基于Android平臺(tái)的二維條碼算法研究與實(shí)現(xiàn)

李 毅， 智立甫， 賈 明

（石家莊職業(yè)技術(shù)學(xué)院a.電氣與電子工程系；b.藝術(shù)設(shè)計(jì)系，河北 石家莊 050081）

隨著手持智能終端技術(shù)和移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于智能終端的各種應(yīng)用研究層出不窮.Android平臺(tái)條碼識別技術(shù)是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，將圖像信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息，在智能終端上進(jìn)行處理以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識別條碼信息的一種技術(shù).本文將分析如何在Android平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)條碼圖像獲取、條碼定位、條碼檢測及譯碼.

1 二維條碼識別的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

二維條碼識別是數(shù)字處理技術(shù)的典型應(yīng)用，由圖像捕捉、圖像預(yù)處理、條碼定位、條碼檢測、譯碼、信息輸出組成，如圖1所示.

圖1 二維條碼識別結(jié)構(gòu)圖

2 二維條碼識別算法

2.1 圖像預(yù)處理

Android平臺(tái)獲取的圖像信息以彩色模式存在，在數(shù)字處理前要將色度信息和色彩飽和度信息去除并轉(zhuǎn)換為256級的灰度圖像.將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像需要將RGB（紅、綠、藍(lán)）顏色模式的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Y，Cb，Cr顏色模式，其中，Y代表圖像亮度，Cb代表色度，Cr代表飽和度.利用Gray（灰轉(zhuǎn)換.將色度和飽和度信息分量去掉，得到Gray＝0.299R＋0.587G＋0.114B，再將 R，G，B三個(gè)分量設(shè)置為相等即可得到灰度圖.

為了條碼定位和識別準(zhǔn)確，需要對灰度圖進(jìn)行二值化處理，在灰度圖中選取兩個(gè)灰度等級T1和T2，并設(shè)定為灰度閾值.灰度等級在T1和T2之間的設(shè)定為1，其他設(shè)定為0.即 g（x，y）＝這樣就能得到只含有黑色和白色的二值圖像，條碼圖像也就具有較清晰的邊緣輪廓［1］.

2.2 條碼定位

條碼圖像經(jīng)過預(yù)處理后，具有較為清晰的邊界和條碼特征.由于條碼種類不同，因此，條碼圖像具有較大的外形差異.定位條碼邊界是識別條碼的關(guān)鍵，具體算法為：第一步，將二值化圖像信息讀入二維數(shù)組ImageArray中，以數(shù)組的邊界定位圖形邊界；第二步，創(chuàng)建一個(gè)存放條碼圖像的二維數(shù)組QRArray；第三步，采用逐點(diǎn)掃描的方式，掃描ImageArray數(shù)組，如果獲取的ImageArray中元素為“1”，則在該點(diǎn)進(jìn)行水平和垂直兩次掃描，如果兩個(gè)方向上的掃描結(jié)果中均有兩個(gè)以上的“1”，則在QRArray中記錄該點(diǎn)；否則不記錄.重復(fù)該掃描方式至ImageArray的最后一個(gè)元素，即可得到一幅完整條碼圖像的映射數(shù)組QRArray.

2.3 條碼檢測

QR＿code是目前最為常用的二維條碼標(biāo)準(zhǔn)，條碼圖像是一個(gè)正方形矩陣，所包含的信息有定位點(diǎn)、分割區(qū)、數(shù)據(jù)區(qū)和糾錯(cuò)區(qū).條碼有三個(gè)定位點(diǎn)，分別分布于條碼圖像的左側(cè)和右上角，顯示特征為黑白條框［2］.見圖2.

圖2 定位點(diǎn)位置

獲取定位點(diǎn)的算法為：第一步，采用對QRArray逐點(diǎn)掃描的方式，利用定位點(diǎn)特殊的比例關(guān)系確定三個(gè)定位點(diǎn)的邊界；第二步，將定位點(diǎn)以外的條碼數(shù)據(jù)區(qū)信息根據(jù)字符放置位置轉(zhuǎn)換為條碼字符數(shù)組DataArray；第三步，將DataArray的信息逐點(diǎn)分解為一個(gè)字模，即5個(gè)數(shù)據(jù)位和10個(gè)糾錯(cuò)位，利用經(jīng)典Chien搜索法得到糾錯(cuò)位坐標(biāo)，數(shù)據(jù)位通過查表方式確定，即可得到條碼信息.

3 基于Android平臺(tái)實(shí)現(xiàn)二維條碼識別

采用JavaSE技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于桌面的條碼識別系統(tǒng)，構(gòu)建Android平臺(tái)的條碼識別流程，如圖3所示.

在圖像處理類中，由于Android的硬件資源有限，所以在灰度處理、均衡處理、邊緣處理、二值化處理中，先將圖像轉(zhuǎn)換為Static類型的三維數(shù)組，之后圍繞數(shù)組展開計(jì)算，在圖像顯示時(shí)將數(shù)組轉(zhuǎn)換為Image類型.這樣不僅能提高運(yùn)算速度，而且能節(jié)約系統(tǒng)資源.條碼定位算法先對ImageArray行逐點(diǎn)掃描，符合在水平向右方向上連續(xù)6個(gè)像素出現(xiàn)“1”，并且垂直向下方向連續(xù)6個(gè)像素為“1”，則定位為條碼的起始坐標(biāo).條碼的終止坐標(biāo)算法與起始坐標(biāo)算法類似.根據(jù)計(jì)算得到的坐標(biāo)可以將圖像進(jìn)行切割，得到條碼圖像映射矩陣.該定位算法的優(yōu)勢在于，它能方便、快速地分割圖像中的條碼區(qū)域；缺點(diǎn)在于，如果條碼定位不準(zhǔn)確，將不能有效地識別信息，識別率反而降低.

圖3 Android應(yīng)用程序流程圖

4 測試與分析

測試環(huán)境為：計(jì)算機(jī)模擬Android4.2.2平臺(tái)，攝像頭200萬像素.測試中選擇較好的光照條件對條碼正面進(jìn)行拍攝，對10幅二維條碼進(jìn)行測試，每幅照片的識別時(shí)間平均為5s，識別成功率為100%.同時(shí)，使用一幅沒有條碼的圖像進(jìn)行測試，由于程序的形態(tài)學(xué)處理會(huì)將整幅畫面中所有的亮度腐蝕掉，因此，在圖像中找不到任何字符可以識別，識別結(jié)果為空.

通過測試可知，系統(tǒng)程序可以對較好環(huán)境下拍攝的條碼圖像進(jìn)行識別，雖然其在識別速度、正確率和抗干擾方面有待加強(qiáng)，但它仍然證明了使用Android作為信息采集和處理設(shè)備的可行性，為今后構(gòu)建Android平臺(tái)的信息采集與識別系統(tǒng)打下了基礎(chǔ).

5 結(jié)束語

利用Android平臺(tái)，使用數(shù)字圖像處理技術(shù)可有效識別二維條碼，將圖像信息轉(zhuǎn)換為文本信息.該信息可以與現(xiàn)有的Android信息過濾軟件融合，為安全、高效使用條碼提供技術(shù)保障，同時(shí)也為今后以智能終端作為信息采集與處理平臺(tái)的各種信息管理系統(tǒng)的建立積累經(jīng)驗(yàn).

［1］徐慧，王占全.精通VC＋＋數(shù)字圖像處理技術(shù)與工程案例［M］.北京：人民郵電出版社，2009：23.

［2］中國物品編碼中心.條碼技術(shù)與應(yīng)用 ［M］.北京：中國計(jì)量出版社，2003：145.