随着计算机科学和信息技术的发展,自动识别技术及条码技术在信息化产业中得到了广泛的应用,其对社会和经济的促进也起到了很重要的作用。一维条码在我们日常生活中得到了广泛的应用,也极大地促进了生产力,但是一维码自身的缺点——储存信息量小、依赖数据库等弊端日益显现出来。QR二维码具有存储信息量大、信息安全、信息密度大、解码纠错能力强、安全性高、可以储存图像文字和各种网站信息等特点。在众多自动识别技术中,条码技术是一门非常值得研究的技术同时对社会和经济的发展起着非常重要的促进作用。在现代商业活动中,随着智能手机及各种移动智能设备的普及,可实现的应用十分广泛。但在实际应用中,受采集设备影响,采集的图像往往存在各种噪声,影响后期译码效果。图像预处理技术就是在对图像正式处理之前做一系列的预处理操作,包括灰度化、二值化、增强恢复等。由于图像的采集、传输和存储过程中图像难免会受到各种噪声的污染和各种破坏污损,导致最终得到的图片和人们的目标图片有很大偏离,所以需要一系列的预处理操作来消除图像受到的影响。本论文通过理论分析和仿真实验相结合,通过阅读大量的图像预处理相关论文,在借鉴前人研究成果的基础上,研究了基于图像处理的QR码图像的预处理方法。实现了QR码图像的去噪、去阴影和校正空间变形的QR码,本论文主要做的工作、内容及创新点如下：为了后期译码的可靠性及稳定性,以智能手机及移动设备采集的有阴影和空间倾斜的二维码图像为样本,二维码图像不涉及颜色信息的处理,所以对这些失真的图像进行了灰度化,以减小运算量。再对灰度化的图像进行中值滤波等处理。经过滤波去噪等处理,有效地降低了各种噪声对图像后期处理的影响。同时,也减小了运算量。针对图像二值化的问题,我们采取了先去除阴影再利用自适应二值化算法进行二值化,主要目的是避免QR码图像有阴影时二值化操作的失败。在图像去除阴影方面,本文采用形态学里的腐蚀、膨胀及闭运算有效地去除了阴影,对去除阴影的图像再利用自适应二值化算法进行二值化以减少后期处理的运算量。在图像边缘检测和图像几何校正问题方面。本文应用形态学在图像处理中的膨胀和腐蚀把二维码区域挖空以提取目标区域的边缘,然后再通过hough变换得到边界直线,并取得了很好的效果。成功提取4条边线后,再通过相应的算法计算得到了四个控制点,得到四个控制点后,通过投射变换和线性插值运算校正了二维码。通过以上算法,设计了QR码图像预处理的系统,仿真实现了QR码图像的去阴影和最终图像校正。完成了后期译码识别的准备工作。