二维QR码识别算法研究及在智能手机上的应用.pdf
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1、硕士论文 二维Q R 码识别算法研究及在智能手机上的应用 目录 1l 者论1 1 1 二维Q R 码识别方法研究的目的和应用前景1 1 2 二维Q R 码识别方法的研究现状2 1 3 本文的主要研究工作和内容安排5 2 二维Q R 码的结构和编码简介“7 2 1 二维Q R 码简介7 2 1 1 二维Q R 码的原理简介7 2 1 2 二维Q R 码的特征与优点7 2 2 二维Q R 码的结构简介8 2 2 1 寻像图形8 2 2 2 分隔符。:9 2 2 3 定位图形9 2 2 4 校正图形9 3 2 5 格式信息9 2 2 6 版本信息l0 2 2 7 编码区域与空白区1 1 2 3 二维
2、Q R 码的编码解码规则1 1 2 3 1 二维Q R 码编码流程1 1 2 3 2 二维Q R 码解码及程序实现l5 2 4 本章小结18 3 基于G a b o r 滤波器的条码检测1 9 3 1G a b o r 滤波器原理与实现1 9 3 1 1G a b o r 滤波器的原理1 9 3 1 2 。G a b o r 滤波器的数字域实现2 0 3 2 基于G a b o r 滤波器的条码检测算法实现流程2 l 3 2 1 算法的基本思想2 1 3 2 2 像素标记法2 l 3 3 一维条码检测算法2 2 3 3 1 获取一维条码特征向量2 2 3 3 2 一维条形码区域的提取2 4 目
3、录 硕士论文 3 3 3 实验结果与分析2 5 3 4 二维Q R 码检测算法2 8 3 4 1 获取二维Q R 码特征向量:2 8 3 4 2 二维Q R 码条码区域提取3 0 3 4 3 实验结果与分析3 2 3 5 本章小结3 5 4 二维Q R 码的检测与定位3 7 4 1 算法的基本思想3 7 4 2Q R 码的寻像图形位置检测3 8 4 2 1 寻找寻像图形。3 8 4 2 2 确定三个寻像图形的位置。3 9 4 3Q R 码图形边界的确定4 0 4 3 1 图像涂抹4 0 4 3 2 图像边缘化。4 1 4 3 3 寻找Q R 码的角4 2 4 3 4 确定Q R 码的四个角。4
4、 3 4 4Q R 码的校正4 4 4 4 1 透视变换4 4 4 4 2 图像灰度级插补4 6 4 4 3Q R 码清晰化_ 4 7 4 5 实验结果与分析4 8 4 6 本章小结4 9 5 二维Q R 码识别系统在智能手机上的应用。5 l 5 1 图像预处理。51 5 1 1 中值滤波5l 5 1 2 图像二值化处理5 1 5 2W i n d o w sM o b i l e 平台介绍5 9 5 2 1W i n d o w sM o b i l e 简介5 9 5 2 2W i n d O W $ M o b i l e 的嵌入式应用5 9 5 3W i n d o w sM o b
5、i l e 平台下应用程序的开发5 9 5 3 1W i n d o w sM o b i l e 平台开发环境搭建6 0 5 3 2D i r e c t S h o w 介绍6 0 5 3 3W i n d o w sM o b i l e 程序开发特性6 1 5 4W i n d o w sM o b i l e 平台下的算法实现6 2 2 硕士论文二维Q R 码识别算法研究及在智能手机上的应用 5 5 实验的结果与分析6 3 5 6 本章小结6 4 6 总结与展望6 7 6 1 本文工作总结6 7 6 2 工作展望6 7 致谢。6 9 参考文献7 1 3 硕士论文二维Q R 码识别算法
6、研究及在智能手机上的应用 1 绪论 1 1 二维Q R 码识别方法研究的目的和应用前景 条形码识别技术是指将条形码中编写的内容识别出来的一种技术,分为激光识别法 和图像处理识别方法。相比于激光识别法,图像处理识别条形码方法所使用的硬件设备 更小,识别更加方便,逐渐成为图像处理领域研究的一个热点。图像处理识别条形码的 方法很多,涉及到图像处理、计算机图形学和编码理论等多门学科的知识。 近年来,物联网发展飞速,已经被列为国家五大新兴战略性产业之一,受到各方面 的广泛关注。物联网技术主要指通过各种网络互联互通,使用末端设备和设施,提供多 方面的管理和服务功能【l 】。在物联网技术中,条形码识别技术被
7、认为“视觉标签“ ,发 挥着重要作用。同时末端设备如各种嵌入式设备也有着重要的应用。随着信息产业技术 的进步,带有W i n d o w sM o b i l e 系统的智能手机功能越来越强劲,逐渐成为一个嵌入式 应用平台。 在日常生活中,条码随处可见。一维条形码是我们比较常见的一种条码,应用广泛。 但是随着经济的蓬勃发展,一维条码的应用受到限制,主要表现为:( 1 ) 一维条码信息 密度比较低,信息容量比较小,并且只能表示数字和字母,无法表达汉字等更多形式的 信息;( 2 ) 一维条形码的识别设备通常需要结合数据库,在没有数据库的情况下,一维 条码便无法使用。二维条码具有存储大信息容量、纠错
8、功能强大、多种数字信息编码和 加密等优点。二维条码有很多种,比较常见的有Q R 码、C O D E 4 9 、C O D E l 6 K 等【2 J 。 二维Q R 码是一种广泛应用的二维条码,是由日本D e n s o 公司在1 9 9 4 年开发的一 种矩形二维码符号【3 】。除了有普通二维码的特点外,Q R 码还具有可靠性高、可表示汉 字和图像等多种形式的信息的优点,并且能够超高速、全方位识别。目前二维Q R 码已 经开始广泛地应用于商业、金融和工业等领域,大大提高了生产和商业效率。 在嵌入式设备中,条码识别技术受到越来越多的重视。W i n d O W SM o b i l e 智能手
9、机 是一种重要的移动设备 4 1 ,在W i n d o w sM o b i l e 平台下已经开发出了各种软件。一方面 使W i n d o w sM o b i l e 平台得到广泛应用,另一方面极大的为软件开发者提供良好的技术 支持【5 】。在W i n d o w sM o b i l e 智能手机上实现二维Q R 码识别技术,将极大地促进二维 Q R 的应用【6 1 。 然而W i n d o W SM o b i l e 智能手机的摄像头在采集图片的时候,可能会有抖动或者光 照不均等情况,这样获得的图片就会有很多的噪声。另外二维Q R 码可能位于背景比较 复杂的图像中。这些因素都
10、会导致二维Q R 码的识别困难。相比于电脑,智能手机处理 l 绪论硕士论文 器性能低、内存小、处理数据能力不高,因此识别算法的运算量不能太大。 鉴于Q R 码识别技术能够促进Q R 码推广使用,并且能在工业、商业和日常生活中 发挥重要的作用,但是相关技术尚未成熟完善。本文对Q R 码识别技术以及在智能手机 上的应用进行了研究,设计了二维Q R 码识别系统,推广了二维Q R 码的应用,并且希 望在图像处理技术方面能够提供一些技术借鉴。 1 2 二维Q R 码识别方法的研究现状 随着二维Q R 码的逐步推广,二维Q R 码识别技术也受到重视。迄今为止,国内外 学者已经提出了多种二维Q R 码识别算
11、法,各种算法都是面向一定的应用场合,各有特 点。 从应用平台来分,二维Q R 码识别技术可以分为基于P C 平台和移动平台。基于P C 平台的识别技术就是在w m d O W $ 操作系统下的二维Q R 码识别程序。黄婷婷等人【7 】在 P C 平台下完成了对Q R 码识别方法的研究,而赵诚等人【8 】在N E T 开发环境下完成了二 维Q R 码识别方法的研究。P C 平台下的识别算法除了有良好的识别率,还有速度快、 实时性高等优点。然而基于P C 平台的识别技术因为不能随时移动而无法满足实际的应 用。基于移动平台的二维Q R 码识别技术就很好的解决了这个问题。常见的移动平台有 S y m
12、b i a n 智能手机平台、D S P 平台和W i n d o w sM o b i l e 平台【9 1 1 】。S y m b i a n 是一个主流的 智能手机操作系统之一,功能强大。袁开心等人【l l 】在该平台下的实现了二维Q R 码识别 系统。唐宇希【1 2 】等人在T I T M S 3 2 0 D M 6 4 2 平台下完成Q R 码图像识别研究与实现。 W i n d o w sM o b i l e 系统是微软公司推出的针对移动设备的操作系统,W i n d o w s 环境下的 应用程序可以很好的移植到W i n d o w sM o b i l e 平台上。 在产品
13、应用方面,已有不少二维Q R 码识别的产品。Z X i n g t l 3 】是一个开源J a v a 类库, 用于解析多种格式的一维和二维条形码,并提供了多种平台下的客户端包括:J 2 M E 、 J 2 S E 和A n d r o i d 。夏朗科技设计了基于C O M S 的S L Q C l 5 二维码读取器成本比较低, 对只含二维Q R 码的图像具有相当高的识别率,然而只针对电子票务等场合有较好的应 用,并且S L Q C l 5 读取器需要通过U S B 接口与P C 连接使用。金扬信息技术公司开发 的Q u i c kM a r k 条码识别软件目前已经应用到各个手机平台,具有
14、良好的识别率,但是 对复杂背景下的二维Q R 码识别有一定的困难,并且在拍摄时需要将Q R 码对准选定区 域,这给识别带来了一定的不便。另外还有M a x C a r d 二维码名片扫描软件、Q R - R e a d e r 二维Q R 码扫描仪和B a r c o d eS c a n n e r 条形码扫描软件等,这些识别技术均是针对特定 场合的应用。 在识别算法方面,基于图像方法识别二维Q R 码技术,先采用摄像头采集图像,然 后采用图像处理的方法对二维Q R 码进行识别。整个识别的技术主要分为两个部分【1 4 】: 2 硕士论文 二维Q R 码识别算法研究及在智能手机上的应用 一是对
15、二维Q R 码的定位与校正;二是二维Q R 码的解码。二维Q R 码的定位和校正是 重要的一步,主要包括图像预处理和确定二维Q R 码的边界。图像预处理通常又可以分 为去除图像中的噪声、图像二值化处理和图像边缘检测这几个方面。 在噪声处理方面,去除噪声是图像预处理的第一步。在文献I ”J 中,作者分析了几种 图像噪声的特性,比如高斯噪声、瑞利噪声和脉冲噪声等。然后提出了在空间域和频率 域去除噪声的方法。在空间域去除噪声的方法是采用空间滤波器,包括均值滤波器、统 计排序滤波器和自适应滤波器;在频率域去除噪声的方法主要有带阻滤波、带通滤波以 及陷通滤波等方法。熊邹等人【l6 J 对去除二维Q R
16、码图像中的噪声的方法进行了研究。根 据二维Q R 码只有黑白两种颜色的模块这一特性,他们做了两组对照实验:一组是先对 图像进行中值滤波,然后做二值化处理;另一组是先对图像进行二值化处理,然后做中 值滤波。实验中对处理速度和图像效果进行了详细的比较,最后提出了先进行中值滤波 再对Q R 码进行二值化的方法是较好的去除噪声的方法。同时在文献【l7 】中,熊邹等人将 小波变换应用到Q R 码的图像处理中,提出了一种新的小波阈值去除噪声的方法。该方 法采用合适的小波变换和小波分解级数来分解带噪声的图像,得到低频和高频分量。然 后保留低频分量,采用传统的D o n o h o 阈值法去除高频分量中的噪声
17、分量,最后重构图 像。结果表明该方法优于固定阈值的去除噪声方法,并且对提高解码的有效性和准确率 很有帮助。但该方法计算量相对比较大,在智能手机平台的开发中,显得稍有不合适。 在图像二值化方面,为了能够在各种情况下均得到满意的二值化结果,研究人员进 行了很多尝试。O h b u c h i 1 8 】等人提出了一种二值化的方法。该方法首先将图像分为9 块 小区域,然后计算每一小块的直方图,选择每一块的中间灰度值作为该块的一个局部阈 值。最后在这些中间阂值中找到一个最小阈值作为全局阈值,来进行二值化。但是该方 法有两个缺点:一是只对Q R 码的位置处于图像中心的时候具有较好的结果;二是该方 法会造
18、成过分割。刘裕等人 1 9 - 2 1 】在一种基于嵌入式的Q R 码自动识别技术中,提出了一 种二值化处理的方法。该方法具体是对图像进行灰度化以后,采用一种自适应的多层阈 值算法,再对图像进行二值化。多层阈值算法的具体步骤为,首先计算灰度直方图,接 着根据直方图峰值,来判断采用全局阈值或局部阈值的二值化算法。 确定二维Q R 码边界是定位Q R 码算法中重要的一步。刘裕等人【l 蛇l 】根据二维Q R 码的寻像图形的特征,确定好寻像图形的位置点,然后通过寻找Q R 码的校正图形,来 确定Q R 码的位置。该方法虽然能够适应嵌入式的快速计算和实时处理等要求,但是对 复杂背景的图像中的二维Q R
19、 码很难定位。 E i s a k uO h b u c h i 等人【l s 】采用移动手机摄像头设计了一种二维Q R 码识别器。在二维 Q R 码识别算法中,除了采用常规的二值化和滤波去噪,还提出了一种基于像素点的寻 找Q R 码边界点的方法。具体方法为首先计算出Q R 码的重心,然后分8 个方向,从外 向内扫描像素点。当我们得到1 6 个点的时候,即表明已经扫描到Q R 码的边界,然后 l 绪论硕士论文 计算出到重心点距离最远的像素点的位置,从而获得了Q R 码的4 个角。针对有几何形 变的图像,该方法又采用了透视变换的方法,得到矫正后的Q R 码图像,最后实现对 Q R 码的准确定位。
20、该方法计算简单,但是同样无法从背景复杂的图像中较好地确定Q R 码的位置。 刘志等人【2 2 J 提出了一种基于凸包( c o n v e xh u l l ) 的方法,来定位二维Q R 码的边界。 凸包算法的概念包括两方面内容:点集Q 的凸包是指一个最小凸多边形包含点集Q 中 所有点,即Q = P o , P l ,。p 。 ;凸包问题就是求一个包含平面上一组点的最小的凸多边 形。尽管该方法能够准确的定位Q R 码的边界,但是只适用于没有其他背景干扰下的 Q R 码图像的识别,不适合大范围的检测。 黄强等人】提出了基于直线拟合的多Q R 码精确定位的方法。该方法首先记录Q R 码的位置探测图
21、形边框的顶点,然后扫描图像寻找3 个位置探测图形的中心点位置,最 后根据位置探测图形中心点位置,分为两步得N - - - 维Q R 码的四条边: ( 1 ) 定位左边框与上边框 二维Q R 码的左边框包含左上角位置探测图形的左边框点和左下角位置探测图形 左边框点;同理条码的上边框包含左上角位置探测图形的上边框和右上角位置探测图形 的上边框点。采用鲁棒性好的R A N S A C 算法拟合直线就能得到左边框和上边框。 ( 2 ) 定位右边框与下边框 由于条码的右边框只包含右上角位置探测图形的右边框点,且其边框点聚集在欲拟 合直线中线段的一端,因而拟合得到的直线可能会有较大的误差。文中采用了一种策
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