基于視頻的二維條碼識(shí)別算法研究.pdf

1、20世紀(jì)50年代,為了能夠滿足在有限空間內(nèi)表示更多信息的需求,填補(bǔ)一維條碼在信息容量上少且依賴于數(shù)據(jù)庫的缺點(diǎn),二維條碼應(yīng)運(yùn)而生。其中QR Code碼是一種矩陣式二維條碼,因其識(shí)別速度快、可靠性高、可全方位識(shí)讀、擁有特定的數(shù)據(jù)信息壓縮模式、可有效的編碼中國(guó)漢字等優(yōu)點(diǎn),應(yīng)用日益廣泛。
　　本文針對(duì)視頻QR碼圖像進(jìn)行識(shí)別,相比于傳統(tǒng)的對(duì)單張圖像進(jìn)行掃描識(shí)別,視頻識(shí)別不但可以自動(dòng)對(duì)多幀QR碼圖像進(jìn)行識(shí)別,而且還可以對(duì)不同幀的圖像識(shí)別結(jié)果進(jìn)

2、行對(duì)比,來確保譯碼的準(zhǔn)確率?？梢蕴岣咦詣?dòng)化程度、識(shí)別效率,簡(jiǎn)化人工操作?；谝曨l的條碼識(shí)別可應(yīng)用于移動(dòng)中的條碼目標(biāo),能夠擴(kuò)大二維條碼識(shí)別的應(yīng)用范圍,課題研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文首先對(duì)采集到的QR碼視頻圖像進(jìn)行灰度化處理,根據(jù)QR碼圖像的位置探測(cè)圖形及校正圖形特點(diǎn),采用米字型模板結(jié)合置信度函數(shù)算法進(jìn)行QR條碼區(qū)域檢測(cè),標(biāo)記出其區(qū)域范圍,完成了QR碼圖像的粗定位。然后對(duì)目標(biāo)區(qū)域圖像進(jìn)行二值化、邊緣檢測(cè)等處理,并利用Hough

3、變換提取QR碼區(qū)域的外輪廓,從而獲得QR碼圖像的精準(zhǔn)區(qū)域。然后進(jìn)行水平校正,用透視變換進(jìn)行畸變校正。最后對(duì)條碼區(qū)域圖像進(jìn)行分割,得到其二值矩陣,根據(jù)編碼與糾錯(cuò)編碼原理進(jìn)行譯碼,最終提取到條碼圖像所包含的字符信息。
　　本文運(yùn)用普通智能手機(jī)進(jìn)行QR碼的視頻采集,在VC6.0開發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行了算法實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)開發(fā),在實(shí)驗(yàn)中,本文對(duì)采集到的20個(gè)QR碼視頻段進(jìn)行識(shí)別測(cè)試,這些視頻涵蓋了QR碼不同的版本和糾錯(cuò)等級(jí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,針對(duì)基于視頻段