李 健，申利未，胡雅婷※，李瑞釗，任虹賓，丁小奇

改進(jìn)Niblack算法的光照不均勻QR碼識(shí)別研究

李 健1,2，申利未1，胡雅婷1,2※，李瑞釗1，任虹賓1，丁小奇1

（1. 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春 130118；2. 吉林省生物信息學(xué)研究中心，長(zhǎng)春 130118）

QR碼作為農(nóng)產(chǎn)品可追溯體系的信息載體，一直是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的科研熱點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中，溯源環(huán)境的復(fù)雜多變易使設(shè)備采集到光照不均勻的QR碼圖像而增加解碼流程中二值化的難度，影響后續(xù)解碼。該文針對(duì)原始Niblack算法自適應(yīng)性不足的缺陷，提出一種自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法，該算法依據(jù)QR碼圖像的分辨率和灰度值，動(dòng)態(tài)調(diào)整修正系數(shù)和鄰域窗口，進(jìn)行自適應(yīng)二值化處理。分別用改進(jìn)Niblack算法，原始Niblack算法和Otsu算法處理設(shè)備無法識(shí)別的不同光照環(huán)境下、不同程度的光照不均勻QR碼圖像，試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明經(jīng)改進(jìn)算法處理后的識(shí)別成功率為74.2%，高出原始Niblack算法18.4%，高出Otsu算法71.7%，具有較高的魯棒性。這一結(jié)果對(duì)農(nóng)產(chǎn)品在各種光照不均勻環(huán)境中的溯源提供了參考。

圖像處理；光照；識(shí)別；農(nóng)產(chǎn)品可追溯體系；QR碼；二值化；Niblack算法

0 引 言

QR碼因具有信息存儲(chǔ)量大、保密性好、追蹤性高等特性[1]，被應(yīng)用在農(nóng)產(chǎn)品可追溯體系的終端，如趙麗等開發(fā)了基于手機(jī)二維條碼的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯系統(tǒng)[2]；孟猛等基于二維碼技術(shù)設(shè)計(jì)了熱帶水果質(zhì)量安全追溯系統(tǒng)[3]；潘孜萍設(shè)計(jì)了基于二維碼的云冠橙質(zhì)量防偽追溯系統(tǒng)[4]；董玉德等借助二維碼建立了基于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的質(zhì)量安全可追溯系統(tǒng)[5]。

在實(shí)際應(yīng)用中，溯源環(huán)境復(fù)雜多變，易使設(shè)備采集到局部高亮或含有陰影的圖像。在二值化過程中，光照不均勻QR碼圖像的目標(biāo)像素易被誤判為背景像素或背景像素被誤判為目標(biāo)像素而丟失圖像信息，導(dǎo)致識(shí)別率降低，一定程度上限制了查詢者的訴求。圖像二值化算法根據(jù)閾值的選取可分為全局閾值法和局部閾值法[6]。以O(shè)tsu算法為代表的全局閾值法適用于灰度直方圖具有明顯雙峰[7]和光照均勻的圖像，在處理光照不均勻的圖像時(shí)保真度較低[8]。Niblack 算法作為一種局部閾值二值化算法在分割光照不均勻的圖像時(shí)能較好地保留圖像細(xì)節(jié)[9],但原始Niblack算法自適應(yīng)性較低。針對(duì)這種情況，王麗麗等提出了自適應(yīng)修正系數(shù)的Niblack算法[10]，能較好提取溫室中成熟的番茄；黃蒞辰提出了一種改進(jìn)的Niblack算法，較好地分割了文本圖像的文字筆畫[11]；李鑫等提出了一種基于粒子群優(yōu)化方法的 Niblack 設(shè)備紅外圖像分割算法，有效提高了電力設(shè)備紅外圖像分割的精度[12]；Tong等介紹了一種Niblack算法和FCM算法結(jié)合的二值化方法，相較于原始算法有更好的分割效果[13]。

上述改進(jìn)的Nibalck算法在特定的環(huán)境中均有較好的分割效果，但分割效果依賴于對(duì)鄰域窗口或修正系數(shù)的預(yù)先設(shè)定。如果修正系數(shù)或鄰域窗口被預(yù)設(shè)為固定值，容易造成某種場(chǎng)景中使用的修正系數(shù)或鄰域窗口無法適用于另一種場(chǎng)景。為使QR碼在復(fù)雜光照溯源環(huán)境中被穩(wěn)定識(shí)別，本文提出一種自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法。

1 QR碼識(shí)別流程

QR碼識(shí)別的成功與否直接關(guān)系到溯源者能否獲取農(nóng)產(chǎn)品的相關(guān)信息。QR碼識(shí)別流程主要包含圖像預(yù)處理和譯碼環(huán)節(jié)（如圖1）：

圖像預(yù)處理包括圖像校正、圖像灰度化和圖像二值化[14]。圖像校正>[15]用于校正采集到的扭曲畸變圖像。由于采集的QR碼圖像一般為彩色圖像，而在處理彩色圖像時(shí)既占用大量?jī)?nèi)存又消耗大量時(shí)間[16]。圖像灰度化能夠在保留圖像整體和局部亮度等級(jí)分布特征的同時(shí)，減少彩色圖像的信息量和后續(xù)的運(yùn)算量[17]。圖像二值化[18]通過在灰度圖像上設(shè)定分割閾值，將灰度圖像中所有的像素點(diǎn)劃分到目標(biāo)像素與背景像素2大類中。目標(biāo)像素的灰度值置為0，視覺表現(xiàn)為黑色；背景像素的灰度值置為255，視覺表現(xiàn)為白色。當(dāng)像素點(diǎn)的灰度值大于等于設(shè)定的分割閾值時(shí)，將被劃分到背景像素類；當(dāng)小于設(shè)定的分割閾值時(shí)，將被劃分到目標(biāo)像素類。

圖1 QR碼識(shí)別流程

二值化的關(guān)鍵在于閾值的選取[19]，圖像二值化的質(zhì)量直接關(guān)系到QR碼識(shí)別的準(zhǔn)確率[20]。

2 圖像二值化算法

2.1 最大類間方差法（Otsu法）

Otsu[21]法是一種經(jīng)典的全局閾值分割，該算法于1979年基于最小二乘法原理推導(dǎo)出。依據(jù)圖像灰度分布和統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律，Otsu算法能無監(jiān)督自適應(yīng)地選取最佳分割閾值[22]，因此被廣泛應(yīng)用于各種需自動(dòng)選取圖像閾值的問題之中[23]，算法的核心公式可表示為

圖2 原始圖像及Ostu算法分割圖像

分析圖2知，Otsu算法誤將許多背景像素點(diǎn)劃分為目標(biāo)像素點(diǎn)，分割后的圖像有大片連續(xù)的黑色區(qū)域，QR碼仍然無法被識(shí)別，結(jié)果表明Otsu算法僅僅考慮了圖像的灰度信息,而未充分考慮圖像的空間信息[24]，在處理直方圖沒有明顯雙峰的光照不均勻QR碼圖像時(shí)，不能根據(jù)像素點(diǎn)周圍空間的灰度值信息動(dòng)態(tài)地調(diào)整閾值，導(dǎo)致誤分率很高，分割后的圖片保真度較低，未能保留原始圖像的特征與重要信息,因此不適宜分割光照不均勻的QR碼圖像。

2.2 Niblack算法

從上述公式來看，對(duì)于每一個(gè)像素點(diǎn)，Niblack算法都能結(jié)合其附近的灰度值動(dòng)態(tài)地計(jì)算出該像素點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的分割閾值。相較于Otsu算法，Niblack算法在分割光照不均勻的圖像時(shí)能達(dá)到更好的效果，如圖3所示

圖3 原始圖像，Ostu算法和Niblack算法處理后圖像

對(duì)于局部窗口，取值較?。ㄈ?3）時(shí)，領(lǐng)域內(nèi)的像素點(diǎn)就會(huì)偏少，計(jì)算出的閾值就會(huì)有一定的局限性，分析圖4e可知分割后的圖像中背景區(qū)域有很明顯的條紋；取值較大（如=149）時(shí)，會(huì)失去“局部閾值”的意義，增大誤分的概率，如圖4f所示。

注：k為修正系數(shù)，w為領(lǐng)域窗口。

3 自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法

由上述分析可知，傳統(tǒng)Niblack算法的自適應(yīng)性較低，分割圖像的效果嚴(yán)重依賴對(duì)鄰域窗口和修正系數(shù)的預(yù)先設(shè)定。而在實(shí)際中，應(yīng)用環(huán)境的復(fù)雜多變和QR碼尺寸的不同造成了圖像光照不均勻程度的不同和采集圖像分辨率的不同，因此用固定的修正系數(shù)和鄰域窗口值去分割各種分辨率不同且光照不均勻程度不同的QR碼圖像將難以達(dá)到理想效果。

基于以上問題，本文提出了一種自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法，該算法依據(jù)QR碼圖像的分辨率指導(dǎo)鄰域窗口大小的選取,依據(jù)圖像整體與局部的灰度值信息動(dòng)態(tài)地調(diào)整修正系數(shù)的值。算法可用如下公式表示：

由此，鄰域窗口和修正系數(shù)就由固定的值變成了根據(jù)圖像分辨率和圖像灰度值信息動(dòng)態(tài)變化的值。當(dāng)鄰域窗口內(nèi)的灰度均值大于中心點(diǎn)像素的灰度值時(shí)，為了避免極端情況的出現(xiàn)（例如有5個(gè)像素的灰度值分別為3，7，6，9，200，則鄰域內(nèi)的平均灰度值為45，而實(shí)際上大部分像素的灰度值沒有超過灰度均值，與此種情況相對(duì)應(yīng)的很可能是強(qiáng)光照射導(dǎo)致圖像的局部區(qū)域過曝），根據(jù)式（10），修正系數(shù)此時(shí)會(huì)自動(dòng)調(diào)整為負(fù)數(shù)，去抑制閾值的增加，從而達(dá)到削弱極端情況所導(dǎo)致的閾值偏大對(duì)分割效果產(chǎn)生負(fù)面影響的目的。同理，當(dāng)中心點(diǎn)像素的灰度值大于鄰域窗口內(nèi)的灰度均值時(shí)，極有可能是光線過暗導(dǎo)致圖片的部分區(qū)域有陰影，修正系數(shù)此時(shí)會(huì)自動(dòng)調(diào)整為正數(shù)去主動(dòng)增加閾值，從而減小背景像素被誤分為目標(biāo)像素的概率。

用自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法和原始Niblack算法分別處理分辨率為500′500、260′260和150′150的無法識(shí)別的光照不均勻QR碼圖像（圖5a，5b，5c），其中，原始算法鄰域窗口的取值為21，修正系數(shù)的取值為-0.2，原始Niblack算法的分割結(jié)果（圖5d, 5e，5f）和自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法的分割結(jié)果（圖 5g，5h，5i）如下：

對(duì)比2種算法的二值化圖，可以直觀的感受到自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法對(duì)QR碼編碼區(qū)域和定位區(qū)域的分割效果明顯好于原始Niblack算法，而這兩個(gè)區(qū)域正是解碼成功與否的關(guān)鍵。用流行的微信掃一掃功能分別對(duì)原始算法和自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法分割后的圖像進(jìn)行識(shí)別，結(jié)果表明，用自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法處理后的QR圖像的識(shí)別時(shí)間都在毫秒級(jí)別，但原始Niblack算法處理后得到的圖5d不能被識(shí)別，圖5f能被識(shí)別出來，不過需要花費(fèi)較長(zhǎng)時(shí)間。

注：最后一行為自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法分割圖。

4 試驗(yàn)仿真及結(jié)果分析

4.1 樣本獲取與試驗(yàn)設(shè)備

由于目前沒有權(quán)威的QR碼圖像集用以測(cè)試本文提出的情況,本文展示的光照不均勻QR碼圖像和試驗(yàn)樣本均是由光照效果模擬算法仿真模擬所得。該算法以光源位置，光源作用半徑為變量，模擬了現(xiàn)實(shí)中在光照不足環(huán)境下采集的局部昏暗的QR碼圖像和在光照過強(qiáng)環(huán)境下采集的局部高亮的QR碼圖像。該光照模擬算法可表示為

式中為常數(shù)，用來控制光照不均勻的程度，表示光源的作用半徑，（0，0）光源的坐標(biāo)。ori_img(，)表示坐標(biāo)為(，)像素點(diǎn)的原始灰度值，img(，)表示受光照影響后坐標(biāo)為(，) 像素點(diǎn)的灰度值。當(dāng)式(13)的運(yùn)算符號(hào)為加號(hào)時(shí)，模擬的是光照過強(qiáng)的環(huán)境，當(dāng)為減號(hào)時(shí)，模擬的是光照不足的環(huán)境，即用該光照模擬算法處理后的圖像能模擬現(xiàn)實(shí)中在不同環(huán)境，不同光源照射位置和不同光照強(qiáng)度下獲取的光照不均勻圖像

4.2 結(jié)果對(duì)比與分析

為驗(yàn)證本文所提出算法的優(yōu)越性，分別采用Otsu算法、原始Niblack算法、自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法去二值化上述的120張樣本圖像，其中原始Niblack算法鄰域窗口和修正系數(shù)的值設(shè)置為2.2節(jié)中展示的分割效果較好的21，-0.2。然后用比較流行的微信掃一掃功能去識(shí)別二值化后的QR碼圖像，最后得出經(jīng)Otsu算法處理后能被識(shí)別的圖片數(shù)量為3張，經(jīng)原始Niblack算法處理后能被識(shí)別的圖片數(shù)量為67張，經(jīng)自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法處理后能被識(shí)別的圖片數(shù)量為89張。試驗(yàn)結(jié)果如表1所示：

表1 試驗(yàn)結(jié)果

從表1的數(shù)據(jù)可以看出，原始Niblack算法相較于最大類間方差法（Otsu法）在處理光照不均勻的QR碼圖像時(shí)，具有很大的優(yōu)勢(shì)，其原因在于最大類間方差法（Otsu法）的閾值是固定的，導(dǎo)致誤分率很高；而Niblack算法結(jié)合QR碼圖像的灰度信息和空間信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值。由于原始Nibalck算法的鄰域窗口和修正系數(shù)選取的是2.2節(jié)中展示的分割效果較好的21，-0.2，是固定值，所以在處理4.1節(jié)中選取的不同分辨率，不同環(huán)境下采集和光照不均勻程度不同的QR碼圖像樣本時(shí)，就出現(xiàn)了在某一場(chǎng)景中使用的修正系數(shù)或鄰域窗口無法適用于另一種場(chǎng)景的情況，原始Niblack算法自適應(yīng)能力低的缺點(diǎn)也隨之凸顯。但經(jīng)自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法處理后的QR碼圖像識(shí)別率達(dá)到74.2%，高出原始Niblack算法18.4%，高出Otsu算法71.7%，說明了改進(jìn)算法在一定程度上克服了原始算法自適應(yīng)低的缺點(diǎn)，減小了光照不均勻QR碼圖像在二值化過程中其背景像素被誤分為目標(biāo)像素或目標(biāo)像素被誤分為背景像素的概率。改進(jìn)算法在分割不同分辨率和不同環(huán)境下采集的不同光照不均勻程度的圖像時(shí)展現(xiàn)出了較高的自適應(yīng)性，使得分割后的二值化圖像較好的保留了原圖像的特征和重要信息；另一方面，自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法的鄰域窗口會(huì)隨著原始圖像分辨率的增大而增大，這會(huì)增加運(yùn)算量，所以在平均用時(shí)上會(huì)略長(zhǎng)于原始算法。

5 結(jié) 論

1）針對(duì)原始Niblack算法自適應(yīng)能力低的缺點(diǎn)，本文提出了一種自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法，該算法依據(jù)QR碼圖像的分辨率調(diào)整鄰域窗口的大小,依據(jù)圖像整體與局部的灰度值信息動(dòng)態(tài)調(diào)整修正系數(shù)，來降低傳統(tǒng)算法鄰域窗口和修正系數(shù)值固定對(duì)圖像二值化造成的負(fù)面影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同環(huán)境下、不同分辨率和不同光照不均勻程度QR碼圖像的自適應(yīng)分割。

2）通過試驗(yàn)驗(yàn)證，經(jīng)自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法處理后的QR碼圖像識(shí)別率為74.2%，高出原始算法18.4%，高出最大類間方差法（Otsu法）71.7%。這一結(jié)果表明本文提出的算法具有較高的魯棒性，對(duì)應(yīng)用在復(fù)雜溯源環(huán)境中的QR碼識(shí)別有一定的借鑒意義。

3）自適應(yīng)鄰域窗口和修正系數(shù)的Niblack算法對(duì)鄰域窗口的選取會(huì)隨著原始圖像分辨率的增大而增大，這將導(dǎo)致圖像分割時(shí)間的加長(zhǎng)，這是該算法需要進(jìn)一步改進(jìn)的地方。

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Research on illumination uneven QR code recognition based on improved Niblack algorithm

Li Jian1,2, Shen Liwei1, Hu Yating1,2※, Li Ruizhao1, Ren Hongbin, Ding Xiaoqi1

(1.,130118,;2.130118,)

As the information carrier of agricultural product traceability system, QR code has always been a research hotspot in the agricultural field. In practical applications, the complexity of the traceability environment makes it easy for the QR code scanner to acquire locally highlighted or shaded QR code images. In the process of binarization, the target pixels of these uneven illumination QR code images are easily misjudged as background pixels or background pixels are misjudged as target pixels which cause the image information lost, resulting in lower recognition rate, this limits the inquirer to some extent. According to the selection of the threshold, the image binarization algorithms can be divided into global threshold methods and local threshold methods. By setting the segmentation threshold on the grayscale image, all the pixels in the grayscale image are divided into two categories: The target pixel and the background pixel. The gray value of the target pixel is set to 0, and the visual representation is black; the gray value of the background pixel is set to 255, and the visual representation is white. When the gray value of the pixel is greater or equal to the set segmentation threshold, it will be divided into the background pixel class; when it is smaller the set segmentation threshold, it will be divided into the target pixel class. The global threshold method represented by the Otsu algorithm is suitable for an image with a clear bimodal and uniform illumination in a gray histogram, but since the threshold is a fixed value, the fidelity is low when processing an image with uneven illumination. As a local threshold method, the Niblack algorithm can dynamically calculate the neighborhood center threshold in combination with the gray mean and variance in the neighborhood window. That is, for each pixel, the Niblack algorithm can calculate the corresponding threshold. Therefore, there is a good effect in splitting an image with uneven illumination, but the segmentation effect depends on the preset of the local window and the correction coefficient value. Since the correction coefficient and neighborhood window are fixed values selected according to experience, it is easy to cause the correction coefficient or neighborhood window used in some scenes to be unsuitable for another scene, so the original Niblack algorithm is less versatile. This paper proposes a Niblack algorithm that adaptive neighborhood window and correction coefficient. The algorithm dynamically adjusts the size of the neighborhood window according to the resolution of the QR code image, according to the gray mean and variance of the pixel points in the neighborhood window. The gray value information of the whole image is dynamically adjusted and corrected to realize adaptive binarization processing. Experiments show that compared with the original Niblack algorithm, the algorithm can more effectively segment the uneven light QR code image that the device cannot recognize. After the algorithm is processed, the recognition success rate of the unrecognizable QR code image reaches 74.2%, which is 18.4% higher than the original Niblack algorithm and is 71.7% higher than Otsu algorithm. The study has certain reference significance for the traceability of agricultural products in the uneven illumination environment.

image processing;illumination; recognition; agricultural products traceability system; QR code; binarization; Niblack algorithm

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.13.022

TP391.4

A

1002-6819(2019)-13-0191-06

2019-03-22

2019-06-28

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41601454）

李 健，博士，副教授，主要從事生物信息學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)方面研究。Email：liemperor@163.com

胡雅婷，博士，副教授，主要從事模式識(shí)別、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)方面研究。Email：huyating79@163.com。

李 健，申利未，胡雅婷,李瑞釗，任虹賓，丁小奇. 改進(jìn)Niblack算法的光照不均勻QR碼識(shí)別研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(13)：191－196. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.13.022 http://www.tcsae.org

Li Jian, Shen Liwei, Hu Yating, Li Ruizhao, Ren Hongbin, Ding Xiaoqi.Research on illumination uneven QR code recognition based on improved Niblack algorithm [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(13): 191－196. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.13.022 http://www.tcsae.org