[发明专利]一种基于梯度方向一致性复杂背景条码图像自动分割方法

摘要

一种基于梯度方向一致性复杂背景条码图像自动分割方法，其包括如下步骤第一步，将输入图像转换为灰度图I(n)，在灰度图I(n)上计算每个像素点n的水平方向梯度Gx(n)和垂直方向梯度Gy(n)，进而得到每个像素点n的梯度幅值G(n)和梯度角度Φ(n)；第二步，选择梯度阈值α，将梯度幅值G(n)大于阈值α的像素点作为图像边缘点，得到边缘图像Ie(n)；第三步，基于分块的梯度方向一致性评估和筛选，得到候选图像块集合；第四步，计算每个候选图像块Pci的平均梯度方向Φci，并归一化到区间内，作为该候选图像块Pci的梯度方向；第五步，基于方向一致性的候选图像块连通域标记；第六步，候选图像块连通域分析和筛选；第七步，对候选条码区域进行波形提取和匹配，用于后续译码。本发明的方法对条码识别更加快速准确。

主权项

一种基于梯度方向一致性复杂背景条码图像自动分割方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，将输入图像转换为灰度图I(n)，在灰度图I(n)上计算每个像素点n的水平方向梯度Gx(n)和垂直方向梯度Gy(n)，进而得到每个像素点n的梯度幅值G(n)和梯度角度Φ(n)；第二步，选择梯度阈值α，将梯度幅值G(n)大于阈值α的像素点作为图像边缘点，得到边缘图像Ie(n)；第三步，基于分块的梯度方向一致性评估和筛选，得到候选图像块集合；第四步，计算每个候选图像块Pci的平均梯度方向Φci，并归一化到区间内，作为该候选图像块Pci的梯度方向；第五步，基于方向一致性的候选图像块连通域标记；第六步，候选图像块连通域分析和筛选；第七步，对候选条码区域进行波形提取和匹配，用于后续译码；其中，所述的第三步还包括以下步骤：第一步，选择宽度w，将图像分成一系列w*w的图像块{P1,P2,…,Pk}，其中k为图像块的数目；第二步，将一个圆周360度划分为36个角度区间，每个区间10度，由于条码中相差180度的角度作为一个方向，进而36个角度区间归并为18个方向区间，每个方向区间包含两个相差180度的角度区间，在边缘图像Ie(n)中，将每个图像块Pi内各个梯度方向区间中边缘点的个数，得到图像块Pi的梯度方向直方图Hi，梯度方向直方图Hi的每一项归一化为该方向区间内的边缘点数目占图像块Pi内总边缘点数目的比例，其中i＝1,2,…,k；第三步，对每个图像块Pi，判定该图像块Pi是否具有方向一致性，剔除不具有方向一致性的图像块，得到候选图像块集合{Pc1,Pc2,…,Pcm}，m为候选图像块的数目；其中，所述的第五步还包括以下步骤：第一步，从候选图像块集合{Pc1,Pc2,…,Pcm}中取出一个未标记图像块Pci；第二步，从Pci开始进行区域生长，将相邻并且满足方向一致性约束的候选图像块标记为一类，作为一个图像块连通域Ri，并保存图像块连通域的宽wri和高hri，图像块Pci与图像块Pcj的方向一致性约束：|θci‑θcj|＜σ或者θci‑θcj|＞π‑σ其中，θci和θcj分别为图像块Pci和Pcj的梯度方向，σ为最大角度偏差；σ为第三步，继续从候选图像块集合{Pc1,Pc2,…,Pcm}中取出未标记图像块，按照所述第二步进行区域生长，直到候选图像块集合中没有未标记的图像块，至此，得到图像块连通域集合{R1,R2,…,Rt}，t为图像块连通域的数目；其中，所述的第六步包括以下步骤：第一步，对图像块连通域集合{R1,R2,…,Rt}中的每一个图像块连通域Ri，计算其内部的图像块梯度方向的加权平均值作为连通域的梯度方向θri，图像块的权值为图像块内边缘点的数目；第二步，从图像块连通域Ri的中心点o出发，沿着Ri的梯度方向θri，在Ri内部扫描，统计扫描线上和梯度方向θri满足方向一致性约束的边缘点数目Nri；第三步，筛选出大小符合要求并且边缘点数目大于条码最小边缘数的图像块连通域，作为候选条码区域，条件如下：0.2W＜wri＜0.8W，0.2H＜hri＜0.8H并且Nri＞Nmin；其中W和H分别为原图像的宽和高，Nmin为条码的最小边缘数；至此，得到候选图像块连通域即候选条码区域集合{Rc1,Rc2,…,Rcl}，l为筛选后的候选图像块连通域集合数目。