泊头条码图像处理的理论和算法

商品条形码防伪原理：

1、唯一性系统赋予每一个产品一个唯一的防伪编码并标识于产品或包装上，如同每一个人都有唯一的身份证号码一样，产品可以被假冒复制但码却是唯一。

2、消费者便于识别和查询消费者无需学习专门的识别技巧，只需通过二维码扫描软件直接通过网络查询商品的真伪。

3、成本低数码防伪标签制作在需我们常见的不干胶、铜版纸和激光防伪标签上加印QR条码级即可。

4、使用的一次性对产品的每一枚防伪标识物在一般情况下，只能使用一次。一经使用，刮开涂层或揭开表层，防伪标识物即可明显破坏，从而有别于未使用的其它防伪标识物。经授权的特殊产品或贵重物品，可通过系统服务中心的技术处理，在首次查询后不可以再次查询。

5、管理的统一性此防伪标识物可用于任何种类的商品上?利用遍布全国的电话网络?建立起全国性的防伪网络?随时监控、统一管理。

6、及时性每一个数码在每一次进行系统认证时，均会被系统记录下来认证的相关信息，包括时间、认证的电话号码等。根据某件商品防伪数码被查询的次数，及查询号码的来源，就可以判断商品的真假，可以判断假冒商品所处的地区。

商品条形码如何申请？条码在识读之前必须进行图像处理，下面介绍几种常见的图像处理的理论和算法。

1．灰度处理

数字图像在计算机上以位图的形式存在，位图是一个矩阵式点阵，其中每一点称为像素，像素是数字图像中的基本单位。一幅m×n大小的图像，是由m×n个明暗度不等的像素组成的。数字图像中各个像素所具有的明暗程度由灰度值所标识。一般将白色的灰度值定义为255，黑色的灰度值定义为0，而由黑到白之间的明暗度均匀地划分为256个等级。对于黑白图像，每个像素用一个字节数据来表示，而在彩色图像中，每个像素需用三个字节数据来表述，就能呈现五彩缤纷的颜色。彩色图像可以分解成红（R）、绿（G）、蓝（B）三个单色图像，任何一种颜色都可以由这三种颜色混合构成。在图像处理中，彩色图像的处理通常是通过对其三个单色图像分别处理而得到的。但是一幅彩图中每个像素都用RGB分量表示，图像文件将会变得非常庞大，因此在实际应用中，通常采用调色技术，将256色位图转变为灰度图像。对于24位真彩图，每个像素用三个字节分别表示R、G、B三个分量。将256色位图转换为灰度图像，首先必须计算每一种颜色对应的灰度值。256色位图的灰度图像与RGB值的对应关系如下：

Y＝0.299R＋0.587G＋0.114BR＝G＝B＝Y

根据R、G、B的值求出Y值后，将R、G、B的值都赋予Y值，写入新图，这样就可以将256色位图转换成灰度图像。

2．灰度直方图

在数字图像处理中，一个简单和有用的工具是直方图，它概括一幅图像的灰度级内容。任何一幅图像的直方图都包括了可观的信息，某些类型的直方图还可以由其直方图完全描述。直方图的计算是简单的，直方图的计算可以用相当低的代价来完成。

直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标级（0～L－1），纵坐标表示该灰度出现的频率（像素的个数）

3．图像二值化处理

为了便于对图像进行后续处理，需要对图像进行二值化处理，二值化处理将不可避免地丢失图像信息。若阈值选取过小，会提取多余的部分；若选取的过大，会丢失所需要的图像信息。因此阈值选取是图像二值化处理中的一项重要技术，它的选取直接关系到后续的处理。针对条码识读系统而言，二值化图像的效果直接影响到条码识读的可靠性。

阈值化分割原理：先确定一个处于图像灰度取值范围之中的阈值，然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的像素划分为两类：像素灰度值大于阈值的为一类，像素值小于和等于阈值的为另一类。这两类像素一般分属图像中的两类区域，所以对像素根据阈值分类达到了分割的目的。如果一个物体其内部具有均匀一致的灰度值，并分布在一个具有另一个灰度值均匀背景中，使用阈值的效果更佳。

阈值分割算法主要有两个步骤：

①确定需要的分割阈值。

②将像素与分割阈值做比较并划分。

条码是由一组按一定编码规则排列的条、空符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。条码系统是由条码符号设计、制作及扫描阅读组成的自动识别系统。条码编码方式：条码种类很多，常见的大概有二十多种码制，其中包括：Code39码（Alpha39/标准39码）、Codabar码（库德巴码）、Code25码（标准25码）、ITF25码（交叉25码）、Matrix25码（矩阵25码）、UPC-A码、UPC-E码、EAN-13码（EAN-13国际商品条码）、EAN-8码（EAN-8国际商品条码）、中国邮政码（矩阵25码的一种变体）、Code-B码、MSI码、、Code11码、Code93码、ISBN码、ISSN码、Code128码（Code128码，包括EAN128码）、Code39EMS（EMS专用的39码）等一维条码和PDF417等二维条码。

目前，国际广泛使用的条码种类有EAN、UPC码（商品条码，用于在世界范围内唯一标识一种商品。我们在超市中最常见的就是这种条码）、Code39码（可表示数字和字母，在管理领域应用最广）、ITF25码（在物流管理中应用较多）、Codebar码（多用于医疗、图书领域）、Code93码、Code128码等。其中，EAN码是当今世界上广为使用的商品条码，已成为电子数据交换（EDI）的基础；UPC码主要为美国和加拿大使用；在各类条码应用系统中，Code39码因其可采用数字与字母共同组成的方式而在各行业内部管理上被广泛使用；在血库、图书馆和照像馆的业务中，Codebar码也被广泛使用。

除以上列举的一维条码外，二维条码也已经在迅速发展，并在许多领域找到了应用。常用条码简介：EAN码EAN码是国际物品编码协会制定的一种商品用条码，通用于全世界。EAN码符号有标准版（EAN-13）和缩短版（EAN-8）两种，我国的通用商品条码与其等效。我们日常购买的商品包装上所印的条码一般就是EAN码。UPC码UPC码是美国统一代码委员会制定的一种商品用条码，主要用于美国和加拿大地区，我们在美国进口的商品上可以看到。39码39码是一种可表示数字、字母等信息的条码，主要用于工业、图书及票证的自动化管理，目前使用极为广泛。库德巴（Codebar）码库德巴码也可表示数字和字母信息，主要用于医疗卫生、图书情报、物资等领域的自动识别。

二维条码：一维条码所携带的信息量有限，如商品上的条码仅能容纳13位（EAN-13码）阿拉伯数字，更多的信息只能依赖商品数据库的支持，离开了预先建立的数据库，这种条码就没有意义了，因此在一定程度上也限制了条码的应用范围。基于这个原因，在90年代发明了二维条码。二维条码除了具有一维条码的优点外，同时还有信息量大、可靠性高，保密、防伪性强等优点。目前二维条码主要有PDF417码、Code49码、Code16K码、DataMatrix码、MaxiCode码等，主要分为堆积或层排式和棋盘或矩阵式两大类。

二维条码作为一种新的信息存储和传递技术，从诞生之时就受到了国际社会的广泛关注。经过几年的努力，现已应用在国防、公共安全、交通运输、医疗保健、工业、商业、金融、海关及政府管理等多个领域。二维条码依靠其庞大的信息携带量，能够把过去使用一维条码时存储于后台数据库中的信息包含在条码中，可以直接通过阅读条码得到相应的信息，并且二维条码还有错误修正技术及防伪功能，增加了数据的安全性。二维条码可把照片、指纹编制于其中，可有效地解决证件的可机读和防伪问题。

因此，可广泛应用于护照、身份证、行车证、军人证、健康证、保险卡等。美国亚利桑纳州等十多个州的驾驶证、美国军人证、军人医疗证等在几年前就已采用了PDF417技术。将证件上的个人信息及照片编在二维条码中，不但可以实现身份证的自动识读，而且可以有效的防止伪冒证件事件发生。菲律宾、埃及、巴林等许多国家也已在身份证或驾驶证上采用了二维条码，我国香港特区护照上也采用了二维条码技术。另外在海关报关单、长途货运单、税务报表、保险登记表上也都有使用二维条码技术来解决数据输入及防止伪造、删改表格的例子。

编码规则唯一性：同种规格同种产品对应同一个产品代码，同种产品不同规格应对应不同的产品代码。根据产品的不同性质，如：重量、包装、规格、气味、颜色、形状等等，赋予不同的商品代码。永久性：产品代码一经分配，就不再更改，并且是终身的。当此种产品不再生产时，其对应的产品代码只能搁置起来，不得重复起用再分配给其它的商品。无含义：为了保证代码有足够的容量以适应产品频繁的更新换代的需要，最好采用无含义的顺序码。条形码的码制区别UPC：(统一产品代码）只能表示数字有A、B、C、D、E四个版本版本A-12位数字版本E-7位数字最后一位为校验位大小是宽1.5"高1"，而且背景要与清晰主要使用于美国和加W拿大地区，用于工业、医药、仓库等部门当UPC作为十二位进行解码时，定义如下：第一位=数字标识(已经由UCC（统一代码委员会）所建立).第2-6位=生产厂家的标识号(包括第一位)第7-11=唯一的厂家产品代码第12位=校验位(usedforerrordetection)Code3of9：能表示字母、数字和其它一些符号共43个字符：

A-Z，0-9，-.$/%，pace条码的长度是可变化的通常用“*”号作为起始、终止符校验码不用代码密度介于3-9.4个字符/每英寸空白区是窄条的10倍用于工业、图书、以及票证自动化管理上Code128：表示高密度数据，字符串字符串可变长符号内含校验码有三种不同版本：A，B，andC可用128个字符分别在A，B，orC三个字符串集合中用于工业、仓库、零售批发Interleaved2-of-5(I2of5)：只能表示数字0-9可变长度连续性条码，所有条与空都表示代码，第一个数字由条开始，第二个数字由空组成空白区比窄条宽10倍应用于商品批发、仓库、机场、生产/包装识别、工业中

条码的识读率高，可适用于固定扫描器可靠扫描在所有一维条码中的密度最高Codabar（库德巴条码）：可表示数字0-9，字符$、、-、还有只能用作起始/终止符的a，b，cd四个字符可变长度没有校验位应用于物料管理、图书馆、血站和当前的机场包裹发送中空白区比窄条宽10倍非连续性条码，每个字符表示为4条3空PDF417（二维码）：多行组成的条码不需要连接一个数据库，本身可存储大量数据应用于：医院、驾驶证、物料管理、货物运输当条码受一定破坏时，错误纠正能使条码能正确解码PDF417，是Symbol科技公司于1990研制产品。它是一个多行、连续性、可变长、包含大量数据的符号标识。每个条码有3-90行，每一行有一个起始部分、数据部分、终止部分。它的字符集包括所有128个字符，最大数据含量是1850个字符。