[发明专利]一种基于自适应尺度控制的QR码图像快速盲去模糊方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应尺度控制的QR码图像快速盲去模糊方法，首先对输入的QR码图像做归一化处理，得到规范的QR码的模糊图像，然后通过对规范的模糊图像进行多尺度模糊核估计，从粗到细逐步输出各尺度的估计模糊核和估计清晰图像实现QR码图像快速去模糊，在求解估计清晰图像的过程中，引入了关于QR码图像强度和梯度作为先验知识，优化了模糊图像的恢复效果；另外通过图像清晰度检测方法对去模糊后的清晰图像进行清晰度评价，判断在较小尺度下取得的估计结果是否已提前达到可识别的标准，进而实现不同模糊程度QR码图像的自适应尺度控制。本发明在提高不可识别的模糊QR码图像去模糊速度的同时，也确保了QR码图像去模糊的质量。

技术领域

本发明涉及QR码图像识别的技术领域，尤其涉及一种基于自适应尺度控制的QR码图像快速盲去模糊方法。

背景技术

二维码作为移动互联网的入口，应用越来越广泛，尤其是QR码在物流运输，产品溯源和农作物养殖等方面提供了许多便利。由于采集方法的不同，经常会存在QR码图像模糊的情况，造成难以识别的问题。目前在模糊QR码图像的识别处理中，由于难以提前获知到模糊核的信息，通常采用盲去模糊方法，在盲去模糊的优化模型中引入不同形式的先验知识作为约束项，并采用多尺度方法求解模糊核，但由于这些先验知识中没有结合QR码图像特点，QR码图像去模糊质量较低，同时由于计算过程中采用多尺度方法求解，盲去模糊的速度较慢。

发明内容

本发明为解决现有的QR码图像去模糊方法恢复效果和效率都较低的问题，提供了一种基于自适应尺度控制的QR码图像快速盲去模糊方法。

为实现以上发明目的，而采用的技术手段是：

一种基于自适应尺度控制的QR码图像快速盲去模糊方法，包括以下步骤：

S1.获取原始QR码的模糊图像并进行归一化处理；

S2.设置模糊核大小并对模糊图像和模糊核进行多尺度划分；

S3.根据多尺度划分结果，从粗到细交替求解得到各尺度的估计模糊核；

S4.根据求解得到的估计模糊核对所述模糊图像进行非盲去模糊；

S5.使用图像清晰度检测方法对去模糊后的清晰图像进行清晰度评价，判断所述清晰图像的清晰度评价值是否大于预设的可识别清晰度阈值或所述清晰图像的当前尺度是否为最高尺度，若是，则输出所述清晰图像；若否，则在下一尺度上重复执行步骤S3。

上述方案中，通过对QR码的模糊图像进行多尺度模糊核估计，从粗到细逐步输出各尺度的估计模糊核和估计清晰图像实现QR码图像快速去模糊，通过图像清晰度检测方法对去模糊后的清晰图像进行清晰度评价，判断在较小尺度下取得的估计结果是否已提前达到可识别的标准，进而实现不同模糊程度QR码图像的自适应尺度控制。

优选的，所述步骤S1中进行归一化处理后得到规范的QR码模糊图像，其尺寸大小为l×l，l＞0。

优选的，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21.设置模糊核大小k_s，并统计划分尺度数n：

其中c为划分的各尺度间隔比例，为常数；b为下采样的尺度阈值，为常数；

S22.根据步骤S21的模糊核大小k_s和尺度数n对所述模糊图像和模糊核进行尺度划分，其中划分的各尺度间隔比例为c，下采样的尺度阈值为b，并且划分的模糊核尺度大小通过向上取整至最近的奇数得到，得到尺度划分后相对应的模糊图像和模糊核尺度大小列表。

优选的，所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31.求解估计清晰图像：以L0正则项描述QR码图像的梯度和强度，构造求解估计清晰图像的模型，具体为：