基于图像处理的QR码识别的研究

论文摘要

QR码（Quick Response Code）是一种在日常生活中得到广泛运用的二维条码,有着存储容量大、可靠性高、全方位超高速识读、尺寸小、以及能高效地表示汉字等特点。就当前的QR码识别技术而言,尚存在一些问题。例如由于采光环境、拍摄角度、印制对象表面构造的影响,一般条码软件无法正确识读QR码图像。本文在探讨QR识别技术的基础上,应用图像处理的基本原理,针对常见的三种图像问题,如光照不均匀、透视畸变、曲面畸变,提出了相应的解决方法。首先,针对光照不均匀的情况,提出了适合QR码图像的二值化算法。算法结合了QR码符号的特点,改进了Sauvola文本自适应二值化算法,给出了相应的控制参数的计算方法。其次,针对手机拍得的QR码图像经常会出现生透视畸变的问题,提出了自适应的校正算法。首先,对QR码图像进行滤波,然后改进了基于梯度的哈夫变换算法,自适应地计算控制参数来获得图像中最长的八条线,进而得到QR码符号的轮廓线,最终得到QR码符号的四个顶点。最后通过反透视投影算法和灰度插值算法,将失真的QR码符号有效地校正过来。再次,针对印制在曲面物体上的QR码图像,提出了一种基于有限元形函数的校正算法。算法以QR码符号的最小包围矩形为校正参考,在找出条码符号的四个顶点和四条轮廓线的中点的基础上,利用帕斯卡三角形作为单元形函数,经过两次变换,将QR码图像变换为比较标准的矩形,最后进行重新采样,重构为标准图像。最后,修改完善了国家标准参考译码算法,应用C++语言对QR码标准图像进行了译码实现。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究和发展现状
• 1.2.1 国内外研究发展状况
• 1.2.1.1 二维码基础理论研究状况
• 1.2.1.2 二维码发展状况
• 1.2.2 QR码简介
• 1.2.3 应用领域
• 1.3 论文研究内容
• 1.4 论文组织结构
• 第二章 QR码识别相关技术概述
• 2.1 QR码图像的预处理技术
• 2.1.1 QR码图像的灰度化
• 2.1.2 QR码图像的滤波
• 2.1.3 QR码图像的二值化
• 2.1.4 QR码图像的边缘检测
• 2.1.5 QR码图像的定位
• 2.1.6 QR码图像的旋转校正
• 2.1.7 QR码图像的分割
• 2.2 QR码的码字译码技术
• 2.3 本章小结
• 第三章 QR码图像预处理技术中相关算法的改进
• 3.1 光照不均下的QR码图像的二值化算法
• 3.1.1 QR码二值化方法
• 3.1.1.1 全局阈值法
• 3.1.1.2 局部阈值法
• 3.1.2 自适应阈值二值化算法
• 3.1.2.1 Sauvola自适应文本二值化算法
• 3.1.2.2 改进的QR码二值化算法
• 3.1.3 实验结果
• 3.2 QR码图像的透视畸变失真校正算法
• 3.2.1 本文提出的校正算法
• 3.2.1.1 滤波
• 3.2.1.2 改进的哈夫变换
• 3.2.1.3 几何空间变换
• 3.2.1.4 插值算法
• 3.2.2 实验结果
• 3.3 QR码图像的曲面失真校正算法
• 3.3.1 柱面扫描的校正算法
• 3.3.2 本文提出的校正算法
• 3.3.2.1 有限元分析
• 3.3.2.2 有限元中的形函数
• 3.3.2.3 基于有限元形函数的校正算法
• 3.3.3 实验结果
• 3.4 本章小结
• 第四章 QR码标准图像的译码实现
• 4.1 QR码的译码算法
• 4.2 实验结果
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的论文
• 详细摘要
• Abstract