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EAN-13码的编码规则 按模块组合法编码的条码符号中，条与空是由标准宽度的模块组合而成。一个标准宽度的条模块用二进制的“1”表示，一个标准宽度的空模块用二进制的“0”表示。通用商品条码（EAN-13码）均属模块组合型条码。 EAN-13 码中的每一条码字符由2个条和2个空组成，每一个条或空由 1～4个模块组成，每一条码字符的总模块数为7。它可以用10个数字字符表示：0～9,其字符集的二进制表示如右表 所示。“1”和“2”的字符如右图所示。 * 论文的主要内容 论文的基本框架和主要内容 2 解决问题 如何处理采集到的条码图像从而达到更好的识别 由于摄像式获取的条形码图像难免会出现失真、光照不均、模糊等问题，需要采用图像处理将这些对条码识读带来影响的外界因素降到最小，提高条码的识读能力。条码图像处理需要以下几个处理过程：图像灰度化，中值去噪，图像二值化，边缘锐化处理等。 * EAN-13码图像处理方框图 条码的预处理过程主要有如下五个部分。 输入条码图像 图像预处理 灰度处理 终止去噪 二值化 边缘分割及重构 边缘锐化 * 灰度处理 位图是采用位映像方法显示和存储的图像，其中灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。所有颜色都可以由红绿蓝(R、G、B)三原色组合而成。当一幅图中每个像素被赋予不同的RGB值时，就能呈现五彩缤纷的颜色。在实际应用中，通常采用调色板技术，将256色位图转变为灰度图，灰度与RGB值的对应关系如下：Y=0.299R+0.587G+0.114B 这样，按照上式便可将256色调色板转换成灰度调色板。如右图所示。 * 中值去噪 中值滤波法是一种非线性信号处理方法，与其对应的中值滤波器在一定条件下，可以克服线性滤波器如最小均方滤波，平均值滤波等所带来的图像细节模糊问题。而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。处理前后的对照图如右所示。 * 二值化处理 在数字图像处理中，二值化处理占有非常重要的地位。二值化图像的方法有很多，其中最关键的因素就是找到合适的阈值。 图像二值化主要有两个步骤: 1，确定需要分割的阈值；2，将分割阈值与像素点的灰度值比较，分割出图像的像素。实际中常希望能尽可能减少误分割的概率，而选取最优阈值是一种常用的方法。最优阈值是指能使误分割率达到最小的分割阈值。二值化处理后的图像如右。 * 边缘锐化处理 条码锐化处理主要用于增强其边缘及灰度跳变部分，条码图像中条的边缘就是必须要锐化增强的特征信息。条码图像的模糊相当于图像被平均或被积分，那么，对图像的锐化就是其反运算“微分”，增强高频分量的作用，使图像轮廓清晰。 经试验分析可知，条码图像采集的质量越好，其边缘锐化处理的效果越好。所以锐化的力度要依据边缘检测的具体情况而定。 * 边缘检测 为保证识别正确率和识别速度，必须提高所用特征的“质量”。条码图像中相邻的条与空之间的边界是图像的最本质特征。对条码图像的边缘检测是识别条码的必由之路。 本课题利用条码图像像素灰度分布特点，提出了一种基于条码边缘特征的边缘检测方法。 所采集得到的条码图像像素灰度都服从如右图所示的分布。 * 结合条码图像的特点，灰度值分布在[50,100]的像素点就是条码的“条”，而灰度值分布在[150,210]的像素点就是条码的 “空”。水平方向上，“条”和“空”的边缘两侧的像素点的灰度发生了跳变，灰度值相差很大。而在竖直方向上，位于“条”中像素点所在列上的点的灰度值都在[50,100]内变化，同理，位于“空”中像素点所在列上的点的灰度值都在[150,210]内。 对条码图像按以下步骤进行边缘检测： 步骤一:先求出二值化条码图像，其中的阈值 TH 和 TD 由直方图灰度统计得出，其经验值分别为TH，TD； 步骤二:累计并记录图像列像素值数列； 步骤三:计算并记录相邻两列列像素值之差数列； 步骤四:设置阈值，将图像中满足两列列像素值之差小于阈值的列标记为不可能边缘列。 这样，就把条码图像的边缘检测问题转化成为，求解列像素灰度值差信号局部极大值点的问题。 * 对条码图像译码的基本原理：先从条码图像中获取每个条和空的宽度，再将量化后的条和空的宽度信息转换成模块数量信息，还必须建立模块数量信息与该码制条码字符集之间的映射关系，根据映射关系识读出条码数据。 按模块组合法编码的条码，究其本质，是以特定宽度的条或空代表二进制的“1”或者“0”，这些二进制的“1”和“0”本身并不表示任何字符信息，要将这些“1”和“0”按照一定的规则组合起来，才能表示对应字符集里的字符。 本论文的重点：条码的译码 3 * 边缘重构 以商品EAN-13 码为例，它的条码中共有30 个条，条码图像中的条空边界数是该条码“条”的数量的2倍。所以，只要确定了一种码制的