TWI790761B

TWI790761B - 圖像校正方法及處理器

Info

Publication number: TWI790761B
Application number: TW110135993A
Authority: TW
Inventors: 饒敬松
Original assignee: 大陸商星宸科技股份有限公司
Priority date: 2021-09-28
Filing date: 2021-09-28
Publication date: 2023-01-21
Also published as: TW202314586A

Abstract

本申請公開了一種圖像校正方法及處理器，其中，對一快速回應矩陣碼圖像進行特徵點搜索，確定出其中的多個特徵點，並根據多個特徵點將快速回應矩陣碼圖像的編碼區域劃分為多個子區域，以及根據每一子區域對應的特徵點，確定每一子區域的一補償向量，以及根據每一子區域的補償向量對每一子區域進行補償校正，得到一校正後的圖像。由此，本申請提供的方案，透過對快速回應矩陣碼圖像採用分區域的向量補償方式進行校正，能夠避免不同子區域間的干擾，從而更準確地校正快速回應矩陣碼圖像的畸變。

Description

圖像校正方法及處理器

本申請涉及影像處理技術領域，具體涉及一種圖像校正方法及處理器。

快速回應矩陣碼作為一種常用的矩陣式二維碼，不僅可以應用於平面印刷品，還可以應用於各種形狀物體的表面等。比如，可以將包含空調相關資訊的快速回應矩陣碼粘貼在空調表面，供解碼設備(如手機、平板電腦等)拍攝解碼得到空調相關資訊。然而，快速回應矩陣碼自身變形(distortion)或者解碼設備的拍攝能力不足，均可能導致解碼設備拍攝到變形的快速回應矩陣碼圖像。為實現對變形的快速回應矩陣碼圖像的解碼，就需要對其進行校正。

本申請提供了一種圖像校正方法及處理器，能夠校正快速回應矩陣碼圖像的變形。

本申請提供一種圖像校正方法，包括：對一快速回應矩陣碼圖像進行特徵點搜索，確定出快速回應矩陣碼圖像中的多個特徵點；根據確定出的多個特徵點，將快速回應矩陣碼圖像的編碼區域劃分為多個子區域；以及根據每一子區域對應的特徵點，確定每一子區域的一補償向量，並根據每一子區域的補償向量對每一子區域進行補償校正，得到一校正後的圖像。

本申請提供一種處理器，所述處理器執行一電腦程式以實施一圖像校正方法，其中，所述圖像校正方法包括：對一快速回應矩陣碼圖像進行特徵點搜索，確定出所述快速回應矩陣碼圖像中的多個特徵點；根據所述多個特徵點，將所述快速回應矩陣碼圖像的一編碼區域劃分為多個子區域；以及，根據每一所述子區域對應的特徵點，確定每一所述子區域的一補償向量，並根據每一所述子區域的所述補償向量對每一所述子區域進行補償校正，得到一校正後的圖像。

本申請透過對快速回應矩陣碼圖像採用分區域的向量補償方式進行校正，能夠避免不同子區域間的干擾，從而更準確地校正快速回應矩陣碼圖像的變形。

S110,S120,S130:步驟

p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11,p12:特徵點

A1,A2,A3:中心點

B1,B2,B3:外邊緣點

1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17:子區域

01:電子設備

10:晶片

20:記憶體

30:相機

100:處理器

200:介面電路

為了更清楚地說明本申請實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對於本領域技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請提供的圖像校正方法的流程示意圖。

圖2為本申請中對快速回應矩陣碼圖像進行分區域的向量補償校正得到校正後的圖像的示例圖。

圖3為本申請中搜索出的特徵點的示例圖。

圖4是本申請中搜索出圖3所示特徵點過程中搜索的尋像圖形(finder pattern)的中心點和外邊緣點的示例圖。

圖5是本申請中對編碼區域中同一部分的三種不同區域劃分方式的示例圖。

圖6是本申請中將編碼區域劃分為17個子區域的示例圖。

圖7是本申請實施例提供的電子設備01的方塊示意圖。

應當說明的是，本申請的原理是以實施在一適當的應用環境中來舉例說明。以下的說明是透過所例示的本申請具體實施例，其不應被視為限制本申請未在此詳述的其它具體實施例。

本申請實施例提供的方案涉及影像處理技術領域，具體涉及快速回應矩陣碼圖像的校正，透過下文中的實施例進行說明。請參照圖1，圖1為本申請實施例提供的圖像校正方法流程示意圖，如圖1所示，該方法可以包括：

步驟S110，對一快速回應矩陣碼圖像進行特徵點搜索，確定出快速回應矩陣碼圖像中的多個特徵點。

以下以圖像校正方法實施於一電子設備為例進行說明。此處對電子設備的實體展現形式不作具體限制，可以是智慧手機、平板電腦等移動式電子設備。

本實施例中，電子設備包括一處理器，其藉由執行一電腦程式來實施本發明的圖像校正方法，處理器可以按照配置的特徵點搜索策略，對一快速回應矩陣碼圖像進行特徵點搜索，從而確定出快速回應矩陣碼圖像中的多個特徵點。應當說明的是，本實施例中對於特徵點搜索策略的配置不作具體限制，可由本領域具有通常知識者根據實際需要進行配置。比如，處理器可以透過角點檢測演算法，從快速回應矩陣碼圖像中搜索出具有角點(角點就是極值點，即某方面屬性特別突出的點)特徵的點作為特徵點。其中，角點檢測演算法包括但不限於哈裡斯(Harris)演算法、尺度不變特徵變換(Scale-invariant feature transform，SIFT)演算法、加速穩健特徵(Speeded Up Robust Features，SURF)演算法以及帶旋轉的二元特徵(Oriented FAST and Rotated BRIEF，ORB)演算法等。

此外，本實施例中對於以上快速回應矩陣碼圖像的來源不作具體限制，比如，當電子設備配置有相機時，電子設備可以透過配置相機對快速回應矩陣碼進行拍攝得到，也可由該電子設備從網路獲取等。

步驟S120，根據多個特徵點，將快速回應矩陣碼圖像的一編碼區域劃分為多個子區域。

其中，處理器根據配置的區域劃分策略，以確定出的多個特徵點為根據，將快速回應矩陣碼圖像的一編碼區域劃分為多個子區域。此處對區域劃分策略的配置不作具體限制，可由本領域技術人員根據實際需要進行配置。

步驟S130，根據每一子區域對應的特徵點，確定每一子區域的一補償向量，並根據每一子區域的補償向量對每一子區域進行補償校正，得到一校正後的圖像。

其中，處理器針對編碼區域的每一子區域，透過確定的補償向量對變形導致的偏移進行補償，最終得到一用於解碼的校正後的圖像。比如，請參照圖2，處理器對一變形的快速回應矩陣碼圖像進行分區域的向量補償校正後，得到補償了碼元偏移的校正後的圖像。

在一實施例中，搜索快速回應矩陣碼圖像中的多個尋像圖形；以及根據多個尋像圖形搜索確定出多個特徵點。

尋像圖形(又稱位置探測圖形、探測圖形等)用於對快速回應矩陣碼圖像進行定位。目前的快速回應矩陣碼通常包括三個尋像圖形，分別位於快速回應矩陣碼的三個角上，即快速回應矩陣碼的左下角、左上角和右上角。比如，請參照圖2，其中三個“回”型圖形即為尋像圖形。

應當說明的是，尋像圖形的黑白像素之寬度比例為1：1：3：1：1，根據該特點，處理器可以搜索到快速回應矩陣碼圖像中的三個尋像圖形。

示例性地，為了實現對快速回應矩陣碼圖像中尋像圖形的搜索，處理器首先建立坐標系，比如，以快速回應矩陣碼圖像的左上角頂點為原點，建立像素坐標系。然後，處理器根據尋像圖形的黑白像素之寬度比例為1：1：3：1：1的特點，對快速回應矩陣碼圖像進行掃描，從而得到其中的三個尋像圖形。比如，處理器可以對快速回應矩陣碼圖像進行逐行掃描，也可以對快速回應矩陣碼圖像進行隔行掃描。其中，行指的是快速回應矩陣碼圖像的一行像素，此處對隔行的行數不作具體限制，可由本領域具有通常知識者根據實際需要進行配置，比如，可以每隔3行對快速回應矩陣碼圖像進行掃描，以快速搜索出其中的三個尋像圖形。

在一實施例中，在搜索多個特徵點時，處理器以搜索確定出的多個尋像圖形為根據，進一步搜索確定出多個特徵點。比如，當搜索確定出三個尋像圖形時，處理器以三個尋像圖形為搜索物件，搜索確定出多個特徵點。

在一實施例中，在搜索確定出多個尋像圖形之後，處理器並不立即根據搜索出的多個圖像圖形搜索特徵點，而是先根據多個尋像圖形對快速回應矩陣碼圖像進行解碼。比如，處理器可以採用透視變換的方式對快速回應矩陣碼圖像進行解碼，若解碼成功，則相應得到解碼結果。若解碼失敗時，處理器判定快速回應矩陣碼圖像存在變形，此時再根據多個尋像圖形搜索確定出多個特徵點，以用於對快速回應矩陣碼圖像的變形校正。

在一實施例中，對校正後的圖像進行解碼，得到解碼結果。

比如，處理器對圖2所示的校正後的圖像進行解碼，可以得到解碼結果“20210113二維碼1”。

在一實施例中，在根據多個尋像圖形搜索確定出多個特徵點時，處理器可以搜索每一尋像圖形靠近編碼區域的多個頂點確定作為特徵點，以及搜索快速回應矩陣碼圖像中一校正參考圖形的一中心點確定作為特徵點。校正參考圖形類似於尋像圖形，也是黑白相間的矩形塊，但其黑白像素比例為1：1：1：1：1，根據該特點，處理器可以搜索到快速回應矩陣碼圖像中的校正參考圖形，以及搜索到該校正參考圖形的中心點。

比如，請參照圖3，處理器搜索到圖示快速回應矩陣碼圖像中左上角尋像圖形靠近編碼區域的右上角頂點p1、右下角頂點p4、左下角頂點p3，右上角尋像圖形靠近編碼區域的左上角頂點p2、左下角頂點p5、右下角頂點p6，左下角尋像圖形靠近編碼區域的左上角頂點p7、右上角頂點p8、右下角頂點p10，以及右下角校正參考圖形的中心點p9，並將p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7、p8、p9以及p10作為特徵點。

應當說明的是，本實施例對於如何進行頂點搜索不作具體限制，可由本領域技術人員根據實際需要配置頂點搜索方式，比如，處理器可以透過形態學腐蝕膨脹，邊緣檢測和霍夫(Hough)變換來搜索出每一尋像圖形靠近編碼區域的多個頂點，還可以透過對每一尋像圖形的邊緣進行定位，計算邊界方程推算出每一尋像圖形靠近編碼區域的多個頂點等。

在一實施例中，在搜索每一尋像圖形靠近編碼區域的多個頂點確定作為特徵點時，處理器可以每一尋像圖形的中心點為起始點，沿一搜索方向搜索確定每一尋像圖形的一外邊緣點，並以每一尋像圖形的外邊緣點為起始點，沿每一尋像圖形的外邊緣搜索確定出多個頂點。

實施上，搜索方向可由本領域技術人員根據實際需要進行配置，比如，可以配置x軸方向或y軸方向中任一方向作為搜索方向。

比如，請參照圖4，以x軸方向作為搜索方向為例，針對快速回應矩陣碼圖像中的左上角尋像圖形，處理器以該尋像圖形的中心點A1為起始點，向負x軸方向搜索，確定一外邊緣點B1，然後以該外邊緣點B1為起始點，沿該尋像圖形的外邊緣搜索確定該尋像圖形靠近編碼區域的頂點p1、p4和p3；針對快速回應矩陣碼圖像中的右上角尋像圖形，處理器以該尋像圖形的中心點A2為起始點，向負x軸方向搜索，確定一外邊緣點B2，然後以該外邊緣點B2為起始點，沿該尋像圖形的外邊緣搜索確定該尋像圖形靠近編碼區域的頂點p2、p5和p6；針對快速回應矩陣碼圖像中的左下角尋像圖形，處理器以該尋像圖形的中心點A3為起始點，向負x軸方向搜索，確定一外邊緣點B3，然後以該外邊緣點B3為起始點，沿該尋像圖形的外邊緣搜索確定該尋像圖形靠近編碼區域的頂點p7、p8和p10。

在一實施例中，在以每一尋像圖形的外邊緣點為起始點，沿每一尋像圖形的外邊緣搜索確定出多個頂點時，處理器以每一尋像圖形的外邊緣點為起始點，透過8鄰域邊緣追蹤演算法(Eight neighborhood contour tracking algorithm)沿每一尋像圖形的外邊緣搜索確定出多個頂點。

其中，8鄰域邊緣追蹤演算法也稱8鄰域邊界追蹤演算法、摩爾鄰域跟蹤演算法(Moore neighborhood tracking algorithm)等。本實施例透過採用8鄰域邊緣追蹤演算法來跟蹤每一尋像圖形的外邊緣實現對前述多個頂點的搜索，能夠降低搜索所需的計算量。

在一實施例中，多個尋像圖形包括左下角尋像圖形、左上角尋像圖形和右上角尋像圖形，在搜索校正參考圖形失敗時，根據左下角尋像圖形的右上角頂點、左上角尋像圖形的右下角頂點和右上角尋像圖形的左下角頂點，搜索一定位點確定作為特徵點，其中，定位點與右上角頂點、右下角頂點和左下角頂點連接構成一矩形。

需要說明的是，快速回應矩陣碼目前包括40個版本，從21碼元*21碼元(版本1)到177碼元*177碼元(版本40)，其中後一版本的快速回應矩陣碼相較於前一版本的快速回應矩陣碼在每邊增加4個碼元，比如，圖2示出的快速回應矩陣碼圖像對應版本2的快速回應矩陣碼，其為25碼元*25碼元。然而，並不是所有版本的快速回應矩陣碼均具有校正參考圖形，比如，版本1的快速回應矩陣碼就不具備校正參考圖形。因此，特徵點搜索單元110在搜索校正參考圖形時，可能搜索成功，也可能搜索失敗。

本實施例中，處理器在搜索校正參考圖形失敗時，可進一步根據左下角尋像圖形的右上角頂點、左上角尋像圖形的右下角頂點和右上角尋像圖形的左下角頂點，搜索一定位點確定作為特徵點。其中，定位點與右上角頂點、右下角頂點和左下角頂點連接構成一矩形。

在一實施例中，在將快速回應矩陣碼圖像的一編碼區域劃分為多個子區域時，處理器以至少一特徵點作為一子區域的頂點為約束條件，根據多個特徵點將編碼區域劃分為多個子區域。此處對子區域的劃分方式不作具體限制，可由本領域具有通常知識者根據實際需要進行配置。比如，請參照圖5，示出了三種不同的劃分方式，根據特徵點p4、p5、p8以及p9，處理器可以將編碼區域的中間部分劃分為一個子區域(劃分方式1)，也可以將編碼區域的中間部分劃分為兩個子區域(劃分方式2)，還可以將編碼區域的中間部分劃分為四個子區域(劃分方式3)。

在一實施例中，在根據每一子區域對應的特徵點，確定每一子區域的一補償向量，並根據每一子區域的補償向量對每一子區域進行補償校正時，處理器根據每一子區域對應的特徵點，確定每一子區域在一水平方向的一水平單位補償向量，在一垂直方向的一垂直單位補償向量；以及根據每一子區域的水平單位補償向量和垂直單位補償向量，對每一子區域進行補償校正。

比如，針對一子區域，處理器將該子區域在水平方向對應的兩個特徵點的座標向量除以這兩個特徵點之間的碼元數量，得到水平單位補償向量，及將該子區域在垂直方向對應的兩個特徵點的座標向量除以這兩個特徵點之間的碼元數量，得到垂直單位補償向量。

在一實施例中，在根據每一子區域的水平單位補償向量和垂直單位補償向量，對每一子區域進行補償校正時，處理器可以獲取對應快速回應矩陣碼圖像的一匹配模板，並以每一子區域包括的特徵點為起始點，根據水平單位補償向量和垂直單位補償向量，搜索子區域中的每一碼元，並將搜索到的每一碼元的像素值映射至匹配模板，得到校正後的圖像。

其中，處理器可以識別快速回應矩陣碼圖像對應的快速回應矩陣碼的版本號，然後根據該版本號取得對應的匹配模板。比如，請參照圖4，處理器可以根據尋像圖形計算出一個碼元的邊長佔用的像素數量，再透過尋像圖形的中心點A1、A2和A3的座標計算出圖4所示快速回應矩陣碼的版本號，表示為：V=(((A1A2+A1A3)/2+7)/s-17)/4；其中，V表示版本號，A1A2表示A1到A2的座標距離，A1A3表示A1到A3的座標距離，s表示一個碼元的邊長佔用的像素數量。

本實施例中，處理器以每一子區域包括的特徵點為起始點，根據水平單位補償向量和垂直單位補償向量，搜索子區域中的每一碼元，並將搜索到的每一碼元的像素值映射至匹配模板，得到校正後的圖像。

以下以圖6所示的子區域劃分方式為例，對本申請提供的向量補償校正方式進行說明。

如圖6所示的版本2的快速回應矩陣碼圖像，共搜索出10個特徵點，分別為p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7、p8、p9以及p10。其中，利用p1、p2、p4以及p5將編碼區域的中上部分劃分為4個子區域，分別為子區域1、子區域2、子區域3和子區域4；利用p3、p4、p7以及p8將編碼區域的左中部分劃分為4個子區域，分別為子區域5、子區域6、子區域10以及子區域11；利用p4、p5、p8以及p9將編碼區域的中心部分劃分為4個子區域，分別為子區域7、子區域8、子區域12以及子區域13；利用p5、p6、p8以及p9將編碼區域的右中部分劃分為2個子區域，分別為子區域9和子區域14；利用p5、p8、p9以及p10將編碼區域的下中部分劃分為2個子區域，分別為子區域15和子區域16；利用p5、p8以及p9將編碼區域的右下部分劃分為1個子區域，即子區域17。

以下對子區域7的向量補償為例進行說明：首先，計算子區域7的水平單位補償向量和垂直單位補償向量，其中，子區域7在水平方向(即x軸方向)對應的特徵點為p4和p5，p4和p5之間共有11個碼元，在垂直方向(即y軸方向)對應的特徵點為p4和p8，p4和p8之間共有11個碼元，則可以按照如下公式計算得到子區域7的水平單位補償向量和垂直單位補償向量：

其中，

表示子區域7的水平單位補償向量，

表示子區域 7的垂直單位補償向量，px表示特徵點的橫坐標，py表示特徵點的縱坐標。

以p4為起始點，根據水平單位補償向量

和垂直單位補償向量

搜索水平方向和垂直方向上的第一個碼元spt₇，可以表示為：

如上搜索到spt₇的座標後，將spt₇對應的像素值映射至版本2的匹配模板中，之後繼續搜索子區域7中的其它碼元ept₇，可以表示為：

其中，i₇

[1,N₇-1]，j₇

[1,M₇-1]，N₇表示子區域7在水平方向的碼元數量，M₇表示子區域7在垂直方向的碼元數量。

如上，每次搜索到ept₇後，將ept₇對應的像素值映射至版本2的匹配模板中，直至完成對子區域7中所有碼元的校正。

以下對子區域12的向量補償為例進行說明：類似於子區域7，區別在於不能直接根據p8和p9確定水平單位補償向量，而是需要先確定與P9幾何對應的新的特徵點p11，p11可以理解為P8所在塊的中心點，可以透過p4、p7和p8進行搜索，表示為：

其中，

除了作為子區域7的垂直單位補償向量之外，還作為子區域12的垂直單位補償向量，此外，按照如下公式計算得到子區域12的水平單位補償向量：

其中，

表示子區域12的水平單位補償向量。

以p8為起始點，根據水平單位補償向量

和垂直單位補償向量

搜索水平方向和垂直方向上的第一個碼元spt₁₂，可以表示為：

如上搜索到spt₁₂的座標後，將spt₁₂對應的像素值映射至版本2的匹配模板中，之後繼續搜索子區域12中的其它碼元ept₁₂，可以表示為：

其中，i₁₂

[1,N₁₂-1]，j₁₂

[1,M₁₂-1]，N₁₂表示子區域12在水平方向的碼元數量，M₁₂表示子區域12在垂直方向的碼元數量。

如上，每次搜索到ept₁₂後，將ept₁₂對應的像素值映射至版本2的匹配模板中，直至完成對子區域12中所有碼元的校正。

以下對子區域17的向量補償為例進行說明：類似於子區域12，同樣不能直接根據子區域17在水平方向對應的特徵點p8和p9確定水平單位補償向量，也不能根據子區域17在垂直方向對應的特徵點p5和p9確定垂直單位補償向量，而是需要先確定水平方向上與P9幾何對應的新的特徵點p11，以及確定垂直方向上與P9幾何對應的新的特徵點p12。

p12可以理解為P5所在塊的中心點，可以透過p2、p5和p6進行搜索，表示為：

由於p11和p9之間有12個碼元，p9和p12之間也有12個碼元，按照如下公式計算得到子區域17的水平單位補償向量和垂直單位補償向量：

其中，

表示子區域17的水平單位補償向量，

表示子區域17的垂直單位補償向量。

將p9作為第一個碼元，將p9對應的像素值映射至版本2的匹配模板中，之後繼續搜索子區域17中的其它碼元ept₁₇，可以表示為：

其中，i₁₇

[1,N₁₇-1]，j₁₇

[1,M₁₇-1]，N₁₇表示子區域17在水平方向的碼元數量，M₁₇表示子區域17在垂直方向的碼元數量。

如上，每次搜索到ept₁₇後，將ept₁₇對應的像素值映射至版本2的匹配模板中，直至完成對子區域17中所有碼元的校正。

如上，示出了針對不同類型子區域的具體向量補償方式，對於其它子區域，可參照以上對應類型子區域的向量補償方式相應實施，此處不再贅述。

應當說明的是，由於尋像圖形的位置是固定的，可以直接在匹配模板中的對應填入尋像圖形的像素值，最終得到完整的校正後的圖像。

請參照圖7，本申請還提供一種電子設備01，包括一晶片10和一記憶體20和一相機30，其中，相機30至少包括一鏡頭和圖像感測器，其中鏡頭用於將外界的光訊號投射至圖像感測器，圖像感測器用於將鏡頭投射的光訊號進行光電轉換，將光訊號轉換為可用的電訊號，得到數位化的的圖像。相機30可用於對任一快速回應矩陣碼進行拍攝得到的快速回應矩陣碼圖像。

晶片10，包括介面電路200和處理器100。介面電路200用於獲取相機30拍攝的快速回應矩陣碼圖像，可為移動產業處理器介面(Mobile Industry Processor Interface，MIPI)。處理器100可藉由執行記憶體20中的電腦程式以實施本發明的圖像校正方法，將介面電路200電路獲取的快速回應矩陣碼圖像的編碼區域劃分為多個子區域進行補償校正，得到校正後的圖像。

記憶體20可以為高速隨機存取記憶體，還可以為非揮發性記憶體，比如至少一個磁片儲存裝置、快閃記憶體裝置、或其他揮發性固態儲存裝置等。

本領域技術人員可以理解的是，上述實施例的各種方法中的全部或部分步驟可以透過電腦程式或指令來完成，或透過指令控制相關的硬體來完成，該電腦程式或指令可以儲存於一電腦可讀儲存媒介中，並由晶片進行載入和執行。

以上對本申請實施例提供的圖像校正方法及處理器進行了詳細介紹。本文中應用了具體個例對本申請的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用於幫助理解本申請。同時，對於本領域的技術人員，依據本申請的思想，在具體實施方式及應用範圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本申請的限制。

S110,S120,S130:步驟

Claims

一種圖像校正方法，其中，包括：對一快速回應矩陣碼圖像進行特徵點搜索，確定出所述快速回應矩陣碼圖像中的多個特徵點；根據所述多個特徵點，將所述快速回應矩陣碼圖像的一編碼區域劃分為多個子區域；以及根據每一所述子區域對應的特徵點，確定每一所述子區域的一補償向量，並根據每一所述子區域的所述補償向量對每一所述子區域進行補償校正，得到一校正後的圖像。
如請求項1所述的圖像校正方法，其中，所述對一快速回應矩陣碼圖像進行特徵點搜索，確定出所述快速回應矩陣碼圖像中的多個特徵點，包括：搜索所述快速回應矩陣碼圖像中的多個尋像圖形；以及根據所述多個尋像圖形搜索確定出所述多個特徵點。
如請求項2所述的圖像校正方法，其中，所述根據所述多個尋像圖形搜索確定出所述多個特徵點之前，還包括：根據所述多個尋像圖形對所述快速回應矩陣碼圖像進行解碼；以及在對所述快速回應矩陣碼圖像解碼失敗時，根據所述多個尋像圖形搜索確定出所述多個特徵點。
如請求項2所述的圖像校正方法，其中，所述根據所述多個尋像圖形搜索確定出所述多個特徵點，包括：搜索每一所述尋像圖形靠近所述編碼區域的多個頂點以作為所述特徵點，以及搜索所述快速回應矩陣碼圖像中一校正參考圖形的一中心點以作為所述特徵點。
如請求項4所述的圖像校正方法，其中，所述搜索每一所述尋像圖形靠近所述編碼區域的多個頂點確定作為所述特徵點，包括：以每一所述尋像圖形的中心點為起始點，沿一搜索方向搜索確定每一所述尋像圖形的一外邊緣點，並以每一所述尋像圖形的所述外邊緣點為起始點，沿每一尋像圖形的外邊緣搜索確定出所述多個頂點。
如請求項5所述的圖像校正方法，其中，所述以每一所述尋像圖形的所述外邊緣點為起始點，沿每一尋像圖形的外邊緣搜索確定出所述多個頂點，包括：以每一所述尋像圖形的所述外邊緣點為起始點，透過8鄰域邊緣追蹤演算法沿每一所述尋像圖形的外邊緣搜索確定出所述多個頂點。
如請求項5所述的圖像校正方法，其中，所述多個尋像圖形包括左下角尋像圖形、左上角尋像圖形和右上角尋像圖形，所述圖像校正方法還包括：在搜索所述校正參考圖形失敗時，根據所述左下角尋像圖形的右上角頂點、所述左上角尋像圖形的右下角頂點和所述右上角尋像圖形的左下角頂點，搜索一定位點確定作為所述特徵點，其中，所述定位點與所述右上角頂點、所述右下角頂點和所述左下角頂點連接構成一矩形。
如請求項1所述的圖像校正方法，其中，所述根據所述多個特徵點，將所述快速回應矩陣碼圖像的一編碼區域劃分為多個子區域，包括：以至少一所述特徵點作為一所述子區域的頂點為約束條件，根據所述多個特徵點將所述編碼區域劃分為多個子區域。
如請求項8所述的圖像校正方法，其中，所述根據每一所述子區域對應的特徵點，確定每一所述子區域的一補償向量，並根據每一所述子區域的所述補償向量對每一所述子區域進行補償校正，包括：根據每一所述子區域對應的所述特徵點，確定每一所述子區域在一水平方向的一水平單位補償向量，在一垂直方向的一垂直單位補償向量；以及根據每一所述子區域的所述水平單位補償向量和所述垂直單位補償向量，對每一所述子區域進行補償校正。
如請求項9所述的圖像校正方法，其中，所述根據每一所述子區域的所述水平單位補償向量和所述垂直單位補償向量，對每一所述子區域進行補償校正，包括：獲取對應所述快速回應矩陣碼圖像的一匹配模板；以及以每一所述子區域包括的所述特徵點為起始點，根據所述水平單位補償向量和所述垂直單位補償向量，搜索所述子區域中的每一碼元，並將搜索到的每一碼元的像素值映射至所述匹配模板，得到所述校正後的圖像。
一種處理器，所述處理器執行一電腦程式以實施一圖像校正方法，其中，所述圖像校正方法包括：對一快速回應矩陣碼圖像進行特徵點搜索，確定出所述快速回應矩陣碼圖像中的多個特徵點；根據所述多個特徵點，將所述快速回應矩陣碼圖像的一編碼區域劃分為多個子區域；以及根據每一所述子區域對應的特徵點，確定每一所述子區域的一補償向量，並根據每一所述子區域的所述補償向量對每一所述子區域進行補償校正，得到一校正後的圖像。