基于连续视频图像捕获的二维条码解码技术研究与应用

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二维条码技术是自动识别技术中的重要组成部分,是在一维条码无法满足信息技术发展的需求下提出的,它完成了条码技术从对“物品”进行标记描述工具,到对“物品”信息存储和识别的工具这一质的飞跃。由于二维条码具有信息容量大,可靠性高,可表示图像、汉字等不同媒体的信息,保密及安全性好等优点,被广泛应用于各类证件、报表、票务的管理,商品及货物运输的管理,以及生产线自动化管理等领域。近年来,随着手机的普及和配置的不断提高,利用手机拍摄条形码获取信息进而实现某种服务的模式得到广泛应用。   随着二维条码应用的普及,二维条码解码技术的研究也逐渐成为近年来研究的热点。二维条码识别系统普遍采用从摄像头视频流中连续捕获视频图像的方法来获得包含二维条码的样本图像,目前,二维条码解码技术的研究主要集中在对一幅样本图像进行处理和识别,并没有充分利用连续视频图像捕获的特性及相邻视频帧图像之间的相关性。本文针对这一缺点,在目前的二维条码解码技术的基础上,对几个条码识别的关键步骤及算法进行了改进及优化,实验表明,这些改进及优化的算法显著地提高了二维条码识别系统的性能。   本文首先介绍了二维条码的基础知识及应用现状,并与当前流行的自动识别技术进行了对比,分析了二维条码的优势,着重介绍了快速响应码(QRCode)及其符号结构。接着,介绍了二维条码识别技术的理论基础,对于二维条码识别技术中常用的几种数字图像处理方法进行了简单的介绍,同时简单介绍了二维条码的信息编码基础。然后,分图像预处理和基本解码流程两个方面对二维条码解码技术进行了详细的说明,图像预处理方面,主要介绍了本研究在清晰度判定、二值化以及图像复原方面所做的工作,分析并比较了应用不同的数字图像处理算法给二维条码识别系统的识别性能带来的提高,并给出了实验结果;基本解码流程方面,详细介绍了解码流程的各个步骤,着重介绍了寻像图形检测算法及码字采样算法,并对寻像图形检测算法做了优化以及提出了在灰度图上进行码字采样的新思路。实验表明,本研究针对连续视频图像捕获方法的特性及相邻视频帧图像之间的相关性所做的算法改进及优化,显著的降低了二维条码识别系统的平均解码时间,提高了识别率。最后,本文对本课题研究进行了总结,并指出了下一步研究的主要方向。
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