利用功能图形的防伪码图像盲去模糊

目的 防伪码是一类经过特殊设计的QR(quick response)码,在防伪和溯源领域有着广泛应用.模糊的防伪码图像不利于解码和真伪鉴别,需要进行去模糊操作.目前主流的盲去模糊算法在用于防伪码图像时,去模糊效果不好且算法消耗时间较长.对此,本文提出一种基于防伪码功能图形的盲去模糊优化算法.方法 首先,定义了防伪码图像的强度先验和梯度先验.强度先验是图像像素的灰度值,而梯度先验是图像像素水平方向和垂直方向的差分.然后,将整幅模糊防伪码图像均分为左上、左下、右上、右下4块,提取左上、左下、右上3个位置的探测图形和右下的校正图形.最后,将强度先验和梯度先验作为约束项,利用正则化方法求出4个分块的清晰图像和模糊核.结果 本文测试了100幅人工添加模糊的防伪码图像和50幅手机实际拍摄的模糊防伪码图像,采用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、结构相似度(structural similarity,SSIM)和自然图像质量评价器(natu-ral image quality evaluator,NIQE)作为图像清晰度评价指标.从实验结果来看,相较于对比算法的最优结果,本文算法在手机拍摄的模糊防伪码图像数据集上的平均NIQE降低了3.02,复原时间缩短了22.07 s,且能较好地恢复防伪图案的细节信息.在人为添加模糊的防伪码图像数据集上,本文算法的性能也优于对比算法,且能够处理不同程度的运动模糊和离焦模糊.结论 本文提出的防伪码图像盲去模糊优化算法简单易实现,在保证一定去模糊效果的前提下,算法耗时大幅缩短.