一种基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法与流程

1.本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法。


背景技术：

2.近些年来随着国内生产的飞速发展，假货问题越来越猖獗，开始危及企业和消费者的合法权益，严重影响国家的经济发展。随着智能设备的使用普及，图像防伪技术使用越来越普及。一种新型微图码被设计提出，微图码是由二维码 微图防伪码结合而成的具有售前防伪、产品溯源、防止窜货与智慧营销等功能，其中微图防伪码是特殊设计的密集点阵图案，在印刷中更利于油墨的随机扩散。微图防伪技术，通过手机拍出清晰稳定的图像和服务器模板图像对比，在细微处比较油墨的扩散效果。
3.在实际应用过程中，由于智能手机使用过程中难免会出现抖动，这种抖动会影响最终拍摄出图片出现拖影，质量不佳，影响到微图防伪的最终结果，可能导致正品变成赝品，这是市场所不能容忍的。基于这种背景，提出一种基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法，在检测到图像为运动模糊图像时，判定此次结果不可靠，让用户重新去拍照验证。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法。
5.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法，包括以下步骤：步骤1）拍照获取微图码样本图片；微图码包括二维码区和防伪区；所述防伪区包括微图防伪码，其中微图防伪码为密集点阵组成的图案；步骤2）定位扣取微图防伪码的区域图像作为目标图像；步骤3）计算目标图像区0
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的梯度图像；步骤4） 根据梯度图像，计算出0
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梯度图像对称性，45
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梯度图像对称性，根据对称性判断图像是否运动模糊。
6.按上述方案，所述步骤2）中定位扣取微图防伪码的区域图像，具体如下：通过对微图码样本图片的防伪区图案进行平滑滤波和二值化处理后，寻找轮廓，筛选轮廓中符合正方形的矩形作为目标轮廓，提取轮廓，利用图像仿射变换，提取出目标图像。
7.按上述方案，步骤3）中,采用目标图像与4个方向的sobel算子进行卷积运算，得到4个方向的梯度图像。
8.按上述方案，所述步骤4）中，判断过程具体如下：求出四幅图像的灰度均值，计算0
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和90
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方向梯度均值与比值45
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和135
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方向梯度均值比值，当比值之和超过阈值时，则判断为模糊图像；具体公式如下：
其中，为图像与水平sobel算子卷积后的图像平均灰度值,为图像与垂直sobel算子卷积后的图像平均灰度值，为图像与45
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方向sobel算子卷积后的图像平均灰度值，为图像与135
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方向sobel算子卷积后的图像平均灰度值；为两个比值的比例系数，表示差异阈值。
9.本发明产生的有益效果是：使用本发明方法当图像出现运动模糊时,能有效准确的检验出来，减少因运动模糊导致的正品变赝品现象，提升防伪检验算法的稳定性，大大提升鉴别的鲁棒性。
附图说明
10.下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：图1是本发明实施例的方法流程图；图2是本发明实施例的防伪码定位提取目标图像示意图；图3是本发明实施例的四方向边缘特征提取；图4是本发明实施例的样本特征数据分布图。
具体实施方式
11.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
12.如图1所示，本发明提供的一种基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法，包括以下步骤：步骤1:移动端设备拍照获取微图码样本图片；步骤2：定位扣取微图码防伪区域图像，并校正归一化；步骤3：计算出防伪码0
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梯度图像；步骤4：根据梯度图像，计算出横竖向梯度对称性，45度和135度梯度图像对称性，根据对称性判断图像是否运动模糊。
13.请见图2，微图码防伪区为目标区域。微图码是由二维码 微图防伪码结合而成的具有售前防伪、产品溯源、防止窜货与智慧营销等功能，其中微图防伪码是特殊设计的密集点阵图案，在印刷中更利于油墨的随机扩散，防伪码图像具有灰度分布两级化的特征，本实施例中微图防伪码还设计有3个用于定位的白色圆圈。
14.微图防伪码分布随机，整体分布均匀，不具有方向性。通过对防伪码图片进行平滑滤波，二值化，寻找轮廓，筛选轮廓中符合正方形的矩形，判断正方形轮廓中是否存在三个白色圆圈，存在则为目标轮廓，提取轮廓，利用图像仿射变换，提取出目标图像。
15.步骤3：如图3，用防伪码图像与0
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四个方向的sobel算子进行卷积运算，得到4个方向的梯度图像。
16.如图4所示，在步骤4：求出四幅图像的灰度均值，横向竖向梯度均值比值45
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和135
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方向梯度均值比值，当比值之和超过阈值时，则认为为模糊图像。具体公式见公式1：
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(公式1)其中，为图像与水平sobel算子卷积后的图像平均灰度值, 为图像与垂直sobel算子卷积后的图像平均灰度值，为图像与45
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方向sobel算子卷积后的图像平均灰度值，为图像与135
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方向sobel算子卷积后的图像平均灰度值。为两个比值的比例系数，表示差异阈值。其中参数值通过模糊数据和正常数据分布，运用svm二分类，拟合出分类线，确定的值。上式默认为，实际若则取,对角方向和同理。为了方便数据管理且并不影响检测结果，认为当两个比值之和满足上述条件时，即认为存在动态模糊。
17.使用本发明方法当图像出现运动模糊时,能有效准确的检验出来，减少因运动模糊导致的正品变赝品现象，提升防伪检验算法的稳定性，大大提升鉴别的鲁棒性。
18.应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。


技术特征：
1.一种基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1）拍照获取微图码样本图片；微图码包括二维码区和防伪区；所述防伪区包括微图防伪码，其中微图防伪码为密集点阵组成的图案；步骤2）定位扣取微图防伪码的区域图像作为目标图像；步骤3）计算目标图像区0
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的梯度图像；步骤4） 根据梯度图像，计算出0
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梯度图像对称性，45
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梯度图像对称性，根据对称性判断图像是否运动模糊。2.根据权利要求1所述的基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法，其特征在于，所述步骤2）中定位扣取微图防伪码的区域图像，具体如下：通过对微图码样本图片的防伪区图案进行平滑滤波和二值化处理后，寻找轮廓，筛选轮廓中符合正方形的矩形作为目标轮廓，提取轮廓，利用图像仿射变换，提取出目标图像。3.根据权利要求1所述的基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法，其特征在于，步骤3）中,采用目标图像与4个方向的sobel算子进行卷积运算，得到4个方向的梯度图像。4.根据权利要求1所述的基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法，其特征在于，所述步骤4）中，判断过程具体如下：求出四幅图像的灰度均值，计算0
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方向梯度均值与比值45
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方向梯度均值比值，当比值之和超过阈值时，则判断为模糊图像；具体公式如下：其中，为图像与水平sobel算子卷积后的图像平均灰度值, 为图像与垂直sobel算子卷积后的图像平均灰度值，为图像与45
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方向sobel算子卷积后的图像平均灰度值，为图像与135
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方向sobel算子卷积后的图像平均灰度值；为两个比值的比例系数，表示差异阈值。

技术总结
本发明公开了一种基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法，该方法包括以下步骤：步骤1）拍照获取微图码样本图片；微图码包括二维码区和防伪区；所述防伪区包括微图防伪码，其中微图防伪码为密集点阵组成的图案；步骤2）定位扣取微图防伪码的区域图像作为目标图像；步骤3）计算目标图像区0


技术研发人员：张耀 马风新 宋育锋
受保护的技术使用者：武汉保诚信科技有限公司
技术研发日：2022.11.18
技术公布日：2023/2/3