[发明专利]基于光平衡的矩阵编码自适应二值化处理方法和装置

权利要求书

1.一种基于光平衡的矩阵编码自适应二值化处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

在配置有双屏幕与屏下光控解码模组的矩阵编码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对所述矩阵编码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡所述屏幕的遮挡区域，其中，所述矩阵编码识读装置包括双屏幕和相对所述双屏幕的预设区域设置的所述屏下光控解码模组，所述双屏幕均设置有第一偏光片，所述屏下光控解码模组设置有第二偏光片，所述第一偏光片与所述第二偏光片的偏光方向一致，所述第一偏光片和所述第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，所述第一光学噪声为反射光线，所述反射光线为第一光线经过所述屏幕反射的光线，所述第一光线为所述屏幕的发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴正向照射的光线，所述第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，所述第二光学噪声为直射光线，所述直射光线为所述发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴反向照射的光线；

采集用户遮挡所述屏幕的所述遮挡区域中的矩阵编码的图像信息，将所述矩阵编码的图像信息转换为灰度图像；

对所述灰度图像进行光照检测，根据光照检测结果对所述矩阵编码的所述灰度图像进行光平衡处理；

根据设定的图像灰度跃变阈值对光平衡处理后的所述灰度图像的每一行像素点进行分组，并根据最大类间方差法确定每一行的每个分组的像素点的灰度的二值化阈值，并根据所述二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行自适应二值化处理。

2.根据权利要求1所述的基于光平衡的矩阵编码自适应二值化处理方法，其特征在于，还包括：对布设在多个场景的配置适用于条码识读的摄像头、双屏幕与基于中央处理器的控制系统的所述矩阵编码识读装置进行组网，并对布设在多个场景的支持与输入设备及打印装置协同应用的所述矩阵编码识读装置、控制所述矩阵编码识读装置的电子终端以及服务器集群三者进行连接，其中，支持与所述输入设备及所述打印装置协同应用的所述矩阵编码识读装置包括至少一个适用于条码识读的摄像头，所述至少一个适用于条码识读的摄像头用于实时感知360°全角度的光线变化，以便通过所述中央处理器触发液晶屏完成显示内容的变化操作。

3.根据权利要求2所述的基于光平衡的矩阵编码自适应二值化处理方法，其特征在于，所述对布设在多个场景的支持与输入设备及打印装置协同应用的所述矩阵编码识读装置、控制所述矩阵编码识读装置的电子终端以及服务器集群三者进行连接包括：通过WIFI将布设在多个场景的至少一个所述矩阵编码识读装置与云服务器集群进行连接；

通过蓝牙连接将布设在多个场景的至少一个所述矩阵编码识读装置与控制所述矩阵编码识读装置的所述电子终端进行连接。

4.根据权利要求1所述的基于光平衡的矩阵编码自适应二值化处理方法，其特征在于，还包括：收集矩阵编码图像，将收集的所述矩阵编码图像分成低质量矩阵编码图像和高质量矩阵编码图像两个训练集，对两个训练集的图像分别进行标记；

对标记完成的低质量矩阵编码图像和高质量矩阵编码图像进行训练，构建矩阵编码检测卷积神经网络模型。

5.根据权利要求4所述的基于光平衡的矩阵编码自适应二值化处理方法，其特征在于，所述矩阵编码检测卷积神经网络模型的构建方法包括：

使用ResNet-101卷积神经网络模型作为特征提取模型，将经过预处理操作后的矩阵编码图像作为输入；

使用区域建议网络获取所述矩阵编码图像中特征信息的区域建议；

基于所述区域建议生成特征信息区域的边框信息。

6.根据权利要求1所述的基于光平衡的矩阵编码自适应二值化处理方法，其特征在于，所述的根据所述二值化阈值对每一行的每个分组内的各个像素点的灰度进行自适应二值化处理包括：

根据所述二值化阈值，将预设组组内灰度值大于所述二值化阈值的像素点设为黑色，将预设组组内灰度值小于所述二值化阈值的像素点设为白色；或者，根据所述二值化阈值，将预设组组内灰度值大于所述二值化阈值的像素点设为白色，将预设组组内灰度值小于所述二值化阈值的像素点设为黑色。

7.根据权利要求1所述的基于光平衡的矩阵编码自适应二值化处理方法，其特征在于，还包括：对所述灰度图像进行差分滤波处理。