最新复杂背景下二维条码图像的研究识别
二维条码QR CODE译码的研究与实现的开题报告
二维条码QR CODE译码的研究与实现的开题报告一、研究背景及意义二维条码是一种用于解决信息传递和数据存储问题的重要工具，尤其在物流和商业领域中被广泛应用。
其中，QR CODE是最常见和使用最广泛的二维码之一，具有易于制作和快速读取等优势。
同时，QR CODE可以存储大量的文字、数字和图像等信息，大大提高了数据传输和管理的效率。
因此，对QR CODE的译码技术研究和实现具有重要的理论和实践意义，可以有效提高二维码的应用性能和数据安全性。
二、研究内容及目标本研究的主要内容是针对QR CODE的译码技术进行研究和实现，具体包括以下几个方面：1. QR CODE的基本原理和分类2. QR CODE的译码过程及实现方法3. 采用图像处理技术对QR CODE进行识别和解码4. 利用编程语言实现QR CODE的自动识别和解码功能的开发本研究旨在实现QR CODE的自动识别和解码功能，并提高其在物流与商业领域中的应用性能和数据安全性。
三、研究方法本研究采用以下几种方法进行译码技术的研究和实现：1. 理论研究：对QR CODE的基本原理和分类进行深入研究，掌握译码过程及实现方法等相关理论知识。
2. 图像处理技术：采用图像处理技术对QR CODE进行识别和解码，包括图像去噪、提取轮廓、分割和解码等过程。
3. 编程语言实现：采用编程语言对QR CODE的自动识别和解码功能进行开发，包括图像输入、数据识别和解码输出等功能。
四、预期成果及应用价值本研究预期实现QR CODE的自动识别和解码功能，并具有以下应用价值：1. 提高二维码应用的效率和可靠性，减少人工工作量。
2. 提高二维码的数据安全性，防止信息泄露。
3. 为物流和商业领域提供更加快速和准确的数据收集和管理手段。
4. 推进二维码技术的进一步发展和应用。
基于HOUGH变换的二维条码识别技术的研究
第26卷第4期V ol 126 N o 14长春师范学院学报(自然科学版)Journal of Changchun N ormal Un iv ersity (N atural Science )2007年8月Aug.2007基于H OUG H 变换的二维条码识别技术的研究邵晨光,姚 娜,胡汝坤(北京师范大学信息学院,北京 100088)[摘 要]条形码在日常生活中具有广泛的用途,但常用的一维条形码存在信息含量小的缺点,已不能满足实际的需要,因此,二维条码技术应运而生。
本文研究了关于Data Matrix 二维条形码自动识别的相关技术,包括对二维条形码图像的预处理、图像的提取及其译码等,并通过实验模拟得到了很好的实验结果,实现了Data Matrix 二维条形码的自动识别过程。
[关键词]Data Matrix 二维条形码;H ough 变换;自动识别[中图分类号]T N 911173 [文献标识码]A [文章编号]1008-178X(2007)04-0094205[收稿日期]5[作者简介]邵晨光(8),男,吉林省吉林市人,北京师范大学信息学院,从事图像信号处理研究。
1 问题提出普通一维条形码存在包含信息少、过分依赖数据库、不能显示汉字等问题,已经不能满足实际的需要。
为此,二维条码技术应运而生。
其中,矩阵式的D ata Matrix 二维条形码,因其尺寸小、保密性好、纠错能力强而广泛应用在工业、数据安全等领域。
区别于一维条码只能“标示”物品的局限,二维条码通过在平面上布置信息,在编码范围、信息容量和错误纠正等方面都有了很大的提高。
二维条码不但可以“标示”物品,而且可以用来“存储”信息和数据。
但由于二维条码的构成非常复杂,给准确识别二维条码带来了很大的困难。
所以,目前研究二维条码的快速、准确、自动识别技术就显得尤为重要。
在实际应用中,由扫描设备得到的二维条形码图像通常带有噪声、污损及背景的干扰,并相对于标准图图1形有旋转、错切等几何变换。
复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究
复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究一、引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种能够在各种天气条件下提供高分辨率影像的遥感技术。
由于其对于地表特征的穿透能力强，SAR图像在军事、环境监测、资源调查等领域具有广泛应用。
在复杂背景下，SAR图像的目标检测与识别变得更加困难。
为了提高目标检测与识别的准确度和效率，科研人员进行了大量的研究，提出了许多方法。
本文将综述近年来在复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法的研究进展。
二、复杂背景下SAR图像的特点复杂背景下的SAR图像具有以下特点：1. 背景杂波干扰严重。
由于地物散射、电离层、气象条件等因素的影响，背景杂波在SAR图像中表现出复杂多样的特性，使得目标的边缘轮廓难以清晰表达。
2. 目标散射缺失。
复杂背景下，目标散射信号往往被背景杂波淹没，目标信息难以从背景中提取出来，导致目标检测与识别困难。
3. 目标尺寸变化多样。
在复杂背景下，目标尺寸可能发生变化，对目标检测与识别造成挑战。
三、复杂背景下SAR图像目标检测方法1. 基于滤波器的方法：滤波器是一种常用的SAR图像目标检测方法，在复杂背景下有其独特的优势。
滤波器可以通过平滑处理减少背景杂波的干扰，提升目标边缘轮廓的清晰度。
常见的滤波器方法包括均值滤波、中值滤波、小波变换等。
2. 基于特征提取的方法：特征提取是SAR图像目标检测与识别的关键步骤。
在复杂背景下，目标的边缘特征与背景杂波的边缘特征往往模糊不清，传统的特征提取方法效果较差。
因此，研究人员提出了一些新的特征提取方法，如纹理特征、形状特征、极化特征等。
3. 基于深度学习的方法：深度学习是近年来热门的技术，已经在图像处理领域取得了显著的成果。
在复杂背景下，传统的方法往往难以取得好的效果，而深度学习可以通过训练大量样本，自动学习目标的特征表达，提升目标检测与识别的准确性和鲁棒性。
基于二次梯度算法的二维条码图像定位
第24卷第7期 计算机应用与软件Vol 124No .72007年7月 Computer App licati ons and Soft w are Jul .2007基于二次梯度算法的二维条码图像定位张 聪1 张 慧21(武汉工业学院计算机系 湖北武汉430021)2(宁波城市职业技术学院 浙江宁波315000)收稿日期:2006-08-07。
基金项目:湖北省教育厅科研重点资助项目(项目号:B200618002)。
张聪,副教授,主研领域:计算机图像处理,模式识别。
摘 要 针对复杂背景下的P DF417条码定位问题,提出了一种利用二次梯度算法提取图像中的正、负峰值以获取图像分割阈值的方法。
使用这种方法后,可在最大程度上减少外界干扰,实现二维条码的快速定位。
关键词 P DF417 梯度运算 彩色过滤 Hough 变换2D BAR COD E FRAM I NG BASED O N D UAL GRAD S AL GO R I TH MZhang Cong 1 Zhang Hui21(D epart m ent of Co m puter Science,W uhan Polytechnic U niversity,W uhan 430021,Huben,China )2(N ingbo C ity πs College of Vocational Technology,N ingbo 315000,Zhejiang,China )Abstract A i m ing at the orientati on p r oble m of P DF417which has a comp licated backgr ound,this paper puts f or ward a dual grads algo 2rith m t o p ick up the positive /negative peak 2value s o as t o obtain the threshold value t o divide up p ictures .U sing this method,we can reduce the outside interference t o the greatest extent and achieve a quick l ocati on of 2D bar code .Keywords P DF417 Grads algorith m M ulti 2col or filtrati on Hough transf or mati on1 二维条码图像识别系统概述二维条码与一维条码相比,具有高容量、高密度、纠错能力强、安全度高等特点,不仅可以存储传统的文本信息,还可以存储图像、声音等高容量的信息,甚至可以加密。
DataMatrix二维条形码解码器图像预处理研究
DataMatrix二维条形码解码器图像预处理研究
Data Matrix二维条形码解码器图像预处理研究
邹沿新;杨高波
【摘要】DM码是一种常见的二维条形码,图像预处理是DM码解码器自动识别过程中的重要步骤.提出一种实用的DM码识别图像预处理方法.它没有使用传统的边缘检测和直线检测手段,因此受背景噪声、几何失真的影响较小.此外,使用了校正铁路线坐标,并按区域取样生成码流,显著提高了DM码的识别速度和识别率.实验结果表明,该算法可以克服DM码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响的问题.
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2009(045)034
【总页数】4页(P183-185,188)
【关键词】二维条形码;Data Matrix;图像预处理;定位;二值化
【作者】邹沿新;杨高波
【作者单位】湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082;岳阳职业技术学院计算机系,湖南,岳阳,414000;湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082
【正文语种】中文
【中图分类】工业技术
C o m p u t e r E n gi n e e r i n g a n d A p p lic a ti o n s 计算机工程与应用
2 0 0 9 ，4 5 (
3
4 ) 1 8 3D a t a M a t ri x 二维条形码解码器图像预处理研究邹沿新 n z ，杨高波． ZO U Y a n _ x i n l ' 2 , Y A N G G a o - b o。
二维条码识别
二维条码识别系统原理、特点
王文雅、司珊珊二维条码(2D Barcode)是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据信息的符号。
不同于一维条码,其可以在纵向和横向两个方位同时表达信息,因此具有很大的信息密度。
二维条码可以分为矩阵式和堆叠式二维条码。
目前世界上主流的二维条码,有QR码(快速响应矩阵码)、Data Matrix码、PDF417码等。
二维条码识别是集计算机图像处理、模式识别、光电技术和通信技术的综合性技术,是信息数据自动输入、识别的重要方法。
实际采集二维条码图像时,由于受各种条件的限制(如拍摄距离、角度、光照等),得到的图像不会只是包含二维条码,并且图像的质量也不会理想,因此需要采用一系列图像处理的方法来对采集得到的图像进行预处理,以初步定位二维条码图像区域及提高图像质量。
另外,由于二维条码储存的数据容量大,单位面积内的数据密度大,加上图像质量不理想,需要更精确的方法来识别二维条码符号图像,将图像信息转换为二维条码数据信息。
再则,由于识别误差或条码图像本身的问题(如受到沾污、图像缺失等),经识别后的二维条码很容易引起部分数据的错误或缺失,为此,二维条码编码系统引入一定的纠错算法来控制和纠正差错,以提高识别率。
二维条形码的条码识别原理
二维条形码的条码识别原理Barcode recognition is the process of reading and decoding the information embedded in a barcode. 条码识别是读取和解码条形码中嵌入的信息的过程。
Barcodes are widely used in various industries for inventory management, retail, and tracking purposes. 条形码被广泛应用于各行各业的库存管理、零售和追踪目的。
There are different types of barcodes, including one-dimensional (1D) and two-dimensional (2D) barcodes. 条形码有不同的类型，包括一维（1D）和二维（2D）条形码。
The principles of reading 1D and 2D barcodes are different. 读取一维和二维条形码的原理是不同的。
1D barcodes are composed of vertical lines with varying widths and spaces, whereas 2D barcodes contain patterns of squares, dots, or other geometric shapes. 一维条形码由不同宽度和间距的垂直线组成，而二维条形码包含了方块、点或其他几何形状的图案。
For 1D barcodes, the recognition process typically involves a scanner or a camera capturing an image of the barcode, and then using image processing algorithms to analyze the width of the lines and spaces to decode the information. 对于一维条形码，识别过程通常涉及使用扫描器或摄像头拍摄条形码的图像，然后使用图像处理算法分析线条和间距的宽度以解码信息。
基于DSP的有复杂背景的条码图像自动识别
基于DSP的有复杂背景的条码图像自动识别
姚俊;范永法
【期刊名称】《河海大学常州分校学报》
【年(卷),期】2004(018)002
【摘要】介绍了运用TMS320vC5410芯片实现有复杂背景的条码识别系统,将图像分割技术应用于条码自动识别上,对原图像进行预处理后,再运用模板匹配的方法对图像进行区域查找,在原图像上分割出条码区域.采用模板匹配的方法,存在计算量大的问题,由于DSP系统具有电路简单可靠,运算功能和实时性强,应用灵活等特性,故采用DSP系统实时处理图像.
【总页数】4页(P14-17)
【作者】姚俊;范永法
【作者单位】河海大学,机电工程学院,江苏,常州,213022;河海大学,机电工程学院,江苏,常州,213022
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.复杂背景中条码图像识别关键算法的研究 [J], 杨张
2.基于模板匹配的有复杂背景的条码图像区域分割 [J], 姚俊;范永法;潘树国
3.复杂背景下的条码类图像提取与校正 [J], 姜忠诚;周春来;纪蕴宜
4.复杂背景下二维条码图像的提取 [J], 张聪;张慧
5.复杂背景下红外图像弱小点目标自动识别仿真 [J], 王芳; 李芃
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复杂背景下二维条码图像的研究识别复杂背景下二维条码图像的研究识别目录摘要 (I)ABSTRACT (II)引言 (1)1 绪论 (2)1.1课题研究背景和意义 (2)1.2国内外研究现状 (3)1.3本课题研究内容 (4)2 图像的预处理 (5)2.1图像灰度化 (5)2.2图像滤波 (7)2.2.1 图像滤波技术 (7)2.2.2 高斯滤波 (7)2.2.2 中值滤波 (8)2.3二值化阈值选取 (9)2.3.1 直方图的峰谷法 (9)2.3.2 一维最大熵法 (10)2.3.3 Otsu法 (11)2.3.4 阈值算法的选取 (13)2.4数学形态学操作 (13)2.4.1 腐蚀 (13)2.4.2 膨胀 (14)2.4.3 开操作 (15)2.4.4 闭操作 (15)2.5最大连通分量提取 (15)2.6本章小结 (16)3 DM码定位 (16)3.1边缘检测 (17)3.1.1 Roberts算子 (17)3.1.2 Sobel算子 (17)3.1.3 log算子 (18)3.1.4 边缘检测算子的选取 (18)3.2H OUGH变换线段检测 (19)3.2.1 Hough变换检测直线原理 (19)3.2.2 Matlab 中的Hough变换 (20)3.3图像校正 (20)3.3.1 倾角计算 (20)3.3.2 图像旋转 (22)3.3.3 精确裁剪DM条码 (22)3.4本章小结 (23)4 MATLAB实验结果分析 (24)4.1DM码识别 (24)4.2DM码解码 (31)4.3实验结果分析 (32)4.4本章小结 (33)5 结论与展望 (34)致谢 (35)参考文献 (36)摘要Data Matrix二维条码（DM码）的外观是一个由许多小方格所组成的正方形或长方形符号，其资讯的储存是以浅色与深色方格的排列组合，以二位元码(Binary-code)方式来编码，故电脑可直接读取其资料内容，而不需要如传统一维条码的符号对映表(Character Look-up Table)。
然而在实际的DM码采集工作中，因为各种因素的综合作用，采集到的图像质量并不如预期，而且不光只包含有DM码图案，还会混入其他各种背景，所以DM码图案所在图像有个比较复杂的背景。
针对以上问题，本文讨论了复杂背景下二维条码的识别，根据Data Matrix二维条码的特征，形成一个解决方案：使用图像滤波技术去除原图像噪声，Otsu算法对图像进行二值化，利用数学形态学对图像进行膨胀、腐蚀操作，然后确定最大连通区域，把条码图案分割出来，其次根据Hough变换检测出图像中的两条最长线段，也就是‘L’型特征图案，最后使用‘L’型特征图案，计算出条码的倾斜角度，对条码图像进行旋转，使其达到标准位置。
通过对多个有复杂背景的DM码的实验，该方案能够从复杂背景中分割出DM 条码区域，并且能够进行旋转校正。
关键词：Data Matrix；Otsu算法；Hough变换；图像旋转ABSTRACTThe appearance of a two-dimensional bar code is a square or rectangular symbol which made up of many small squares, the information is stored in light and dark colored squares in some way, the computer can read the data directly in the two-dimensional code, without the need for the corresponding table of unified dimensional bar code symbol.However, in the practice of DM code acquisition , because of various factors, the quality of image collected is not as good as expected ,it not only contains the DM code pattern, but also sneaks into a various of backgrounds, so the image of DM code pattern has a complicated background.In view of the above problems, this paper discusses the recognition of 2D barcodein complex background, according to the characteristics of two-dimensional bar code, the solution is as follows :firstly, wipe off the original image noise using Gauss filtering algorithm, binary images via Otsu algorithm, expand and deprive the images using mathematical morphology erosion operation, and then determine the maximum connected region, segment barcode pattern, secondly, test the two longest lines of images based on the Hough transform , that is the characteristics of "L" pattern, finally ,calculate the tilt angle of bar code using “L” type pattern , achieve the standard position via the rotation of bar code.Through the experiment of many complex backgrounds of DM codes, the scheme can be segmented the DM bar code regions from complex background, and can achieve the standard position via rotation and correctionKeywords: Data Matrix; Otsu algorithm; Hough transform; image rotation现如今二维条码技术已经得到了广泛的应用，二维条码中的Data Matrix二维条码（简称DM码）更是如此，所以本文选取DM码作为研究对象。
DM码通常会被印表机印在不同材质表面上。
由于DM码只需要读取资料的20%即可精确辨读，因此很适合应用在条码容易受损的场所，例如印在暴露于高热、化学清洁剂、机械剥蚀等特殊环境的零件上。
所以识别研究复杂背景中二维条码图像的课题是非常有必要的。
本论文对复杂背景中二维条码的识别是在matlab7.1软件平台上完成的。
matlab软件的功能很强大，特别是在矩阵运算方面，并且matlab读取的图像信息也是保存在矩阵之中。
matlab的图像处理工具箱对图像处理很有帮助，比如本文所用到的一些方法，动态阈值查找的otsu算法，最大连通区域的确定以及用Hough 变换查找最长线段等等，大大的方便了处理的过程。
针对复杂背景中DM码图像识别的过程，本文有一个完整而详细的论述。
在图像识别处理的每个环节都会分析可能会用到的方法，并且比较各个方法的优缺点，根据原图像特性找到最适方法。
1.1 课题研究背景和意义二维码技术是在一维码技术基础上发展起来的，其在我国的研究还处于起步阶段。
相比较一维码而言，在同样的面积上二维码可包含的信息量比一维码多几十倍，而且具有更可靠、抗损坏(破损25%仍可识读)的特色，同时用条码标签打印机打在纸上有100%的对比度，识读效果非常好，甚至可达到一秒钟读取50个二维码的速度。
正是由于二维码所独具的以上优势，国内对二维条码这一新技术的需求与日俱增。
正如大家所知，目前国际上最常用的DATAMATRIX二维码由于用点阵的方法组成数据，可在一个数据矩阵里包含2300个数据信息，所以十年前一经发表就引起全球轰动，但是十年来它的应用和推广却进展缓慢，究其原因，正是因为DATAMATRIX二维码的应用需跨越二个技术障碍：首先，如何高效、准确的将其打印出来;其次，如何高效、准确的识读它。
为了解决这两个关键问题，作为一种智能图像识别技术，机器视觉由此显示出其独一无二的重要性。
尽管今天的二维码技术已经有了许多根本性的突破，但在打刻和识读方面存在的技术局限性也正是二维码技术发展的瓶颈之所在。
金属有黑色金属及有色金属二种，有色金属又分黄色、白色、银灰色等，同时，金属的表面分为加工面及毛坯面，而加工面也分为多种加工等级。
在这种复杂的加工条件之下，对打刻就提出了非常个性化的要求，打刻机不仅要求质量稳定，而且需要逐个调整打刻参数。
根据美国条码管理委员会(AIM)及美国汽车协会(AIAG)的规定，直接金属零部件打刻二维码后必须评定打刻的质量级别，分别为A、B、C、D、E、F或1、2、3、4、5、6，只有A、B、C 级的质量才能流到下一步工序，正是上述看似严苛的要求才保证了加工工序的识读效率，因为在加工过程中，工件表面会遇到机油、冷却水甚至划伤，部分磨损又会增加识读的难度。
目前，在白纸上用条码标签打印机打出DATAMATRIX二维码后再进行识读，已经不存在任何技术问题了，同时，在光洁的金属表面用激光或浮针也能获得优良的品质。
但是，遇到毛坯或深色金属时，用激光或浮针打出的DATAMATRIX二维码是人眼极难识别的，此时就必须借助智能图像识别技术，也就是机器视觉技术。
也正因此，国外几家著名的条码扫描器公司及光学识别设备公司都分别推出了自己的机器视觉产品，例如Motorola-Symbol 公司、Microscan公司、 Cognex公司以及 Datalogic公司等。
目前一些条码扫描设备都被外国的企业垄断着，而且价格昂贵。
二维码的扫描识别都是基于智能图像识别技术，而机器视觉技术目前正处于发展阶段，具有一定的缺陷。