QR码在Android手机平台的解码算法研究

论文摘要

一维条码仅仅是对物品的“标识”,而不是对物品的“描述”,随着现代高新技术的不断发展,人们希望能够用条码在有限的几何空间内表示更多的信息,于是二维条码便应运而生。二维条码的信息密度比较高,尤其对于QR码,其识别技术相对而言比较复杂,近些年来对二维条码的快速检测和识别成为研究的热点领域之一。随着通信行业迅速发展,手机和二维条码识别技术的结合形成了一个新的领域---手机二维条码。因此,基于手机平台的二维条码识别系统及应用的研究无论是在理论上还是在实践中都具有十分重要的意义。由于在采集条码过程中图像本身的质量问题,经过处理后的二维条码很容易引起部分数据的错误或缺失,为此二维条码引入Reed-Solomon纠错算法来控制和纠正差错,以保证解码的正确率。本文利用BM迭代算法、钱搜索算法和Forney算法对Reed-Solomon纠错译码算法进行了改进,不仅提高QR码解码成功率,也减小了运算量。利用手机摄像头进行QR码图像采集时,不可避免的会受各种外部条件的影响,实际得到的图像除了包含QR码,还引入了许多噪声数据,因此需要对采集到的图像进行必要的数字图像处理,初步定位QR码图像区域及提高图像质量。本文研究了图像预处理的中的一些常见方法中值滤波、二值化和边缘检测等等,在条码图像预处理方面的创新性工作是：引入了一种基于积分图的二值算法,解决了实际应用中因光照不均衡和背景复杂等因素导致条码难以正确解码的问题。本文重点分析了Android手机操作系统的技术特点,对QR码的图像检测与识别和RS纠错算法用Java语言进行了实现,设计并实现了一个基于Android手机操作系统的QR码识别系统,最后对该系统进行了详细的测试,实验表明系统具有良好的性能。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 二维条码简介
• 1.1.2 手机二维条码
• 1.2 二维条码研究现状
• 1.3 本文的主要工作和组织结构
• 2 QR码编码与解码算法
• 2.1 QR码特性分析
• 2.1.1 QR码图特征分析
• 2.2 QR码编码算法分析
• 2.3 QR码解码算法分析
• 2.4 QR码的纠错机制
• 2.4.1 RS码简介
• 2.4.2 伽罗瓦域运算
• 2.4.3 RS纠错算法
• 3 QR码图像预处理
• 3.1 图像灰度化与滤波
• 3.1.1 图像灰度化
• 3.1.2 图像滤波
• 3.2 图像二值化
• 3.2.1 全局阈值法
• 3.2.2 局部阈值法
• 3.3 基于积分图的自适应阈值二值化算法
• 3.3.1 积分图
• 3.3.2 基于积分图的二值化算法
• 3.4 QR码的图像校正
• 3.4.1 边缘检测
• 3.4.2 图像旋转
• 3.5 小结
• 4 Android平台的系统设计与实验结果
• 4.1 Android架构
• 4.2 QR码识别系统设计
• 4.3 实验结果及分析
• 4.4 结论
• 5 总结和展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 个人简历、在学期间期间发表的学术论文与研究成果
• 个人简历
• 攻读硕士期间发表的论文与研究成果
• 致谢
• 附录