【正文】 [10]趙素霞，基于數(shù)字圖像處理方式的 EAN13條碼識讀算法研究 [C]，山東：山東大學(xué)， 2021， 4860。 [8]戴宏民，條形碼技術(shù)及應(yīng)用 [M]，重慶：重慶大學(xué)出版社， 1991。 [6]徐建華，圖像處理與分析 [M]，天津：天津科學(xué)技術(shù)出版社， 1989。 [4]岡薩雷斯，數(shù)字圖像處理 [M]，北京：電子工業(yè)出版社， 2021。 [2]張兆禮，現(xiàn)代圖像處理技術(shù)及 Matlab實現(xiàn) [M]，北京：人民郵電出版社， 2021。 最后我要感謝培育我四年的母校！校園那優(yōu)美的環(huán)境，濃厚的學(xué)習(xí)氛圍，良好的軟硬件條件使我在本科四年的學(xué)習(xí)和生活中不斷成長，不斷進(jìn)步。每次經(jīng)她哪怕一點(diǎn)點(diǎn)的啟示，都會讓我茅塞頓開 。 我要感謝我所有的任課老師，是他們教給我專業(yè)知識、分析處理問題的方法，培養(yǎng)了我分析處理的能力。每次遇到問題，都是她細(xì)心幫我分析，并給了大量的建議，對我的啟發(fā)很大。做軟件編程的對所用語言基礎(chǔ)要夠熟練掌握并能借助一定的參考資料進(jìn)一步充實自己，提高自己。 在設(shè)計中，由于第一次接觸圖像處理，對很多細(xì)節(jié)、常識方面了解不夠?qū)е聠栴}的出現(xiàn)，而且沒能采取科學(xué)的方法進(jìn)行錯誤分析、排查，使得問題小卻難以解決。其次，對軟件程序的精簡也是我所追求的，希望通過最精練的語句實現(xiàn)所需要的功能。如果條碼被污染 了我們要進(jìn)行修復(fù)，條碼發(fā)生幾何畸變我們要進(jìn)行圖像矯正等等。本設(shè)計只是對質(zhì)量較好的條碼圖像進(jìn)行一般性處理，但實際中的圖像并都不是這么理想，例如條碼污染、條碼斷裂、條碼瑕疵等。 盡管如此，設(shè)計中也遇到了很多的問題有待進(jìn)一步的解決和探索研究。對條碼圖像的要求相對其它方法而言較低，具有較高的識別率，因而能夠很好的滿足實際需要。 本次設(shè)計在譯碼方法上進(jìn)行了比較選擇，確定了相似邊距離的測量方法的優(yōu)越性。通過多次實驗，識別效果很好，誤碼率低，大大提高了條碼的識別率。 最后， 譯碼是編碼的反過程，編碼技術(shù)的熟練掌握對譯碼工作有著事半功倍的效果。因此譯碼前需要判別譯碼方向。 所以應(yīng)該盡量避免此種情況的發(fā)生， 這就要求我們做好圖像的預(yù)處理工作， 防止條碼線條過度展寬或細(xì)化。 誤碼率方面，一般情況下條碼都能夠正確識讀。 相似邊距離測量方法有著其它譯碼方法無可比擬的優(yōu)勢，它不是根據(jù)條碼條空寬度的實際值來判別，而是通過所謂的相似邊距離來判別。這是因為我們選擇了相似邊距離測量的方法。 圖 36 字符判別流程圖 華僑大學(xué) 2021屆本科畢業(yè)設(shè)計 26 譯碼結(jié)果與分析 根據(jù)上述譯碼理論，采用相似邊距離測量方法對 節(jié)中 預(yù)處理后的條碼圖像 （二值圖像） 進(jìn)行譯碼，得到如下所示譯碼結(jié)果。為檢驗譯碼的正確性利用校驗位對碼字進(jìn)行校驗。 計算相似邊之間的距離 t t2 從而得到歸一化（ T1，T2）。各個條空的寬度除以 單位模塊的寬度就是歸一化的條空寬度。有 1728 字華僑大學(xué) 2021屆本科畢業(yè)設(shè)計 25 符標(biāo)準(zhǔn)條空寬度值的特點(diǎn)知：對于左側(cè)奇字符、右側(cè)偶 字符 1和 7可 通過 C3與 C4 作比較，C3C4 者為字符 1，反之為 7；對于左側(cè)奇字符、右側(cè)偶字符 2和 8可通過 C2與 C3 作比較，C2C3 者為字符 8，反之為 2；對于左側(cè)偶字符 1和 7可通過 C1 與 C2 作比較， C1C2 者為字符 7，反之為 1；對于左側(cè)偶字符 2和 8可通過 C2與 C3 作比較， C2C3 者為字符 2，反之為 8； 由上述條碼字符識別理論可總結(jié)出相似邊距離測量法的一般步驟。 表 33 EAN13 字符編碼與歸一化值 表 33 中可以看到條形碼編碼和歸一化值在多數(shù)情況下呈現(xiàn)一一對應(yīng)的關(guān)系，只要確定了歸一化值就能確定字符值，但是有四種情況例外，在表 33中知，左側(cè)奇字符和右側(cè)偶字符 1， 7歸一化值均為 44，左側(cè)奇字符和右側(cè)偶字符 2， 8歸一化值均為 33，左側(cè)偶字符 1， 7 歸一化值均為 34，左側(cè) 偶 字符 2， 8歸一化值均為 43。然后將測量值 t1, t2, t3, t4, t5, t6 轉(zhuǎn)換為常數(shù)值 Tl, T2, T3, T4, T5，及 T6 即 T 序列值，它代表了這些測量值的整數(shù)模塊寬，以下方法用于 i序列值的求取 : 若 ≦ ti≦ ，那么 Ti=2 若 ≦ ti≦ ，那么 Ti=3 若 ≦ ti≦ ，那么 Ti=4 若 ≦ ti≦ ，那么 Ti=5 表 32列出了正向譯碼時， EAN13條碼字符值與歸一化值 (Tl, T2)的對應(yīng)關(guān)系。該方法即使條碼印 刷質(zhì)量有偏差，仍能正確對條碼進(jìn)行識讀 . 圖 34 相似邊之間的距離 圖 35條碼字符寬度 示圖 首先見圖 35各種寬度的定義 :C1, C2, C3, C4 表示每個字符中四個相鄰條、空的寬度， T表示一個字符的寬度， t1 , t2 為相似邊之間的距離，則用下列值 Ti(i=1,2)來定義TI 與 T2 的歸一化值。 什么是華僑大學(xué) 2021屆本科畢業(yè)設(shè)計 23 相似邊距離 ?圖 34給出了相似邊 之間的距離，則圖中 t1, t2, t3, t4, t5, t6, t7（歸一化值） 為條形碼相似邊距離。讀取其中的元素，發(fā)生變化記下坐標(biāo)（像素）存入另一個向量 x中， x元素前后依次相減存入向量 y 中得條碼寬度 （ 2）條碼字符的判別 — 相似邊距法 理論上條形 碼字符的邏輯值應(yīng)該由條形碼的實際寬度來判斷，而相似邊距離方法的設(shè)計思想通過對符號中相鄰元素的相似邊之間距離的測量來判別字符的邏輯值，而不是由元素寬度的實際值來判別。 %得到二值圖像 bw 的大小 A=bw(round(h/2),:)。 為了提高可靠性，我們也可逐行掃描。經(jīng)過二值化后得到一個二值化圖象矩陣 bw。 （ 1）條碼寬度的計算： 設(shè)條碼字符顏色由黑變?yōu)榘谆蛴砂鬃優(yōu)楹冢ㄓ伞?0”變?yōu)椤?1”或由“ 1”變?yōu)椤?0”）的各點(diǎn)坐標(biāo)為 x x ?? 、 x60。而 對于有幾何畸變的條碼圖像，例如條碼污染、條碼斷裂、條碼瑕疵等，該掃描行的坐標(biāo)數(shù)將肯定大于 60 或小于 60，這時將不記錄該掃 描行，對此行不處理。這樣 經(jīng)過掃描后得到各個顏色變化點(diǎn)的坐標(biāo)，然后將相鄰兩點(diǎn)的橫坐標(biāo)相減得到各個條、空的寬度 .由前面所述 EAN13 條碼的組成知 :一個由占 3個條空的起始符、 3 個條空的終止符、 4個條空的左側(cè)數(shù)據(jù)符、 5個條空的中間分隔符、 20 個條空的右側(cè)數(shù)據(jù)符、 4個條空的校驗符組成。條碼圖像經(jīng)過預(yù)處理后得到的是二值圖像，該點(diǎn)的顏色信息在閾值變換時已經(jīng)定義，用 255和 0表示白和黑色。而第三種方案正是有效的解決了這一問題，因此我們采用相似邊距離測量的方法來實現(xiàn)譯碼功能 .下面就簡要說明一下這一方法。 前兩種方案對條碼圖像的要求非常高，因為它們都是測量各元素符號的實際寬度，然后根據(jù)查表法得到所代表的碼值。 條碼譯碼方法 方案一：寬度測量法 在圖像方式的譯碼過程中，寬度的測量不再采用傳統(tǒng)的脈沖測量法，而是通過記錄每個條或空的寬度中所含象 素的個數(shù)來確定實際的條 /空寬度，從而確 定整個條碼符號所代表的信息。 條碼的排列為條 空 條 空， 則可知條碼編碼為 1100110，是右側(cè)偶性字符 1； （ 2） 若 m1= m2= m3= m4=3。 圖 32 EAN13 條碼寬度的定義 設(shè)一個字符中單位模塊的寬度為 n，則單位模塊的寬度 : n=T/7 T=C1+C2+C3+C4 由于條碼條、空寬度 C C C C4 已知，設(shè)條碼條、空分別占單位 模塊的個數(shù)為mi,則： mi=ci/n(其中 i取 4) 因此，由 mi 可知道條碼的編碼。 華僑大學(xué) 2021屆本科畢業(yè)設(shè)計 20 EAN13碼譯碼原理及其 Matlab 實現(xiàn) 條碼 譯碼原理 如圖 32所示是 EAN13條碼的一個字符。如二值化后圖像沒達(dá)到預(yù)期的效果，我們運(yùn)用形態(tài)學(xué)中的開和閉運(yùn)算除去二值圖像中的隨機(jī)噪聲。 本設(shè)計不考慮圖像的傾斜情況 對濾波后的圖像進(jìn)行二值化處理，是 條碼識讀 的前提 。 在實際的識讀過程中，影響條碼圖像質(zhì)量的不僅僅是噪聲，還有條碼圖像讀入過程中出現(xiàn)的傾斜，因此必須對圖像進(jìn)行矯正。中值濾波和低通濾波就是相對 較 適合 條碼圖像 的濾波方法。噪聲影響條碼圖像的質(zhì)量，從而影響條碼的正確識讀。在Matlab 平臺上我們利用圖像處理工具箱提供的 imnoise 函數(shù)能夠?qū)D像添加gaussian,localvar,passion,saltamp。 利用 imread函數(shù)將圖像由計算機(jī)硬盤讀入內(nèi)存。 預(yù)處理 結(jié)果與分析 根據(jù)上述條碼圖像預(yù)處理的理論知識編譯 相關(guān)的 Matlab 程序，得到如圖 32 所示圖像預(yù)處理結(jié)果。 按下式對圖像進(jìn)行處理可得到二值圖像 g(x,y): 255( , )0g x y ?? ?? ( , )( , )f x y Tf x y T?? (31) 在 Matlab 中，通過使用函數(shù) graythresh 和 im2bw 創(chuàng)建一個新的二值圖像 bw： level=graythresh(L)。根據(jù)對現(xiàn)場圖像的反復(fù)測試得出：若表示為 [0， 1]范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)值，可以選擇 [， ]內(nèi)的值作為閾值 T（基于數(shù)字圖像處理方式的 EAN13條碼識讀算法研究） 。 根據(jù)一維條碼的特點(diǎn)，條碼圖像由條和空組成。閾值分割算法主要有兩個步驟：（ 1）確定需要的分割閾值；（ 2）將像素與分割閾值作比較并劃 分。它對物體與背景有較強(qiáng)對比度的圖像分割特別有效。 二值化是一種圖像分華僑大學(xué) 2021屆本科畢業(yè)設(shè)計 18 割技術(shù)中的區(qū)域分割技術(shù)，它是區(qū)域分割中最基本也是最常用的手段， 使用閾值把圖像和背景分割出來，也稱閾值分割。 L=filter2(h,K)。用 Matlab 實現(xiàn)為： K=double(J)/255。 該語句實現(xiàn)對加噪聲后條碼圖像 J濾波， 采用 3 1模板 。 在 Matlab 中 可以使用 imfilter 函數(shù)或 filter2 函數(shù)調(diào)用創(chuàng)建好的濾波器（可以是預(yù)定義濾波器，也可以是自定義濾波器）對圖像進(jìn)