基于图像预处理的二维码识别技术的研究
二维码图像识别算法的研究与应用
二维码图像识别算法的研究与应用随着互联网技术的不断发展，越来越多的行业开始涉足二维码技术，这种能够在实体世界和数字世界之间建立联系的技术，正逐步改变着人们的生活和工作方式。
而对于二维码技术来说，图像识别算法是其核心所在。
本文将从算法的角度出发，探讨二维码图像识别技术的研究和应用。
一、二维码的发展历程二维码，又被称为QR码，是由日本的DENSO Wave公司在1994年发明的，最初用于跟踪汽车零部件。
在之后的几年中，二维码技术逐渐被应用于电子商务、物流管理、信息采集等领域。
同时，随着智能手机技术的迅速发展，二维码技术也迅速普及到了人们的生活中，成为了人们便捷获取信息的工具之一。
二、二维码图像识别算法对于一个具有图像识别功能的二维码扫描器来说，它需要解决两个主要问题：识别二维码及其内容并进行解析。
这个过程，归根结底就是在图像中检测二维码，然后识别其解码信息。
图像识别的核心在于算法的设计和优化。
在实际应用中，主要使用的几种算法有灰度映射、图像对比度增强、阈值化、图像分割、图像形态学等。
灰度映射算法是二维码图像识别中通用的处理方法，它通过将彩色图片转换成灰度图片进行处理。
灰度图像中每个像素点的灰度值都在0~255之间，其中数值越高表示颜色越亮，数值越低表示颜色越暗。
因此，使用灰度映射算法可以大大提高图像的处理效率。
图像对比度增强算法主要是通过调整图像的对比度，使二维码更加清晰，方便二维码扫描器进行识别。
阈值化是一种常用的二维码图像处理方法，其目的是将图像分为两部分：一部分是二维码部分，另一部分是背景部分。
通过这个方法可以使二维码部分更加清晰。
图像分割是一种将图像分成不同区域的方法，通常用来提取包含二维码的部分。
在图像分割中，常用的方法有基于边缘和基于阈值的方法。
图像形态学是一种非线性图像处理方法，主要用于提高低质量和有噪点的图像的识别度，使图像更加清晰。
三、二维码图像识别技术的应用二维码图像识别技术已经广泛应用于各种领域。
浅谈二维码感知识别技术[权威资料]
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浅谈二维码感知识别技术摘要：二维码在生活中的应用越来越多，商家、软件、个人对于二维码的熟悉度越来越高，二维码在存储信息上极具优势，并且传播方式简单。
本文主要讨论了二维码的图像预处理技术，并对二维码在实际的感知识别应用进行了简析。
关键词：二维码；感知识别；图像预处理随着计算机技术的发展，互联网应用的频率增加，二维码也应运而生。
二维码的核心技术就是二维码图像预处理技术，可以实现对于信息的识别，保证存储信息的有效传播。
在整个社会中，现在随处可以见到二维码的踪迹，二维码不仅仅可以生成个人名片，也是商家进行商品销售以及知名度传播的有力武器。
1 二维码识别技术中的图像预处理技术1.1 二维码技术概述二维码技术作为一门新兴的技术，作为一个迅速发展的技术，在九十年代其概念就已经出现于世界，并且随着科技的进步，在不断发展前进，目前二维码技术已经被应用于许许多多的行业，几乎所有软件都对二维码技术有所偏爱，很多软件都包含二维码生成和扫描功能，是应用软件的人更加容易传播自己信息，为别人所知。
现在的二维码技术主要是应用在电子凭证上，随着计算机的进步，节省了信息传播时间，达到了信息实时追踪的目的，并且其运行速度也在不断加快。
1.2 二维码的图像预处理技术二维码技术作为对于图像进行处理的技术，对于像素的要求是识别的基本要求，二维码图像的预处理技术是二维码识别成功的基础，图像预处理工作不仅仅是要对图像进行认知识别，更是要对图像的增强、削弱等进行处理，还要保证图像的解压和压缩并不造成失真。
1.2.1 二维码灰度图像的二值化处理二维码灰度图像的二值化处理就是讲彩色图片转化为灰度图片的过程，灰度值仅包含0-250个灰度值，在二维码灰度转换的数值处理中，将彩色图片的坐标数据一一对应规则进行转换工作，实现二维码的二值化处理工作。
1.2.2 二维码图像的降噪实现在人们进行信息传输的过程中，使用传感器进行信息传输的时候不免会造成图像在传输过程中引入噪声，所以降噪的工作必不可免。
基于图像处理的二维码识别技术研究
基于图像处理的二维码识别技术研究随着二维码的普及以及应用场景的不断扩大，二维码识别技术也变得越来越重要。
目前，基于图像处理的二维码识别技术在这一领域中具有不可替代的优势。
它可以通过对二维码图像的处理和分析，快速而准确地识别出二维码中的信息。
本文将介绍基于图像处理的二维码识别技术的研究进展和应用现状。
一、二维码识别技术的研究进展在现代图像处理技术的基础上，二维码识别技术已经取得了不少进展。
其中，基于图像处理的技术是最为广泛应用的一种。
这种技术具有以下几个优势：1. 可靠性高基于图像处理的技术可以大大提高二维码的识别准确率。
采用先进的算法，可以快速地对二维码图像进行分析，并从中提取出有效的信息。
同时，这种技术还具有较高的识别速度，能够快速地处理比较复杂的二维码。
2. 易于实现基于图像处理的技术具有较强的通用性，可以在不同的设备和平台上进行应用。
这种技术的实现相对简单，不需要太多专业知识，可以快速完成。
3. 可扩展性强基于图像处理的技术可以与其他技术结合使用，以扩展其应用范围。
例如，可以利用计算机视觉技术来实现二维码的图像识别，或者将二维码识别技术应用于人脸识别和图像检索领域。
二、基于图像处理的二维码识别技术的应用现状目前，基于图像处理的二维码识别技术已经在各个领域得到广泛应用。
以下是一些例子：1. 移动支付二维码支付是移动支付的重要形式之一。
基于图像处理的二维码识别技术可以快速识别出二维码图像中的信息，从而完成支付过程。
在移动支付场景中，需要保证二维码的识别速度和准确率均达到一定水平，才能保证用户的支付体验。
2. 门禁管理基于图像处理的技术可以用来识别二维码，从而实现门禁管理的自动化。
例如，某些高校使用基于图像处理的二维码扫描系统，对进出校门的学生进行管理。
通过该系统，可以实现学生身份信息的自动识别和记录。
3. 供应链管理供应链管理是二维码应用的另一个典型场景。
基于图像处理的二维码识别技术可以快速识别二维码，从而对各个环节进行管理。
基于图像处理的手机二维码识别的研究
基于图像处理的手机二维码识别的研究王员云;曾凤生【期刊名称】《乐山师范学院学报》【年(卷),期】2015(030)008【摘要】针对手机二维码在发生几何畸变、光照变化等复杂场景中的识别问题,提出基于边缘检测、中位值平均滤波、全局阈值二值化和双线性插值等的图像处理和识别过程.对采集到的图像进行预处理后,进行有效的旋转、校正和定位,并进行最后的译码. 以QR码为例进行实验,结果表明该方法可以有效地识别复杂条件下的二维码图像.%In order to address the problem in QR code recognition with mobile phone under complicated scenarios,the edge detection,the way of median average filter,the global threshold binarization and bilinear interpolation were used in the process of image processing and recognition. After preprocessing the collected image,it wasrotated,corrected,located and finally decoded. Experimental results with QR codes show that the proposed method is effective.【总页数】4页(P33-36)【作者】王员云;曾凤生【作者单位】仰恩大学,福建泉州 362014;仰恩大学,福建泉州 362014【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于图像处理的复杂条件下手机二维码识别 [J], 黄宏博;穆志纯2.基于图像处理和模糊识别技术的烟叶病害识别研究 [J], 王建玺;徐向艺3.基于数字图像处理的路面裂缝识别关键技术研究 [J], 肖钟捷;韩辉珍;徐应明4.基于视频图像处理的液体粘度识别方法研究 [J], 许瀚文;马小晶;王宏伟5.基于数字图像处理的电力线异物识别方法研究 [J], 梁新福;罗日成;党世轩;周晶;阳冠菲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
【毕业设计】基于图像处理的QR码的识别和译码系统
毕业论文（设计）论文（设计）题目：基于图像处理的QR码的识别和译码系统系别：专业：学号：姓名：指导教师：时间：毕业论文（设计）开题报告系别:计算机与信息科学系专业: 网络工程学号姓名刘鹏显论文（设计）题目基于图像处理的QR码的识别和译码系统命题来源□√教师命题□学生自主命题□教师课题选题意义：众所周知，一维的条形码经过十几年的发展，其应用从超市、便利店为代表的商品管理开始，已经成为各行业有效的信息输入手段，然而随着信息化的急速发展，一些新的需求显现出来：收纳更多的信息、印刷在更小的空间里。
随着网络的高速发展，表面上看，企业间的信息交换和共享—电子数据交换所需的网络基础设施已经建立，但实际上由于互联网协议以及安全等问题，短期内还无法用互联网进行数据交换，因此需要使用二维码进行纸面上电子数据交换的行动。
二维码正是为了适应这样的需求而开发的，QR码具有高密度、大容量、纠错能力强等特点，拓宽了应用领域。
现在二维码的应用越来越广泛，其应用与手机网络除了可以用来扫描名片，管理个人联络电话能力之外，还可以拿来网络购物、实现手机的自动上网、还可以实现结账时的数据处理，又或者是以QR码代替入场券等等。
二维条码的广泛应用必将带来条码识别技术的新要求和新问题。
比如需要在图像采集失真，图像背景更复杂，图像变形严重等情况下还能很好的识别并解码二维条码。
这对研究二维条码技术的广大科研人员既是挑战也是动力。
研究综述:条形码技术是集条码理论、光电技术、计算机技术、通信技术等技术于一体的综合性技术，起源于20世纪40年代。
它具有输入速度快、可靠性高、采集信息量大、成本低等特点，近年来发展十分迅速，在国际上广泛应用于商品流通、物流仓储、信息服务等各个领域，极大地提高了生产效率。
近几年，另一个广泛得到普及的领域就是手机。
自90年代初以来，无线移动技术和市场应用得到飞速发展和成功。
从寻呼机到目前3G手机的面市，中国人已经习惯了手中的移动手机不停地变化。
图像处理在二维码识别中的应用
图像处理在二维码识别中的应用摘要：图像处理应用于二维码中能改善复杂的条件，本文以二维码为例，提出图像处理的方法，以提高二维码的识别能力。
关键词：图像处理；二维码；识别应用在识别技术中，二维码具有低成本、识别速度快、信息量丰富等特点，日益得到社会的广泛应用，随着物联网的迅速发展，二维码得到了更大的发展空间，二维码应用技术日趋成。
在通信的快速发展中，二维码与通信技术相互促进，使得二维码得到更深远的发展。
本文以二维码为例，就图像处理对二维码的分析处理展开研究，研究了解码的具体信息，为二维码的应用奠定坚实的基础。
一、二维码简介二维码表现出正方形，是黑白两色拼接而成的，在三个角落中是用于解码定位的回形图案，二维码是正方形的阵列，由编码区、寻像图形、分隔符、定位图形和校正图形组成[1]。
二维码目前在移动支付以及电子商务中应用广泛，具有良好的防伪能力，能够脱离数据库而存在，可以存储较多内容，包括汉字等不同类型的内容，实现了横向纵向的编码，所需的空间较小。
二维码的纠错效果较好，具有较高的可靠性，具有不同等级的纠错，可以灵活应对各种变化，实现全方位的信息识读。
通信技术以及移动终端的发展，二维码的应用日益普及，扫描和识别是二维码的关键，受到光照等因素的干扰，二维码的图像准确性难以保证，移动终端受容量以及分辨率的影响，这就延长了图像处理的时间，影响了图像的准确性。
想要切实提高二维码识别的水平，就要从图像识别入手，进行针对性的研究，以有效的提高二维码识别的质量，切实推动图像处理技术的改革，探索二维码识别的创新模式。
本文的主要研究方向就是针对图像处理在二维码识别中的应用的探索，尝试找到更符合当前时代要求的图像处理方法，并紧密结合二维码的创新发展，探索符合时代需求的二维码技术，以推动图像处理的升级。
二、图像处理在二维码识别的应用使用设备采集二维码图像中，容易受到外界因素的影响，需要先对图像进行预处理，以防止增加译码难度，切实提高识别率，只有经过有效的处理，才能做出有效识别。
基于图像处理的互联网图形验证码识别技术研究
基于图像处理的互联网图形验证码识别技术研究图形验证码是一种常见的互联网安全验证方式，它通过随机生成的图形字符来识别用户是否是人类而不是机器。
然而，图形验证码具有一定的复杂性，对于人类和机器而言都存在一定的难度。
因此，利用图像处理技术开发出一种高效准确的互联网图像验证码识别技术对于提高用户体验和网络安全性具有重要意义。
互联网图形验证码识别技术的研究旨在通过利用计算机视觉和图像处理的方法来自动化解析图形验证码。
目前，这种技术已经得到了广泛的研究和应用。
下面将从图像处理的角度来介绍互联网图形验证码识别技术的研究进展和应用。
首先，图像预处理是互联网图形验证码识别技术的第一步。
由于图形验证码是由字符和干扰线条组成的，因此在识别之前需要对图像进行去噪处理和灰度化处理。
去噪处理可以通过滤波算法（如中值滤波和高斯滤波）来减少干扰线条的影响，灰度化处理可以将彩色图像转化为灰度图像，降低图像的维度，减少计算量。
其次，字符分割是互联网图形验证码识别技术的关键步骤之一。
由于图形验证码中的字符是相互重叠的，因此需要将图像中的字符进行分割，以便单独进行识别。
字符分割通常通过阈值分割、连通域分割和基于神经网络的分割等方法来实现。
其中，基于神经网络的分割方法在字符分割方面取得了较好的效果。
然后，特征提取是互联网图形验证码识别技术的另一个关键步骤。
特征提取的目的是从分割后的字符图像中提取出不变的特征信息，以便进行分类和识别。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、傅里叶描述子、Gabor滤波器、局部二值模式等。
这些方法可以有效地提取字符的纹理、形状和边缘等特征。
最后，基于机器学习的分类器是互联网图形验证码识别技术的核心部分。
通过利用机器学习算法，可以将特征向量与对应的字符进行分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、K最近邻算法（KNN）和随机森林算法（RF）等。
这些算法在互联网图形验证码识别中取得了较好的分类效果和鲁棒性。
基于图像处理技术的防伪二维码设计与识别算法研究
基于图像处理技术的防伪二维码设计与识别算法研究随着科技的快速发展和全球化市场的迅速扩展，商品防伪技术变得越来越重要。
二维码作为一种常用的信息编码方式，已经广泛应用于商品防伪领域。
本文将探讨基于图像处理技术的防伪二维码设计与识别算法，以提高商品防伪能力。
一、防伪二维码设计方法1. 信息隐藏技术信息隐藏技术是防伪二维码设计中的关键要素。
通过将安全性能强的加密算法应用于二维码中，可以有效防止伪造和篡改。
常用的信息隐藏技术包括水印嵌入、隐写术、差错编码等。
在设计防伪二维码时，选择适合实际需求的信息隐藏技术是至关重要的。
2. 图像处理技术图像处理技术在防伪二维码设计中起着重要作用。
通过使用图像处理技术，可以提高防伪二维码的鲁棒性和可识别性。
常用的图像处理技术包括边缘检测、图像增强、降噪等。
这些技术使得二维码能够在复杂环境中被准确识别，并具备一定的容错能力。
3. 安全标识设计设计防伪二维码时，合适的安全标识也是非常重要的。
通过添加特殊的标识和图形设计，可以使二维码难以仿制和伪造。
例如，可以在二维码中添加微缩图像、阴影效果或者特殊的条纹等，增加二维码的复杂性和独特性。
二、防伪二维码识别算法研究1. 二维码定位与提取二维码识别算法的第一步是定位和提取二维码区域。
通过图像处理技术，可以实现二维码的精确定位和提取。
常用的方法包括边缘检测、色彩分割、二维码中心定位等。
2. 二维码解码与译码二维码的解码与译码是二维码识别算法的核心环节。
通过解码和译码过程，可以将图像中的二维码信息还原为原始的文本或数字信息。
常用的解码与译码方法包括差错校正码、解扫描、图片还原等。
3. 容错处理算法容错处理算法是防伪二维码识别中的重要环节。
通过引入差错校正码和纠错编码，可以增强二维码的容错能力。
常用的容错处理算法包括海明码、RS码等。
三、应用范围与未来发展展望基于图像处理技术的防伪二维码设计与识别算法在商品防伪中具有广泛的应用前景。
利用防伪二维码可以对商品进行溯源、防止假冒伪劣产品的出现，增强品牌价值和消费者对商品的信任度。
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基于图像预处理的二维码识别技术的研究摘要：随着计算机科学技术的发展，自动识别技术得到了广泛的应用。
在众多自动识别的技术中，条码技术已经成为当今主要的计算机自动识别技术之一。
为解决条码信息容量有限的问题，九十年代以来出现一种新的条码——二维码。
二维码是指在平面二维方向上，使用某种特定的几何图形按一定规律分布的黑白相间的，用以记录信息的符号。
在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理：它具有条码技术的一些共性：每种码制有其特定的字符集；每个字符占有一定的宽度；具有一定的校验功能等。
同时还具有对不同行的信息自动识别功能、及处理图形旋转变化等特点。
二维码主要分为两大类：一是堆叠式是二维码，其主要代表是pdf417；二是矩阵式二维码，主要包括QR码和Data Matrix码。
在现代商业活动中，二维码以其低成本、快速识读、含有大量信息而广泛应用于各个行业，如：产品防伪/溯源、广告推送、网站链接、数据下载、商品交易、定位/导航、电子凭证、车辆管理、信息传递、名片交流、wifi共享等，人们通过手机二维码的扫描软件就可以轻松获得二维码中所储藏的信息。
对QR码进行识别需要使用采集设备采集的图像，但图像的采集过程中由于受到各种因素（如光照不均匀、拍摄角度、二维码有褶皱等）的影响，可能导致二维码图像背景有各种噪声，收到的图像可能存在几何畸变或者图像有阴影，从而导致识读设备很难识读，给解码带来相当大的困难。
因此，如何对收集到的图像进行适当的去噪和校正已成为二维码识别的关键问题[1]。
本文主要针对异常QR码以及Data Matrix码的识别进行描述，先表明二维码识别要解决的问题、任务和框架，并对现有方法进行阐述，最后讨论二维码识别技术仍需解决的问题，并展望看其未来研究方向。
1.二维码识别的概念框架随着二维码的广泛使用，二维码被广泛认知，当人们遇到二维码扫描失败的时候，对其产生的影响也是巨大的，人们会怀疑是不是产品是假的，或者是有诈骗信息，但其主要问题可能是：1)二维码的扫描不够精确；2)不是真的二维码图形；3)更新的条码种类未被录用到扫描软件中；4)二维码图案被破坏，或没有处于理想状态下；上述问题只是二维码不能识别的部分原因，就上述问题，还没有某一款软件或产品能够同时解决上面所有的问题，由此，二维码的识别过程中所要完成的主要任务，即在用二维码软件扫描二维码时，先对其图案进行图像的预处理，使其符合各二维码的种类规范，然后再对其进行读取。
基于图像预处理的二维码识别的基本流程包括：图像灰度化、图像滤波、光照均衡化、图像分割、图像二值化、边缘检测、图像定位、图形旋转，失真校正等。
本文主要总结针对二维码图形预处理的方法，以期能够提高二维码的识别度。
2. 二维码条码2.1 QR码简介QR码是快速识别矩阵码（quick response code）的简称，最早由日本DENSO公司在1994年9月推出，我国于2000年底颁布了QR码的国家标准。
QR码符号呈正方形，由空白区、功能图形区、数据图形区组成。
功能图形区又分为位置探测图形、校正图形、格式信息、版本信息、定位图形等不同的图形形式，如图1 所示。
各部分图形都由深色模块（代表二进制1）或浅色模块（代表二进制0）组成，位置清晰，功能性强，有利于进行图像处理和识别[2]。
根据编码数据量的多少，QR码可以分为40个版本，从版本1到版本40，符号容量越来越大，相应的图形所占的面积也增大，每增大一个版本，符号图像的每边就多出4个模块。
QR码有较强的数据容错能力，使用Reed —Solomon码进行查错控制。
根据需要，可设置L、M、Q、H四个纠错等级，分别可恢复传输或识读出错的7%、15%、25%、30%的码字信息。
详见文献[3]3-10，[4]93-95。
QR码的基本特点：①识读速度超高；②全方位读取；③能够有效编码中国汉字和日本汉字。
图 1 QR码的符号结构2.2 Data Matrix的简介[4]Data Matrix二维码（DM码）是由美国国际资料公司于1989年发明的，DM是矩阵式二维条码，其发展的初衷是在较小的标签上嵌入更多的资料信息。
DM的最小尺寸是目前条码中最小的，尤其适用于小零件的标识，直接印刷在实体上。
DM分为ECC000—ECC140和ECC200两种类型，ECC000—ECC140具有多种不同等级的错误纠错功能，而ECC200则通过Reed-Solomon纠错算法产生多项式计算出错误纠错码，不同尺寸的ECC200符号应有不同数量的错误纠错词。
由于DM只需读取资料的20%即可精确辨认，因此很适合在条码容易受损的场合，例如在暴露于高热、化学剂清洗、机械腐蚀等特殊环境的零件上。
DM码最大特点就是存储效率高，因此被广泛应用于标示集成电路、药品等小件物品。
如图2所示，DM码看起来像是一个由黑白两种颜色组成的点阵组合，每一个相同大小的黑色或白色方格成为一个数据单位。
矩阵中的1、0就是DM的黑白两色小方格，及数据单位。
图2 DM码示例每个DM码符号由规则排列的房型模组组成，如图3所示。
其中，(a)是一个完整的DM码；(b)是DM码寻边区L型实心边界；(c)是DM码寻边区的反L型虚线边框；(d)是数据区，包含被编码的有用信息；(e)是结构链接情况下的DM码。
DM码看起来像一个由深浅颜色组成的国际象棋棋盘，每一个相同大小的黑色或白色方格，分别对应于二进位0或1，被称为数据单位。
DM符号就是由许多这样的数据单位组成。
在寻边区外层有宽度为一个数据单位的静区，静止区的主要作用为将二维条码与其他的背景信息隔离。
寻边区是“棋盘”的边界，包括L型的实心边界和反L型的虚线边界，只用于定位和定义数据单位大小，而不含有任何编码信息。
被寻边区包围的数据区则包含着编码信息，是对待编码的符号，包括数字、字母和汉字等按照一定的编码规则生成的。
值得指出的是;寻边区是DM的边界，主要用于限定DM码的物理尺寸，定位和符号失真。
反L型的虚线边界同样主要用于限定符号的单元结构，但也能帮助确定物理尺寸及失真。
图(e)是结构链接的DM码，中间一个黑白交替的十字形称为铁路线，在取样时需要利用它以提高识别率。
图3 DM的符号结构3. 图像预处理二维码的识别是通过将采集到的图像通过数学和图像的方法，尽可能地将其中所容纳的信息恢复出来的过程，但无论是从什么仪器所采集的图像都不可避免地会和原图像有所差异。
如果图像采集过程中存在各种噪声、模糊、光照不均、畸变，甚至是图像部分区域的沾污，在识别之前都需要进行图像的预处理，才能尽可能保证条码的读取顺利。
二维码的预处理包括：图像的灰度化、图像的增强、图像滤波处理、光照不均处理、二值化、边缘检测、图像的定位、图像校正和畸变校正等。
下面就以上图像处理的现有方法进行总结和比较。
3.1 图像灰度化一般情况下，由智能手机或相机的摄像头采集到的图像信息通常是彩色图像，以常见的RGB格式彩色图像数据来看，每个像素点是由Red、Green、Blue三种颜色的数据信息描述。
但在二维码的解码中只需要正确描述出条状区域和空白区域即可，所以进行灰度化的处理，是为了将影响不大的色彩信息去掉，不仅可以降低存储空间，还可以增加解码的速度。
灰度化的主要方法有[5]：最大值法：在像素点的三个色彩分量信息中，选出数值最大的一项作为该像素点的最大值。
这种方法得到的灰度图像亮度将会比较大。
平均值法：将像素点三个色彩分量信息相加求出平均值，将该平均值视为灰度值。
这种方法得到灰度图像比较柔和但会丢失部分图像边缘信息。
加权平均法：将像素点三个色彩分量信息按照一定的权重相加求出平均值，该平均值被作为像素点的灰度值。
其转换公式如下：++（1）W R G B=0.2990.5870.114这种方法得到的图像效果最好，几乎所有的灰度化过程都采用这样的方法。
(a)彩色图像(b)灰度化图像图4 二维码灰度图像效果图3.2 图像滤波由于CMOS或CCD摄像头的光学或电学特性，在图像采集过程中不可避免地会采集到噪声，这些噪声一般为椒盐噪声或斑点噪声，在二值化等进一步操作之前，需要将噪声除去。
常用的滤波方法分为线性滤波和非线性滤波[5]。
线性滤波是指利用一定的变换关系对图像中每个像素点的灰度值做变换，线性算子的计算方式不同，线性滤波的算法也就不同。
非线性滤波多采用取绝对值、置零或分区域变换等非线性的方法。
通过分析采集到的二维码图像可知其引出的噪声一般为高斯噪声，利用低通线性滤波可以对其进行很好地去除，但缺点是可能会使边缘信息变得模糊，这对之后的二值化操作具有很大的影响，会因为边缘模糊将原本白色空白间隔的区域二值化为黑色条状区域，直接导致“1”和“0”的误判，在解码过程中有非常大的可能是最终结果出错。
而非线性低通滤波方法——中值滤波可以很好地避开这点，中值滤波是将待处理的像素点以及以其为中心的小窗口内的像素点的灰度值按照大小进行排列，取中间值代替需要处理像素点的灰度值。
中值滤波的数学表达式如下：)(,{(,)}N W x y Med f x y = (2) 优点是：中值滤波对椒盐噪声、斑点噪声去除效果非常好，且由于其处理算法的特殊性使得图像中的阶跃序列和周期序列不会被滤除，很好地保存了二维码的边缘信息。
缺点是：虽然方法简单易实现，但有时会失掉图像中的细线和小块的目标区域。
对于中值滤波，一般采用5*5的窗口进行滤波，效果图如图5所示：图5 中值滤波效果图3.3 光照均衡化由于二维码特点和摄像头等相关缺点知，光照均衡化在二维码前期处理当中起到至关重要的作用。
非均衡化的光照很容易使二值化过程产生误差，将本来是白色空白区域的位置二值化为合适条状区域，从而影响解码正确率。
目前已有很多学者提出各种光照均衡算法[5]，如直方图修正法，Retinex 增强，童泰滤波，对数变化和梯度增强等，但是这些算法普遍存在计算时间长，运用大量对数运算，丢失图像边缘细节等问题。
随着数学形态学的发展，诞生出许多基于数学形态学的去光照算法。
Jimenez-Sanchez等提出的不均匀光照校正算法[8]，Chen研究出的基于数学形态学的光照均衡方法。
这些方法优点：能够获得很好地效果。
缺点是：当分块较大的时候，处理后的图像块效应会分成明显。
针对此缺点，Xu提出利用大尺度的结构元素对原始图像进行白TOP-HAP变换来去除光照影响[9-10]，优点是：实现起来较简单，大多数情况下的处理效果令人满意。
缺点是：因为仅仅使用单一的结构元素，所以对复杂光照处理效果欠佳。
张萌提出利用数学形态学实现的基于多结构元素的不均衡光照校正算法，其核心思想即：选用大尺度的多结构元素对图像进行白TOP-HAP变换，之后利用熵理论对图像进行融合，得到最总图像。