Ｖｏ１．４２ Ｎｏ．６ １０３８ 计算机与数字工程 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ 总第２９５期 ２０１４年第６期 二维条码图像反模糊算法研究 刘周成陈学强万运强 南京２１００１６） （南京航空航天大学电子信息工程学院摘要二维条码作为一种重要的自动识别技术，有着极其广泛的应用前景。有效地解决二维条码图像降质问题是其 能够广泛应用的关键。实际应用中，图像模糊是常见的降质，给二维条码识别带来了困难。论文研究二维条码图像反模糊 算法，首先应用傅里叶变化确定图像模糊类型；然后根据条码信号，获得模糊函数的参数；最后采用用基于迭代技术的算法 复原条码图像。实验结果表明，论文设计的算法具有良好的性能和实时性。 关键词二维条码；图像反模糊；增量约束最小方差滤波器 ＴＰ３９１．４１ ＤＯＩ：ｌ０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ１６７２—９７２２．２０１４．０６．０２９ 中图分类号Ｔｗｏ・ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｂａｒ Ｃｏｄｅ Ｉｍａｇｅ Ｄｅｂｌｕｒｒｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ＬＩＵ Ｚｈｏｕｃｈｅｎｇ ＣＨＥＮ Ｘｕｅｑｉａｎｇ ＷＡＮ Ｙｕｎｑｉａｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ＆Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００１６） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅ ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｂａｒ ｃｏｄｅ ｈａｓ ｗｉｄｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ｐｒｏｓ— ｐｅｃｔｓ ｆｏｒ ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｂａｒ ｃｏｄｅ ｉｍａｇｅ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｉｓ ｔｈｅ ｋｅｙ ｏｆ ｉｔｓ ｗｉｄｅ ｕｓｅ．Ｉｎ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ｂｌｕｒｒｅｄ ｉｍａｇｅｓ ａｒｅ ｃｏＩｎＩｎｏｎ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｂｒｉｎｇ ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｂａｒ ｃｏｄｅｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｅｃｈ— ｎｏｌｏｇｙ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｔｕｄｉｅｓ ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｂａｒ ｃｏｄｅ ｉｍａｇｅ ｄｅｂｌｕｒｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｒｓｔ，Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｔｈｅ ｄｅｂｌｕｒｒｉｎｇ ｔｙｐｅ．Ｔｈｅｎ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔＯ ｔｈｅ ｂａｒｃｏｄｅ ｓｉｇｎａｌ，ｔｈｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ｂｌｕｒｒｉｎｇ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｉｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ． Ａｔ ｌａｓｔ，ｔｈｅ ｂａｒ ｃｏｄｅ ｉｍａｇｅ ｉｓ ｒｅｓｔｏｒｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｏｕｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｏｂ— ｔａｉｎ ｂｅｔｔｅｒ ｂａｒ ｃｏｄｅ ｉｍａｇｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ． Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ ｔｗｏ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｂａｒ ｃｏｄｅ，ｉｍａｇｅ ｄｅｂｌｕｒｒｉｎｇ，ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ｆｉｌｔｅｒ Ｃｌａｓｓ Ｎｕｍｂｅｒ ＴＰ３９１．４１ １ 引言 二维条码技术是数据自动识别、输入的重要方 应用于工业自动化、物流管理、公安交通等领域。 实际使用中，无论采用专业的二维条码识读器还 是普通摄像头采集图像，成像都有个景深范围。当条 码表面偏离景深范围，经过光学系统点扩展函数的卷 法。传统一维条码携带的信息量有限，仅仅是对物 品的标识，更多信息需要查询数据库得到。基于这 个原因，人们发明了二维条码ｌ＿】］。二维条码具有密 度高、信息量大、可靠性高、保密防伪性强等优点。 二维条码无需数据库支持，直接解码得到数字、文 积作用后，就会形成散焦模糊＿３ｊ。此外二维条码常用 于ｘｉ￣ｌｌ，自动化，往往需要在高速的生产线上识别二维 条码。由于被标识物体的高速运动，图像有明显的运 动模糊，影响条码的识读，故而反模糊处理对于二维条 字、声音、图像等信息，真正实现了数据的便携 码的识别有着重要的意义和必要性。化［２］。作为一种高容量的信息存储和识别技术，二 图像反模糊是个病态（ｉｌｌ—ｐｏｓｅ）问题，解决这个 维条码已被诸多政府部门、工业团体所采纳，广泛 问题的关键在于如何应用先验知识来约束复原信 ＊收稿日期：２０１３年１２月９日，修回日期：２０１４年１月２３日 基金项目：江苏省自然科学基金项目（编号：ＳＢＫ２０１３２２１３６）；中央高校基本科研业务费项目（编号：ＮＳ２０１３０８７）；江 苏省高校研究生科研创新计划资助项目（编号：ＣＸＬＸ１１—０１９６）资助。 作者简介：刘周成，男，博士研究生，助理研究员，研究方向：通信与信息技术等研究。陈学强，男，博士研究生，研究方 向：通信及图像处理技术研究。万运强，男，硕士研究生，研究方向：模式识别、图像处理技术研究。 刘周成等：二维条码图像反模糊算法研究 第４２卷 ３．２散焦模糊的ＰＳＦ参数估计 在实际的光学系统中，成像区域内深度不同的 ４基于增量约束最小方差的复原 本文在Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ ｆｉｌｔｅｒ的基 对象会引起对焦不准，因而导致获取的图像出现不 同降质程度的离焦。散焦类型图像的点扩散函数 ＰＳＦ模型定义如下： 一 ㈤ 扩散函数ｈ（ｘ， ）的傅立叶变换形式Ｈ（ ， ） 为 Ｈ（ ， ）：２ （４） 其中，Ｊ （・）表示第一类Ｂｅｓｓｅｌ函数，ａ代表 ￣／ ＋ ，（“， ）是点扩散函数在频域中相对于圆 心的坐标。散焦降质图像在频域中频谱上会呈现 出一系列的同心圆，因此可以依据这个特点求解 模糊半径。图４是点扩散函数参数的估计流程。 圜 国 国 圆 图４散焦模糊的点扩散函数参数的估计流程 ３．３运动模糊的ＰＳＦ参数估计 相机镜头和拍摄条码之间的相对运动引发的 降质，导致运动模糊。它的实质是一个像素值与在 运动方向上的周围像素累加平均的过程。在图１ （ｄ）中，运动模糊图像的频谱，明显存在着与模糊方 向相关的亮条纹。 假设降质条码图像中的运动模糊方向和Ｘ轴 正方向成 角，运动模糊长度为Ｌ个像素，则运动 退化模型ｈ（ｘ， ）则是沿着Ｘ轴旋转了 角，表达 式如下 一 ：ｉ ㈣ 其中， Ｊ￣／ｚ。＋ Ｌ／２ （６） ｌｚ／ 一一ｔａｎ（０） 因此，确定点扩展函数ｈ（ｚ，３，）的关键在于准 确的求出模糊尺度Ｌ和模糊角度 。模糊卷积核 函数ｈ（ｘ， ）的傅里叶变换为 Ｈ（ ， ）一 （７） 其中叫一ＵＣＯＳＯ＋ｖｓｉｎ０。当Ｌ 一±１，±２，±３… 时，卷积核函数在频域内的频谱上会出现周期性的 零点。因此，分析频谱特点，可以求解卷积核的参 数。 础上，采用迭代的思想进行复原，设计了Ｉｎｃｒｅｍｅｎ— ｔａｌ Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ ｆｉｌｔｅｒ（ＩＣＳＬ）。传统 Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ ｆｉｌｔｅｒ为 ］ 一［丽 稿 （８） 则频域内的卷积误差如下： Ｓ（ ， ）一Ｇ（“， ）一 （“， ）Ｈ（ ， ） （９） 假定 （ ， ）是原始图像的一个估计，此时一 个卷积误差为 Ｓ１（ ， ）一Ｇ（“， ）一 ｄ（“， ）Ｈ（ ， ）（１０） 现令： 卅 等 赫 （１１） 则新的卷积误差为 ｓ一（ ， ）＝＝＝Ｇ（ ， ）一 （“， ）Ｈ（ ， ） 一Ｇ（ ）－［ （ ） ＋ Ｈ（ｌ ｕ ， ） ｌ＋ｙ ｌＱ（ｕ斋］， ）ｊ ’ 一 ［ ］ 一面 ｌ Ｈ（ ， ）』 ＋ｙｌ Ｑ （ｕ ， ）Ｉ ｓ Ｍ，、“’ ） （１、… ２） 由于ｆＨ（ｕ， ）ｌ。≥０，），ｌＱ（ｕ， ）Ｉ Ｏ。很明显 ｌ ｌＳ一（ ，７３）ｌ ｌ＜ｌ ｌＳ （ ， ）ｌｌ。，这意味着迭代过 程能够降低卷积误差。图５显示了应用于降质图 像复原算法的流程图。 ㈩ 图５ ＩＣＳＬ算法流程 ５ 实验结果 为了验证本文算法的有效ｌ生，将我们设计的ＩＣ— ＳＬ算法和Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ Ｗｉｅｎｅｒ ｆｉｌｔｅｒ（ＩＷ）Ｅ¨叫 ，Ｃｅｎ— ｔｒａｌｉｚｅｄ Ｓｐａｒｓｅ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ（ＣＲＳ）［ 进行 对比将原始图像加入方差为条码模块宽度的散焦模 糊，然后加入高斯噪音，采用州、ＣＲＳ和本文提出的