一种二维条码系统及其定位方法
专利汇可以提供一种二维条码系统及其定位方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种 二维条码 系统及其 定位 方法，码字由正方形的单元 块 排列组成，码字区域分为定位区、间隔区、数据区、图案区。对 采样 并预处理后的数字图象 信号 ，采用最大类间方差 算法 进行二值化；再采用快速填充算法得到多个深色和浅色连通域；根据形状因子和面积因子，筛选出多个准正方形深色和浅色连通域；然后进行同心筛选，得到多个候 选定 位图形；接着进行正方形拓扑筛选，确定有效码字区域，最后进行空间采样，这样就完成了二维码定位。，下面是一种二维条码系统及其定位方法专利的具体信息内容。
1、一种二维条码系统，码字由正方形单元块排列组成，码字区域分为定位 区、间隔区、数据区、图案区；其特征是：所述定位区由4个相同的定位图形组 成，定位图形位于码字的左上、右上、左下、右下4个角；所述数据区由表示数 据信息的单元块组成，数据按纠错编码方法生产并按一定顺序排列；所述界隔区 为浅色单元块，它将4个定位图形与数据区分隔开；所述图案区位于数据区的正 中间。
2、根据权利要求1所述的一种二维条码系统，其特征是：每一个定位图形 由2个重叠的同心的图形组成，它们是3×3个深色的单元块和面积接近于3的 浅色圆形图块。
3、根据权利要求1所述的一种二维条码系统，其特征是：图案区为可选区 域，图案区中的图案不包含任何信息；如果不出现图案区，则图案区用于放置单 元块表示数据信息。
4、根据权利要求1或2或3所述的一种二维条码系统，其特征是：该二维 条码通过设置掩膜方式减少数据区中出现伪定位图形的数量。伪定位图形由2 个重叠的同心图形组成，较大一个图形为深色，较小一个为浅色，且2个图形都 近似为正方形图块。
5、一种如权1所述的一种二维条码系统及其定位方法，其特征是：按以下 步骤进行定位：
1)使用采集设备采集图象信号，并输出为数字图象信号
2)对数字图象信号进行灰度转换、直方图均衡、边缘保持的预处理；
3)根据最大类间方差算法将预处理后的灰度图象转化为二值图象；
4)采用快速填充算法对深色连通域进行区域标记，得到多个深色连通域；
5)采用快速填充算法对浅色连通域进行区域标记，得到多个浅色连通域；
6)对每一个深色连通域进行形状筛选，计算形状因子，筛选出多个准正方 形深色连通域；
7)对每一个浅色连通域进行形状筛选，计算形状因子和面积因子，筛选出 多个准正方形浅色连通域；
8)进行同心筛选，从浅色连通域和深色连通域中分别选出一个区域，如果 它们的中心很接近，且浅色连通域的外接矩形位于深色连通域的外接矩形之内， 那么将这样一对浅色—深色连通域作为一个候选定位图形，反复执行步骤7)得 到多个候选定位图形；
9)进行正方形拓扑筛选：从多个候选定位图形中依次选出4个，如果定位 图形的中心点的相对位置满足正方形拓扑位置关系，那么这4个中心点就确定了 一个有效的码字区域；否则再依次选出其他4个点进行成组筛选；
10)进行空间采样：根据步骤9)中得到的4个定位图形的中心点确定码字 区域和数据区，即：根据4个中心点的位置，得到N×N个空间采样位置，将二 值图象中数据区对应的N2-64个位置的比特值作为数据区中的数据信息。
6、根据权利要求5所述的一种二维条码系统及其定位方法，其特征是：二 值化操作时采用最大类间方差方法得到二值化阈值：
其中
w1＝1-w0
c0＝#C0 C0＝{(x，y)|g(x，y)
a(u＇)＝#A(u＇) A(u＇)＝{(x，y)|g(x，y)＝u＇}
#C表示集合C中元素的个数，g(x，y)表示图象中座标为(x，y)的象素的灰度值。
7、根据权利要求5所述的一种二维条码系统及其定位方法，其特征是：计 算形状因子和面积因子采用如下公式
其中
x1＝max(x)
x0＝min(x)
y1＝max(y)
y0＝min(y)
k11＝max(y-x)
k10＝min(y-x)
k21＝max(y+x)
k20＝min(y+x)
(x，y)为连通域中的象素的坐标。
对于深色连通域，当0.8≤r1≤1.2且0.8≤r2≤1.2时，将该连通域作为一个准 正方形深色连通域。
对于浅色连通域，当0.8≤r1≤1.2且0.8≤r2≤1.2且0.67≤ra≤0.90时，将该连 通域作为一个准正方形浅色连通域。
8、根据权利要求5所述的一种二维条码系统及其定位方法，其特征是：根 据同心筛选确定准定位图形。
所谓同心指的是：深色连通域的中心与浅色连通域的中心几乎重合，且深色 连通域的外接矩形的边长大致等于浅色连通域的外接矩形的边长的1.5倍。
9、根据权利要求5所述的一种二维条码系统及其定位方法，其特征是：根 据正方形拓扑筛选确定码字区域。
所谓正方形拓扑筛选指的是：从多个准定位图形中依次选出4个，如果其中 心点的相对位置满足下述的正方形拓扑位置关系准则，那么这4个点就确定了一 个有效的码字区域。判定准则为同时满足下列4个不等式：
其中
d1≥d2≥…≥d6
1≤k≤6
表示点与点之间的欧氏距离； 表示4个定 位图形的中心点。
10、根据权利要求5所述的一种二维条码系统及其定位方法，其特征是：根 据4个定位图形的中心点确定N×N个空间采样位置采用如下公式：
0≤m≤N-1，0≤n≤N-1。
其中
公式中，(xp1，yp1)、(xp2，yp2)、(xp3，yp3)、(xp4，yp4)依次为左上、右上、左下、 右下4个定位图形的中心点的座标，δ为对角加载因子，N为码字尺寸。
技术领域
背景技术
目前，一维条码(以下简称一维码)已经广泛应用于物流仓储、生产制造、 交通运输等各领域。一维条码存储数据量相对较少，需要依靠后台数据库的支持 才能表达更多的信息。针对一维条码容量小、保密性差、纠错能力不强、保密性 不高等缺点，产生了二维条码。
二维条码简称二维码，它借助不同颜色的图形单元表示特定的数据信息，图 形单元按照矩阵形式排列，并加入特定的定位图形。不同于一维码只在水平方向 上表示信息，二维码在水平和竖直方向上同时存储信息，信息容量更大。
二维码的主要特点包括：
(1)信息容量大：二维码的信息表示的空间维数增加到了二维，随着码字 边长的增加，容量成平方量级增加。例如，在GB/T1828-2000国家标准中，版 本40的QR码能容纳7089个数字，而最大的一维码最多只能表示十多个数字。
(2)强纠错能力：在编码算法上，一维码没有纠错功能。二维码借助通信 编码容错技术，使得二维码图象在受损时，仍然可以部分或者全部识读出信息。 例如，GB/T1828-2000国家标准中的QR码采用的RS算法在纠错等级为H时， 纠错容量最高可达30％。
(3)编码范围广：可以表示常规的阿拉伯数字、英文字母、ASCII符；通 过扩展编码，还可以表示中文字符、日文字符和未来更多的字符集。
(4)保密性强：二维码中可以加入更多的加密信息，用于各种证件、卡片、 商品等的防伪。
二维码有许多不同的码制，大致可分为堆叠式二维码(如PDF417)和矩阵 式二维码(如QR码)两大类。
QR码是一种日本条码系统。QR码图形的左上侧、右上侧和左下侧有三个 较复杂的定位图块，如图2所示。通过该定位图形，系统能迅速的找到码字图形 区域和识读方向。QR码中使用RS算法和BCH算法用于纠错。QR码是一种功 能强大、规范复杂的工业级二维条码技术。
DM码是另外一种优秀的二维码系统。有别于QR码的正方形定位图形，DM 码采用了L型的定位图形。
目前，二维码出现了一个重要的应用分支——手机二维码。随着个人无线通 信业务在全球的大规模普及应用以及微电子技术的发展，带摄像头、支持JAVA 编程扩展、支持WAP无线上网技术和多媒体浏览技术的手机日益普及，手机用 户可以使用手机摄像头作为二维码的扫描设备，通过手机应用程序浏览和欣赏 WAP网络甚至整个互联网中多媒体信息。手机二维码已经凸显成为二维码应用 的一个崭新的、极具发展空间的应用领域。
但是传统的工业级二维码系统应用于手机二维码有一些不足，例如QR码应 用于手机二维码应用时略显复杂。由于手机摄像头拍摄的静态图象精度较低，因 此只能使用小尺寸的条码，大尺寸QR码在手机上的识别效果很差。然而，小尺 寸的QR码的容量有限，且没有提供尺寸小于20×20的版本。此外，QR码的定 位图形复杂、面积较大，因此占用了更多的空间，降低了信息容量，纠错能力很 差。总而言之，在手机应用领域，QR码的容量和纠错等优点得不到充分体现。 因此有必要为手机应用量身定制一种二维码系统。
将手机二维码作为一个独立的分支进行研究和开发，Michael Rohs发明的 Visual Code被视为经典的手机二维码。该二维码放置相互垂直一根长导航条和 一根短导航条作为定位图形，属于典型的条状图形定位方式。长条形定位图形占 用了更多的条码位置，降低了条码容量；条形区域周围分布的大面积浅色间隔区 域也占用了更多的信息位置，且容易受到污染而影响定位效果。
已有的二维码定位图形及其识别方法包括：
1.QR码的定位图形(也称寻像图形)由图形左上、右上、左下的三 个复杂图形组成，每个图形的模块序列由深色—浅色—深色—浅色 —深色次序构成，各元素的宽度比例为1:1:3:1:1。通过横向和竖向 扫描，寻找比例为1:1:3:1:1的深色—浅色—深色—浅色—深色模式 来确定定位图形。
2.Visual Code借助水平放置的短轴和竖直放置的长轴作为定位图形。 对长轴和短轴的判断采用不变矩方法。
3.DM码采用L型的图形以及黑白单元块间隔组成的“轨道线”作为 定位图形。
发明内容
本发明的目的是这样实现的：一种二维条码系统，码字由正方形的单元块排 列组成，码字区域分为定位区、间隔区、数据区、图案区；定位区由4个相同的 定位图形组成，定位图形位于码字的左上、右上、左下、右下4个角，每一个定 位图形由2个重叠的同心的图形组成，它们是3×3个深色的单元块和面积接近 于1.5的浅色圆形图块；数据区由表示数据信息的单元块组成，数据按纠错编码 方法生成并按一定顺序排列；间隔区由浅色单元块组成，它将4个定位图形与数 据区分隔开；图案区位于数据区的正中间，图案区为可选区域，如果不出现图案 区，则图案区可以用于放置单元块表示数据信息。
本发明发另一目的是提供前述二维码的识别方法。
本发明的另一目的是这样实现的：一种二维条码系统的识别方法，按以下步 骤进行：
1)使用采集设备采集图象信号，并输出为数字图象信号；
2)对数字图象信号进行灰度转换、直方图均衡、边缘保持的预处理；
3)根据最大类间方差算法将预处理后的灰度图象转化为二值图象；
4)采用快速填充算法对深色连通域进行区域标记，得到多个深色连通域；
5)采用快速填充算法对浅色连通域进行区域标记，得到多个浅色连通域；
6)对每一个深色连通域进行形状筛选，计算形状因子，筛选出多个准正方 形深色连通域；
7)对每一个浅色连通域进行形状筛选，计算形状因子和面积因子，筛选出 多个准正方形浅色连通域；
8)完成同心筛选，从多个浅色连通域和深色连通域中分别选出一个区域， 如果它们的中心点很接近，且浅色连通域的外接矩形位于深色连通域的外接矩形 之内，那么将这样一对浅色—深色连通域作为一个候选定位图形，反复执行步骤 7)得到多个候选定位图形；
9)完成正方形拓扑筛选：从多个候选定位图形中依次选出4个，如果定位 图形的中心点的相对位置满足正方形拓扑位置关系，那么这4个中心点就确定了 一个有效的码字区域；否则再依次选出其他4个点进行成组筛选；
10)进行空间采样：根据步骤9)中得到的4个定位图形的中心点确定码字 区域和数据区，即：根据4个中心点的位置，得到N×N个空间采样位置，将二 值图象中数据区对应的N2-64个位置的比特值作为数据区中的数据信息；
通过以上步骤就完成了二维码的定位。
与现有二维码相比，本发明的有益效果在于：定位图形简单且占用空间小、 信息容量更大，提供的小尺寸版本码字特别适合手机二维码应用，定位算法充分 利用了定位图形的形状特征，算法简洁高效。
条形定位的二维码，例如Visual Code，定位图形和间隔区域面积较大，这使 得定位图形被污染的可能性增大，容易影响定位效果；定位图形占用的空间随码 字尺寸的增大而增大，降低了码字容量。QR码系统中，定位图形包含三个相同 的定位图块，每一个定位图块可以看作由三个重叠的同心的正方形组成，定位图 形较复杂且尺寸较大，在小尺寸版本时，信息容量很小(大部分空间被定位图形 占用)，QR码的容量大、纠错强等优点很难体现。
本发明中提出了一种新颖二维码，该二维码的定位图形简单，且定位图形不 随码字尺寸的增加而增加。定位图形由方、圆两种不同的形状组成，码型更加美 观。根据需要，码字中能够加入图片以便进一步增强码字的美感。定位图形占用 较少的空间位置，相应的提高了码字的信息容量。在同等码字尺寸下，其容量远 远大于QR码和Visual Code。在小版本码字中(低于20×20)仍然能够高效、 正常工作。
本发明中提出了一种新颖的二维码定位方法，该方法充分利用了正方形图块 和圆形图块的几何形状特征，计算形状因子时采用了大量的加减法和少量乘除 法，极大的降低了算法复杂度和处理时间，识别方法简捷而高效。算法中采用了 快速填充算法用于区域标记，与传统的区域标记算法相比，大大降低了处理时间。
附图说明
图1为按照本发明的二维码码字示意图；
图2—图3为按照本发明设计的较佳实施例的示意图；
图4是现有QR码示意图；
图5是现有DM码示意图；
图6是现有Visual Code码示意图；
图7是本发明二维码识别方法的程序流程图；
具体实施方式
图1描述了本发明中的二维码的码字结构。二维码图形包括定位区1、间隔 区2、数据区3、图案区4。
该二维码的码字尺寸可以为任意的N×N大小。码字由正方形的单元块排列 组成，
定位区1由四个相同的定位图形组成，定位图形位于码字的左上、右上、左 下、右下四个角，每一个定位图形由2个重叠的同心的图形组成，它们是3×3 个深色的单元块和面积接近于3的浅色圆形图块。
数据区由表示数据信息的单元块组成，数据按纠错编码方法生成并按一定顺 序排列，数据区中的单元块通过不同的颜色表示特定的信息。
间隔区2将定位区与数据区3分隔开。
图案区位于数据区的正中间，图案区为可选区域，图案区用于增加码字美观 度。如果二维码不包含图案区，那么图案区可以用作数据区放置单元块。
该二维码通过设置掩膜方式减少数据区中出现伪定位图形的数量。伪定位图 形由2个重叠的同心图形组成，较大一个图形为深色，较小一个为浅色，且2 个图形都近似为正方形图块。
在YUV颜色空间中，Y为灰度，表示色彩的亮度，所述浅色是指Y小于50％， 所述深色是指Y大于等于50％。
参照图7的流程图，对图2所示的二维码进行定位，其详细流程如下：
首先进行图象采集701。采集设备输出数字图象信号，以便后续的算法进行 处理。在本实施例中，采用了手机摄像头作为采集设备。
然后，进行数字图象的预处理702，包括灰度转换、直方图均衡、边缘保持。 这些算法属于数字图象处理的通用算法，不属于本发明的内容。
接着，进行二值化处理703，将灰度图转换为黑白二值图象。首先将步骤602 中得到的灰度图象，根据最大类间方差算法将灰度图象转化为二值图象。由最大 类间方差求二值化阈值表示为：
其中
w1＝1-w0
co＝#Co C0＝{(x，y)|g(x，y)
a(u′)＝#A(u′) A(u′)＝{(x，y)|g(x，y)＝u′}
#C表示集合C中元素的个数，g(x，y)表示图象中座标为(x，y)的象素的灰度值。 根据Top，二值化操作描述为
接下来在步骤704中，采用快速填充算法算法对深色连通域进行区域标记， 得到个深色连通域 为深色连通域的个数。
在步骤705中，使用同样的算法对浅色连通域进行区域标记，得到个浅色 连通域 为浅色连通域的个数。
在步骤706中，先对每一个深色连通域Bi， 计算形状因子
其中
x1＝max(x)
x0＝min(x)
y1＝max(y)
y0＝min(y)
k11＝max(y-x)
k10＝min(y-x)
k21＝max(y+x)
k20＝min(y+x)
(x，y)为深色连通域Bi中的象素的坐标。
当0.8≤r1≤1.2且0.8≤r2≤1.2时，将区域Bi作为一个准正方形区域。对所有 深色连通域计算上述的形状因子，筛选出nB个准正方形区域，并记录下对应的 区域中心
和外接矩形的边长
在步骤707中，对每一个浅色连通域Wi 计算形状因子
和面积因子
其中
x1＝max(x)
x0＝min(x)
y1＝max(y)
y0＝min(y)
k11＝max(y-x)
k10＝min(y-x)
k21＝max(y+x)
k20＝min(y+x)
(x，y)为浅色连通域Wi中的象素的坐标。
当0.8≤r1≤1.2且0.8≤r2≤1.2且0.67≤ra≤0.90时，认为区域Wi近似为一个 准正方形区域。对所有浅色连通域计算上述的形状因子和面积因子，然后筛选出 nw个准正方形区域，并记录下对应的区域中心
和外接矩形的边长
接下来，进行同心筛选708。所谓同心指的是：深色连通域的中心与浅色连 通域的中心几乎重合，且深色连通域的外接矩形的边长大致等于浅色连通域的外 接矩形的边长的1.5倍。
依次从nB个深色准正方形区域中取出第i个区域，从nw个浅色准正方形区 域中取出第j个区域，如果
且
那么第i个深色准正方形区域与第j个浅色准正方形区域配对组成一个准定位图 形，且将浅色准正方形区域的中心点作为准定位图形的中心点。
1≤k≤npair
重复上述判断，得到npair个准定位图形，
接着，完成正方形拓扑筛选709。从多个准定位图形中依次选出4个，如果 其中心点的相对位置满足正方形拓扑位置关系，那么这4个点就确定了一个有效 的码字区域；否则再依次选出其他4个点进行筛选。具体算法为：
从npair个中心点中依次取出4个中心点，将中心点之间的欧氏距离进行排序 得到
d1≥d2≥…≥d6
其中
1≤k≤6
表示点与点之间的欧氏距离。
如果同时满足以下四个条件
则认为满足正方形拓扑位置关系，转步骤710，否则重复上述筛选。如果4个中 心点的所有的取法都不满足上述算法，则定位失败。
最后，完成空间采样710。根据步骤709中得到的其中4个定位图形的中心 点，确定数据区，根据4个定位点的位置，得到N×N个空间采样位置，将二值 图象中数据区对应的N2-64个位置的比特值作为数据区中的数据信息；在N× N个空间采样位置中，有64个位置属于定位图形所占区域，不需要进行空间采 样。
假设4个定位图形中，左上、右上、左下、右下4个中心点的坐标分别为 (xp1，yp1)、(xp2，yp2)、(xp3，yp3)、(xp4，yp4)，则根据以下公式确定N×N个空间 采样位置的第m行第n列元素的坐标(xmn，ymn)。
0≤m≤N-1，0≤n≤N-1
其中
为了防止矩阵求逆时出现奇异矩阵，在求逆前进行了对角加载处理，加载因 子为δ，且δ为一个很小的实数。
以上所述的实施例及实施方法仅为本发明的实施例，而本发明不限于上述实 施例。对本领域的一般技术人员而言，在不违背本发明原理的前提下对它作出的 任何显而易见的改动，都属于本发明的构思和所附权利要求的保护范围。
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