[发明专利]一种自动修复识别二维码码图符号的解码方法及其设备

权利要求书

1.一种自动修复识别二维码码图符号的解码方法，其特征在于，它包括以下步骤：

①、获取二维码的码图符号图像，并对获取的码图符号图像进行二值化处理；

②、对码图符号图像中的圆形单元模块进行边缘检测，得到边界图像；

③、对边界图像进行闭合边界跟踪；

④、进行闭合边界跟踪后，对圆形单元模块进行识别，用于将非圆形闭合边界丢弃；

⑤、对不同码图符号图像中的圆形单元模块进行区别和剔除；

⑥、方向定位：根据各圆形单元模块的闭合边界坐标，计算得到圆形单元模块的最小外接矩形；经过该最小外接矩形的中心坐标划一条水平线与垂直线，其交点为图像原点，将圆形单元模块分成左上、右上、左下、右下四个区，每一个区中离最小外接矩形的中心最远的点就是该区的定位圆形单元模块；

⑦、码词还原并纠错：根据与编码时的码词比特到圆形单元模块的布局，及条码符号中的各圆形单元模块坐标，设置码词各比特位的值，有圆形单元模块对应的名称的比特位为比特1，否则为比特0；运用Reed-solomon纠错算法对码词纠错；纠错成功后，输出数据字。

2.根据权利要求1所述的自动修复识别二维码码图符号的解码方法，其特征在于：在所述的步骤①中，对获取的二维码码图符号图像进行图像增强和自动修复处理，然后再进行二值化处理；且在该步骤中，图像增强算法为USM算法。

3.根据权利要求1所述的自动修复识别二维码码图符号的解码方法，其特征在于：在所述的步骤②中，边缘检测获得的边界像素定义为像素值为0且相邻8个像素中有非0像素的像素；边缘检测的方法是：对二值图像中所有像素作边界判定得到边界图像，将边界像素标记为最大亮度255，其余则标记为0。

4.根据权利要求1所述的自动修复识别二维码码图符号的解码方法，其特征在于：在所述的步骤③中，对边界图像进行闭合边界跟踪的方法为：31）对边界图像按行主的方向扫描，以扫描到的第一个边界像素为边界跟踪的起点像素，如果没有边界像素则表明本次流程结束；

32）将起点像素的像素坐标放入队列Q，并将该起点像素标记为0，表示已跟踪过了；

33）判断起点像素的相邻8个像素中是否有边界像素，如果有则任选一个像素作为下次跟踪的起点，跳转到32）；否则本次跟踪结束，队列Q中的像素坐标即是一个闭合边界，存储队列Q中的像素坐标列表并将其清空，跳转到31）。

5.根据权利要求1所述的自动修复识别二维码码图符号的解码方法，其特征在于：步骤④中，圆形单元模块识别的过程如下：

41）将闭合边界所有边界点的像素横坐标累加，将累加和除以边界点总数得到闭合边界的中心点像素横坐标u，将所有边界点像素纵坐标累加，将累加和除以边界点总数得到闭合边界的中心点像素纵坐标v；

42）以闭合边界中心点像素坐标（u,v）按四个方向扫描闭合边界的直径，分别得到四个长度值d1,d2,d3,d4；

43）平均直径为d=(d1+d2+d3+d4)/4，定义圆的规范度N为N=|d-d1|/d+|d-d2|/d+|d-d3|/d+|d-d4|/d；

44）对每一个闭合边界计算圆的规范度N值，根据实测统计结果将N值大于设定阈值T_N的闭合边界丢弃，剩下的闭合边界认为是圆形单元模块的边界。

6.根据权利要求1所述的自动修复识别二维码码图符号的解码方法，其特征在于：步骤⑤的过程如下：

51）取得两个圆的尺寸差异度：设一个圆的直径长度为D₁，另一个圆的直径长度为D₂，则这两个圆的尺寸差异度Ldif为：Ldif=| D₁-D₂|/max(D₁,D₂)，设定条码的静区宽度为M个圆形单元模块直径，并且圆的尺寸差异度为Ldif；

52）选择离图像中心点最近的圆形单元模块为种子圆形单元模块，然后将距离该圆形单元模块距离小于M且尺寸差异度Ldif小于预设值的圆形单元模块加入到分组中；

53）一轮增长结束后，以新加入组的圆形单元模块为种子圆形单元模块重复增长过程，知道没有新的圆形单元模块加入组为止。