[发明专利]二维码图像超分重建与识别方法和系统、电子设备及介质在审
申请号: | 202310009065.1 | 申请日: | 2023-01-04 |
公开(公告)号: | CN116070654A | 公开(公告)日: | 2023-05-05 |
发明(设计)人: | 张昊;吴丽;翁温民 | 申请(专利权)人: | 瑞芯微电子股份有限公司 |
主分类号: | G06K7/14 | 分类号: | G06K7/14;G06T3/40;G06V10/44;G06V10/80 |
代理公司: | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 丁云 |
地址: | 350003 福建省*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 二维码 图像 重建 识别 方法 系统 电子设备 介质 | ||
本申请提供二维码图像超分重建与识别方法和系统、电子设备及介质。所述二维码图像超分重建方法包括:对待超分重建的多帧二维码图像分别进行特征编码以分别获取每一帧二维码图像对应的特征信息;对所述二维码图像的特征信息进行融合以获取融合特征信息;基于所述融合特征信息进行特征重建以获取超分重建的特征图;以及基于所述超分重建的特征图进行特征解码以获取超分重建后的二维码图像。本申请重建后的二维码图像的图像质量大大提升,进而二维码识别的识别率提高。
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域,特别地涉及二维码图像超分重建方法和系统、二维码图像识别方法和系统、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
二维码技术在工业和民用领域的应用日益广泛,通过手持设备扫一扫二维码就可以得到商品的详细信息。二维码提升了商品的信息透明度,使商品信息可以更加高效的流通、交换和确认,提升了整个社会的效率。
二维码在扫码过程中会受到很多物理因素的影响,比如环境光、扫描距离、扫描角度、信息残缺和二维码图像质量等,从而导致识别率降低,其中二维码图像质量对识别率的影响最大。
图像插值是在基于模型框架下,从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程,用以恢复图像中所丢失的信息。常用的图像插值算法包括:近邻取样插值、双线性插值、双线性三次插值、Lanczos插值等。然而,采用图像插值算法对图像进行处理后会出现有阶梯状锯齿,明显不能很好地提高图像的质量,因此,采用图像插值并不能满足二维码图像质量的要求。
发明内容
本申请提供二维码图像超分重建方法和系统、二维码图像识别方法和系统、电子设备及计算机可读存储介质,其能够解决现有技术中的以上不足。
第一方面,本申请提供一种二维码图像超分重建方法。所述二维码图像超分重建方法包括:对待超分重建的二维码图像分别进行特征编码以获取与所述二维码图像相对应的特征信息;对所述特征信息进行融合以获取融合特征信息;基于所述融合特征信息进行特征重建以获取超分重建特征图;以及基于所述超分重建特征图进行特征解码以获取超分重建后的二维码超分重建图像。在本申请中,提取二维码图像的纹理特征(即特征信息),并将二维码的纹理特征融合成更加合理的生成超分图像的融合特征,维持二维码的特征码信息不变的同时,获取清晰的重建后的二维码图像,大大提高二维码图像的图像质量。
在第一方面的一种实现方式中,对待超分重建的二维码图像进行特征编码以获取与所述二维码图像相对应的特征信息包括:通过特征编码器网络提取与所述二维码图像相对应的特征信息,所述特征信息包括二维码图像特征、自相似性特征和边缘特征。本实现方式中,提取多个维度的特征信息,可以提供更多的纹理特征,有助于提高重建后的二维码图像的质量。
在第一方面的一种实现方式中,通过特征编码器网络提取与所述二维码图像相对应的特征信息包括:从所述二维码图像提取所述二维码图像特征,所述二维码图像特征包括多个层级的特征,包括初级特征、中级特征和高级特征;从所述二维码图像提取所述自相似性特征,所述自相似性特征用于重建二维码图像细节;以及从所述二维码图像提取所述边缘特征。
在第一方面的一种实现方式中,对待超分重建的二维码图像进行特征编码以获取与所述二维码图像相对应的特征信息包括:对待超分重建的多帧二维码图像分别进行特征编码以分别获取与每一帧二维码图像相对应的特征信息。
在第一方面的一种实现方式中,对所述特征信息进行融合以获取融合特征信息包括:通过特征融合网络对所述特征信息进行计算,以使用卷积运算将与多维特征相对应的所述特征信息融合为像素级权值作为所述融合特征信息。
在第一方面的一种实现方式中,对所述二维码图像的特征信息进行融合以获取融合特征信息包括:对齐多帧所述二维码图像;以及将与对齐后的所述二维码图像相应的所述特征信息融合为单一特征以获取所述融合特征信息。
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