一種qr二維碼處理方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，更具體地，涉及一種QR 二維碼處理方法及其系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]QR 二維條碼是由一組大小相同的深淺模塊組成的規(guī)則的矩陣型標(biāo)識，QR 二維碼的最大特點是存儲信息量大，可以記錄著物體的關(guān)鍵信息，不用聯(lián)機(jī)，可以獨立成為識別終端。同時QR 二維碼本身還具有自身糾錯能力，保密性好等特點。所以，現(xiàn)今社會中主要以QR 二維碼技術(shù)標(biāo)識信息為主，因此，目前QR 二維碼識別技術(shù)更是我們所關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)。
[0003]圖像式閱讀器在采集QR 二維條碼時由于拍攝角度和其他原因，條碼在照片中經(jīng)常會出現(xiàn)一定角度的傾斜和噪聲，對二維條碼的圖像提取產(chǎn)生了很大的影響。在實際采集過程中，以椒鹽噪聲為主的一些噪聲對二維條碼的圖像質(zhì)量造成較大損失。噪聲不僅破壞了圖像質(zhì)量，更是使得譯碼環(huán)節(jié)產(chǎn)生大量錯誤碼字，誤碼率大大提高，導(dǎo)致設(shè)備無法識別條碼或者識別出錯誤的信息。在一系列圖像處理過程當(dāng)中，對二維碼圖形的去噪處理尤為重要，只有盡可能的去除噪聲的干擾，才能保證后面一系列處理過程的質(zhì)量，并使得圖像更容易被識別出來。現(xiàn)有的QR二維碼處理方法采用的是中值濾波，然而傳統(tǒng)的中值濾波處理過程耗時較長，效率不夠高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明提供一種效率較高的QR 二維碼處理方法。
[0005]本發(fā)明的又一目的在于提供一種QR 二維碼處理系統(tǒng)。
[0006]為了達(dá)到上述技術(shù)目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下:
一種QR 二維碼處理方法，包括以下步驟:
51:對QR 二維碼圖片進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像；
52:對二值圖像進(jìn)行中值濾波處理，最終得到能夠有效識別圖片中二維碼的圖片。
[0007]進(jìn)一步地，所述SI中二值化處理過程如下:
獲取QR 二維碼圖片的灰度分布信息；
根據(jù)所述灰度分布信息，利用最大類間方差方法對所述QR 二維碼圖片進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像。
[0008]進(jìn)一步地，所述步驟S2中的中值濾波處理過程如下:
獲取預(yù)置的中值濾波的窗口形狀和窗口大?。?br> 將濾波窗在二值圖像中漫游，并將濾波窗中心與圖像中心任一像素的位置重合；
讀取濾波窗中奇數(shù)個像素點的值，將得到的像素點的值按從小到大排列得到一個像素點值序列；
找出像素點值序列的中間值，將這個中間值賦給濾波窗中心位置的像素點得到濾波后的QR 二維碼圖片。
[0009]一種QR 二維碼處理方法的系統(tǒng)，包括:
QR 二維碼圖片二值化處理模塊，用于對QR 二維碼圖片進(jìn)行二值化處理得到二值圖像；中值濾波處理模塊，用于對二值圖像進(jìn)行中值濾波處理，最終得到能夠有效識別圖片中二維碼的圖片。
[0010]進(jìn)一步地，所述QR 二維碼圖片二值化處理模塊包括:
數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取所述中值濾波后的二維碼圖片的灰度分布信息；
數(shù)據(jù)處理模塊，用于根據(jù)所述灰度分布信息，利用最大類間方差方法對所述QR 二維碼圖片進(jìn)行二值化處理，得到所述二值圖像。
[0011]進(jìn)一步地，所述中值濾波處理模塊包括:
濾波窗口采集模塊，用于獲取預(yù)置的中值濾波的窗口形狀和窗口大小；
中值濾波處理模塊，用于在所述窗口獲取模塊獲取所述預(yù)置的中值濾波的窗口形狀和窗口大小之后，按照所述預(yù)置的中值濾波的窗曰形狀和窗曰大小對所述二值圖像進(jìn)行中值濾波處理，得到中值濾波后的二維碼圖片。
[0012]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明技術(shù)方案的有益效果是:
本發(fā)明中先對QR 二維碼圖片進(jìn)行二值化處理，再對得到的二值圖像進(jìn)行中值濾波，避免了直接對原始的QR 二維碼圖片進(jìn)行中值濾波要耗費大量時間的過程，處理后得到的二維碼圖片的二維碼識別度高。
[0013]
【附圖說明】
[0014]圖1為本發(fā)明方法的流程圖；
圖2為本發(fā)明方法細(xì)致的流程圖；
圖3為本發(fā)明系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0015]附圖僅用于示例性說明，不能理解為對本專利的限制；
為了更好說明本實施例，附圖某些部件會有省略、放大或縮小，并不代表實際產(chǎn)品的尺寸；
對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，附圖中某些公知結(jié)構(gòu)及其說明可能省略是可以理解的。
[0016]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的說明。
[0017]實施例1
如圖1所示，一種QR 二維碼處理方法，包括以下步驟:
S1:對QR 二維碼圖片進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像；
在實施例中，將對QR 二維碼圖片進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像，使得可利用二值圖像進(jìn)行二維碼識別，能夠有效識別該二值圖像中的二維碼，提高二維碼識別的準(zhǔn)確率。
[0018]S2:對二值圖像進(jìn)行中值濾波處理，最終得到能夠有效識別圖片中二維碼的圖片。
[0019]如圖2所示，二值化處理過程如下:
獲取QR 二維碼圖片的灰度分布信息；
根據(jù)所述灰度分布信息，利用最大類間方差方法對所述QR 二維碼圖片進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像。
[0020]中值濾波處理過程如下:
獲取預(yù)置的中值濾波的窗口形狀和窗口大??；
將濾波窗在二值圖像中漫游，并將濾波窗中心與圖像中心任一像素的位置重合；
讀取濾波窗中奇數(shù)個像素點的值，將得到的像素點的值按從小到大排列得到一個像素點值序列；
找出像素點值序列的中間值，將這個中間值賦給濾波窗中心位置的像素點得到濾波后的QR 二維碼圖片。
[0021]本實施例中，中值濾波是抑制噪聲的非線性處理方法，對于給定的η個數(shù)，將它們按照從大到小的順序排列，當(dāng)η為奇數(shù)時，處于中間位置的數(shù)值稱為該η個數(shù)的中值，當(dāng)η為偶數(shù)時，處于中間位置的兩個數(shù)的平均值稱為這η個數(shù)的中值，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或者數(shù)字序列中一像素點的值用該像素點的一個領(lǐng)域中各像素點的值得中值代替，中值濾波去噪點的效果依賴于兩個相關(guān)的但完全分開的因素