[发明专利]一种条码图像亚分辨率采样方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及条码技术领域，特别地，涉及一种条码图像亚分辨率采样方法。

【背景技术】

条码技术是在计算机技术与信息技术基础上发展起来的一门集编码、印刷、识别、数据采集和处理于一身的新兴技术。条码技术由于其识别快速、准确、可靠以及成本低等优点，被广泛应用于商业、图书管理、仓储、邮电、交通和工业控制等领域，并且势必在逐渐兴起的“物联网”应用中发挥重大的作用。

目前被广泛使用的条码包括一维条码及二维条码。一维条码又称线形条码，是由平行排列的多个“条”和“空”单元组成，条形码信息靠条和空的不同宽度和位置来表达。一维条码只是在一个方向(一般是水平方向)表达信息，而在垂直方向则不表达任何信息，因此信息容量及空间利用率较低，并且在条码损坏后即无法识别。

二维条码是由按一定规律在二维方向上分布的黑白相间的特定几何图形组成，其可以在二维方向上表达信息，因此信息容量及空间利用率较高，并具有一定的校验功能。二维条码可以分为堆叠式二维条码和矩阵式二维条码。堆叠式二维条码是由多行短截的一维条码堆叠而成，代表性的堆叠式二维条码包括PDF417、Code 49、Code 16K等。矩阵式二维条码是由按预定规则分布于矩阵中的黑、白模块组成，代表性的矩阵式二维条码包括Codeone、Aztec、Data Matrix、OR码等。

在对上述一维或二维条码进行解码的过程中，通常是利用摄影设备对条码进行拍摄，以获取条码图像，然后对条码图像进行去噪、灰度提取、二值化、码字提取、译码等处理。然而，在以上的二值化处理过程中，通常是针对每一个像素点进行二值化处理，因此要将每一个像素点的灰度与阈值进行比对，由此会增加解码时间，并且会提高错误发生机率、加大系统负荷。

因此，针对现有技术存在的以上不足，亟需提供一种条码图像亚分辨率采样方法，使得能保证解码过程快速、顺利地进行。

【发明内容】

针对现有技术存在的解码时间长、错误发生机率较大、系统负荷重等不足，本发明提供一种条码图像亚分辨率采样方法，能保证条码解码过程快速、顺利地进行。

本发明提供一种条码图像亚分辨率采样方法，包括以下步骤：a.利用多个采样网格分别覆盖条码图像中的多个相邻像素点；b.对每一采样网格覆盖的多个相邻像素点进行灰度提取，以获取多个相邻像素点的灰度值；c.利用插值运算确定采样网格的中心的灰度值；d.依次将多个采样网格的中心的灰度值映射到采样图像。

根据本发明一优选实施例，在步骤a中，采样网格刚好覆盖多个相邻像素点。

根据本发明一优选实施例，在步骤c中，插值运算将多个相邻像素点的灰度值进行相加，将相加结果除以多个像素点的个数。

通过以上方法，可减少条码图像处理时间，降低错误发生机率，降低系统负荷。

【附图说明】

图1所示出的是本发明的条码图像亚分辨率采样方法的一个优选实施方式的流程图。

图2所示出的是本发明的条码图像亚分辨率采样方法中的图像变换过程。

【具体实施方式】

有关本发明的特征及技术内容，请参考以下的详细说明与附图，附图仅提供参考与说明，并非用来对本发明加以限制。

图1示出了本发明的条码图像亚分辨率采样方法的一个优选实施方式的流程图。如图1所示，在步骤101，在条码图像上进行特征搜索，以确定条码区域。

在步骤102，利用多个采样网格分别覆盖多个像素点。

在步骤103，对每一采样网格覆盖的多个像素点进行灰度提取，以获得各像素点的灰度值。

在步骤104，利用插值运算提取采样网格中心的灰度值。

在步骤105，将采样网格中心的灰度值按照一定次序映射到采样图像。

在步骤106，判断是否将所有灰度值映射到采样图像，若判断结果为“是”，则获得最终采样图像，若判断结果为“否”，则执行步骤105。

在步骤105中，继续将采样网格中心的灰度值映射到采样图像。

在本发明的进一步实施例中，当判断到采样网格中心的灰度值映射到采样图像后，会执行步骤107，对采样图像进行二值化处理。

在二值化处理完成后，执行步骤108，提取码字以进行译码处理。

以上所介绍的是本发明的条码图像亚分辨率采样方法的一个优选实施方式的流程图，为了让本领域技术人员进一步理解上述流程，以下将参照图2作详细描述。