【摘要】 本发明公开了一种图像模糊度估计方法，其包括：从定位到条码的图像中提取多个观测特征矢量，其中多个模糊等级中的每一个对应一个观测特征矢量和预先建立的多个基准特征矢量集中的一个；将提取的每个观测特征矢量与对应的基准特征矢量集中的每个基准特征矢量进行比较以在该对应的基准特征矢量集中找到一个与该提取的观测特征矢量相匹配的基准特征矢量，记录提取的观测特征矢量与找到的匹配基准特征矢量的相似度；基于提取的各个观测特征矢量与找到的各个匹配基准特征矢量的相似度确定采集的图像的模糊等级。这样，本发明充分利用了条码图像的特点，可以准确的、快速的得到图像的模糊等级，运算复杂度相对较低。 【专利类型】发明申请 【申请人】无锡爱丁阁信息科技有限公司 【申请人类型】企业 【申请人地址】214023 江苏省无锡市南长区清扬路333号创业大厦1102室 【申请人地区】中国 【申请人城市】无锡市 【申请人区县】梁溪区 【申请号】CN201210402722.0 【申请日】2012-10-22 【申请年份】2012 【公开公告号】CN103778398A 【公开公告日】2014-05-07 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN103778398B 【授权公告日】2016-12-07 【授权公告年份】2016.0 【IPC分类号】G06K7/10; G06K9/46 【发明人】陈凌 【主权项内容】一种图像模糊度估计方法，其特征在于，其包括：采集图像；在采集的图像中进行条码检测和定位；从定位到条码的图像中提取多个观测特征矢量，其中多个模糊等级中的每一个模糊等级对应一个观测特征矢量和预先建立的多个基准特征矢量集中的一个基准特征矢量集，每个基准特征矢量集由多个基准特征矢量组成，每个基准特征矢量集中的每个基准特征矢量是基于对应的模糊等级和条码定义的多个信息单元中的一个生成的；将提取的每个观测特征矢量与对应的基准特征矢量集中的每个基准特征矢量进行比较以在该对应的基准特征矢量集中找到一个与该提取的观测特征矢量相匹配的基准特征矢量，记录提取的观测特征矢量与找到的匹配基准特征矢量的相似度；基于提取的各个观测特征矢量与找到的各个匹配基准特征矢量的相似度确定匹配最佳的观测特征矢量和匹配基准特征矢量，将该匹配最佳的观测特征矢量和基准特征矢量对应的模糊等级作为采集的图像的模糊等级。 【当前权利人】无锡爱丁阁信息科技有限公司 【当前专利权人地址】江苏省无锡市南长区清扬路333号创业大厦1102室 【专利权人类型】有限责任公司 【统一社会信用代码】91320203566855534B 【引证次数】3.0 【被引证次数】2 【他引次数】3.0 【被他引次数】2.0 【家族引证次数】3.0 【家族被引证次数】2

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