QR Code识别算法及其在手机上的应用

论文摘要

本文主要论述QRCode二维条码的译码过程,对采集到的图像进行灰度化、中值滤波、二值化处理,然后根据条码标准所定义的数据编码程序对解析出来的数据进行重组,经过纠错处理最终得到原始信息数据。以及条码识别在手机上的具体应用,如短信、wap、名片识别等。手机拍摄的图片受拍摄时的光线强度、角度及拍摄时QRCode图片本身是否弯曲、噪声等影响,拍摄出的图片有的很模糊,有的还发生了不同程度的变形；同时由于手机本身的处理能力较弱,内存也较小,所以对拍摄后识别的图片的预处理要求很高,预处理的好坏直接影响到后面的识别,同时也对识别算法本身的时间、空间复杂度要求很高。针对上述的问题,得到识别图像后,对图像的预处理首先采用了灰度化技术,不仅降低了存储空间,而且便于使用灰度直方图进行相关的处理；然后采用了中值滤波技术,中值滤波容易去除孤立点,线的噪声同时保持图象的边缘；最后采用了局部阈值的二值化算法,这些预处理很好的解决了模糊图像的问题。在识别算法中采用了自适应的网格采样算法,该算法根据采集图像的具体形状做出独立于图像的数据采样网格矩阵,根据网格交叉点坐标对图像进行数据采样,很好地解决了图像变形问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 二维条码的技术特点
• 1.1.2 二维条码在手机上的应用
• 1.2 研究内容
• 1.3 应用前景
• 第二章 QR CODE二维条码综述
• 2.1 二维条码的起源
• 2.2 各类二维条码简介
• 2.3 各类二维条码简介
• 2.3.1 QR Code的组成
• 2.3.2 QR Code的编码原理
• 第三章 QR CODE图像预处理
• 3.1 图像处理简介
• 3.2 图像的灰度化
• 3.3 图像二值化
• 3.4 中值滤波
• 第四章 QR CODE解码
• 4.1 QRCode译码基本流程
• 4.2 图像定位
• 4.3 图像采样
• 4.3.1 版本1符号网格采样
• 4.3.2 版本2以及更高版本的符号网格采样
• 4.4 消除掩模
• 4.5 解读码字序列
• 4.6 BCH纠错码
• 4.7 Reed-Solomon纠错码
• 第五章 系统功能实现及比较
• 5.1 系统总体设计
• 5.2 功能模块实现方法及比较
• 5.2.1 图像预处理模块
• 5.2.2 数据读取模块
• 第六章 二维条码识别在手机上的应用
• 6.1 手机开发环境简介
• 6.1.1 Symbian简介
• 6.1.2 手机硬件资源
• 6.1.3 手机软件基础知识
• 6.1.4 Symbian OS和PC操作系统的差异
• 6.2 手机条码识别的前景
• 6.3 手机上的应用
• 6.3.1 控制Camera
• 6.3.2 Wap功能
• 6.3.3 短信功能
• 6.3.4 VCard自动添加地址薄功能
• 第七章 结论
• 7.1 总结
• 7.2 未来研究方向展望
• 参考文献
• 致谢