复杂背景下的条码定位技术研究

复杂背景下的条码定位技术研究

论文摘要

信息科学技术的蓬勃兴起,使人们的生活发生了重大的变化,其中明显的变化就是计算机为人类服务已经达到了人机共生的阶段,所以如何让人与计算机的交流能像人类之间的交流那样方便是人们梦寐以求的,这就导致了人机自然交互(HCNI)的研究、开发与应用。而条码技术由于其准确、快速、方便、经济的特点,已经渗透到自动化管理的各个领域,并逐步扩大到各行各业和人们的日常生活之中,所以利用条码这个标签来实现HCNI技术(即复杂背景下的条码定位识读技术)具有重要的理论意义以及实践意义。在该技术的实现过程中,关键的就是要在复杂的图像背景中提取出条码区域,针对本文系统背景复杂的特点,本文提出了一种高效、实用的条码定位方法,并利用现有的条码识别技术,完成了复杂背景下的条码识读系统。主要内容如下:(1)在复杂背景下的条码识读系统中,图像都是在没有人工控制的情况下获得,并且由于当前环境中光照的影响,容易导致提取出的图像具有对比度偏低(在灰度图中显示为光照均匀,但是灰度值动态范围过低)、光照不均匀的情况出现,针对上述现象,本文通过与现有的图像增强算法的比较,提出了一种改进的在空域中进行的同态滤波方法来增强图像对比度,去除光照不均匀的现象。(2)针对本文系统背景复杂的特点,以及对实时性能的要求,本文提出了一种利用积分图以及模糊理论来进行快速、准确定位条码(包括一维和二维)的方法。(3)设计并在PC机上模拟实现了复杂背景下的条码识读系统。实验结果表明,本文提出的算法可以正确检测出复杂背景下的条码区域,并能够满足实时性的需求,可以较好地应用于基于条码的HCNI系统中。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景和意义
  • 1.2 研究现状
  • 1.3 本文的主要研究工作
  • 1.4 论文的组织和安排
  • 第2章 条码定位技术的基础知识介绍
  • 2.1 条码技术
  • 2.1.1 一维条码技术简介及其分类
  • 2.1.2 二维条形码技术简介及其分类
  • 2.2 基于OpenCV 的图像获取
  • 2.2.1 OpenCV 介绍
  • 2.2.2 利用OpenCV 读取图像的主要函数
  • 2.3 复杂背景的定义
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 图像预处理
  • 3.1 引言
  • 3.2 灰度化
  • 3.2.1 RGB 颜色模型介绍
  • 3.2.2 RGB 格式图片灰度化
  • 3.2.3 测试结果与分析
  • 3.3 光照处理
  • 3.3.1 光照均匀
  • 3.3.2 光照不均匀
  • 3.3.3 测试结果与分析
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 基于模糊集的条码定位算法设计
  • 4.1 引言
  • 4.2 模糊集理论
  • 4.2.1 模糊事件
  • 4.2.2 隶属函数的选取方法
  • 4.3 候选条码区域确定
  • 4.3.1 积分图
  • 4.3.2 梯度特征提取
  • 4.3.3 方向梯度分析
  • 4.4 条码区域确定
  • 4.4.1 条码区域特征提取
  • 4.4.2 隶属函数的选取
  • 4.4.3 条码区域确定
  • 4.5 测试结果与分析
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 系统的设计与实现
  • 5.1 引言
  • 5.2 系统设计与实现
  • 5.3 系统测试
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 结论与展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间参加的科研项目和成果
  • 相关论文文献

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