复杂背景中条码图像识别关键算法的研究
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阈值 法和局部 阈值法 ， 局阈值方法 的优点在 于算法 全
简单 ， 对输入 图像量化 噪声或不 均匀光 照等情况 的 但 抵抗能力差 ， 局部 阈值择 不 当容易造成伪 影和断 点ｌ ． ６ ］
针对 目前存 在 的这些 问题 ， 本文对 复杂背景 图片 中条 形码 的定位 及二值 化算法进行 了深入 的研究 ， 所设计 的算 法 能够很好 的兼 顾算法性 能和复 杂度 的矛 盾 ， 所 设计 的系统能够在嵌入式平 台上实时运行．
一
分， 二是面对 大尺寸 图像庞 大 的数据 量时如何 有效 的
降低算法复杂度［ 本 文在现有研究 的基础上 ， 出将 ． 提
定 位过程分 为粗定 位和精确定位 两个步骤 ． 定位在 粗
低 分辨率 图像 中完 成 ， 有效 的降低 了复杂 的特征提取
算 法所要 面对 的数 据量 ， 确定位 则是对粗定 位结果 精 进行进一步 的处理 ， 以保证结果 的精 确性． 本文条码定
缘Ｌ 、 ２ 频域特征［ 等 ， ］ ５ 条码 的准确定位 对特征 的选取有 着较高的要求 ， 同时 ， 复杂 的背景下往往伴 随着 巨大 的 数据量 ， 因而如何设计复杂度低 、 准确率 高的定 位算法
成为 研究 的难 点． 条码 图像识 别 的难 点在于 图像二值
化算 法 的设计 上 ， 二值化 的基本要求 是 图像 能够忠实 的再 现条码 的宽度及 个数． 常用 的二 值化算法 有全局
位 算法 的流 程 如 图 １ 示 ． 所
字、 图形 、 符号等信 息 ， 此时应 用环 境使 得采 集到 的 图 片具 有尺寸大 、 背景复杂 的特点 ， 给条码 的定位 及识别
带来 了 困难 ．
条码图像识别 系统主要包括 条码 定位分割与识别 两部分． 条码 定位利 用条码 的 固有特 征去除 图像 中的 背景信息 ， 常用 的特征有 对 比度［ 、 ２ 梯度ｌ 、 ］ ３ 角点［ 、 ］ ３ 边 ］
第 ２ 卷 第 ３期 ２
２１ 年 ９ ０２ 月
湖 南 工 程 学 院 学 报
、 ． ２ Ｎｏ ３ １ ２ ． ．
Ｓｅ ｔ２ １ ｐ ０ ２
Ｊ ｕｎ ｌ ｆＨｕ ａ ｎｔ ｕｅｏ ｇｎ ｅｉｇ ｏ ｒａ ｎ ｎＩ ｓｉ ｔ ｆ ｏ ｔ Ｅｎ ｉｅｒ ｎ
复 杂背 景 中条 码 图像 识 别关 键 算 法 的研 究
为依据 对 图像进 行 分块 ， 用 子 窗 口分 割 的方 法 解 采 决 光照 不均 匀对 二值 化 带 来 的 影 响 ， 每 个 子 图像 对
—
（） ４
（ ） 图像 分成 块 ， ４将 的取 值如 式 （ ） ５ 所示 ；
ｎ一 ４ ｒ
ｌ６ ｗ＊ ．］ ［ ２５ｊ ｓ
杨 张
（ 深圳 职业 技 术学 院 ，深圳 ５ ８ Biblioteka Baidu １ ０ ５）
摘
要 ：研究 了复杂背景 图片中条码 的定位及 识别技 术． 通过特征提取 、 态学的方法在低 分辨 率 图像 中对 形
条码进行粗定位 ， 以粗定位的结果为研 究对 象， 采用边缘提 取及灰度投影的方法对条码进行精确 定位． 出了 提
通过前面 的分析可知 ， 条码 的定位面 临两个 难题 ，
收稿 日期 ：Ｏ ２ ４ ２ ２ １ 一Ｏ 一Ｏ
码 图像特征没有影响． 因而在定位时 ， 可在不影 响条码 图像 特征 的情况下对 源图像进行适 当的缩 放 ， 以减少
基 金项 目 ： 国家 自然科 学基 金 项 目（ ０ ７ ０ ７ ； 部产 学研 项 目（ ０ ９ ０ ０ ０ ２ ７ ６９ ２３）省 ２ ０Ｂ ９３０６ ）
中图分 类号 ：Ｔ ３１ Ｐ ９
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：６１ １９ （Ｏ２ Ｏ —０４ 一Ｏ １７ － １Ｘ ２１）３ Ｏ ２ ４ 是如何 选择 有效 的特 征将 条码 与复 杂 背景 进行 区
随着 信息技 术的高速 发展 ， 条码技 术经过 多年的
发展 ， 已广泛应用于生活 的方方面面 ， 在许多智 能识 别 系统 中需对条码进行识别Ｌ ． １ 目前 ， 用光 电或 图像 技 ］ 采 术的条码 识别设 备 已非 常成熟 ， 但在一 些大型智 能识 别 系统中， 识别 内容除条码 外 ， 往往还需识别一 些如文
Ｗ
１
（） ５
块， 利用 局部 灰度 均值 与全 局均值 ， 确定 子 图像 阈值 的合理 范 围 ， 在该 范 围 内采 用 最大 类 间 方差 法 ¨ 得 到最优 的局 部 阈值 ， 以此对 图像进 行 二值化 ．
２ １ 全 局 信 息 的 提 取 ．
（ ） 每个 子 块 － ， 照 式 （ ） 其 均 值 ｍｅｎ ５对 厂按 ｆ ４求 ａ一
１ １ 粗 定 位 ．
图 １ 条码 定位 流程
ｏ
１ １ １ 图像 缩 放 ．．
对一维条形码 图像进 行分析 ， 可知 图像 每一行 所
代表 的信息相 同， 在垂 直方 向上存在信 息冗余 ； 在水平
方 向上 ， 条空 的像素宽度决定着条码 的编码值 ， 对条 但
１ 条 码定位 算法设 计
作 者简 介 ： 杨
张（９４ ）女 ， １８一 ， 硕士 ， 究方 向： 号处 理 、Ｐ 研 信 Ｆ ＧＡ设计 ．
４ ４
湖南 工程 学 院学报
ｍ ｅａｎ
２ １ 矩 ０２
Ｆ１ （ ∑ ｆｌ ） ／ Ｈ ＊Ｗ ） 一 （， ） （
（ ， ）∈Ｆ１ ｉＪ
条空像 素 比例及 条码 图像 的边缘 统计 特性得 到一 个 全局 阈值 和条空 的 平 均像 素 宽 度． 以像 素平 均 宽 度
一
种新 的二值化算法 ， 算法利用条码 的固有特征得到 图像 的全局信 息， 用全局 与局部相结合 的方法获取子 利
图像块 的最优 阈值 ． 实验结果表 明 ， 本文算法能有效地去除复杂背景对条码识别 的影响 ， 且算 法具有较低 的复
杂度 ， 在嵌 入 式平 台上 实 时运 行． 能 关键 词 ：条 形 码 ；图像 识 别 ； 征 提 取 ； 学形 态学 ； 值 化 特 数 二
简单 ， 对输入 图像量化 噪声或不 均匀光 照等情况 的 但 抵抗能力差 ， 局部 阈值择 不 当容易造成伪 影和断 点ｌ ． ６ ］
针对 目前存 在 的这些 问题 ， 本文对 复杂背景 图片 中条 形码 的定位 及二值 化算法进行 了深入 的研究 ， 所设计 的算 法 能够很好 的兼 顾算法性 能和复 杂度 的矛 盾 ， 所 设计 的系统能够在嵌入式平 台上实时运行．
一
分， 二是面对 大尺寸 图像庞 大 的数据 量时如何 有效 的
降低算法复杂度［ 本 文在现有研究 的基础上 ， 出将 ． 提
定 位过程分 为粗定 位和精确定位 两个步骤 ． 定位在 粗
低 分辨率 图像 中完 成 ， 有效 的降低 了复杂 的特征提取
算 法所要 面对 的数 据量 ， 确定位 则是对粗定 位结果 精 进行进一步 的处理 ， 以保证结果 的精 确性． 本文条码定
缘Ｌ 、 ２ 频域特征［ 等 ， ］ ５ 条码 的准确定位 对特征 的选取有 着较高的要求 ， 同时 ， 复杂 的背景下往往伴 随着 巨大 的 数据量 ， 因而如何设计复杂度低 、 准确率 高的定 位算法
成为 研究 的难 点． 条码 图像识 别 的难 点在于 图像二值
化算 法 的设计 上 ， 二值化 的基本要求 是 图像 能够忠实 的再 现条码 的宽度及 个数． 常用 的二 值化算法 有全局
位 算法 的流 程 如 图 １ 示 ． 所
字、 图形 、 符号等信 息 ， 此时应 用环 境使 得采 集到 的 图 片具 有尺寸大 、 背景复杂 的特点 ， 给条码 的定位 及识别
带来 了 困难 ．
条码图像识别 系统主要包括 条码 定位分割与识别 两部分． 条码 定位利 用条码 的 固有特 征去除 图像 中的 背景信息 ， 常用 的特征有 对 比度［ 、 ２ 梯度ｌ 、 ］ ３ 角点［ 、 ］ ３ 边 ］
第 ２ 卷 第 ３期 ２
２１ 年 ９ ０２ 月
湖 南 工 程 学 院 学 报
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Ｓｅ ｔ２ １ ｐ ０ ２
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复 杂背 景 中条 码 图像 识 别关 键 算 法 的研 究
为依据 对 图像进 行 分块 ， 用 子 窗 口分 割 的方 法 解 采 决 光照 不均 匀对 二值 化 带 来 的 影 响 ， 每 个 子 图像 对
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（） ４
（ ） 图像 分成 块 ， ４将 的取 值如 式 （ ） ５ 所示 ；
ｎ一 ４ ｒ
ｌ６ ｗ＊ ．］ ［ ２５ｊ ｓ
杨 张
（ 深圳 职业 技 术学 院 ，深圳 ５ ８ Biblioteka Baidu １ ０ ５）
摘
要 ：研究 了复杂背景 图片中条码 的定位及 识别技 术． 通过特征提取 、 态学的方法在低 分辨 率 图像 中对 形
条码进行粗定位 ， 以粗定位的结果为研 究对 象， 采用边缘提 取及灰度投影的方法对条码进行精确 定位． 出了 提
通过前面 的分析可知 ， 条码 的定位面 临两个 难题 ，
收稿 日期 ：Ｏ ２ ４ ２ ２ １ 一Ｏ 一Ｏ
码 图像特征没有影响． 因而在定位时 ， 可在不影 响条码 图像 特征 的情况下对 源图像进行适 当的缩 放 ， 以减少
基 金项 目 ： 国家 自然科 学基 金 项 目（ ０ ７ ０ ７ ； 部产 学研 项 目（ ０ ９ ０ ０ ０ ２ ７ ６９ ２３）省 ２ ０Ｂ ９３０６ ）
中图分 类号 ：Ｔ ３１ Ｐ ９
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：６１ １９ （Ｏ２ Ｏ —０４ 一Ｏ １７ － １Ｘ ２１）３ Ｏ ２ ４ 是如何 选择 有效 的特 征将 条码 与复 杂 背景 进行 区
随着 信息技 术的高速 发展 ， 条码技 术经过 多年的
发展 ， 已广泛应用于生活 的方方面面 ， 在许多智 能识 别 系统 中需对条码进行识别Ｌ ． １ 目前 ， 用光 电或 图像 技 ］ 采 术的条码 识别设 备 已非 常成熟 ， 但在一 些大型智 能识 别 系统中， 识别 内容除条码 外 ， 往往还需识别一 些如文
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１
（） ５
块， 利用 局部 灰度 均值 与全 局均值 ， 确定 子 图像 阈值 的合理 范 围 ， 在该 范 围 内采 用 最大 类 间 方差 法 ¨ 得 到最优 的局 部 阈值 ， 以此对 图像进 行 二值化 ．
２ １ 全 局 信 息 的 提 取 ．
（ ） 每个 子 块 － ， 照 式 （ ） 其 均 值 ｍｅｎ ５对 厂按 ｆ ４求 ａ一
１ １ 粗 定 位 ．
图 １ 条码 定位 流程
ｏ
１ １ １ 图像 缩 放 ．．
对一维条形码 图像进 行分析 ， 可知 图像 每一行 所
代表 的信息相 同， 在垂 直方 向上存在信 息冗余 ； 在水平
方 向上 ， 条空 的像素宽度决定着条码 的编码值 ， 对条 但
１ 条 码定位 算法设 计
作 者简 介 ： 杨
张（９４ ）女 ， １８一 ， 硕士 ， 究方 向： 号处 理 、Ｐ 研 信 Ｆ ＧＡ设计 ．
４ ４
湖南 工程 学 院学报
ｍ ｅａｎ
２ １ 矩 ０２
Ｆ１ （ ∑ ｆｌ ） ／ Ｈ ＊Ｗ ） 一 （， ） （
（ ， ）∈Ｆ１ ｉＪ
条空像 素 比例及 条码 图像 的边缘 统计 特性得 到一 个 全局 阈值 和条空 的 平 均像 素 宽 度． 以像 素平 均 宽 度
一
种新 的二值化算法 ， 算法利用条码 的固有特征得到 图像 的全局信 息， 用全局 与局部相结合 的方法获取子 利
图像块 的最优 阈值 ． 实验结果表 明 ， 本文算法能有效地去除复杂背景对条码识别 的影响 ， 且算 法具有较低 的复
杂度 ， 在嵌 入 式平 台上 实 时运 行． 能 关键 词 ：条 形 码 ；图像 识 别 ； 征 提 取 ； 学形 态学 ； 值 化 特 数 二