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机构地区:[1]浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310001
出 处:《计算机科学》2014年第B11期95-99,共5页Computer Science
摘 要: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%。In order to solve the problem of low decoding rate of data matrix image by irregular deformation,this paper proposed an adaptive localization method by edge gradient feature.The algorithm can significantly improve the accuracy of localization.The algorithm consists of the following three steps.Firstly,according to the contour feature of DM code,it locates"L"shape to get the position of the code.Secondly,it estimates the number of code blocks by detecting the dashed line and locates mapping points by affine transformation.Finally,local adjusting is performed to correct irregular deformation by edge gradient feature.In consequence,the original code can be reconstructed.In experiments,we tested decoding by a variety of data matrix code images.The results show that this algorithm can be applied to images in high distortion and decoding accuracy.The decoding accuracy can be greatly improved from 93% to 98%.
关 键 词:二维条码 非规则变形 结构提取 局部特征 边缘梯度
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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