均。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，在所述步驟a中，獲取所述 標(biāo)志性位置包括al.確定所述條碼圖像的子圖像區(qū)域內(nèi)的各模塊的模塊坐標(biāo)及模塊中心的圖像坐標(biāo)；a2.對(duì)所述各模塊的模塊中心的灰度值進(jìn)行二值化處理，以獲得各所述模塊中心的黑 白值；a3.選擇所述子圖像區(qū)域中的部分模塊的模塊中心作為特征點(diǎn)，形成動(dòng)態(tài)模板；a4.將所述動(dòng)態(tài)模板相對(duì)所述條碼圖像進(jìn)行平移并進(jìn)行灰度匹配，以確定所述動(dòng)態(tài)模 板與所述條碼圖像的最佳匹配位置，并根據(jù)所述最佳匹配位置確定所述標(biāo)志性位置。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，在所述步驟a4中，將所述 動(dòng)態(tài)模板中的各特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一向量的圖像坐標(biāo)平移，并將所述動(dòng)態(tài)模板中的 各特征點(diǎn)的黑白值與平移后的圖像坐標(biāo)在所述條碼圖像中的對(duì)應(yīng)位置的灰度值進(jìn)行匹配， 確定匹配度最高的位置為最佳匹配位置，并選擇所述動(dòng)態(tài)模板的一特征點(diǎn)作為所述標(biāo)志性位置。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，在所述步驟a4中，選擇距 離所述動(dòng)態(tài)模板中心最近的特征點(diǎn)作為所述標(biāo)志性位置。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的條碼圖像采樣方法，其特征在于，在所述步驟a中，獲取所述 標(biāo)志性位置包括al.確定位于所述條碼圖像的同一行或列上的兩個(gè)模塊的模塊坐標(biāo)及模塊中心的圖像 坐標(biāo)；a2.確定所述兩個(gè)模塊的模塊中心連線上的中間模塊的模塊坐標(biāo)，并確定是否存在可 區(qū)分的模塊邊界；a3.從所述中間模塊中選擇兩端具有模塊邊界的奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間模塊，并選擇位于所 述奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間模塊中心位置的中間模塊的模塊中心作為所述標(biāo)志性位置；a4.計(jì)算所述模塊中心連線與所述奇數(shù)個(gè)連續(xù)中間模塊兩端的模塊邊界的交點(diǎn)的圖像 坐標(biāo)，并對(duì)所述交點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行平均，以作為所述標(biāo)志性位置的圖像坐標(biāo)。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種條碼圖像采樣方法，該條碼圖像采樣方法包括分別獲取至少兩幅條碼圖像中的可用于配準(zhǔn)的標(biāo)志性位置；分別利用標(biāo)志性位置確定各條碼圖像與目標(biāo)圖像之間的映射系數(shù)；利用映射系數(shù)分別將各條碼圖像映射到目標(biāo)圖像上；將對(duì)應(yīng)于目標(biāo)圖像上的同一目標(biāo)像素點(diǎn)的來(lái)自各條碼圖像的像素信息進(jìn)行融合，以作為該目標(biāo)像素點(diǎn)的像素信息。通過(guò)上述圖像采樣方法，可以將來(lái)自至少兩幅條碼圖像的像素信息融合到同一幅目標(biāo)圖像內(nèi)，由此提高了目標(biāo)圖像的清晰度。
文檔編號(hào)G06K7/10GK101882213SQ201010189238
公開(kāi)日2010年11月10日 申請(qǐng)日期2010年6月1日 優(yōu)先權(quán)日2010年6月1日
發(fā)明者俞開(kāi)斌, 邱有森, 陳文傳 申請(qǐng)人:福建新大陸電腦股份有限公司