田高華,徐曉宇,吳金華,劉秋生
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基于光照補償算法的二維碼圖像增強工具設計
田高華,徐曉宇,吳金華,劉秋生
(江西應用技術職業學院,江西 贛州 341000)
針對二維碼使用過程中出現的破損問題,設計一種基于光照補償算法的二維碼圖像增強工具。確定點陣二維碼中單個模塊內部孔洞的具體像素位置,并利用鄰域像素替換原孔洞像素值,最終使點陣與背景區分開,同時保證點陣的間隙和極性不發生變化。設計的算法經過實驗分析可以實現破損二維碼的識別,通過精度分析和效率分析驗證該算法的實用性,初步解決了部分二維碼損壞導致的不能識別的問題。
光照補償;二維碼;算法工具;精度分析
二維碼作為一種信息傳播的載體,已經深入到人們的日常生活中,隨著使用頻率和使用時間的增多,經常會出現破損情況。本文設計一種基于光照補償算法的二維碼圖像增強工具,工具設計主要包括工具定義、算法設計、軟件設計、實驗分析這4方面內容。工具定義,介紹光照補償工具的功能及應用場合;算法設計,設計工具具體的流程與算法;軟件設計,依據算法設計軟件的模塊及主要功能函數;實驗分析,對工具的功能進行測試[1]。
光照、材質、形成方式等原因會造成點陣像素灰度分布不均、點陣內部可能會存在孔洞,類似于“甜甜圈”效應,即點陣中心的像素灰度值與背景更接近,從而影響后續信號提取[2]。光照補償工具的目的是消除點陣模式的非一致性,對點陣中的孔洞位置進行鄰域像素填充,最終使點陣與背景區分開、點陣像素灰度值均勻化。
光照補償工具的基本思想是:確定點陣二維碼中單個模塊內部孔洞的具體像素位置,并利用鄰域像素替換原孔洞像素值,最終使點陣與背景區分開,同時保證點陣的間隙和極性不發生變化。算法設計首先確定點陣中所有孔洞的具體像素位置,然后利用孔洞鄰域像素替換孔洞像素,對替換孔洞像素后的圖像進行平滑。
確定點陣孔洞位置的基本思想是找出二維碼點陣模塊中的孔洞位置,算法分析過程如圖1所示:①進行二值化處理,突出點陣與點陣孔洞之間的差異;②進行形態學開、閉處理,填充孔洞,方便后續做比較確定孔洞準確位置;③確定孔洞位置,通過比較二值圖像和形態學開、閉處理后的圖像的像素差異,確定孔洞位置[3]。

圖1 孔洞位置確定過程圖
替換孔洞像素的基本思想是使孔洞區域的鄰域像素覆蓋孔洞。原始圖像經過形態學腐蝕、膨脹處理,獲取到孔洞區域的期望像素值,在經過替換孔洞像素,把孔洞期望像素值替換到原圖中的孔洞位置上。
2.3.1 形態學腐蝕和膨脹
形態學腐蝕和膨脹處理的基本思想是確定孔洞區域的期望像素值。實現方法為對原圖進行(+1)/2次(為孔洞尺寸)腐蝕或膨脹處理,目的是使孔洞的期望像素值接近點陣像素值。
2.3.2 替換孔洞像素
替換孔洞的基本思想是將孔洞期望像素值替換到原圖中的孔洞上,如圖2所示。即對已經確定的孔洞位置,用孔洞期望像素值替換原像素。

圖2 替換孔洞像素
平滑圖像主要步驟是使用平滑濾波器對替換孔洞像素后的圖像進行平滑處理。實現方法為使用3×3大小的均值濾波器。
光照工具以C++類的形式封裝在svBaseTools動態庫,類名scIlluminationCompensation。按照算法設計的基本思路,光照工具的軟件分為參數設置、執行操作。各部分的主要的功能接口函數如表1所示。
根據設計要求,針對光照補償工具進行精度和效率兩方面進行試驗分析。精度分析主要是觀察點陣的光照補償結果,能否使點陣區域像素與背景明顯區分開,破損的二維碼經過光照補償后,原圖點陣中的孔洞位置已經被點陣鄰域像素所覆蓋,點陣與背景的區別更加明顯。針對執行效率進行分析,分別測試了在不同圖像大小和尺寸的條件下,工具的執行效率。光照補償工具的執行效率與圖像大小和點陣孔洞尺寸成正比,在500萬像素,點陣孔洞尺寸為7個像素的條件下,執行時間在100 ms以內。經過反復試驗本設計能夠達到精度和效率指標。
本文設計的二維碼圖像處理工具,對實驗結果進行效率分析和精度分析,處理過的圖像點陣像素較為均勻,光照補償工具基本達到設計要求。
表1 光照補償工具主要功能函數(表格制作部規范)
類別功能函數說明 構造/析構scIlluminationCompensation~scIlluminationCompensation無參構造析構函數 參數相關SetModulePolarityGetModulePolarity設置獲取點陣極性 SetThresholdGetThreshold設置獲取二值化閾值 SetModuleSizeGetModuleSize設置獲取點陣中心孔洞尺寸 執行相關Execute執行光照補償
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2095-6835(2018)18-0052-02
TP391.41
A
10.15913/j.cnki.kjycx.2018.18.052
田高華(1991—),女,研究生,助教,研究方向為通信工程。
〔編輯:嚴麗琴〕