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申请/专利权人：山东科技大学;苏州朗伯威智能科技有限公司

摘要：本发明涉及图像增强技术领域，具体为一种增强条码和字符识别的图像去模糊方法、系统和设备；为解决现有技术中图像去模糊效果差的技术问题，本申请首先将模糊图像的不同尺度的边缘特征图像与模糊特征图进行特征融合处理，得到若干个不同尺度的边缘融合特征图；然后将每个边缘融合特征图进行空间特征选择处理和频率特征选择处理，得到若干个不同尺度的频率过滤特征图；最后，通过小波重建损失值、空间信息损失值和频域信息损失值来监督输出图像的结构完整性、空间内容完整性和频域内容完整性，将输出图像进行融合处理，得到去模糊图；该方法适应性强，去模糊效果好，应用在条码和字符自动识别系统上能够提升整体性能和效率。

主权项：1.一种增强条码和字符识别的图像去模糊方法，其特征在于，包括如下操作：S1、模糊图像经边缘提取处理，得到边缘图像；获取所述边缘图像的不同尺度边缘特征图，形成了多尺度边缘特征图集；获取模糊图像的不同尺度模糊图，分别经通道特征提取处理，得到若干个不同尺度模糊特征图，形成了多尺度模糊图集；所述多尺度边缘特征图集中每个边缘特征图，与多尺度模糊图集中对应尺度的模糊特征图，进行特征融合处理，得到若干个不同尺度的边缘融合特征图；S2、若干个不同尺度的边缘融合特征图经空间特征选择处理，得到若干个不同尺度的空间特征选择图；若干个不同尺度的空间特征选择图经频率特征选择处理，得到若干个不同尺度的频率过滤特征图；S3、获取若干个不同尺度的频率过滤特征图分别与对应尺度的标准图，在图像低频分量、图像水平高频分量、图像垂直高频分量和图像对角高频分量上的像素差平均值，经求和处理，得到小波重建损失值；获取若干个不同尺度的频率过滤特征图分别与对应尺度的标准图的像素差平均值，经求和处理，得到空间信息损失值；将每个尺度的频率过滤特征图和对应尺度的标准图分别经空间域频域转换处理，得到每个尺度的频域特征图和频域标准图；获取所有尺度的频域特征图分别与对应尺度频域标准图的像素差平均值，经求和处理，得到频域信息损失值；当小波重建损失值、空间信息损失值和频域信息损失值的总和，小于损失阈值时，输出若干个不同尺度的频率过滤特征图，作为若干个不同尺度的优化频率过滤特征图；S4、将若干个不同尺度的优化频率过滤特征图进行融合处理，得到去模糊图。

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