[发明专利]一种基于条码识别的边缘检测方法

说明书

本发明公开了一种基于条码识别的边缘检测方法，属于图像识别技术领域，该方法具体为：(1)将条码图片转为灰度图；(2)将灰度图与自适应滤波器进行卷积运算，得到滤波后的平滑图像；(3)利用平滑图像进行像素梯度幅值G(x,y)和梯度方向θ(x,y)的计算，得到边缘像素梯度图像；(4)对边缘像素梯度图像进行非极大值抑制；(5)使用迭代法求高低阈值的方法，求得高低阈值；(6)通过双阈值检测，连接边缘，得到边缘检测图片。该方法具有能够提取图像边缘细节信息以及抑制噪声的功能，并具备较强的自适应性。

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，具体地涉及一种基于条码识别的边缘检测方法。

背景技术

随着电子商务在我国的快速发展，物流行业随之兴起。在包裹上面印刷条形码是物流快速流通的主要因素。条形码的特点是制作成本低、识别准确率高、信息保存准确且录入快。但是条形码是裸露在包裹的外部，在包裹的运输途中容易受到外部因素的影响，导致条形码受到污损，污损的条形码不能够快速识别会使流水线的工作效率降低，影响工厂的自动化程度。

现有的条形码识别存在以下问题：

(1)传统Canny算子里的高斯模板中的方差大小决定着滤波的效果，含有强噪声的区域需要比较大的方差；但是在噪声弱的区域会使图像边缘信息丢失。但是方差是固定的很难做到去噪和保护边缘的效果。

(2)传统的Canny算子是在像素模板为2*2的邻域一阶偏导的有限差分来计算梯度幅值和梯度方向，由于范围领域小，虽然可以准确定位边缘，但是对噪声敏感容易出现虚假的边缘，也会使得有效的边缘不连接。

(3)传统的Canny算法的高低阈值需要人工干预设定的，如果阈值设置偏高则会丢失许多的边缘内容，反之则会出现大量的无效边缘。所以原始算法的自动化程度不高，缺乏自适应性。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于条码识别的边缘检测方法，来识别有污损的条码，根据试验证明该算法能够让大部分污损的条码重新识别，且没有增加识别时间。同时解决了固定方差很难做到去噪和保护边缘的效果，即使可以准确定位边缘，但是对噪声敏感容易出现虚假的边缘，原始算法的自动化程度不高，缺乏自适应性的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于条码识别的边缘检测方法，具体包括以下步骤：

(1)将条码图片转为灰度图；

(2)将上述灰度图与自适应滤波器进行卷积运算，得到滤波后的平滑图像，具体为：

(2.1)根据噪声密度选取滤波窗口S_xy，且所述滤波窗口S_xy≤S_max；将所述灰度图中任意像素(x,y)处的灰度值表示为Z_xy，并筛选出所述灰度图中灰度值的最大值、最小值、中值，分别表示为Z_max、Z_min、Z_med。

(2.2)判断所述灰度图中每一点像素的灰度值Z_xy是否为噪声，当Z_xy满足Z_min<Z_xy<Z_max，该Z_xy不是噪声点，直接输出该Z_xy，否则继续执行下一步；

(2.3)判断Z_med是否为噪声点，当Z_med满足Z_min<Z_med<Z_max，输出该Z_med，否则继续执行下一步；