徐愛鵬 朱杰 陳葉明

摘 要：主要針對(duì)谷歌二維碼識(shí)別開源項(xiàng)目Zxing項(xiàng)目進(jìn)行改進(jìn)，提出了Improve-Zxing算法。其一，不同于Zxing項(xiàng)目在全圖上面尋找二維碼的三個(gè)定位點(diǎn)來(lái)做二維碼的定位，利用形態(tài)學(xué)等決策對(duì)二維碼進(jìn)行定位;其二，不同于Zxing項(xiàng)目使用最大類間方差算法（OTSU）對(duì)圖片全域進(jìn)行二值化處理，僅對(duì)圖片中二維碼區(qū)域進(jìn)行二值化計(jì)算。利用835張模糊發(fā)票二維碼進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的算法不僅能夠減少二維碼識(shí)別計(jì)算的時(shí)間，并且還能有效地提升模糊發(fā)票二維碼圖片的識(shí)別精度。

關(guān)鍵詞：QR Code;模糊二維碼識(shí)別;發(fā)票

中圖分類號(hào)：TB 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.30.105

1 引言

隨著當(dāng)前信息技術(shù)的發(fā)展與變革，通過特定信息識(shí)別產(chǎn)品技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在人們的生產(chǎn)生活之中。例如超市中商品上的條形碼，以及顧客在進(jìn)行支付時(shí)掃描的二維碼（Quick Response Code，QR碼）等等，這些技術(shù)加快了信息獲取速度，不僅節(jié)約了時(shí)間同時(shí)給人們生活帶來(lái)了便利。二維碼技術(shù)是綜合信息編碼、信息傳遞、數(shù)據(jù)加密等技術(shù)的綜合體，其具有編碼適用范圍廣、譯碼快而精準(zhǔn)，生產(chǎn)快低成本等優(yōu)點(diǎn)，因而發(fā)展迅速，應(yīng)用廣泛。目前二維碼應(yīng)用技術(shù)是中國(guó)信息社會(huì)中不可或缺的存在，社會(huì)的生產(chǎn)生活中已經(jīng)愈發(fā)離不開二維碼技術(shù)，快速識(shí)別二維碼中的信息更為重要，因此開展二維碼精準(zhǔn)識(shí)別的研究，是有必要的。

目前中國(guó)使用發(fā)票作為單位和個(gè)人在交易過程中所開具或者收取的業(yè)務(wù)憑證，其可以作為公司繳納稅務(wù)的憑證也可以作為員工進(jìn)行報(bào)銷的憑證。發(fā)票極其重要，其不僅是會(huì)計(jì)核算的原始憑證，也是審計(jì)機(jī)關(guān)、稅務(wù)機(jī)關(guān)執(zhí)法檢查的重要依據(jù)。因此發(fā)票上的信息，對(duì)個(gè)人與公司都十分重要。目前中國(guó)發(fā)票存在兩種形式，一種是紙質(zhì)發(fā)票目前在慢慢過渡到等同性質(zhì)的電子發(fā)票。但是電子發(fā)票目前尚不能完全取代紙質(zhì)發(fā)票，因此快速識(shí)別紙質(zhì)發(fā)票上的信息成了需要研究的焦點(diǎn)。從圖1展示的增值稅專用發(fā)票樣例圖上可以清楚的看到，在發(fā)票的左上角有一處二維碼圖樣，該二維碼就編碼存儲(chǔ)了該發(fā)票記錄的信息，因此只需要使用二維碼識(shí)別技術(shù)就能夠?qū)l(fā)票信息自動(dòng)獲取到電子設(shè)備上。然而由于當(dāng)前仍然有許多紙質(zhì)發(fā)票，這些紙質(zhì)發(fā)票可能會(huì)經(jīng)過一定程度的磨損，導(dǎo)致二維碼圖像變模糊，嚴(yán)重影響到二維碼中信息的識(shí)別。因此針對(duì)模糊發(fā)票二維碼的識(shí)別場(chǎng)景，本文對(duì)模糊QR二維碼的識(shí)別技術(shù)展開了研究。

2 相關(guān)技術(shù)

QR Code是一種矩陣式二維碼，1994年誕生于日本。由于QR Code信息存儲(chǔ)量大、可針對(duì)文字、圖像等符號(hào)進(jìn)行編碼、并且加密性強(qiáng)、糾錯(cuò)程度高、成本低廉、便于使用等優(yōu)點(diǎn)，獲得了各領(lǐng)域廣泛使用。QR Code二維碼一般為規(guī)則矩形，主要由編碼區(qū)以及功能圖形組成，其中編碼區(qū)域主要用于對(duì)數(shù)據(jù)編碼存儲(chǔ)，包含了數(shù)據(jù)、格式、版本等信息;功能圖形用于定義固定格式的信息，包括探測(cè)、定位、校正識(shí)別等。QR Code二維碼結(jié)構(gòu)如圖2所示。

當(dāng)前有眾多關(guān)于二維碼的學(xué)術(shù)研究，甘嵐等人提出了基于亞像素邊緣檢測(cè)的二維碼識(shí)別算法，該算法解決了二維碼因邊緣模糊導(dǎo)致的識(shí)別率下降問題。李軍采用掃描邊界點(diǎn)來(lái)確定畸變控制點(diǎn)的方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)QR Code二維碼的曲面變形校正，使用該算法對(duì)曲面變形的QR Code二維碼進(jìn)行校正后，能夠顯著提高識(shí)別率。Chu等人在智能手機(jī)上實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)模糊QR Code二維碼的恢復(fù)，但是該算法耗時(shí)太大，難以在物流分揀中應(yīng)用。這些算法應(yīng)用場(chǎng)景很少有使用到模糊發(fā)票二維碼識(shí)別中的，因此本文將針對(duì)模糊發(fā)票二維碼的識(shí)別展開研究。

3 改進(jìn)方法與實(shí)驗(yàn)

3.1 改進(jìn)的Improve-Zxing算法

（1）關(guān)鍵點(diǎn)定位，本文先對(duì)二維碼整體區(qū)域定位，然后再對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)定位。Zxing算法探測(cè)到1個(gè)定位點(diǎn)或者2個(gè)定位點(diǎn)，就停止定位點(diǎn)檢測(cè)。本研究針對(duì)該缺陷修改了關(guān)鍵點(diǎn)定位，當(dāng)關(guān)鍵點(diǎn)只定位到1個(gè)或者2個(gè)定位點(diǎn)時(shí)，會(huì)根據(jù)一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)到邊緣的位置，推算到其他兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的大概位置，然后根據(jù)連通域算法精確定位到關(guān)鍵點(diǎn)中心位置。

（2）圖片預(yù)處理，本研究去掉模糊二維碼圖像中出現(xiàn)的較小空洞以及連絲，同時(shí)針對(duì)圖像二維碼中的殘缺，會(huì)檢查邊緣是否齊全，如果不齊全則會(huì)加上一條道當(dāng)作邊緣。不同于Zxing項(xiàng)目使用最大類間方差算法（OTSU）對(duì)圖片全域進(jìn)行二值化處理，本文僅對(duì)圖片中二維碼區(qū)域進(jìn)行二值化計(jì)算。

3.2 實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證算法的精準(zhǔn)度，本文選取835張模糊的發(fā)票QR Code二維碼進(jìn)行測(cè)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本，二維碼樣例圖參見圖3。另外使用改進(jìn)前算法與改進(jìn)后的算法對(duì)模糊發(fā)票二維碼數(shù)據(jù)樣本依次進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并以運(yùn)行時(shí)間與識(shí)別結(jié)果作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

針對(duì)835張模糊二維碼圖片的識(shí)別過程中，其中Zxing算法運(yùn)行時(shí)間為652.219秒，Improve-Zxing算法耗時(shí)592.342秒，總耗時(shí)Improve-Zxing降低了59.877秒，接近一分鐘;在識(shí)別精度上，Zxing成功識(shí)別了367張模糊發(fā)票二維碼，識(shí)別率為43.95%。而Improve-Zxing成功識(shí)別了529張模糊發(fā)票二維碼，識(shí)別率為63.35%，識(shí)別率提升了19.4%。實(shí)驗(yàn)表明Improve-Zxing算法具有更高的精準(zhǔn)度與更優(yōu)的處理性能。

4 總結(jié)

本文主要針對(duì)模糊發(fā)票二維碼識(shí)別場(chǎng)景，對(duì)模糊QR Code二維碼的識(shí)別技術(shù)展開了研究。根據(jù)谷歌二維碼識(shí)別開源項(xiàng)目Zxing項(xiàng)目進(jìn)行改進(jìn)，并通過使用835張模糊發(fā)票二維碼進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文改進(jìn)的算法不僅能夠減少二維碼識(shí)別計(jì)算的時(shí)間，并且還能有效地提升模糊發(fā)票二維碼圖片的識(shí)別精度，這對(duì)模糊QR Code二維碼識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了一個(gè)知識(shí)補(bǔ)充，同時(shí)給模糊發(fā)票的識(shí)別帶來(lái)了更多的便利。

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