[发明专利]一种基于opencv的自适应的条码对比度增强方法

说明书

本发明公开了一种基于opencv的自适应的条码对比度增强方法，属于图书馆管理技术领域，本发明方法在获取图像后，(对于图像中的每一个点，利用公式分别计算其局部均值与局部标准差，通过G(f(i,j)‑M(i,j))可以实现对图像的高频部分的放大，进而对图像进行增强。通过引用参数G中引用局部标准差，可以让图像中对比度较弱的部分的增强效果更加明显，可以增强图片对比度，更能便于识别，降低环境影响，能够实现多场景识别效率，使得整体方法具有更好的鲁棒性、普适性。

技术领域

本发明属于图书管理技术领域，具体涉及一种基于opencv的自适应的条码对比度增强方 法。

背景技术

传统的图像增强方法主要是针对灰度图来作用,通常需要通过人机交互的方式调整参数, 以达到某一种特征进行良好的增强但是随着图像在人们生产和生活中应用的增多以及应用复 杂性的增加,越来越要求图像增强算法不仅可以对各种不同灰度图像进行自适应增强，并且可 以同时对彩色图像进行全自动增强以及色彩恢复。

在图像处理中对于色彩的运用是很重要的，原因有两个:第一，在自动图像分析中色彩是 一个有力的描述工具，它通常可使从一个场景中识别和抽取目标的处理得到简化。第二，人 们对图像进行分析时，人眼区别的灰度层次大约只有二十几种，但却能够识别成千上万的色 彩。

图像增强根据图像的模糊情况采用各种特殊的技术突出图像中的某些信息，削弱或消除 无关信息达到强调图像的整体或局部特征的目的。图像增强尚没有统一的理论方法，常用的 图像增强技术有直方图修改，图像平滑滤波，图像锐化等。图像增强技术主要分为两类:频域 增强法和空域增强法。频域增强法主要是利用各种频域滤波器进行图像平滑或锐化处理，然 后进行变换域反变换来增强图像。空域增强法是直接针对图像中的像素，对图像的灰度进行 处理，空域法属于直接增强的方法。它包括扩展对比度的灰度变换和直方图变换，消除噪声 的平滑法和增强边缘的锐化。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于opencv的自适应的条码对比度增强方法，可 以增强图片对比度，更能便于识别，降低环境影响，能够实现多场景识别效率。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

本发明一种基于opencv的自适应的条码对比度增强方法，包括以下步骤：获取图像，对 于图像中的每一个像素点，利用下式分别计算其局部均值与局部标准差，

其中，f(s,k)代表坐标为(s,k)的点的像素值，M(i,j)为以点(i,j)为中心，窗口大小为[(2n+1)， (2m+1)]的区域的局部均值，对应的σ²(i,j)为局部的方差，σ(i,j)为局部图像的标准差；

在求得局部均值与标准差后，利用下列公式对图像进行增强，

I(i,j)＝M(i,j)+G(f(i,j)-M(i,j))

其中，I(i,j)为增强后的像素值，M为全局均值，σ是一个系数参数，所述σ为小于1大 于0的小数。

本发明的有益效果在于：

本发明一种基于opencv的自适应的条码对比度增强方法，通过G(f(i,j)-M(i,j))可以实 现对图像的高频部分的放大，进而对图像进行增强。通过引用参数G中引用局部标准差，可 以让图像中对比度较弱的部分的增强效果更加明显，可以增强图片对比度，更能便于识别， 降低环境影响，能够实现多场景识别效率，使得整体方法具有更好的鲁棒性、普适性。

本发明的其他优点、目标和特征将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上对本 领域技术人员而言是显而易见的，或者本领域技术人员可以从本发明的实践中得到教导。本 发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。