一種Grid Matrix二維條碼宏模塊提取方法
【專利摘要】一種Grid Matrix二維條碼宏模塊提取方法，包括：對圖像進行自適應(yīng)的二值化；對二值化圖像中的輪廓進行連通體檢測，并按照逆時針順序排列輪廓上的點；根據(jù)輪廓上前后點的距離，提取其中的清晰線段，建立端點集合及有向線段與端點的映射關(guān)系表，通過有向線段的廣度優(yōu)先搜索，檢測四邊的閉合環(huán)；最后用后處理排除閉合環(huán)中的錯誤檢測，以將檢測作為宏模塊輸出進而根據(jù)幾何關(guān)系采樣并譯碼。上述Grid Matrix二維條碼模塊提取方法能快速得到模塊數(shù)據(jù)，且能適應(yīng)條碼模塊被顯著遮擋和無損，提供高可靠性的譯碼數(shù)據(jù)。
【專利說明】一種Gr i d Matr i X二維條碼宏模塊提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及二維條碼識別【技術(shù)領(lǐng)域】，具體為一種Grid Matrix二維條碼宏模塊提 取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] Grid Matrix二維條碼為作為我國具有自主知識產(chǎn)權(quán)的二維條碼技術(shù)，是信息與 物體之間的智能設(shè)備媒介。相比于其他識別手段，二維條碼技術(shù)具有成本低、使用方便、可 靠性高等優(yōu)點。在迅速發(fā)展的社會需求下，傳統(tǒng)的一維條碼由于信息量小，呈現(xiàn)出很大的局 限性。在此形勢下，信息容量更大、糾錯能力更高的各種二維條碼被相繼提出，其中各國都 提出并發(fā)展了不同的二維條碼，并指定了標準；Grid Matrix二維條碼為作為我國具有自主 知識產(chǎn)權(quán)的二維條碼技術(shù)，對我國在信息化大發(fā)展的前景下，有深遠的戰(zhàn)略意義。另一方 面，二維條碼識讀設(shè)備普遍摒棄了傳統(tǒng)的激光掃描方式，而采用更為低成本的基于可見光 圖像技術(shù)的數(shù)字攝像頭。采用數(shù)字攝像機和數(shù)字圖像處理技術(shù)成為二維條碼圖像數(shù)據(jù)采集 設(shè)備的低成本解決方案。近年來，二維條碼被逐漸重視，并開始應(yīng)用于各種帶有視頻功能的 智能終端設(shè)備；在信息傳播過程中，二維條碼作為信息的載體和傳輸接口，例如在物品的出 庫、運輸、分發(fā)、存儲、轉(zhuǎn)移等等環(huán)節(jié)，可以通過掃描讀取物品對應(yīng)的二維條碼快速的獲取相 關(guān)信息。因此發(fā)展先進性的二維條碼技術(shù)對未來國民經(jīng)濟和生活具有深遠影響。
[0003] Grid Matrix二維條碼是一種正方形的二維條碼碼制，該碼制的碼圖由正方形的 白色宏模塊和黑色宏模塊組成，每個宏模塊由6乘6個正方形單元模塊組成（如圖1所示）。 然而和所有二維條碼一樣，由于Grid Matrix二維條碼在實際應(yīng)用中會受到污損和遮擋的 影響，雖然其在設(shè)計之初就考慮了通過增強定位信息的冗余性提高條碼的魯棒性。但通過 算法可進一步增強處理能力對異常情況的適應(yīng)，在關(guān)鍵情況下少許的改善即可將譯碼的成 功率大幅提升。更需注意的是，國家標準僅僅定義了在標準的Grid Matrix二維條碼圖形 下的宏模塊提取方法，并未詳細解釋如何從真實的傳感器圖形轉(zhuǎn)換到分割圖像。而不標準 的二維條碼分割圖形，將導(dǎo)致Grid Matrix二維條碼無法被檢測。然而實際使用過程的環(huán) 境復(fù)雜多變。因此，研制在在復(fù)雜情況下Grid Matrix二維條碼的高可靠性宏模塊提取快 速方法具有積極意義。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的Grid Matrix 二維條碼宏模塊的提取方法，以解決復(fù)雜的成像環(huán)境情況下檢測Grid Matrix二維條碼和 分割宏模塊圖形的問題。它能適應(yīng)真實情況下的涂改、缺損、遮擋、折痕、扭曲、光照不均勻 等等問題，并且處理速率更高。技術(shù)方案如下：
[0005] -種Grid Matrix二維條碼宏模塊提取方法，其特征在于，按以下步驟進行：
[0006] 1)讀取Grid Matrix二維條碼圖像；
[0007] 2)對上述圖像做二值化處理；
[0008] 3)對二值化圖像求逆運算，使黑白色翻轉(zhuǎn)；
[0009] 4)使用連通體檢測算法計算翻轉(zhuǎn)后的二值化圖像中的白色連通體區(qū)域；
[0010] 5)遍歷每個連通體像素，按照逆時針順序記錄連通體區(qū)域邊界上的點，生成邊界 點鏈表；
[0011] 6)對邊界點鏈表進行簡化；
[0012] 7)建立輪廓上清晰線段的線段集和清晰線段端點的端點集，以及該線段集與端點 集的元素間映射關(guān)系；
[0013] 8)對線段集中的端點坐標信息進行融合；
[0014] 9)遍歷端點集，刪除不屬于任何線段的端點；
[0015] 10)搜尋線段集中每個有向線段，記錄該有向線段的后續(xù)線段及其與該有向線段 之間的連接角度是否為凸；
[0016] 11)遍歷線段集中的所有線段：對任一線段逐次遞歸地找連接角度為凸且順次連 接的4條后續(xù)線段，若其最后一條線段與當前線段重合，則形成4邊逆時針閉合環(huán)，記錄該 4個線段及相對應(yīng)端點，生成4邊逆時針閉合環(huán)的鏈表，該鏈表對應(yīng)白色宏模塊；否則繼續(xù) 遍歷直至完成；
[0017] 12)遍歷線段集中的所有線段：對任一線段逐次遞歸地找連接角度為凹且順次連 接的4條后續(xù)線段，若其最后一條線段與當前線段重合，則形成4邊順時針閉合環(huán)，記錄該 4個線段及相對應(yīng)端點，生成4邊順時針閉合環(huán)的鏈表，該鏈表對應(yīng)黑色宏模塊；否則繼續(xù) 遍歷直至完成；
[0018] 13)判斷上述白色宏模塊和黑色宏模塊的連通，性并建立起相對幾何坐標；
[0019] 14)將連通的4邊逆時針閉合環(huán)和4邊順時針閉合環(huán)及其相對坐標和圖像區(qū)域傳 遞給譯碼模塊進行譯碼；將譯碼結(jié)果輸出。
[0020] 進一步的，上述對圖像做二值化處理的方法為：
[0021] a)對圖像進行預(yù)處理，包括去噪聲和平滑濾波；
[0022] b)將處理后的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；
[0023] c)使用Iaplace算子計算灰度圖像中的邊緣；
[0024] d)計算邊緣圖形的積分圖；
[0025] e)將圖像分割成若干塊，并對每塊子圖像計算其中的邊緣數(shù)量之和；
[0026] f)遍歷所有子圖像，若子圖像中邊緣數(shù)量和大于設(shè)定閾值，則認為該區(qū)域是二維 碼圖形區(qū)域，設(shè)置對應(yīng)的判別矩陣的值為1 ;否則設(shè)定為〇 ;
[0027] g)提升子圖像的分辨率一倍，同樣子圖像的尺度縮小為原來的一半，利用預(yù)先獲 取的積分圖重新計算判別矩陣中邊緣對應(yīng)的子圖像中邊緣數(shù)量和；
[0028] h)若分辨率達到最大分辨率，則轉(zhuǎn)入下一步，否則返回上一步；
[0029] i)對判別矩陣中為1的位置用Otsu算法計算其自適應(yīng)分割值；
[0030] j)擴張判別矩陣；
[0031] k)利用判別矩陣分割圖像，即圖像中的像素灰度值若大于判別矩陣對應(yīng)值，則設(shè) 置為255;否則設(shè)置為0。
[0032] 更進一步的，上述對邊界點鏈表簡化的方法為：若某點位于其前后兩點所構(gòu)成的 直線上，則從邊界點鏈表中刪除該點。
[0033] 更進一步的，上述線段集和端點集建立的方法為：按照逆時針方向遍歷簡化后的 邊界點鏈表，依次計算連續(xù)兩邊界點的距離，若距離超過預(yù)先設(shè)置的閾值，則該兩點屬于輪 廓上的清晰線段的端點，保留該清晰線段和相對應(yīng)的端點，生成線段集和端點集；若距離小 于預(yù)先設(shè)置的閾值，則刪除該線段。
[0034] 更進一步的，上述線段集中的端點坐標信息進行融合的方法為：遍歷線段集中的 每一個端點，若線段集中的其他端點與該端點坐標的歐氏距離小于預(yù)先設(shè)定的閾值，則將 兩個端點的幾何均值替換兩個端點；若兩點間的歐氏距離大于設(shè)定閾值，則不做處理。
[0035] 更進一步的，上述判斷宏模塊的連通性及建立起相對幾何坐標的方法為：將所述 4邊逆時針閉合環(huán)鏈表中的第一個4逆時針邊閉合環(huán)的坐標設(shè)置為相對幾何坐標系的原點 (〇, 〇);讀取與其相鄰的8個4邊閉合環(huán)；按照空間關(guān)系給予每個新讀取的閉合環(huán)以坐標 值，并再如此迭代地訪問新讀取的閉合環(huán)的領(lǐng)域，讀出連通的4邊閉合環(huán)之間坐標相對關(guān) 系；并且從最小最大X和y坐標指導(dǎo)連通管4邊閉合環(huán)的范圍。
[0036] 本發(fā)明的有益效果在于：
[0037] 1、本發(fā)明可以最大程度的提高對Grid Matrix二維條碼宏模塊圖形的提取能力， 不受版本、印刷尺寸和顏色的影響，且具有較高的抗噪聲、抗污損的能力；
[0038] 2、本發(fā)明的宏模塊提取方法可同時提取黑白模塊，而無需像傳統(tǒng)方法那樣要同時 提取黑白模塊需分兩次處理；
[0039] 3、本發(fā)明的處理流程面向一維的有向線段，比面向二維圖像的傳統(tǒng)方法的處理速 率更尚；
[0040] 4、本發(fā)明采用可見光視頻，比基于激光掃描的方法成本更低。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0041] 圖1為Grid Matrix二維條碼外觀的示意圖。
[0042] 圖2為本發(fā)明處理流程圖。
[0043] 圖3為本發(fā)明的處理過程示意圖，按照從左至右從上至下的順序分別表示了 Grid Matrix二維條碼原圖、自適應(yīng)二值化圖像、逆運算之后的圖像、連通體輪廓、有向線段連接 情況和提取的宏模塊區(qū)域的情況。
[0044] 圖4為本發(fā)明完成處理后提取宏模塊內(nèi)容獲取的標準化Grid Matrix二維條碼。
[0045] 圖5為本發(fā)明對有向線段的方向性說明，其中黑色宏模塊的有向線段構(gòu)成的四邊 形是逆時針方向，而白色宏模塊的有向線段為順時針方向。
[0046] 圖6為本發(fā)明處理遮擋的情況與國標敘述方法的處理情況的對比，其中國標方法 結(jié)果為左圖，本發(fā)明方法的結(jié)果為右圖。對比可見，在同樣的遮擋情況下，本文方法可用多 直接提取出兩個模塊（灰色標記）。盡管僅多出兩個模塊，但在解碼上可能就是能否成功的 信息分界線。
【具體實施方式】
[0047] 本發(fā)明方法應(yīng)用于二維碼掃描器設(shè)備，其工作過程是，視頻采集部分根據(jù)用戶指 令，開啟攝像頭并按照固定幀率采集彩色視頻圖像；Grid Matrix二維條碼檢測部分對攝 像機采集的視頻圖像進行基于自適應(yīng)二值化輪廓的向線段的預(yù)處理，再提取并輸出其中的 Grid Matrix碼宏模塊信息以供譯碼模塊識別；人機交互部分接受到用戶的工作指令后，首 先打開補光裝置提示用戶設(shè)備由休眠轉(zhuǎn)為開始工作，并用激光定位指示燈提示用戶掃描范 圍，當掃描成功后用蜂鳴器提示完成。
[0048] 本發(fā)明處理過程主要包含兩個部分：從圖像中提取有向線段的預(yù)處理部分和處理 有向線段以魯棒性地提取Grid Matrix二維碼宏模塊的核心部分。其中前者是從觀測圖像 中提取有向線段并建立線段和端點集的映射表；后者是核心的處理算法，采用廣度優(yōu)先的 遍歷方法從有向線段中組合出可能為Grid Matrix二維碼條碼宏模塊的區(qū)域，最后處理去 除干擾。
[0049] 通過分區(qū)域的局部信息自適應(yīng)地二值化視頻采集的圖片，提取二值化輪廓中的顯 著線段并按照逆時針排序，記錄端點集合及其與逆時針導(dǎo)向的有向線段；進而廣度優(yōu)先的 掃描優(yōu)先線段中后續(xù)線段，從中組合獲取四邊的閉合環(huán)，最后用后處理排除閉合環(huán)中的錯 誤檢測，以將檢測作為宏模塊輸出進而根據(jù)幾何關(guān)系采樣并譯碼。具體步驟如下：
[0050] 1)讀取采集到的Grid Matrix二維條碼圖像。
[0051] 2)對上述圖像做二值化處理；具體步驟如下：
[0052] a)對圖像進行預(yù)處理，包括去噪聲和平滑濾波；
[0053] b)將處理后的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；
[0054] c)使用Iaplace算子計算灰度圖像中的邊緣；
[0055] d)計算邊緣圖形的積分圖；
[0056] e)將圖像分割成若干塊，并對每塊子圖像計算其中的邊緣數(shù)量之和；
[0057] f)遍歷所有子圖像，若子圖像中邊緣數(shù)量和大于設(shè)定閾值，則認為該區(qū)域是二維 碼圖形區(qū)域，設(shè)置對應(yīng)的判別矩陣的值為1 ;否則設(shè)定為〇 ;
[0058] g)提升子圖像的分辨率一倍，同樣子圖像的尺度縮小為原來的一半，利用預(yù)先獲 取的積分圖重新計算判別矩陣中邊緣對應(yīng)的子圖像中邊緣數(shù)量和；
[0059] h)若分辨率達到最大分辨率，則轉(zhuǎn)入下一步，否則返回上一步；
[0060] i)對判別矩陣中為1的位置用Otsu算法計算其自適應(yīng)分割值；
[0061] j)擴張判別矩陣；
[0062] k)利用判別矩陣分割圖像，即圖像中的像素灰度值若大于判別矩陣對應(yīng)值，則設(shè) 置為255;否則設(shè)置為0。
[0063] 3)對二值化圖像求逆運算，使黑白色翻轉(zhuǎn)。
[0064] 4)使用連通體檢測算法計算翻轉(zhuǎn)后的二值化圖像中的白色連通體區(qū)域。
[0065] 5)遍歷每個連通體像素，按照逆時針順序記錄連通體區(qū)域邊界上的點，生成邊界 點鏈表；由于鏈表中的點按照逆時針次序記錄，因此相鄰邊界點之間始終存在前后關(guān)系，由 相鄰邊界點定義的線段可以認為是從前一個點指向后一個點，線段具有方向性，在此稱其 為有向線段。在本文所述處理中，每個線段皆賦予了方向性，皆為有向線段。
[0066] 6)對邊界點鏈表進行簡化；具體方法為：若某點位于其前后兩點所構(gòu)成的直線 上，則從邊界點鏈表中刪除該點。
[0067] 7)建立輪廓上清晰線段的線段集和清晰線段端點的端點集，以及該線段集與端點 集的元素間映射關(guān)系。具體方法為：按照逆時針方向遍歷簡化后的邊界點鏈表，依次計算連 續(xù)兩邊界點的距離，若距離超過預(yù)先設(shè)置的閾值，則該兩點屬于輪廓上的清晰線段的端點， 保留該清晰線段和相對應(yīng)的端點，生成線段集和端點集；若距離小于預(yù)先設(shè)置的閾值，則刪 除該線段。
[0068] 8)對線段集中的端點坐標信息進行融合。具體做法為，遍歷線段集中的端點，判斷 線段集中的其他端點與其坐標的歐氏距離是否小于預(yù)先設(shè)定的閾值，若小于閾值則可認為 此兩點非常近似有待融合，則將兩個端點的幾何均值替換兩個端點。若兩點間的歐氏距離 大于設(shè)定閾值，則說明兩點分別從屬于不同的端點，不予進一步考慮。其中的閾值是通過預(yù) 先的樣本統(tǒng)計獲取，并在程序中設(shè)置固定。該處理的好處是，可以減少由于圖像模糊等干擾 導(dǎo)致的邊角模糊而引起的定位偏差。
[0069] 9)遍歷端點集，刪除不屬于任何線段的端點。
[0070] 10)搜尋線段集中每個有向線段，記錄該有向線段的后續(xù)線段及其與該有向線段 之間的連接角度是否為凸。有向線段間夾角是否為凸的定義，是由兩個有向線段所代表的 矢量外積的正負所決定，在本文中定義外積為正時夾角為凸。
[0071] 11)遍歷線段集中的所有線段：對任一線段逐次遞歸地找連接角度為凸且順次連 接的4條后續(xù)線段，若其最后一條線段與當前線段重合，則形成4邊逆時針閉合環(huán)，記錄該 4個線段及相對應(yīng)端點，生成4邊逆時針閉合環(huán)的鏈表，該鏈表對應(yīng)白色宏模塊；否則繼續(xù) 遍歷直至完成。
[0072] 12)遍歷線段集中的所有線段：對任一線段逐次遞歸地找連接角度為凹且順次連 接的4條后續(xù)線段，若其最后一條線段與當前線段重合，則形成4邊順時針閉合環(huán)，記錄該 4個線段及相對應(yīng)端點，生成4邊順時針閉合環(huán)的鏈表，該鏈表對應(yīng)黑色宏模塊；否則繼續(xù) 遍歷直至完成。
[0073] 13)判斷上述白色宏模塊和黑色宏模塊的連通，性并建立起相對幾何坐標。具體做 法為：將步驟11)中獲取的4邊逆時針閉合環(huán)鏈表中的第一個4邊閉合環(huán)的坐標設(shè)置為相 對幾何坐標系的原點（〇,〇);讀取該與閉合環(huán)的4條邊相鄰四個閉合環(huán)，即為該閉合環(huán)的上 下左右的領(lǐng)域閉合環(huán)；再讀取該閉合環(huán)在相對幾何坐標系下的對角線領(lǐng)域，即左上、左下、 右下和右上領(lǐng)域的閉合環(huán)。按照空間關(guān)系給予每個新讀取的與其相鄰的8個4邊閉合環(huán)以 坐標值，并再如此迭代地訪問新讀取的閉合環(huán)的領(lǐng)域。如此循環(huán)可悉數(shù)讀出連通的4邊閉 合環(huán)之間坐標相對關(guān)系。并且從最小最大X和y坐標可以指導(dǎo)連通管4邊閉合環(huán)的范圍。
[0074] 14)將連通的4邊逆時針閉合環(huán)和4邊順時針閉合環(huán)及其相對坐標和圖像區(qū)域傳 遞給譯碼模塊進行譯碼；譯碼過程參照國家標準GB/T 27766-2011進行。譯碼結(jié)果輸出到 終端設(shè)備。
[0075] 在以上步驟中，由于自適應(yīng)的閾值計算過程總是在提升分辨率后的圖形區(qū)域的邊 緣進行的，因此計算復(fù)雜度由傳統(tǒng)窮舉搜索方法的〇(n 2)減為了 0(n)，即計算復(fù)雜度大為降 低，加速了二維條碼檢測提取過程。因此，快速判斷觀測圖像中是否有二維條碼圖形并快速 分割的意義在于，可以改善檢測識別的速率。首先判斷場景中是否有二維條碼的計算代價 比較小，如果觀測圖像中沒有二維條碼，則可回避后續(xù)無用的操作，直接循環(huán)處理下一幀圖 像。其次，如果場景中有二維條碼，則需對二維條碼圖形區(qū)域進行提取。此時的關(guān)鍵要求不 是處理速度快，而是盡量準確獲得高質(zhì)量的分割圖像，進而減少掃描譯碼模塊嘗試的次數(shù)。 換句話說，盡管高質(zhì)量的分割過程會適當增加運算量，但由于提高了命中率，因此從全局看 仍然是提高了識別速率。由于還采用了高精度分割的加速方法，因此使計算效率進一步提 升。
[0076] 硬件列表如下：
[0077]
【權(quán)利要求】
1. 一種Grid Matrix二維條碼宏模塊提取方法，其特征在于，按W下步驟進行； 1) 讀取Grid Matrix二維條碼圖像； 2) 對上述圖像做二值化處理； 3) 對二值化圖像求逆運算，使黑白色翻轉(zhuǎn)； 4) 使用連通體檢測算法計算翻轉(zhuǎn)后的二值化圖像中的白色連通體區(qū)域； 5) 遍歷每個連通體像素，按照逆時針順序記錄連通體區(qū)域邊界上的點，生成邊界點鏈 表； 6) 對邊界點鏈表進行簡化； 7) 建立輪廓上清晰線段的線段集和清晰線段端點的端點集，W及該線段集與端點集的 元素間映射關(guān)系； 8) 對線段集中的端點坐標信息進行融合； 9) 遍歷端點集，刪除不屬于任何線段的端點； 10) 捜尋線段集中每個有向線段，記錄該有向線段的后續(xù)線段及其與該有向線段之間 的連接角度是否為凸； 11) 遍歷線段集中的所有線段；對任一線段逐次遞歸地找連接角度為凸且順次連接的 4條后續(xù)線段，若其最后一條線段與當前線段重合，則形成4邊逆時針閉合環(huán)，記錄該4個線 段及相對應(yīng)端點，生成4邊逆時針閉合環(huán)的鏈表，該鏈表對應(yīng)白色宏模塊；否則繼續(xù)遍歷直 至完成； 12) 遍歷線段集中的所有線段；對任一線段逐次遞歸地找連接角度為凹且順次連接的 4條后續(xù)線段，若其最后一條線段與當前線段重合，則形成4邊順時針閉合環(huán)，記錄該4個線 段及相對應(yīng)端點，生成4邊順時針閉合環(huán)的鏈表，該鏈表對應(yīng)黑色宏模塊；否則繼續(xù)遍歷直 至完成； 13) 判斷上述白色宏模塊和黑色宏模塊的連通，性并建立起相對幾何坐標； 14) 將連通的4邊逆時針閉合環(huán)和4邊順時針閉合環(huán)及其相對坐標和圖像區(qū)域傳遞給 譯碼模塊進行譯碼；將譯碼結(jié)果輸出。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種Grid Matrix二維條碼宏模塊提取方法，其特征在于，所 述對圖像做二值化處理的方法為： a) 對圖像進行預(yù)處理，包括去噪聲和平滑濾波； b) 將處理后的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像； C)使用laplace算子計算灰度圖像中的邊緣； d) 計算邊緣圖形的積分圖； e) 將圖像分割成若干塊，并對每塊子圖像計算其中的邊緣數(shù)量之和； f) 遍歷所有子圖像，若子圖像中邊緣數(shù)量和大于設(shè)定闊值，則認為該區(qū)域是二維碼圖 形區(qū)域，設(shè)置對應(yīng)的判別矩陣的值為1 ;否則設(shè)定為0 ; g) 提升子圖像的分辨率一倍，同樣子圖像的尺度縮小為原來的一半，利用預(yù)先獲取的 積分圖重新計算判別矩陣中邊緣對應(yīng)的子圖像中邊緣數(shù)量和； h) 若分辨率達到最大分辨率，則轉(zhuǎn)入下一步，否則返回上一步； i) 對判別矩陣中為1的位置用化SU算法計算其自適應(yīng)分割值； j) 擴張判別矩陣； k)利用判別矩陣分割圖像，即圖像中的像素灰度值若大于判別矩陣對應(yīng)值，則設(shè)置為 255 ;否則設(shè)置為0。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種Grid Matrix二維條碼宏模塊提取方法，其特征在于， 所述對邊界點鏈表簡化的方法為；若某點位于其前后兩點所構(gòu)成的直線上，則從邊界點鏈 表中刪除該點。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種Grid Matrix二維條碼宏模塊提取方法，其特征在于， 所述線段集和端點集建立的方法為；按照逆時針方向遍歷簡化后的邊界點鏈表，依次計算 連續(xù)兩邊界點的距離，若距離超過預(yù)先設(shè)置的闊值，則該兩點屬于輪廓上的清晰線段的端 點，保留該清晰線段和相對應(yīng)的端點，生成線段集和端點集；若距離小于預(yù)先設(shè)置的闊值， 則刪除該線段。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種Grid Matrix二維條碼宏模塊提取方法，其特征在于， 所述線段集中的端點坐標信息進行融合的方法為；遍歷線段集中的每一個端點，若線段集 中的其他端點與該端點坐標的歐氏距離小于預(yù)先設(shè)定的闊值，則將兩個端點的幾何均值替 換兩個端點；若兩點間的歐氏距離大于設(shè)定闊值，則不做處理。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種Grid Matrix二維條碼宏模塊提取方法，其特征在于， 所述判斷宏模塊的連通性及建立起相對幾何坐標的方法為；將所述4邊逆時針閉合環(huán)鏈表 中的第一個4逆時針邊閉合環(huán)的坐標設(shè)置為相對幾何坐標系的原點（0, 0);讀取與其相鄰 的8個4邊閉合環(huán)；按照空間關(guān)系給予每個新讀取的閉合環(huán)W坐標值，并再如此迭代地訪問 新讀取的閉合環(huán)的領(lǐng)域，讀出連通的4邊閉合環(huán)之間坐標相對關(guān)系；并且從最小最大X和y 坐標指導(dǎo)連通管4邊閉合環(huán)的范圍。
【文檔編號】G06K7/10GK104463067SQ201410736797
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年12月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月4日
【發(fā)明者】王俊峰, 唐鵬, 陳懿, 高志剛 申請人:四川大學(xué)