基于梯度方向评估的条码定位方法研究

提出了一种快速定位条形码的方法,可用于任意倾斜角度、复杂背景的条码定位.通过对图像划分成一个个小的区域(像素块),并计算块内的图像像素平方梯度的平均值,通过统计分析图像块的内部的平方梯度方向的分布情况,来判断是否符合条码的条纹特征,从而得到一系列的疑似区域,并通过形态学操作,消除背景的干扰,从而得到条码区域的准确位置.在判断条码的过程中,结合了图像的边缘信息,使得检测结果更为准确.实验表明,算法在复杂背景下能够准确地将条码区域检测出来,对于复杂图像中包含多个条码的情况也能够准确地定位.     

数据矩阵码检测定位技术研究

研究并实现了复杂背景图像中数据矩阵码的检测定位技术.通过对数据矩阵码特征的分析,利用子区域多特征分析法检测条码的目标区域,实现条码的粗定位.基于Hough变换和最小二乘拟合检测条码的寻像图形,实现条码的准确定位.使用双线性插值法将条码旋转规则化.通过实验验证了该方法的有效性和鲁棒性.     

基于SUSAN检测算子的二维条码定位方法

以二维条码Data Matrix在实际应用中的图像为例,采用一种基于图像最优阈值的SUSAN检测算子,将复杂背景图像中的二维条码图像区域检测出来。使用这种方法可以在最大程度上忽略复杂背景的干扰,实现二维条码的快速定位。     

复杂图像背景下的一维条码定位研究

复杂背景中的条码自动定位在图像式条码识别系统中是一个关键步骤,如何在复杂的背景中快速、自动地检测出条形码是研究的主要内容。主要利用条码区域的边缘密度高、以及边缘方向单一特征检测条码区域,研究了复杂图像背景中条码定位的步骤并提出一种基于边缘梯度方向的边缘提取法,得到了较好的效果。     

结合列边缘提取的PDF417条码检测方法

针对PDF417条码在复杂背景中检测定位的技术问题,提出一种基于字符间列边缘提取的定位方法。通过对PDF417码的结构特征进行分析,利用子区域的多特征分析法提取目标区域,并在此基础上提取条码的列向边缘,实现了准确定位。通过霍夫变换确定条码边界,对条码区域进行提取。实验结果表明,对于背景复杂且条码区域信息未知的情况,该定位算法具有良好的结果。     

基于游程编码思想的条码定位与识别方法

在复杂背景中的定位条码是图像式条码识别系统中的一个关键步骤,如何在复杂的背景中快速、白动地检测出条形码是该文的主要研究内容。首先介绍了条型码的编码结构,然后提出了一种基于游程编码思想的条码定位与识别方法,最后通过给出相关实验结果,验证了该算法的可行性和实用性。     

基于游程编码思想的条码定位与识别方法

在复杂背景中的定位条码是图像式条码识别系统中的一个关键步骤,在复杂的背景中快速、自动地检测出条形码是文章研究的主要内容。该文首先介绍了条型码的编码结构,然后提出了一种基于游程编码思想的条码定位与识别方法,最后通过相关实验结果验证了该算法的可行性和实用性。     

复杂背景和非均匀光照环境下的条码自动定位和识别

提出了一种在复杂背景和非均匀光照环境下的条码自动定位识别算法,用于定位和识别实际应用中的条码图像.该算法首先将灰度图像分成若干个子区域,根据每个子区域的梯度特征和角点特征筛选出可能含有条码的子区域,对这些子区域采用连通区域算法进行合并和分析,定位出条码区域.由于传统的二值化方法对于非均匀光照环境下的条码图像处理效果不佳,提出一种改进的Bernsen二值化算法对条码区域进行二值化处理,有效地减小了光照不均对条码识别的影响.实验结果表明,该算法可以有效去除大量复杂背景,准确定位和识别任意角度的条码区域.特别在非均匀光照环境和含有大量文字等复杂背景的情况下,该方法具有明显优势.     

基于DSP的PDF417快速解码终端的设计与实现

设计并实现了一种基于DSP平台的PDF417条码快速解码终端。该终端能对摄像头采集的含有PDF417条码的图像进行复杂背景下条码区域提取、条码畸变校正等条码图像预处理,实现了复杂背景和不均匀光照条件下条码的全方位快速读取。     

复杂背景下PDF417条码定位研究

PDF417作为一种广泛应用的二维条码,其检测定位成为条码识别过程中的关键,而复杂背景下条码的定位技术目前还不够完善。本文针对这一问题进行了研究,提出了一种基于数学形态学运算和Canny边缘检测的定位算法,并在此基础上作区域精确化处理,实现了条码的准确定位。实验结果表明,该方法能够有效提取出各种低对比度、边缘模糊、倾斜、商标干扰等复杂背景下的条码图像。     

基于边缘增强的二维码区域快速检测定位算法

在复杂背景下,传统的边缘提取和形态学操作方法很难准确分割出二维码区域。针对该问题,提出一种工业用二维码区域快速检测定位算法。将Max-Min算法和Canny算子相结合用以滤除图像中的背景噪声,同时增强目标的特征信息,再采用投影法进行初定位,利用形态学操作实现精确定位,并验证条码区域定位的准确性。实验结果表明,该方法检测定位速度快、精度高。     

一种层次化的Data Matrix实时解码方法

在实际应用中,Data Matrix二维条形码的解码效果会受到不均匀光照和复杂背景的影响。为此,提出一种层次化的Data Matrix实时解码方法。利用大津法将条码图像的前景和背景进行分割,得到二值化的条码图像,对其进行区域定位和精确定位。在此基础上,设计基于数字信号处理的二维条形码快速解码终端。实验结果表明,该解码方法具有较好的实时性和较高的鲁棒性。     

Real-time automatic recognition of omnidirectional multiple barcodes and DSP implementation

Barcodes have been extensively adopted in daily life, such as in merchandise labels, inventory control, storage/retrieval systems and inspection. Computer-vision-based barcode recognition can definitely facilitate barcode reading, especially for multiple barcodes and free orientation and in complex scenarios. This work, presents an automatic barcode detection and recognition algorithm for multiple and rotation invariant barcode decoding. The proposed system comprises three stages. First, the barcode is extracted by coarse-to-fine segmentation in four steps: background small clutter reduction, candidate barcode segmentation, barcode verification and barcode rotation and regularization. To enhance the barcode region, thin and small background noise clusters are eliminated using Max–Min Differencing. The approach combines several image-processing schemes, namely Gaussian smoothing filtering, connected component analysis, orientation homogeneity, moment analysis and iterative thresholding. The second stage decodes the barcode by scanning multiple traversal lines, thus preventing decoding errors due to minor barcode defects. Finally, the proposed system is implemented and optimized on a DM6437 DSP EVM board. Experimental results indicate that the proposed approach can locate multiple and omnidirectional barcodes, even with a complex background and minor distortion. The recognition rates for 10,395 lottery barcodes and 388 merchandise barcodes are 99.74 and 90.7%, respectively. The proposed system is promising and has been successfully adopted in commercial applications of lottery reading and verification of winning numbers.     

Stabilization and extraction of 2D barcodes for camera phones

With the ubiquity of cellular phones, mobile applications with 2D barcodes have drawn a lot of attentions in recent years. When a user takes a barcode image with the camera in a mobile device, the captured image tends to be blurred due to camera shaking when the user presses the shutter. In addition, the captured image includes part of the complex background of the page with the barcode. In this paper, we point out that the above two issues, which have not been identified in previous works, deteriorate the accuracy of barcode recognition in the mobile computing. We then propose an efficient and effective algorithm to restore and extract 2D barcode from a complex background in a camera-shaken image. Compared with previous approaches, our algorithm outperforms in not only smaller running time but also higher accuracy of the barcode recognition in the mobile computing.     

直接零件标记的二维条码定位方法

针对直接零件标记（DPM, Direct Part Marking）二维条码的定位技术展开研究。由于环境光照、金属材质等因素,采集到的条码图像会存在光照不均、对比度低和高光等问题,对DPM二维条码定位带来很大的影响。采用了同态滤波的方法来增强图像,用梯度投影法对二维条码区域进行初定位。针对背景灰度级与目标灰度级相近导致传统阈值化存在误分割的问题,采用了一种OSTU与邻域阈值相结合的自适应二值化算法。利用形态学拟合Data Matrix二维条码的L型定位边,最后采用凸包算法实现对二维条码精定位。实验表明,该方法能有效解决图像采集中出现的光照不均、对比度低等问题,快速定位出条码区域。