【文章內(nèi)容簡介】 個邊長不等但同心的正方形，其中模塊的大小和顏色分別為 55 個深色、33 個淺色、11 個深色。具體詳見附錄 E。 編碼區(qū)域在 QR 碼符號中，編碼區(qū)域主要是用來對碼字糾錯、數(shù)據(jù)碼字、格式、版本等信息進(jìn)行編碼的區(qū)域。完成編碼后，QR 碼在編碼區(qū)域中的位置如圖 所示。 空白區(qū)空白區(qū)為環(huán)繞在符號四周的 4 個模塊寬度的區(qū)域，且為淺色模塊。其主要目的是區(qū)分 QR 碼符號和背景中的其他圖形 [6]。 QR 碼的編碼原理QR 碼是由數(shù)字、字母、漢字和 8 位字節(jié)等幾種混合模式組成的，QR 碼形成的流程圖如圖 所示。QR 碼圖像的預(yù)處理6 圖 編碼原理圖 數(shù)據(jù)分析分析輸入數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)內(nèi)容解析出來，與此同時，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｊ?，對各個序列進(jìn)行編碼。QR 碼包含數(shù)字模式、字符模式、漢字模式等不同模式。在符號中，通過 [8]。在對糾錯檢測和糾正等級方面的選擇時，若對版本符號沒有特定要求時，應(yīng)該選擇和數(shù)據(jù)相匹配的最小版本。 數(shù)據(jù)編碼QR 碼符號支持?jǐn)?shù)字、英文字母、特殊符號及漢字的編碼等方式，一般使用三種方式以及混合方式進(jìn)行編碼，其中對英文字母編碼，就要用字母編碼方式；若要對數(shù)字進(jìn)行編碼，就要用數(shù)字編碼方式；同理，對漢字進(jìn)行編碼，就要用漢字編碼方式。其中對特殊字符進(jìn)行編碼時，可以使用 8 位字節(jié)方式，也可以使用混合方式對其進(jìn)行編碼。碼字是由模式指示符（如表 ）、碼字?jǐn)?shù)量位數(shù)（如表 ）、待編譯的碼字三個模塊組成的 [8]。如果出現(xiàn) 0000 二進(jìn)制時，就說明該符號終止，終止符本身不是模式指示符。QR 碼圖像的預(yù)處理7表 模式指示符 表 字符記數(shù)指示符的位數(shù) 構(gòu)造最終信息 順序?qū)⒚繅K的數(shù)據(jù)位流和碼字糾正組成最終的序列，QR 碼中所包含的數(shù)據(jù)為例和糾正模塊正常情況下可以裝滿符號的碼字容量，若有填不滿碼字容量的的情況出現(xiàn)時，一般需要留存 3,4 或者 7 個剩余位填補(bǔ)到編碼局域中。并且要求所有的數(shù)據(jù)碼流要放置在糾正碼字的最前面。 碼字在矩陣中的布置要將分隔符、校正圖像等區(qū)域模塊放在 QR 碼中。并且將創(chuàng)建的信息序列放置編碼局域中。 掩模為了確保 QR 碼識讀的可靠性，要把深色模塊和淺色模塊進(jìn)行適當(dāng)?shù)陌才拧ＲM量避免在符號的其他區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)位圖 1011101。具體的掩膜步驟如下所述：掩膜是不能用于功能圖形的把許多矩陣圖形和編碼區(qū)域的模塊圖形進(jìn)行異或運(yùn)算。異或運(yùn)算把圖形模塊順序放置到掩膜圖形中，然后要和掩膜中的深色模塊的取反相對應(yīng)。對結(jié)果圖形進(jìn)行評分，以便估計得到的結(jié)果。將估分最少的圖形作為所選的。QR 碼圖像的預(yù)處理8 表 表示的是掩膜圖形的參考和產(chǎn)生條件。掩模圖形編碼局域中的是真的模塊而產(chǎn)生的。在表中，i 是模塊的行位置，j 是模塊的列位置，（ i,j）=(0,0) 是左上方的位置 [11]。表 掩模圖形參考和產(chǎn)生條件掩模圖形參考 條件000 (i + j) mod 2 = 0001 i mod 2 = 0010 j mod 3 = 0011 (i + j) mod 3 = 0100 ((i div 2) + (j div 3)) mod 2 = 0101 (i j) mod 2 + (i j) mod 3 = 0110 ((i j) mod 2 + (i j) mod 3) mod 2 = 0111 ((i j) mod 3 + (i+j) mod 2) mod 2 = 0 本章小結(jié) 本章主要介紹了 QR 碼結(jié)構(gòu)，并且對 QR 碼編碼原理中的數(shù)據(jù)編碼、糾錯編碼、掩膜等方法進(jìn)行了仔細(xì)分析。最后根據(jù)編碼原理制作了一幅 QR 碼符號圖。、QR 碼圖像的預(yù)處理93 QR 碼圖像預(yù)處理過程由于解碼程序要在嵌入式系統(tǒng)中運(yùn)行，所以要權(quán)衡圖像預(yù)處理中的每一種算法，使其達(dá)到最優(yōu)化效果，進(jìn)一步確保在解碼時，解碼系統(tǒng)在識別速度和準(zhǔn)確率方面都能夠滿足行業(yè)的解碼標(biāo)準(zhǔn)，因此在本章中，主要通過 matlab 仿真平臺對圖像預(yù)處理中每一步算法進(jìn)行比較優(yōu)化，最終確定本文中所要使用的算法。 QR 碼圖像灰度化處理市面上銷售的攝像頭一般為彩色攝像頭，獲取的圖像是彩色圖，為了減少圖片中無用的數(shù)據(jù)量，因此需要對采集到的彩色圖像進(jìn)行灰度化處理。彩色圖的色彩是由紅(R)、綠(G),藍(lán)(B)三個顏色分量確定，而每個顏色分量共有 256 個值(0255)，如果圖片顏色為全白，那么三個顏色的分量都為 255；反之，若為全黑，則顏色的分量為 0。若不進(jìn)行灰度化處理，運(yùn)算量會很大，從而會影響系統(tǒng)的速度。由于在灰度圖像中的每一個像素點 R、G、B 的分量是相同的，只有 256 種顏色，最終數(shù)據(jù)量大大降低，并且圖片的細(xì)節(jié)信息不會丟失，與此同時，提高了系統(tǒng)的運(yùn)算速度 [2]。對圖像進(jìn)行灰度化，一般有以下三種方法 [10]： 算術(shù)平均值法 對每個分量取其均值，那么這個均值就是灰度值。如表達(dá)式() [10]： （）式中，x，y 是像素點在圖像中的位置，F(xiàn)(x,y)是灰度值，R(x,y)，G(x,y)，B(x,y)分別是像素點的 R、G、B 分量，通過算術(shù)平均值法處理圖片后，圖片顏色較深。 最大值法 將分量中的最大值分配給各個分量，并將其最大值作為該像素的灰度值，如表達(dá)式（） [10]： （）Max{}為取像素點 R、G、B 分量中最大值求得的函數(shù)，通過最大值算法操作后，圖片顏色發(fā)亮。QR 碼圖像的預(yù)處理10 加權(quán)平均法 將 R、 G、B 分量使用加權(quán)平均算法后，分配給各個分量，并將它作為其灰度值。如表達(dá)式（） [10]： （）圖 21 科學(xué)家經(jīng)過大量的醫(yī)學(xué)實驗發(fā)現(xiàn)，在所有顏色中，人的眼睛對綠色相當(dāng)敏感，對藍(lán)色的敏感度最低，經(jīng)過不斷地優(yōu)化，得到了一組最優(yōu)化權(quán)值，其中，、 、 。加權(quán)平均法也是本文選擇的算法。具體的灰度化算法實現(xiàn)如下： 圖 分別為使用各算法后的圖像對比，其中，圖為(a)為攝像頭截取的原始片，圖(b)為加權(quán)平均算法后得到的圖片，圖(c)為算數(shù)平均法后得到的圖片，圖(d)為最大值算法后得到的圖片，由于 QR 碼圖片是由黑色和白色倆種顏色組成的，所以經(jīng)過以上算法灰度化后，圖片效果不是很明顯，而灰度化處理主要試講彩色圖片中的彩色分量剔除掉，從而減少圖片數(shù)據(jù)量。 (a) 采集到的原始圖像 (b) 經(jīng)過加權(quán)平均法后圖像QR 碼圖像的預(yù)處理11 (c) 經(jīng)過算數(shù)平均法后圖像 (d) 經(jīng)過最大值法后圖像圖 灰度化處理前后圖像比較 圖像濾波處理 普通攝像頭采集到的圖像畫面都很模糊，不是很清晰，這主要是由于獲取圖像時，周圍環(huán)境噪聲的影響。由于以上原因，攝像頭獲取的圖像經(jīng)常會出現(xiàn)變形、污損等情況，這樣嚴(yán)重影響圖像的識別，因此必須要對捕獲的圖像進(jìn)行濾波處理，使其去掉周圍噪音，進(jìn)而提高識別率。通常情況下，噪聲有兩種：加性和乘性噪聲，其中，令 為輸出數(shù)據(jù)， 為輸入數(shù)據(jù)， 為附加噪聲，而 ，y 分別為像素點的坐標(biāo)位置。不管有無輸入數(shù)據(jù)，加性噪聲是一直存在的。輸出數(shù)據(jù)的表達(dá)式如（）： （） 乘性噪聲和輸入信號是相關(guān)聯(lián)的，它和輸入信號性能的生發(fā)疊加，輸出數(shù)據(jù)的表達(dá)式：（）： （） 濾波的作用是降低附加噪聲，盡量使 和 相同，其中常用的濾波有如下幾種： 鄰域均值濾波 領(lǐng)域均值濾波 [4]是一個經(jīng)典線性濾波算法。令矩陣陣列 M，N 分別以圖形的高和長度來賦值，像素點的灰度值是 ，經(jīng)該濾波算法計算處理后，像素點的灰度值轉(zhuǎn)換為了 ，那么可以形成一個領(lǐng)域 S，該領(lǐng)域是以（x,y）為中心的，并且領(lǐng)域 S 的中心點的像素點灰度值為所有點的灰度值的均值，輸出圖形的計算方法如下式（）： QR 碼圖像的預(yù)處理12 （）其中， ， ， 為鄰域 S 中全部像素點的總數(shù)，且， 。鄰域 S 的大小和形狀可以根據(jù)需要自由設(shè)定，但是對相同的圖像使用濾波算法時，選取一樣的鄰域圖形 圖 為常見的 33 大小正方形鄰域，圖 （a）為標(biāo)準(zhǔn)的平均值鄰域模板，圖 （b）為進(jìn)行改進(jìn)過的平均值領(lǐng)域模板。加權(quán)平均值領(lǐng)域模板中距離鄰域中心點最近的點所占權(quán)值最大，對該像素點灰度值的影響更大，離中心點越遠(yuǎn)，比如圖 （b）中正方形的四個角上的點，所占權(quán)值越低，這樣做是因為采用均值濾波的方法處理圖片后，圖片各像素點過渡更為平滑，導(dǎo)致圖片細(xì)節(jié)信息丟失，圖像變得模糊，而采用加權(quán)平均值的方法就是為了減弱這種影響。 圖 鄰域均值濾波器 33 大小正方形模板鄰域均值濾波速度相對較快，且運(yùn)算量也小，而它的濾波效果和模板的形狀、大小相關(guān)，選取時模板越大，就越模糊。 自適應(yīng)濾波 自適應(yīng)濾波 [12]是指利用前一時刻已獲得的濾波器參數(shù)等結(jié)果，自動地調(diào)節(jié)當(dāng)前時刻的濾波參數(shù)，以適應(yīng)信號與噪聲未知的或隨時間變化的統(tǒng)計特性，從而實現(xiàn)最優(yōu)濾波。令輸入圖像某像素點的灰度值為 ，自適應(yīng)濾波后的輸出灰度值為，則輸出的灰度值如公式（）： （）其中