随着数字化技术的发展和移动设备的普及,条码技术被应用于我们生活中的方方面面。然而对于生活中大部分场景,由于环境和图像采集过程的影响,拍摄的条码图像通常会出现不同程度的模糊,这严重影响了条码识别系统的识别效率。仅仅依靠条码本身的抗模糊特性很难满足目前条码在各种环境下的应用,为了保证条码的识别率和提高条码在各种环境的普适性,在对条码进行识别之前,需要一个通用,高效的算法对模糊条码进行去模糊处理。本文通过分析模糊条码图像与清晰条码图像的梯度和灰度直方图,根据清晰条码梯度的稀疏性,提出了一种基于心正则化的条码图像去模糊算法。本文算法主要分为清晰图像预估,模糊核预估以及边缘增强处理三部分,这三部分迭代交替进行,逐步得到清晰图像。其中清晰图像预估阶段,采用对图像梯度的L0正则项约束,并通过引入辅助变量转变能量函数,完成对清晰条码图像的求解;模糊核预估阶段,添加了模糊核的L2正则项约束,采用共轭梯度下降法求解出模糊核;边缘增强阶段采用双边滤波器和冲击滤波器对模糊图像进行边缘增强,提高了模糊核预估部分的准确性。另外,针对一维码的编码特性,将一维码图像转为一维信号之后进行处理,提高了算法的运行速度。实验结果表明,本文的去模糊算法对条码图像具有更好的去模糊效果,采用本文的去模糊算法进行处理,条码识别系统的识别率上有了大幅度的提高。