Повышение качества автоматической демодуляции линейных многоширинных штриховых кодов путем устранения влияния шумов и расфокусировки

• Автор: Михайлов, Игорь Игоревич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 239 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1 ШТРИХОВОЕ КОДИРОВАНИЕ

1.1 Термины и определения

1.2 Области применения

1.3 Тестовая модель многоширинного штрихового кода Сос1е128

и модели искажений

1.4 Исследование работы используемого в настоящее время

программного обеспечения для декодирования штриховых кодов

1.5 Анализ существующих алгоритмов демодуляции

линейных многоширинных штриховых кодов
1.6 Предлагаемая стратегия автоматической демодуляции
линейных многоширинных штриховых кодов
1.7 Выводы
2 ПОДАВЛЕНИЕ ШУМОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ
ЛИНЕЙНОГО МНОГОШИРИННОГО ШТРИХОВОГО КОДА
2.1 Шумы фотоприемных устройств
2.2 Критерий качества фильтрации
2.3 Линейный фильтр
2.4 Медианный фильтр
2.5 Ранговая фильтрация
2.6 Выводы
3 ПОДАВЛЕНИЕ РАСФОКУСИРОВКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ ЛИНЕЙНОГО МНОГОШИРИННОГО ШТРИХОВОГО КОДА
3.1 Оценка степени расфокусировки
3.2 Фильтрация
3.2.1 Модель фильтрации профиля штрихового кода
3.2.2 Показатель качества фильтрации
3.2.3 Коррекция
3.2.4 Восстановление
3.3 Выводы
4 АДАПТИВНЫЙ ПОИСК ГРАНИЦ ЭЛЕМЕНТОВ
ЛИНЕЙНОГО МНОГОШИРИННОГО ШТРИХОВОГО КОДА
4.1 Анализ способов выделения структурных элементов на изображении
4.2 Разработка алгоритма адаптивного определения
границ элементов линейного многоширинного штрихового кода
4.2.1 Вычисление относительной высоты перепада яркости
4.2.2 Отсев ложных экстремумов
4.2.3 Вычисление границ элементов штрихового кода
4.3 Результат адаптивной обработки
для тестовой модели штрихового кода
4.4 Выводы
5 МЕТОДИКА АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДЕМОДУЛЯЦИИ ЛИНЕЙНОГО МНОГОШИРИННОГО ШТРИХОВОГО КОДА
5.1 Реализация методики автоматической демодуляции
в программном обеспечении декодирования штриховых кодов
5.2 Анализ результатов применения разработанной методики автоматической демодуляции
линейного многоширинного штрихового кода
5.2.1 Анализ методики демодуляции
с использованием искусственной базы изображений штриховых кодов, полученных путем моделирования
5.2.2 Анализ методики демодуляции
с использованием экспериментальной базы изображений
штриховых кодов, полученных в реальных условиях
5.3 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Алгоритмы моделирования искажений типа
«гауссов белый шум» и «ГФНЧ»

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Программа поиска экстремального значения параметра
оптимизации симплексным методом
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 Программа подавления шумов на изображении линейного штрихового кода путем использования линейной и нелинейной фильтрации. 143 ПРИЛОЖЕНИЕ 4 Модуль демодуляции линейных многоширинных
штриховых кодов
ПРИЛОЖЕНИЕ 5 Алгоритмы подавления расфокусировки
при использовании фильтров коррекции и восстановления
ПРИЛОЖЕНИЕ 6 Экспериментальная база 100 изображений линейных многоширинных штриховых кодов с различной степенью зашумленности,
расфокусировки и слабым контрастом
ПРИЛОЖЕНИЕ 7 Акты использования результатов диссертационной работы

В нашем случае, при отличии значений яркости элементов кода от идеальных (0 и 255), «контраст профиля» (2.3) становится меньше единицы
, , Ашч Ат'1П
за счет влияния нормировочного коэффициента:
При использовании предложенного подхода и критерия оценки шума, ниже проведено исследование двух типов фильтрации, направленной на уменьшение шумов на изображении линейного штрихового кода: линейной и нелинейной.
2.3 Линейный фильтр
Линейная фильтрация благодаря ее высокой вычислительной способности [69] широко используется для борьбы с шумом на изображениях, в частности, гауссов фильтр низких частот (ГФНЧ). Однако, при его использовании, наряду с уменьшением шумовой составляющей, размываются границы объектов изображения. В применении к изображению штрихового кода фильтрация производится вдоль штриха (в соответствии с предложенным подходом в подглаве 2.2) и указанный недостаток ГФНЧ не имеет места.
В ходе экспериментов, направленных на подавление шумов на изображении линейного штрихового кода, были применены линейные фильтры со следующим распределением весовых коэффициентов:

- равномерным (значения весовых коэффициентов фильтра равны единице);
- гауссовым (значения весовых коэффициентов фильтра подчиняются нормальному закону распределения).
В случае гауссова распределения значения весовых коэффициентов фильтра вычислялись по формуле:

к(п) = С-е } (2.4)
где п - координата текущего отсчета в окне фильтра;
5 - коэффициент, определяющий значения весовых коэффициентов фильтра; С-множитель, определяющий значение центрального весового коэффициента.