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机器视觉与应用（2011）22：409–419 DOI 10.1007 / s00138-010-0299-3
原始纸
实时自动识别全向多条形码和DSP实现
摘要条码已广泛应用于日常生活中，例如商品标签，库存控制，存储/检索系统和检查。基于计算机视觉的条形码识别绝对可以促进条形码的读取，特别是对于多个条形码和自由定向以及在复杂情况下。这项工作提出了一种用于多个和旋转不变条形码解码的自动条形码检测和识别算法。所提出的系统包括三个阶段。首先，通过以下四个步骤通过粗细细分提取条形码：背景小杂波减少，候选条形码分割，条形码验证以及条形码旋转和规则化。为了扩大条形码区域，使用最大-最小差消除了细小和小的背景噪声簇。该方法结合了几种图像处理方案，即高斯平滑滤波，连通分量分析，方向均匀性，矩量分析和迭代阈值。第二阶段通过扫描多条遍历线对条形码进行解码，从而防止由于较小的条形码缺陷而导致的解码错误。最后，在DM6437 DSP EVM板上实现并优化了所提出的系统。实验结果表明，该方法可以定位多个全向条形码，即使使用
背景复杂且失真较小。10395个彩票条形码和388个商品条形码的识别率分别为99.74和90.7％。所提出的系统是有希望的，并且已经成功地用于彩票阅读和中奖号码验证的商业应用中。
关键字 一维条形码条码提取条码识别DM6437定点DSP优化
· ·
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介绍
条码技术已广泛应用于许多领域，其中包括工业产品，日用品标签，自动识别，库存控制，存储检索系统和移动电话[1–4].激光条形码读取器通常用于许多销售点。但是，激光条形码读取器仅在传感器和物体靠近时才能工作，并且一次只能识别一个条形码。最近发现，计算机视觉技术和基于图像的条形码读取解决方案对于移动应用和
自动化。数码相机拍摄的图像可以
D.-T.林（B）
计算机科学与信息工程系
国立台北大学，台湾台北，电子邮件：dalton@mail.ntpu.edu.tw
M.-C.林
国立台北大学电气工程研究所，台湾台北
K.-Y.黄
国立台北大学通信工程学院，台湾台北
可以存储在任何计算机设备中，例如智能手机，PDA或笔记本电脑。因此，基于视觉的条形码读取系统具有优于光学扫描仪的许多优点，特别是对于同时读取多个和全方向的条形码。而且，照相机不需要坐在固定位置。一些电视购物频道在商业广告中添加了条形码（QR码），因此客户可以通过使用手机摄像头直接在屏幕上读取条形码来购买商品。但是，为复杂的系统设计基于计算机视觉的实时条形码读取器
移动系统上的场景是一个涉及多个折衷的挑战。特别是，算法的选择是实时系统中的基本问题[5].此外，应该开发可以在同一硬件系统上重新配置不同模块的微处理器。
基于图像的条形码识别系统的主要任务是条形码位置确定，特征提取和条形码解码。下采样和背景杂波抑制是在预处理阶段定位候选条形码区域的有效且众所周知的方法[6–8].霍夫变换被广泛用于搜索条形码行[2,9].已经提出了许多基于计算机视觉的条形码识别方法。Chen等。提出了一种两阶段方法，包括连接基于方向的区域的轮廓并找到基于轮廓连接的基于组件的目标，以分割各种条形码，并通过TI浮点DSP对其进行仿真[10].张等。提出了另一种具有两个下采样分辨率的两阶段方法，其中条形码是通过基于区域的分析来识别的[11].Chandler和Batterman开发了一种全向条形码读取器，该读取器计算相应的第一行和第二行导数的乘积的累加总和以定位条形码图像，然后计算内插扫描线数据的互相关性以获得所定位条形码的方向[12].Ohbuchi等。采用拐角检测和螺旋扫描来处理EAN码和QR码[3].已经提出了几种基于代码类型的条形码特征提取方法，例如线性代码的投影[4,13].Arnould等。提出了一种基于形态学运算的方法[5].Ando和Hontani扩展了他们的特征提取方法，以对边缘，山脊，角和顶点进行分类和投影，从而提取和读取3D场景中的条形码[14].
这项研究为具有复杂背景的多个和全方向条形码提供了一种自动条形码识别系统。该系统是基于计算机视觉的实时自动条形码提取系统，对噪声和背景杂乱具有鲁棒性。拟议的系统在TI DM6437平台上实现。考虑了几种优化技术，包括指令并行性和单个指令中的多个数据打包以及浮点算术优化。
本文的其余部分安排如下：2 描述了所提出系统的自动条形码提取程序，以及条形码提取中采用的原理和算法。部分3 阐明了解码方法。部分4 介绍了DM6437 DSP实施和优化中涉及的详细问题。部分5 报告实验结果并演示了开发的DSP系统。最后是Sect。6 得出结论并提出建议，以供将来研究。
自动条形码提取
数字1 显示了建议的条形码提取系统的流程图。条形码提取过程包括四个步骤：背景小杂波减少，候选条形码分割，条形码验证以及条形码旋转和规则化，下面将对其进行详细描述。数字2a说明了我们讨论中使用的示例图像之一。所有捕获的图像都将转换为灰度图像。实施和优化DSP涉及将算法设计为尽可能高效，并使用DSP指令集和流水线计算正确地移植算法。
-
- 背景小杂波减少，最大和最小差异
条形码识别系统广泛应用于超市，商品配送服务和工业生产线等各个领域。输入图像通常包含各种对象，例如字符，线条，徽标，噪点和背景杂波。受Willsie的欠采样和过采样方法启发[7]，我们提出了最大-最小差分运算以消除小杂波。所提出的最大-最小差分方法直接在灰度图像上运行，并改善了Willsie方法的二进制阈值保持约束的缺点。此步骤消除了扫描图像中的细小背景杂波，并通过在条形码黑线之间插入空格来增强条形码区域。通过过采样和欠采样操作生成两个尺寸缩小的图像（1，分别确定原始图像的每个4 4个子图像的像素值的最大值和最小值，然后将差值图像作为通过从欠采样图像中减去过采样图像来计算得到的最终采样图像D（x，y）由以下公式计算：
times;
16
图1建议条形码提取系统的流程图
图2a原始输入图像：三种EAN-8条形码的示例。b从欠采样图像中减去过采样图像的差分图像。c对（b）进行膨胀的结果
D(x, y) = max{ f (4x minus; i, 4y minus; j)}
minus; min{ f (4x minus; i, 4y minus; j)}, (1)
其中1 xM，1 xN以及M和N分别表示图像的高度和宽度。术语“ max”表示来自4 4子图像f（4x i，4y j）的最大像素值，其中0 i，j3。类似地，“ min”表示来自4 4子图像的最小像素值。原始图像f（x，y）的大小。此方法保留了条形码和纯色打印区域，同时排除了大多数细文本和行，从而有助于分割可能的条形码区域。此方法可识别黑白条形码字符的相邻像素之间变化较大的特征
times;
minus; minus; le; le;
times;
4
4
le; le; le; le;
这项研究开发了一种快速的形态学方法和一种有效的连通成分分析算法，分别去除噪声和提取条形码区域。
-
-
- 消除噪音和填补空白
-
为了消除条形码图像中的噪声，使用了一个5 5高斯平滑滤波器，该滤波器也适用于使用其卷积指令的DSP实现。此过程通过阈值消除了较大的噪声和较小的区域，如等式2中所计算的。（2):
times;
=.1，如果是Sigma;2 Sigma;2 w(i, j)D(x i, y j) ge; T1
=minus;
。窗口大小取决于宽度
最细的黑条，打印密度，相机分辨率和
C(x, y)
i 2
0，否则，
j =minus;2
(2)
条码大小。可以以各种密度打印条形码符号，以适应各种打印和扫描过程。每个条（暗条）和空格（亮条）的正常宽度为7密耳（7 / 1,000英寸）至1,500万密耳（15 / 1,000英寸）。考虑到我们系统中的实际实现，相机和条形码之间的距离范围受到限制，以使单个暗条元素的宽度在图像中大约为四个像素。因此，为最大-最小差分操作选择了一个4 4窗口。此外，缩小尺寸的方法还缩短了执行时间。数字2b描述了将提出的背景杂波抑制算法应用于输入条形码图像的结果。2a.
times;
-
- 候选条形码分割
尽管过采样和欠采样图像的区别保留了条形码区域，但它无法消除噪声或某些条带对象。提取整个条形码区域包括进一步连接条形码行之间的间隔并消除噪声。高斯平滑滤波器用于填充候选条形码区域的间隙。为了适应DSP实施的限制，
其中w（i，j）代表权重为1/25的平滑滤波器的屏蔽系数;D（x，y）表示从上一级获得的下采样图像，如Sect.1中所述。2.1;T1表示阈值参数，对于该初始阶段中的所有图像，将其经验性地设置为33。如条文中所述，在条形码规则化阶段通过迭代阈值获得适当的阈值。2.4.2.
如上所述的这种平滑滤波处理仍然在条形码区域中留下一些间隙或孔。需要填补这些空白以获得完整的条形码区域。形态学操作是完成此任务的有力工具。首先，通过使用5 5正方形结构元素对平滑图像C（x，y）进行放大来缩小它。然后，通过5 5圆形结构元素对其进行扩展来扩展所得图像。尽管二进制膨胀和腐蚀是数学形态学的基本运算，但它们是非线性运算符，适合于DSP移植。此实现采用快速阈值线性卷积形态学运算[15]，它们基于线性卷积和相关性以及二值化。因此，为了加快计算速度，卷积代替了腐蚀的相关性，因为它是方形的
times;
times;
结构元素。数字2c显示图7的噪声去除和形态计算的结果。2b.如所期望的，所提出的方法成功地提取了候选条形码区域。
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-
- 高效的连接组件分析
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此阶段的最后一步是确定通过连接的组件分析来分析其余对象的连接区域。代替使用传统的渐进式连接组件分析方法，本研究提出了一种如算法1中所示的两次通过算法，该算法在计算效率上比传统算法更高。传递1记录等效标签并分配临时标签。第2遍将每个
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