Houjie
2025-07-24 52a3ff1bce1417b39f6872d8e8cb378e9c2ccc6f
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
/*
 * Copyright 2009 ZXing authors
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
 * you may not use this file except in compliance with the License.
 * You may obtain a copy of the License at
 *
 *      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */
import GlobalHistogramBinarizer from './GlobalHistogramBinarizer';
import BitMatrix from './BitMatrix';
/**
 * This class implements a local thresholding algorithm, which while slower than the
 * GlobalHistogramBinarizer, is fairly efficient for what it does. It is designed for
 * high frequency images of barcodes with black data on white backgrounds. For this application,
 * it does a much better job than a global blackpoint with severe shadows and gradients.
 * However it tends to produce artifacts on lower frequency images and is therefore not
 * a good general purpose binarizer for uses outside ZXing.
 *
 * This class extends GlobalHistogramBinarizer, using the older histogram approach for 1D readers,
 * and the newer local approach for 2D readers. 1D decoding using a per-row histogram is already
 * inherently local, and only fails for horizontal gradients. We can revisit that problem later,
 * but for now it was not a win to use local blocks for 1D.
 *
 * This Binarizer is the default for the unit tests and the recommended class for library users.
 *
 * @author dswitkin@google.com (Daniel Switkin)
 */
export default class HybridBinarizer extends GlobalHistogramBinarizer {
    constructor(source) {
        super(source);
        this.matrix = null;
    }
    /**
     * Calculates the final BitMatrix once for all requests. This could be called once from the
     * constructor instead, but there are some advantages to doing it lazily, such as making
     * profiling easier, and not doing heavy lifting when callers don't expect it.
     */
    /*@Override*/
    getBlackMatrix() {
        if (this.matrix !== null) {
            return this.matrix;
        }
        const source = this.getLuminanceSource();
        const width = source.getWidth();
        const height = source.getHeight();
        if (width >= HybridBinarizer.MINIMUM_DIMENSION && height >= HybridBinarizer.MINIMUM_DIMENSION) {
            const luminances = source.getMatrix();
            let subWidth = width >> HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_POWER;
            if ((width & HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_MASK) !== 0) {
                subWidth++;
            }
            let subHeight = height >> HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_POWER;
            if ((height & HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_MASK) !== 0) {
                subHeight++;
            }
            const blackPoints = HybridBinarizer.calculateBlackPoints(luminances, subWidth, subHeight, width, height);
            const newMatrix = new BitMatrix(width, height);
            HybridBinarizer.calculateThresholdForBlock(luminances, subWidth, subHeight, width, height, blackPoints, newMatrix);
            this.matrix = newMatrix;
        }
        else {
            // If the image is too small, fall back to the global histogram approach.
            this.matrix = super.getBlackMatrix();
        }
        return this.matrix;
    }
    /*@Override*/
    createBinarizer(source) {
        return new HybridBinarizer(source);
    }
    /**
     * For each block in the image, calculate the average black point using a 5x5 grid
     * of the blocks around it. Also handles the corner cases (fractional blocks are computed based
     * on the last pixels in the row/column which are also used in the previous block).
     */
    static calculateThresholdForBlock(luminances, subWidth /*int*/, subHeight /*int*/, width /*int*/, height /*int*/, blackPoints, matrix) {
        const maxYOffset = height - HybridBinarizer.BLOCK_SIZE;
        const maxXOffset = width - HybridBinarizer.BLOCK_SIZE;
        for (let y = 0; y < subHeight; y++) {
            let yoffset = y << HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_POWER;
            if (yoffset > maxYOffset) {
                yoffset = maxYOffset;
            }
            const top = HybridBinarizer.cap(y, 2, subHeight - 3);
            for (let x = 0; x < subWidth; x++) {
                let xoffset = x << HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_POWER;
                if (xoffset > maxXOffset) {
                    xoffset = maxXOffset;
                }
                const left = HybridBinarizer.cap(x, 2, subWidth - 3);
                let sum = 0;
                for (let z = -2; z <= 2; z++) {
                    const blackRow = blackPoints[top + z];
                    sum += blackRow[left - 2] + blackRow[left - 1] + blackRow[left] + blackRow[left + 1] + blackRow[left + 2];
                }
                const average = sum / 25;
                HybridBinarizer.thresholdBlock(luminances, xoffset, yoffset, average, width, matrix);
            }
        }
    }
    static cap(value /*int*/, min /*int*/, max /*int*/) {
        return value < min ? min : value > max ? max : value;
    }
    /**
     * Applies a single threshold to a block of pixels.
     */
    static thresholdBlock(luminances, xoffset /*int*/, yoffset /*int*/, threshold /*int*/, stride /*int*/, matrix) {
        for (let y = 0, offset = yoffset * stride + xoffset; y < HybridBinarizer.BLOCK_SIZE; y++, offset += stride) {
            for (let x = 0; x < HybridBinarizer.BLOCK_SIZE; x++) {
                // Comparison needs to be <= so that black == 0 pixels are black even if the threshold is 0.
                if ((luminances[offset + x] & 0xFF) <= threshold) {
                    matrix.set(xoffset + x, yoffset + y);
                }
            }
        }
    }
    /**
     * Calculates a single black point for each block of pixels and saves it away.
     * See the following thread for a discussion of this algorithm:
     *  http://groups.google.com/group/zxing/browse_thread/thread/d06efa2c35a7ddc0
     */
    static calculateBlackPoints(luminances, subWidth /*int*/, subHeight /*int*/, width /*int*/, height /*int*/) {
        const maxYOffset = height - HybridBinarizer.BLOCK_SIZE;
        const maxXOffset = width - HybridBinarizer.BLOCK_SIZE;
        // tslint:disable-next-line:whitespace
        const blackPoints = new Array(subHeight); // subWidth
        for (let y = 0; y < subHeight; y++) {
            blackPoints[y] = new Int32Array(subWidth);
            let yoffset = y << HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_POWER;
            if (yoffset > maxYOffset) {
                yoffset = maxYOffset;
            }
            for (let x = 0; x < subWidth; x++) {
                let xoffset = x << HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_POWER;
                if (xoffset > maxXOffset) {
                    xoffset = maxXOffset;
                }
                let sum = 0;
                let min = 0xFF;
                let max = 0;
                for (let yy = 0, offset = yoffset * width + xoffset; yy < HybridBinarizer.BLOCK_SIZE; yy++, offset += width) {
                    for (let xx = 0; xx < HybridBinarizer.BLOCK_SIZE; xx++) {
                        const pixel = luminances[offset + xx] & 0xFF;
                        sum += pixel;
                        // still looking for good contrast
                        if (pixel < min) {
                            min = pixel;
                        }
                        if (pixel > max) {
                            max = pixel;
                        }
                    }
                    // short-circuit min/max tests once dynamic range is met
                    if (max - min > HybridBinarizer.MIN_DYNAMIC_RANGE) {
                        // finish the rest of the rows quickly
                        for (yy++, offset += width; yy < HybridBinarizer.BLOCK_SIZE; yy++, offset += width) {
                            for (let xx = 0; xx < HybridBinarizer.BLOCK_SIZE; xx++) {
                                sum += luminances[offset + xx] & 0xFF;
                            }
                        }
                    }
                }
                // The default estimate is the average of the values in the block.
                let average = sum >> (HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_POWER * 2);
                if (max - min <= HybridBinarizer.MIN_DYNAMIC_RANGE) {
                    // If variation within the block is low, assume this is a block with only light or only
                    // dark pixels. In that case we do not want to use the average, as it would divide this
                    // low contrast area into black and white pixels, essentially creating data out of noise.
                    //
                    // The default assumption is that the block is light/background. Since no estimate for
                    // the level of dark pixels exists locally, use half the min for the block.
                    average = min / 2;
                    if (y > 0 && x > 0) {
                        // Correct the "white background" assumption for blocks that have neighbors by comparing
                        // the pixels in this block to the previously calculated black points. This is based on
                        // the fact that dark barcode symbology is always surrounded by some amount of light
                        // background for which reasonable black point estimates were made. The bp estimated at
                        // the boundaries is used for the interior.
                        // The (min < bp) is arbitrary but works better than other heuristics that were tried.
                        const averageNeighborBlackPoint = (blackPoints[y - 1][x] + (2 * blackPoints[y][x - 1]) + blackPoints[y - 1][x - 1]) / 4;
                        if (min < averageNeighborBlackPoint) {
                            average = averageNeighborBlackPoint;
                        }
                    }
                }
                blackPoints[y][x] = average;
            }
        }
        return blackPoints;
    }
}
// This class uses 5x5 blocks to compute local luminance, where each block is 8x8 pixels.
// So this is the smallest dimension in each axis we can accept.
HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_POWER = 3;
HybridBinarizer.BLOCK_SIZE = 1 << HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_POWER; // ...0100...00
HybridBinarizer.BLOCK_SIZE_MASK = HybridBinarizer.BLOCK_SIZE - 1; // ...0011...11
HybridBinarizer.MINIMUM_DIMENSION = HybridBinarizer.BLOCK_SIZE * 5;
HybridBinarizer.MIN_DYNAMIC_RANGE = 24;