基于强度和梯度先验的L0 正则化模糊QR 码识别 - 包装工程.PDF

包 装 工 程 第 38 卷 第 3 期 ·150 · PACKAGING ENGINEERING 2017 年 2 月 基于强度和梯度先验的 L0 正则化模糊 QR 码识别 杜菲，曾台英 （上海理工大学，上海 200093 ） 摘要： 目的 研究因机械抖动，拍摄器材与图像存在一定距离或相对运动而产生运动模糊、散焦模糊等 情况下的模糊 QR 码图像识别。方法 采用基于强度和梯度先验的 L0 正则化方法对模糊 QR 图像进行去 模糊。优化模糊核尺寸的人为预估问题，提高程序效率。对 1 至 15 类常用 QR 码图像进行模糊仿真， 再通过盲提取获得模糊核，用峰值信噪比 PSNR 值衡量该方法在 QR 码图像去模糊的复原精度。结果 PSNR 值随着 QR 码图像复杂度的增加而相对减少，但因 QR 码存在一定的容错率，在 PSNR 值为 13 以 上且噪声、振铃小的情况下就能够被识别。文中算法相较于其他算法在型号较高的模糊 QR 码恢复方面 识别率更高。结论 基于强度和梯度先验的 L0 正则化方法对模糊 QR 码的恢复效果显著，且不是只针对 某一类模糊 QR 码图像，对于多种类型的模糊 QR 码图像恢复都能有很好的效果。 关键词：QR 码；正则化；去模糊；识别 中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号： 1001-3563(2017)03-0150-05 Recognition of Fuzzy L -Regularized QR Code Based on Intensity and Gradient Priori 0 DU Fei , ZENG Tai-ying (University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China) ABSTRACT: The work aims to study the recognition of fuzzy QR code images caused by the motion blur and defocus blur of mechanical vibration, and the certain distance or relative motion between photographic device and the image. The L0-regularized method based on intensity and gradient priori was used to deblur the fuzzy QR code images. The problem of artificial estimation of fuzzy kernel size was optimized and the program efficiency was improved. Blurring simulation for 1 to 15 kinds of common QR code images was carried out, and then blurring kernel was obtained by blind extraction. PSNR value was used to measure the restoration precision of the method in deblurring QR code images. The PSNR value was relatively decreased with the increase of the complexity of the QR code im