【 amélioration de la correction d'image de Code bidimensionnel】 simulation du traitement d'amélioration de la correction d'image de Code bidimensionnel basée sur MATLAB

1.Version logicielle

matlab2013b

2.Aperçu du processus d'algorithme

La zone d'image et les limites de la partie de code 2D sont obtenues par traitement morphologique;

L'algorithme de la coque convexe est utilisé pour calculer l'ensemble de points sur la limite;

Ensuite, cherchez les quatre sommets du Code QR à partir de l'ensemble de points,

Puis la transformation de perspective corrige,Le Code QR est divisé en points dans chaque grille.

Normalisation de l'image du Code QR.Correction complète du Code QR.

Ensuite, faites une comparaison expérimentale avec d'autres méthodes de détection de bord plushoughTaux de reconnaissance de l'image corrigée par transformation.

Amélioration de l'éclairage avant l'opération de binarisation,En combinant le filtrage homomorphe et l'égalisation des histogrammes,Puis il a adoptéostuMéthode de binarisation.

En localisant les trois coins du Code QR,Et puis par dilatation,Et la zone connectée.Supprimer les zones connectées qui ne sont pas les trois éléments de la sonde,Ensuite, corrodez le reste de la zone connectée,Effectuer une détection de bord,Les ensembles de points sur les bords résultants sont reliés par la méthode de la coque convexe,

Déterminer approximativement les limites du Code QR,Ensuite, les quatre sommets sont déterminés de la façon la plus courte possible à partir des quatre lignes extérieures.

3.Source partielle

clc;
clear all;
close all;
warning off;
addpath 'func\'


%filename ='1.jpg';
%filename ='2.jpg';
%filename ='3.jpg';
filename ='4.jpg';

X        = imread(filename);  
% Obtenir des informations sur les images 
[R,C,K]  = size(X);
if K == 3
   f = rgb2gray(X);
else
   f = X;
end

%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% En utilisant le filtre Wavelet + Un schéma de filtrage amélioré pour le filtrage médian 
figure
subplot(141);
imshow(f);
title('Image originale');
f = imadjust(f,[0.1 0.8],[]);

f = func_wavelet_filter(f);
subplot(142);
imshow(f);
title(' Image après filtrage d'ondes et amélioration de la lumière ');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Basé surOSTU Extraction binaire de la méthode 
G   = f;
f   = func_ostu(f); 
f   =~f;
subplot(143);
imshow(f);
title('ostu Image binaire de traitement ');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%
% Expansion morphologique 
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
SE = strel('disk',8);
I  = imdilate(f,SE);
% Supprimer les petites zones 
I  = bwareaopen(I,20000);
% Trouver le Centre de gravité de l'image entière 
subplot(144);
imshow(I);
title(' Image morphologique agrandie ');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%




%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Tag Connection Domain 
[L,num]=bwlabel(I,8);
figure
subplot(141);
imshow(L);
% Supprimer les domaines connectés indépendants , Les mesures d'élimination ont été améliorées ici , Méthodes précédentes beaucoup d'images de test ne peuvent pas être traitées correctement 
[R,C,K] = size(I);
L2      = zeros(R,C);
for i=1:num
    [r,c]=find(L==i); %Calculer les coordonnées
    if isempty(r) == 0 & isempty(c) == 0 
       a2(i) = min(r);  %Calculer les coordonnées
       a1(i) = max(r);  %Calculer les coordonnées
       b2(i) = min(c);  %Calculer les coordonnées
       b1(i) = max(c);  %Calculer les coordonnées
       % Déterminer si la zone est correcte en fonction de la zone 
       Lss    = a1(i) - a2(i);
       Wss    = b1(i) - b2(i);
       if (Lss>=0.9*Wss & Lss<=1.1*Wss) | (Wss>=0.9*Lss & Wss<=1.1*Lss)
          for j = 1:length(r) 
              L2(r(j),c(j)) = L(r(j),c(j));
          end
       end
    end
end
SE = strel('disk',8);
T=imerode(L2,SE);
T=imfill(T,'holes');
subplot(142);
imshow(T);
title(' Corrosion morphologique ');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%



%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Extraire les bords
T2=edge(T,'prewitt');
subplot(143);
imshow(T2);
title('Extraire les bords');
% Ensemble de points à déterminer pour les coques convexes , Cette section a été améliorée , La méthode originale est défectueuse , Les problèmes de bordure ne seront pas détectés 
[y,x] = find(T2==1);
img   = ones(size(T2));
p     = [];
for i=1:length(x)
    img(y(i),x(i))=0; 
    p=[p;x(i),y(i)];     
end
subplot(144);
imshow(img);
% Calculer la coque convexe comme suit 
[t,index] = max(p(:,2));  
%TrouveryLe plus grand point
tmp_p     = p(index,:);         
% Mettre en place un et y Le plus grand point parallèle 
tmp_heng  =[tmp_p(1)+100,tmp_p(2)];    
for i=1:length(p)           
    % Demandez à chaque point et y Angle du point le plus grand , Je me suis incliné avec moi - même NAN
    Ang(i) = func_angle(tmp_heng,p(i,:),tmp_p);  
end
Ang   = Ang';
p     =[p,Ang];
%Trier par la troisième colonne, La troisième colonne est le degré d'angle inclus 
p     = sortrows(p,3);    
%reéquivalent à la pile
re{1} = p(length(p),1:2);     
re{2} = p(1,1:2);
re{3} = p(2,1:2);
top   = 3; 
for i=3:length(p)-1
    while func_multi(p(i,1:2),re{top-1},re{top})>=eps      
        top=top-1;    
        if top<=1
           break;
        end
    end
    top=top+1;
    re{top}=p(i,1:2);
end
 
% Voici les points qui relient les bosses trouvées 
for i=2:top   
    imgs = drawline(img,re{i-1}(1),re{i-1}(2),re{i}(1),re{i}(2));
end
imgs = drawline(img,re{1}(1),re{1}(2),re{top}(1),re{top}(2));

figure
subplot(231);
imshow(imgs)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Calculer quatre sommets 
jiaodian2             = func_cal_point(imgs);
% Ici, le Vertex initial est corrigé en utilisant des mesures de correspondance de similarité 
[jiaodian3,jiaodian4] = func_cal_point_adjust(jiaodian2,G);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Correction
Z=func_adjust(jiaodian4,G);
subplot(232);
imshow(uint8(G))
hold on
for i = 1:4
    plot(jiaodian2(i,2),jiaodian2(i,1),'g.'); 
    hold on;
    text(jiaodian2(i,2),jiaodian2(i,1),num2str(i)); 
end

subplot(233);
imshow(uint8(G))
hold on
for i = 1:4
    plot(jiaodian4(i,2),jiaodian4(i,1),'r.'); 
    hold on;
    plot(jiaodian3(i,2),jiaodian3(i,1),'g.'); 
    hold on;
end

subplot(234);
imshow(uint8(G))
hold on
for i = 1:3
    line([jiaodian4(i,2),jiaodian4(i+1,2)],[jiaodian4(i,1),jiaodian4(i+1,1)],'Color',[0 1 0]); 
    hold on;
end
line([jiaodian4(end,2),jiaodian4(1,2)],[jiaodian4(end,1),jiaodian4(1,1)],'Color',[0 1 0]); 

subplot(235);
Z2 = histeq(uint8(Z));
imshow(Z2);

subplot(236);
thresh=graythresh(Z2);
f   = im2bw(Z2,thresh); 
imshow(f);
 

%%
% Diviser le résultat final 
[R,C] = size(Z2);

Z3    = edge(Z2,'canny');

%Balayage de ligne
tmp1  = 0;
tmp2  = 0;
for i = 2:R  
    tmp1    = f(i-1,:);
    tmp2    = f(i,:);
    diff1(i) = abs(mean(tmp1 - tmp2));
end
%Rechercher le minimum
[pks1,locs1]=findpeaks(-1*diff1,'minpeakdistance',3); % Find peaks 



%Balayage de colonne
tmp1  = 0;
tmp2  = 0;
for i = 2:C  
    tmp1    = f(:,i-1);
    tmp2    = f(:,i);
    diff2(i) = abs(mean(tmp1 - tmp2));
end
%Rechercher le minimum
[pks2,locs2]=findpeaks(-1*diff2,'minpeakdistance',3); % Find peaks 
locs1 = [locs1];
locs2 = [locs2];
% Obtenir un Code QR normalisé 
QRcode = zeros(length(locs1),length(locs2));
for i = 1:length(locs1)
    for j = 1:length(locs2)
        QRcode(i,j) = f(locs1(i),locs2(j));
    end
end
%Compensation
QRcode = QRcode; 


figure;
subplot(3,2,1);
imshow(Z2);
subplot(3,2,2);
imshow(Z3);
subplot(3,2,3);
plot(diff1);
hold on;
plot(locs1,diff1(locs1),'k^','markerfacecolor',[1 0 0]);
title(' Projection horizontale du bord ');
subplot(3,2,4);
plot(diff2); 
hold on;
plot(locs2,diff2(locs2),'k^','markerfacecolor',[1 0 0]);
title(' Projection verticale du bord ');

subplot(3,2,5);   
imshow(Z2,[]);
title(' Image corrigée en perspective ');
subplot(3,2,6);   
imshow(QRcode,[]);
title(' Code QR normalisé ');

4.Résultats de la simulation

 

 

 

 A10-38