[发明专利]一种低信噪比环境下的二维码定位方法

权利要求书

1.一种低信噪比环境下的二维码定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用手持设备拍摄目标的彩色图像，将原始彩色图像转换伪灰度图像；

S2：使用同态滤波法对灰度图像进行亮度增强；

S3：使用小线变换对灰度图像进行线提取，得到目标的边缘信息图；

S4：对提取到边缘信息进行投影定位，得到目标所在的区域的坐标，在灰度图像上截取同样坐标的区域，得到目标的图像；

S5：用大津法对上一步得到的目标图像进行二值化，输出定位效果；

所述步骤S1的过程如下：拍摄设备采集到的图像是三通道的RGB图按照公式：S＝0.299*R+0.587*G+0.114*B把RGB图转换为灰度图，来节省存储空间、加快计算速度；

所述步骤S2的过程是：

通过使用高斯核与原图像进行卷积，得到原图像的光照估计，再用原图像减去光照图像便能得到对反射图像的估计：

R₀＝I₀-I₀*G₀

其中R₀是反射图像，I₀是输入图像，G₀是归一化的高斯卷积核；

所述步骤S3的过程是：

S31：把输入图像均分成2^J个小块，J为尺度；

S32：生成对应尺度的小线基，小线基是一个小块不同边上任意两点连接而成的线段的集合，记录小线基中没条线段的坐标和长度，根据小线基生成小线词典B_b(x,y)；

S33：根据输入图像，估计噪声的幅度以及噪声信息r(x,y)，输入图像I(x,y)可以表示为：

I(x,y)＝A*B_b(x,y)+ε*r(x,y)0≤x,y≤n

其中，若B矩阵对应小线基b位置有线段特征，则A＝0，此时在对应b位置上保留b的相关信息；反之当A0，在对应b位置无线特征，删除b；

S34：利用得到的b的集合，重构图像就能得到目标图像的边缘图。

2.根据权利要求1所述的低信噪比环境下的二维码定位方法，其特征在于，所述步骤S4的过程是：

对得到的边缘图像进行投影定位，设置阈值为T，先计算边缘图像每一个行向量的和，找出和数组中值都大于阈值T的最小区间[y1,y2]，再计算每一个列向量的和，找出和数组中值都大于阈值的最小区间[x1,x2]，这在灰度图像中，二维码的区域坐标为(x1:x2,y1:y2)，截取这个区域得到目标图像target。

3.根据权利要求2所述的低信噪比环境下的二维码定位方法，其特征在于，所述步骤S5的过程是：

用大津法求出target图像的最佳阈值，根据这个阈值把target图像二值化，分离前景和背景，输出二值图像。