QR Code識(shí)別算法及其在手機(jī)上的應(yīng)用.pdf

1、本文主要論述QRCode二維條碼的譯碼過程,對(duì)采集到的圖像進(jìn)行灰度化、中值濾波、二值化處理,然后根據(jù)條碼標(biāo)準(zhǔn)所定義的數(shù)據(jù)編碼程序?qū)馕龀鰜淼臄?shù)據(jù)進(jìn)行重組,經(jīng)過糾錯(cuò)處理最終得到原始信息數(shù)據(jù)。以及條碼識(shí)別在手機(jī)上的具體應(yīng)用,如短信、wap、名片識(shí)別等。
　　 手機(jī)拍攝的圖片受拍攝時(shí)的光線強(qiáng)度、角度及拍攝時(shí)QRCode圖片本身是否彎曲、噪聲等影響,拍攝出的圖片有的很模糊,有的還發(fā)生了不同程度的變形；同時(shí)由于手機(jī)本身的處理能力較弱,內(nèi)存

2、也較小,所以對(duì)拍攝后識(shí)別的圖片的預(yù)處理要求很高,預(yù)處理的好壞直接影響到后面的識(shí)別,同時(shí)也對(duì)識(shí)別算法本身的時(shí)間、空間復(fù)雜度要求很高。
　　 針對(duì)上述的問題,得到識(shí)別圖像后,對(duì)圖像的預(yù)處理首先采用了灰度化技術(shù),不僅降低了存儲(chǔ)空間,而且便于使用灰度直方圖進(jìn)行相關(guān)的處理；然后采用了中值濾波技術(shù),中值濾波容易去除孤立點(diǎn),線的噪聲同時(shí)保持圖象的邊緣；最后采用了局部閾值的二值化算法,這些預(yù)處理很好的解決了模糊圖像的問題。在識(shí)別算法中采用了自適