[发明专利]面向实时嵌入式系统的一维条码识别方法

权利要求书

1.一种面向实时嵌入式系统的一维条码识别方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤S1，对于采集的图像进行处理，获得降低分辨率的二值化图像和原分辨率的二值化图像；

步骤S2，在降低分辨率的二值化图像中定位条码区域；

步骤S3，利用上述条码区域定位信息，对原分辨率的二值化图像进行识别，进行条码解码；

所述步骤S1具体包括：

S101），将采集的RGB图像转化为灰度图；

S102），对灰度图进行图像增强的处理；

S103），进行图像去噪的处理；

S104），将灰度图转化为二值化图像；

S105），降低上个步骤S104）所得二值化图像的分辨率，获得降低分辨率的二值化图像；

所述步骤S2具体包括：

S201），对降低分辨率的二值化图像进行边缘强化处理；

S202），然后对上述降低分辨率的二值化图像进行形态学处理，将整个条码区域连通；

S203），进行区域过滤的处理；

S204），获取条码区域的四个角点位置，即可定位条码区域；

所述步骤S3具体包括：

S301），进行位置信息转换，将条码区域在降低分辨率的二值化图像中的位置信息转换为在原分辨率二值化图像中的位置信息；

S302），在原分辨率二值化图像中进行条码旋正；

S303），进行垂直投影的处理：将条码上同一列的像素值累加；

S304），进行获取模块比例的处理：获取条码上条空的宽度比例；

S305)，进行译码和校验，即根据所得模块比例解析条码携带信息；

步骤S102）中，图像增强方法采用USM锐化算法；

步骤S103）中，采用自适应结构元大小的高斯模糊算法进行图像去噪的处理；

步骤S104）中，具体采用动态迭代的otsu二值化算法将灰度图转化为二值化图像；

步骤S105）中，降低图像分辨率采用的是隔点取样的方法；

步骤S201)中，边缘强化所采用的边缘强化算子是Canny算子；

对降低分辨率的二值化图像进行边缘强化处理；边缘强化是利用边缘强化算子去处理图像的过程；

该算法步骤如下：

a.利用高斯平滑函数消除噪声，这里的平滑因子可以复用S103中所得的二阶正态分布函数K(i,j)；

b.分别用水平的和垂直的一阶差分卷积模板对图像做卷积，并将两次得到的结果求取平方和，具体公式如下：

G1(x,y)=F(x,y)×H1(x,y)

G2(x,y)=F(x,y)×H2(x,y)

G(x,y)=(G1(x,y)^2 + G2(x,y)^2) ^ (1/2)

其中，×表示求卷积运算，^表示求幂运算，H1(x,y),H2(x,y)分别表示水平和垂直的一阶差分卷积模板；F(x,y)表示输入图像；

c.非极大值抑制，简而言之是将步骤二后所得各点值中极大值保留，非极大值置0；

步骤S204)中，采用边界探索算法获取条码的角点信息。

2.如权利要求1所述的面向实时嵌入式系统的一维条码识别方法，其特征在于：步骤S302）中，条码旋正采用仿射变换算法。