基于光照补偿算法的二维码图像增强工具设计

田高华，徐晓宇，吴金华，刘秋生



基于光照补偿算法的二维码图像增强工具设计

田高华，徐晓宇，吴金华，刘秋生

（江西应用技术职业学院，江西 赣州 341000）

针对二维码使用过程中出现的破损问题，设计一种基于光照补偿算法的二维码图像增强工具。确定点阵二维码中单个模块内部孔洞的具体像素位置，并利用邻域像素替换原孔洞像素值，最终使点阵与背景区分开，同时保证点阵的间隙和极性不发生变化。设计的算法经过实验分析可以实现破损二维码的识别，通过精度分析和效率分析验证该算法的实用性，初步解决了部分二维码损坏导致的不能识别的问题。

光照补偿；二维码；算法工具；精度分析

二维码作为一种信息传播的载体，已经深入到人们的日常生活中，随着使用频率和使用时间的增多，经常会出现破损情况。本文设计一种基于光照补偿算法的二维码图像增强工具，工具设计主要包括工具定义、算法设计、软件设计、实验分析这4方面内容。工具定义，介绍光照补偿工具的功能及应用场合；算法设计，设计工具具体的流程与算法；软件设计，依据算法设计软件的模块及主要功能函数；实验分析，对工具的功能进行测试[1]。

1 工具定义

光照、材质、形成方式等原因会造成点阵像素灰度分布不均、点阵内部可能会存在孔洞，类似于“甜甜圈”效应，即点阵中心的像素灰度值与背景更接近，从而影响后续信号提取[2]。光照补偿工具的目的是消除点阵模式的非一致性，对点阵中的孔洞位置进行邻域像素填充，最终使点阵与背景区分开、点阵像素灰度值均匀化。

2 算法设计

2.1 算法原理

光照补偿工具的基本思想是：确定点阵二维码中单个模块内部孔洞的具体像素位置，并利用邻域像素替换原孔洞像素值，最终使点阵与背景区分开，同时保证点阵的间隙和极性不发生变化。算法设计首先确定点阵中所有孔洞的具体像素位置，然后利用孔洞邻域像素替换孔洞像素，对替换孔洞像素后的图像进行平滑。

2.2 确定点阵孔洞位置

确定点阵孔洞位置的基本思想是找出二维码点阵模块中的孔洞位置，算法分析过程如图1所示：①进行二值化处理，突出点阵与点阵孔洞之间的差异；②进行形态学开、闭处理，填充孔洞，方便后续做比较确定孔洞准确位置；③确定孔洞位置，通过比较二值图像和形态学开、闭处理后的图像的像素差异，确定孔洞位置[3]。

图1 孔洞位置确定过程图

2.3 替换孔洞像素

替换孔洞像素的基本思想是使孔洞区域的邻域像素覆盖孔洞。原始图像经过形态学腐蚀、膨胀处理，获取到孔洞区域的期望像素值，在经过替换孔洞像素，把孔洞期望像素值替换到原图中的孔洞位置上。

2.3.1 形态学腐蚀和膨胀

形态学腐蚀和膨胀处理的基本思想是确定孔洞区域的期望像素值。实现方法为对原图进行（+1）/2次（为孔洞尺寸）腐蚀或膨胀处理，目的是使孔洞的期望像素值接近点阵像素值。

2.3.2 替换孔洞像素

替换孔洞的基本思想是将孔洞期望像素值替换到原图中的孔洞上，如图2所示。即对已经确定的孔洞位置，用孔洞期望像素值替换原像素。

图2 替换孔洞像素

2.4 平滑图像

平滑图像主要步骤是使用平滑滤波器对替换孔洞像素后的图像进行平滑处理。实现方法为使用3×3大小的均值滤波器。

3 软件设计

光照工具以C++类的形式封装在svBaseTools动态库，类名scIlluminationCompensation。按照算法设计的基本思路，光照工具的软件分为参数设置、执行操作。各部分的主要的功能接口函数如表1所示。

4 实验分析

根据设计要求，针对光照补偿工具进行精度和效率两方面进行试验分析。精度分析主要是观察点阵的光照补偿结果，能否使点阵区域像素与背景明显区分开，破损的二维码经过光照补偿后，原图点阵中的孔洞位置已经被点阵邻域像素所覆盖，点阵与背景的区别更加明显。针对执行效率进行分析，分别测试了在不同图像大小和尺寸的条件下，工具的执行效率。光照补偿工具的执行效率与图像大小和点阵孔洞尺寸成正比，在500万像素，点阵孔洞尺寸为7个像素的条件下，执行时间在100 ms以内。经过反复试验本设计能够达到精度和效率指标。

5 总结

本文设计的二维码图像处理工具，对实验结果进行效率分析和精度分析，处理过的图像点阵像素较为均匀，光照补偿工具基本达到设计要求。

表1 光照补偿工具主要功能函数（表格制作部规范）

类别功能函数说明 构造/析构scIlluminationCompensation~scIlluminationCompensation无参构造析构函数 参数相关SetModulePolarityGetModulePolarity设置获取点阵极性 SetThresholdGetThreshold设置获取二值化阈值 SetModuleSizeGetModuleSize设置获取点阵中心孔洞尺寸 执行相关Execute执行光照补偿

［1］欧焕锐.QR二维码识别算法及其在新型门禁系统中应用的研究［D］.浙江：浙江大学，2018.

［2］黄丽雯，杨欢欢.多方法结合人脸图像光照补偿算法研究及改进［J］.重庆理工大学学报（自然科学版），2017，31（11）：179-184.

［3］肖晓，张健.改进的Retinex低照度图像光照补偿算法［J］.电子设计工程，2017，25（04）：110-114.

［4］高涵.模式识别中光照补偿处理算法研究［D］.北京：北京理工大学，2016.

2095－6835（2018）18－0052－02

TP391.41

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2018.18.052

田高华（1991—），女，研究生，助教，研究方向为通信工程。

〔编辑：严丽琴〕