基于Android移動終端攝像的圖像處理與應(yīng)用.pdf

1、二維碼是用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面分布的黑白相間的圖形記錄數(shù)據(jù)符號信息的，可實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)，撥號等功能。通常是經(jīng)過專門識別系統(tǒng)處理，識別圖像，解析信息。但若條碼介質(zhì)有一定的污損或變形，識別效果便不理想。另外由于終端的硬件限制，通常采集的圖像會有光照不均勻、背景復(fù)雜、污染或變形等情況，對后期圖像識別、解析造成困難。一般情況下的做法是通過濾波去除噪聲污染，使圖像清晰。但實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)在濾波的同時目標(biāo)圖像本身也會受損，尤其是二維碼圖像，一

2、旦邊緣損失會對后期譯碼造成極大影響。因此本文針對此問題提出一種保護(hù)圖像邊緣的濾波方法，即首先對圖像進(jìn)行邊緣檢測，采集目標(biāo)圖像邊緣信息并保存起來，之后對余下的圖像進(jìn)行濾波處理，處理過后還原邊緣點。這樣既做到圖像的去噪，又保護(hù)了圖像信息，實驗結(jié)果表明算法效果良好。
　　另外通常的移動設(shè)備硬件配置不高，存在CPU處理速度有限，內(nèi)存低等問題，本文針對此問題提出了圖像剪裁。即首先探測目標(biāo)圖像的幾個頂點，將圖像位置大概確定，之后將剩余的部分刪

3、除。這樣將極大地減小后期處理運算量，是一種有效的優(yōu)化算法。
　　本文基于目前最為先進(jìn)的Android系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)，主要研究智能移動設(shè)備通過攝像采集圖片并對圖片進(jìn)行處理，使之符合后期識別、解析要求?；咎幚砹鞒淌鞘紫葘D像進(jìn)行灰度化處理，之后圖像二值化，接下來對圖像進(jìn)行剪裁，而后進(jìn)行濾波處理使之滿足后期識別要求。
　　移動端硬件配置一般較低，而每一步算法又有多種選擇，因此需要檢驗各種算法，使之在保證圖像處理效果的前提下，算法達(dá)