復(fù)雜圖像中的QR碼自動(dòng)提取算法研究.pdf

1、條碼識(shí)別技術(shù)是現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中用于連接物理對(duì)象與數(shù)字信息的重要橋梁之一，被廣泛應(yīng)用于物品標(biāo)識(shí)、電子支付、電子票據(jù)、社交媒體、廣告營(yíng)銷、資產(chǎn)跟蹤等領(lǐng)域。QR碼作為其中最為常用的條碼類型之一，更是具有重要的應(yīng)用和研究?jī)r(jià)值。為了進(jìn)一步拓展QR碼的應(yīng)用范圍，降低其應(yīng)用門檻，本文研究了針對(duì)復(fù)雜圖像的QR碼自動(dòng)提取算法，主要完成了以下工作:
　　首先，本文研究了QR碼的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和編解碼原理。QR碼是一種結(jié)構(gòu)良好的二維條碼，具有可編碼內(nèi)容豐富、

2、糾錯(cuò)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。只有從原理上充分理解了QR碼的設(shè)計(jì)思想，才能更加高效地開發(fā)出具有魯棒性的定位和識(shí)別算法;
　　然后，研究了圖像中的QR碼檢測(cè)定位算法。分別研究了基于Haar-like特征、LBP特征和HOG特征的級(jí)聯(lián)型QR碼檢測(cè)器，分析并比較了它們?cè)赒R碼檢測(cè)定位中的性能表現(xiàn);隨后研究了采用軟級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)對(duì)傳統(tǒng)的級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)的算法，并基于Haar-like特征訓(xùn)練了軟級(jí)聯(lián)型的QR碼檢測(cè)器，比較了兩種結(jié)構(gòu)下的檢測(cè)器性能;