[发明专利]基于小波和大津法的二维条码图像二值化方法

权利要求书

1.一种基于小波和大津法的二维条码图像二值化方法，其特征是，首先利用小波分解获得成像物体表面光照的近似分布；然后利用此近似分布消除光照不均的影响，使整幅图像近似处于均匀的光照之下；最后再用大津法对获得的均匀光照下的图像计算全局阈值并实现二值化。

2.根据权利要求1所述的一种基于小波和大津法的二维条码图像二值化方法，其特征是，利用小波分解获得成像物体表面光照的近似分布是，图像代表了一个物体表面上的反射光形成的2D亮度函数，设为f(x，y)，0＜f(x，y)＜∞，f(x，y)由两个因素决定：一是入射到可见场景上的光的照度函数i(x，y)表示；二是场景中物体对入射光反射的比率用反射函数r(x，y)表示，f(x，y)＝i(x，y)r(x，y)，设存在一个图像的多分辨率分析中的一系列尺度函数为φ，以{φ_j，m，k|j，m，k∈Z}为正交基的尺度空间{V_j}和小波函数为ψ，以 为正交基的小波空间 f_j+1(x，y)为图像f(x，y)在尺度_j+1上的逼近，则f(x，y)的Mallat分解为：

式中

其中C_j，k，m、 和 分别对应图像的低频子带及水平、垂直和对角线三个方向的高频子带，{h_k|k∈Z}可看作低通滤波器系数，{g_k|k∈Z}可看作高通滤波器系数，在行、列两个方向上通过一系列的带通滤波器实现图像信号的子带分解，首先采用一维滤波器组，对图像数据先按水平方向做一次滤波，可在列频上分为低和高两个子带，分别对这两个子带进行二分之一下采样后再按竖直方向做一次滤波，将两个行子带分别在行频上分为低和高两个子带，再分别进行二分之一下采样，得到了四个子带图像。若要形成图像的多分辨率分析则需要进行连续分解，形成一系列不同分辨率的细节和逼近，连续分解时，每次分解仅对上一次分解形成的低频子带进行分解而保留上一次分解得到的细节；

对图像进行小波分解后，舍弃细节数据而仅使用低频子带数据进行图像重构即可提取原图像低频成分，近似估计照度函数i(x，y)的空间分布。

3.根据权利要求1所述的一种基于小波和0tsu法的二维条码图像二值化方法，其特征是， 首先利用小波分解获得成像物体表面光照的近似分布；然后利用此近似分布消除光照不均的影响是，将照度函数i(x，y)的范围限制为：

1≤i(x，y)＜∞

将所有i(x，y)取值小于1的点都强制将其i(x，y)值改为1，其它点的值保持不变，接下来即可按照公式 计算反射函数r(x，y)，f(x，y)为物体表面上的反射光形成的2D亮度函数，r(x，y)的取值在[0，2]区间内，所有取值大于2的位置均强制赋值为2，将所得的反射函数线性拉伸至[0，255]范围内，并离散化后即得到去除了光照影响的图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于小波和大津法的二维条码图像二值化方法，其特征是，用大津法对获得的均匀光照下的图像计算全局阈值并实现二值化，图像的二值化是：取某个灰度值，以它为分界将图像分为灰度值大小两类，分别计算这两类中的像素点数及灰度平均值，然后计算它们的类间方差，最后取所有灰度的类间方差中的最大值对应的灰度为阈值，类间方差计算公式如下：

w(i)＝n₁(i)*n₂(i)*(v₁(i)-v₂(i))²

其中，n₁(i)和n₂(i)分别是灰度小于_i的像素和大于等于_i的像素的数目，v₁(i)和v₂(i)分别是它们的灰度平均值，

thre＝ArgMax(w(i))

即二值化分割的阈值是使_w(i)取得最大值时的灰度值。