计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
z2期
95-99
,共5页
二维条码%非规则变形%结构提取%局部特征%边缘梯度
二維條碼%非規則變形%結構提取%跼部特徵%邊緣梯度
이유조마%비규칙변형%결구제취%국부특정%변연제도
2D Barcode%Irregular deformation%Structure extraction%Local feature%Edge gradient
针对非规则变形导致DM码图像解码率低的问题,提出了通过边缘梯度特征来进行自适应定位的方法,该方法显著提高了结构提取准确率.算法主要由以下3步组成:首先,算法根据DM码的轮廓特征进行L形定位,得到DM码的包围盒位置;其次,通过外轮廓虚线部分估计出条码规格,形成标准编码结构点阵,并通过仿射变换得到点阵在当前位置的映射点;最后,针对非规则变形所导致的定位点不准确,使得仿射变换无法得到正确结果的问题,采用局部边缘特征进行自适应调整,使得点阵分布能够重建出原始编码结构.在实验部分,对大量二维条码图片进行解码测试.结果表明,本算法能够适用于失真非常明显的图片,解码准确率从已有方法的93.5%提高到98.5%.
針對非規則變形導緻DM碼圖像解碼率低的問題,提齣瞭通過邊緣梯度特徵來進行自適應定位的方法,該方法顯著提高瞭結構提取準確率.算法主要由以下3步組成:首先,算法根據DM碼的輪廓特徵進行L形定位,得到DM碼的包圍盒位置;其次,通過外輪廓虛線部分估計齣條碼規格,形成標準編碼結構點陣,併通過倣射變換得到點陣在噹前位置的映射點;最後,針對非規則變形所導緻的定位點不準確,使得倣射變換無法得到正確結果的問題,採用跼部邊緣特徵進行自適應調整,使得點陣分佈能夠重建齣原始編碼結構.在實驗部分,對大量二維條碼圖片進行解碼測試.結果錶明,本算法能夠適用于失真非常明顯的圖片,解碼準確率從已有方法的93.5%提高到98.5%.
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