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基于图像预处理的二维码识别技术的研究教材

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。优点：与传统算法相比较，算法过程简单，无复杂数学运算，充分保留图像细节，去光照效果好，实验对比如图6。

(a) 原图像(b) 去光照后的图像

图6 去光照处理效果图

3.4 图像的二值化

由于二值图像易得到图像的特征信息，所以滤波后的图像都要进行二值化。所谓二值化就是把灰度图像经过一定的变换关系转化为只有黑色和白色两种颜色的图像信息。在二值化的过程中最重要的就是阈值的选择，阈值是指选取一个灰度值，将小于灰度值的像素置为最小灰度即黑色，大于灰度值的像素置为最大灰度值即白色。

根据二值化中对阈值的选取方法不同，二值化算法主要全局选取阈值法和局部区域选取阈值法和动态阈值法[11]。

全局阈值分割方法是指在二值化的过程中只使用一个固定阈值的方法，此法对于质量较好的图像有效。包含的方法有：方差阈值分割法、最大熵法、模糊阈值分割法、共生矩阵分割法、区域生长法等。优点是：应用广泛，算法简单，对于对比度较高、照度均匀、无阴影的图像，能够达到很好地分割效果。缺点是抗噪能力不强，对目标和背景灰度有梯度变化的图像效较差。

局部阈值分割法：将原始图像划分为较小的图像，并对每个子图像选取相应的阈值。优点：能够适应较复杂的情况，抗噪能力强，对一些用全局阈值法不易分割的图像有较好的效果。缺点是：算法的复杂度增加，速度慢，难以适应实时性的要求；容易受到背景不均匀性的影响，在某些情况下会产生失真。常用的方法有灰度差直方图法、微分直方图法。

动态阈值法：其阈值确定不仅取决于改像素的灰度值及周围像素的灰度值，而且与像素位置有关。

事实上，专门适用于二维码的图像二值化比较少[12]。针对DM解码，大部分采用的是现有的算法，如Ostu法进行处理。杨硕[13等提出一种DM码算法的二值化算法。它首先根据Kittler算法找到图像发生光照不均的区域，然后改进Bernsen算法的处理过程、调整参数、削弱原算法的伪影问题，并用改进后的算法处理光照不均的部分，具有较好的稳定性和自适应性。缺点是：该算法的计算量较大，实时性受到影响。

3.5 边缘检测

边缘检测就是检测条码的边界，将图像与周围非相关信息区别开来。图像的边缘是指图像灰度上有明显突变的部分，基本思想是：利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义像素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集[11]。

传统的图像边缘检测方法基本上都可以概括为对图像的高频分量进行增强，微分计算理所当然成为边缘检测与提取的重要技术手段。最早提出的一阶边缘检测算子有Robert算子，以及在此基础上发展出来的Sobel算子，Prewitt算子和Kirsh算子等，这些算子会在图像的边缘附近区域发生较宽的响应，这样检测时就需要细化的过程，从而影响图像边缘的精确定位。之后提出二阶边缘检测算子如Laplacian算子。以LOG算子和Canny算子为代表的最优算子则是经过微分算子进行发展和优化产生的。

随着科学技术的发展，借助于各种新的理论研究边缘检测的方法被提出并应用。如基于形态学的边缘检测算子，借助统计学的检测方法、利用神经网络的检测技术、利用模糊理论的检测技术、利用信息论的检测技术、利用遗传算法的检测技术、基于分形特征的边缘检测技术等[14]。

3.6 图像定位

由设备采集到的图像一般包含二维码图像和背景，因此需要将整个二维码从整个图像中分离出来。具体来说：QR码中需要确定定位图形，DM码的定位则是通过L型的寻边区决定的。Radon和Hough变换[14]是常用的两中直线提取方案。可以用这两种算

法确定条码的旋转角度和坐标。

Randon 变换的几班原理：对一个平面内沿不同的直线（直线与原点的距离是d ，

方向角为θ）对f(x,y)做线积分，得到的像F(d,θ)就是函数f 的Randon 变换。标准的

Randon 变换的格式如下：

()(cos sin ,sin cos )R x f x y x y dy θθθθθ+∞

-∞=

-+? (3)

用求出的最大积分的只，求得的对应角度θ，就是二维码的旋转角度。此变换求得

的旋转角度具有提高算法抗噪声性的优点，但由于受到设定的条码的旋转角度范围和步

进角度的限制，算法的运算速度将受到一定影响。

Hough 变换基本原理：利用图像二维空间和hough 参数极坐标空间的点-线对偶关

系，把图像二维空间中的检测问题巧妙地转换到极坐标参数空间。在参数空间再进行简

单的累加统计，然后在hough 参数空间寻找累加器最大值的方法来检测图像二维空间中

的直线。Hough 变换的优点是：受噪声和曲线间断的影响较小，对于形状为正方形的

QR 码，尤其具有一定的优势。

3.7 图像校正

图像的校正就是对由于各种因素导致失真的图像进行恢复原貌的操作。以QR 码为

例，其几何校正的基本方法是寻找QR 码的3个寻像图形，根据寻像图形确定四个控制

点，然后利用四个控制点进行图像的校正。但是当图像失真严重时，寻像图像难以寻找，

以至无法识别。

得到四个控制点的算法[15]：

① 把二值化的图像灰度值取反，得到图7(a)。

② 对图7(a)进行多次的膨胀腐蚀，得到中间挖空的图像图7(b)。

③ 然后对图7(b)进行边缘检测，得到图7(c)。

④ 对图7(c)进行hough 变换，找出四条边线，如图7(d)，然后求出四条边线

的交点，得到四个控制点。

(a) 灰度化后的图像(b) 多次膨胀腐蚀后的图像

图7 四个控制点的确定过程

然后运用二维图像的6参数投影变换[15,16,17]，可以将几何失真的图像校正。如图8所示。

图8 二维图像投影变换

得到校正后的像素坐标后，再进行双线性插值，可直接得到校正后的图像。值得注意的是：几何校正之后的图像并非严格意义上的原图像，仍然存在少量的失真。如图7中的图像，失真最少的是左下角的部分，失真最大的是右上角的部分。如果使用8参数的仿射变换，校正的效果会更好，但其计算量过大，不易处理。

3.8 图像的采样

图像的取样就是对定位、校正后的图像进行解码得到其编码信息的过程。以DM为例，其主要方法是：通过定位后的DM码，得到版本号确定DM尺寸，并以此为依据画网格，得到每个小格内代表的位是0还是1，就可以得到DM码的点阵式数据流，经简单的译码就可以还原DM码的内容。表1列举DM码的版本号与分区个数之间的关系。

表1 DM码的版本号与分区个数之间的关系

版本号范围符号分块的个数

1-9 1

10-15 4

16-21 16

22-24 36

事实上，符号分块的个数越多，基于分块的网格取样在提高识别率上的效果越好。

4.存在的问题域研究展望

4.1 存在的问题

前面介绍了基于图像预处理的二维码识别的基本流程以及现有的各种，比较之下回去发现，各种方法均有好处，相对的也都有缺点。从目前研究现状来看，仍然存在的问题是：对非正常图像的识别率不高，也就是说没有一种通用的办法能够在识别QR码的同时识别所有的DM码，且识别率达到100%。

4.2 研究展望

图像预处理技术是一门多学科的综合研究问题，涉及计算机视觉、信号处理、计算机图形学、机器学习、成像传感器、模式识别等，而二维码是应用很广泛的“商品”，对各种状态下的二维码的识别，会给社会各界带来非常巨大的影响。未来对此技术的研究还可以集中在以下方面：

1)建立统一的图像预处理技术理论研究

图像预处理的方法经过几十年来科学理论的沉淀以及后人不断的创新，其数量已经很多，但在这些理论的基础上，整合出一套适用于各种码制的处理方法是现在

图像处理领域急需解决的事情。

2)实现自动化与多层次的图像处理

一个理想的图像预处理系统应该是全自动的，并且能够提供多层次的分析。但是目前提出的基本都是分阶段，半自动化的，需要人为对其方法进行选择，判断。

未来的图像处理如果能够通过机器的智能学习，通过其自主的图像处理，自动识

别二维码或图像。将是一个很好的未来。

5. 总结

面向图像预处理的二维码识别在二维码日益广泛的应用中会变成研究的主流，如何找到充分、可靠、有说服力的方法则是未来研究的关键。本文主要介绍了二维码图像处理的基本流程，并对当前主要的处理办法进行分析、比较和探讨。该领域还存在在大量的问题和挑战，深入的研究将可以获得更多原创性的研究成果。

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二维码文章

二维码和一般防伪标签相比有哪些优势？二维码似乎听起来比较陌生，其实没有想想中那么复杂，主要是不理解，下面就简单介绍一下什么是二维码？二维码是利用在盘面的二维方向上，按一定规律分布的黑白相间的几何图形来记录数据、信息的条码，也被称为“二维条码”或“二维条形码”。二维码是自动识别中的一项重要技术，也是互联网产业的关键、核心技术之一。生活中使用和见到比较多的防伪标签大致有：激光防伪标签、电话/短信防伪、RFID防伪标签和二维码防伪标签等。相对来说每个产品都有它的优势和不足，做到完美，让它能更好地为我们生活服务，更加贴近生活，溶于生活，让生活更加丰富多彩。 ①那就先来谈谈激光防伪标签；激光防伪标签现在使用已经比较广泛，技术比较成熟，成本想对较低；不足之处：较容易被仿造，这就给不法经营者有机可乘。 ②电话/短信防伪：部署方便，容易操作，成本低；那也不能说这就是比较安全的了，不足方面就是需要用户支付一定的费用，同样，这以容易仿造。 ③RFID防伪标签：方便监控管理，专业性较强，想对来说就不容易被仿造，提高了安全性；那它就完美了吗？那您就错了，完美是相对的，真正完美以是没有的；部署成本大，使用需要专业知识，门槛比较高，这些造成了它不能广泛应用。 ④二维码的特点：高密度编码，信息容量大；编码范围广；容错能力强，具有纠错能力；编码可靠性高；可引入加密措施；制作方便，成本低，持久耐用；条码符号形状、尺寸大小比例可变。说了这么多，二维码是不是就是很完美了呢？前面提到过，没有绝对的完美，它同样存在着某些不足，需要借助识读终端，这就是使用二维码不方便的一个重要原因。通过对比，二维码的优势就显现出来了，所以，二维码逐渐出现在我们的生活中。毕竟，二维码是一个新生的事物，使用和适应都需要一个过程，又陌生到熟悉，现在对它的认知还不是太足够，想对于传统方式，二维码增加了与用户的互动性，在人对它有足够了解和认识的时候，它将更好地服务于我们的生活。

数字图像处理系统毕业设计论文

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1. 简述灰度分辨率、空间分辨率与图像质量的关系。: 空间分辨率是看原图像转化为数字图像的像素点数，越多图像质量越高；灰度分辨率，即每一个像素点的灰度级数，灰度级越大，图像越清晰. 2. 简述采样和量化的一般原则: 空间坐标的离散化叫做空间采样，而灰度的离散化叫做灰度量化。图像的空间分辨率主要由采样所决定，而图像的幅度分辨率主要由量化所决定。 3. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系？: 图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰；图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。都属于图象增强，改善图象效果。 4. 伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？: 伪彩色增强是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象，进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像；主要差异在于处理对象不同。 1. 对于椒盐噪声，为什么中值滤波效果比均值滤波效果好？：均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器，可抑制图像中的加性噪声，但同时也使图像变得模糊；中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器，可消除图像中孤立的噪声点，又可产生较少的模糊。一般情况下中值滤波的效果要比邻域平均处理的低通滤波效果好，主要特点是滤波后图像中的轮廓比较清晰。因此，滤除图像中的椒盐噪声采用中值滤波。 2.什么是区域？什么是图像分割？:图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 3.写出颜色RGB模型转换到HIS模型的变换公式；并说明HSI模型各分量的含义及取值围对应的颜色信息。书上 4.灰度图像：当点足够小，观察距离足够远时，人眼就不容易分开各个小点，从而得到比较连续，平滑的灰度图像。 5.GIF格式：GIF格式是一种公用的图像文件格式，它是8位文件格式，所以最多只能存储256色图像，不支持24位的真彩色图像。GIF文件中的图像数据均经过压缩，采用的压缩算法是改进的LZW算法，所提供的压缩率通常在1：1到1：3之间，当图像中有随机噪声时效果不好

基于图像预处理的二维码识别技术的研究概要

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；

关于实施标准地址二维码管理工作意见

关于实施标准地址二维码管理工作意见为全面提升我市地址和门牌管理的规范化、信息化、智能化水平，支撑实有人口、实有房屋、实有单位管理，满足新形势下社会治理和民生服务需要，深入推进“平安厦门”建设，根据《福建省人民政府办公厅转发省公安厅省民政厅关于实施标准地址二维码管理工作意见的通知》（闽政办〔2017〕18 号）要求以及《福建省地名管理办法》）（省政府令第143号）、《福建省标准地址编制规范（试行）》等相关规定，决定在全市实施标准地址二维码管理工作，结合我市实际，提出以下意见。一、严格标准，建立统一标准地址库由市民政局牵头，在对接全省统一标准地址库的基础上，整合公安、民政部门地址信息库，统一地址描述、数据标准，建立全市统一标准地址库，对所有地址及门牌进行核对、清理、更正、停用、新编，有效解决地址重、错、漏、缺、损、无序等问题，做到规范编制、统一编码、全面覆盖，实现“有房必有址、有址必准确”，确保地址信息完整、准确、鲜活。二、明确载体，全面换发二维码门牌市民政局要在全市地址统一编码基础上，将地址唯一性编码

对应生成地址二维码，在实体门牌中添加地址二维码图案，升级为二维码门牌，实现移动智能终端的自动识读、接入应用。严格按照规范制作二维码门牌，现有建筑物中的大中小门牌、梯位牌统一更换为二维码门牌，新增建筑所有门牌（包括大中小门牌、梯位牌、室牌）全部安装二维码门牌，并逐一标注地址，采集实有人口信息，实现“房址关联、人址一致、查址知人”。三、加强协同，大力推进基础性应用以全市标准地址信息库为依托，各级综治、国土房产、建设、市场监管、规划、市政园林、电力、燃气、通信等相关部门以及镇（街）、社区、物业、企事业等单位要全面应用标准地址开展实有人口、房屋、单位管理，实现数据资源共享，提升我市公共管理和社会治理成效。市民政局、公安局要与国土房产、建设、规划等部门建立完善协助配合机制，提早介入城乡规划、房屋建设，及时命名地名，实现编制地址、分配门牌，实现有房就有址、有址要有牌、有牌可应用。四、聚焦民生，提供高效便民服务市民政局、公安局要在对接全省互联网地址信息服务平台的基础上，开发具有我市特色的应用功能模块，落实二维码地址的名片化、门户化应用，方便群众直接应用手机浏览器、微信及定制APP 等途径，扫码查询相关信息，实现地址信息可收藏、可分发、可关注、可应用、分角色、定制式提供基于目标地址、目标房屋的信息查询、

简单数字图像处理系统

数字图像课程设计简单数字图像处理系统 function varargout = untitled(varargin) % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before untitled is made visible. function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) %界面初始化函数 setappdata,'I',0); % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN) % Choose default command line output for untitled = hObject;

有关二维码的防伪与营销案例分析

有关二维码的防伪与营销案例分析 1、企业为什么需要二维码随时时代进步科技发展，互联网时代的到来，二维码作为互联的一种端口，尤其的手机端，再加上现在人们的手机依赖症，二维码以简便的特征征服了越来多的手机用户，只需轻轻一扫，就可以查询到商品的信息及真假，二维码越来越来多的应用于人们的生产生活中，人们对他的依赖越来大，二维码标签在商品中的应用越来越普遍。二维码标签在产品中的应用满足了消费者的需求，也为商家的广告宣传和产品营销开辟了一条新的渠道。在二维码中加入防伪查询的功能，还能吸引消费者扫码。现在社会中越来越多的假冒伪劣产品，虽然打假一直都是人们关注的问题，但是却没有能够有效解决，产品质量是消费者购买商品时十分关注的问题，如果在购物之前，特别是购买贵重物品之前，能够查询产品真伪，消费者购物就会更加踏实。而二维码防伪标签有效的解决了这个问题。二、二维码防伪特点 1、方便查询——手机识别二维码进行溯源防伪及企业产品信息查询方便 2、有效沟通—— 消费者可以及时核对产品信息并举报，帮助企业做好信息防伪，也可以及时解决消费者遇到的问题，了解消费者的需求，更好的为消费者服务。 3、准确统计——对顾客数量、行为等进行准确统计，并可实时获取消费者举报、反馈信息 4、扩展强大—— 利用移动互联网平台，拥有无限的容量和表现形式，对产品品牌营销进行创新三、二维码扫描率为什么不高 1、形象设计没有吸引力

视觉的吸引力是第一位的，它能够吸引客户第一眼关注到你的二维码。这个设计的内容包括整个画面的布局，活动的设计，相关的福利，文字说明等。 2、没有诱惑没有设计针对扫码的礼品、赠品和红利，是很难吸引消费者来扫码的。要想让人产生强烈的扫码兴趣，就要给消费者一个扫码的理由。 3、没有合适的展示推广平台商用的二维码必须要有一个庞大的后台支持，可以随时更改、删减、扫描后所呈现的内容，根据不同活动做内容调整，以达到实效、实用的目的。 4、没有互动客户扫码过后，如果并不能从你的公众号里得到有价值的信息，他们也会取消关注的。所以，留住客户和吸引客户同样重要，除了向消费者提供有价值的信息和服务外，还要经常和他们互动，以长期留住客户。在这个二维码遍地开花的当下，大致企业小致个人都在用二维码做营销，然而如何才能让自己的二维码“码”上生效，就必须做好一整套的系统思维，只有这样才能将二维码营销的价值最大化。四、二维码如何防伪二维码本身是不具有防伪功能的，通过防伪公司设计加入防伪技术，从而具有防伪效果。江口醇酒业集团采用了英联国泰提供的二维码防伪标签，不仅可以有效应用于移动互联营销，

数字图像处理系统论文

二维码的生成与识别技术

二维码的生成与识别二维码二维码又称QR Code，QR全称Quick Response，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。二维条码/二维码（2-dimensional bar code）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符号信息的；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点。二维码的结构 1、版本信息：version1（21*21），version2，...，version40，一共40个版本。版本代表每行有多少模块，每一个版本比前一个版本增加4个码元，计算公式为（n-1）*4+21，每个码元存储一个二进制0或者1。1代表黑色，0表示白色。比如，version1表示每一行有21个码元。 2、格式信息：存储容错级别L(7%),M(15%),Q(25%),R(35%）。容错：允许存储的二维码信息出现重复部分，级别越高，重复信息所占比例越高。目的：即使二维码被图标遮住

一部分，一样可以获取全部二维码内容。有图片的二维码，图片不算二维码的一部分，它遮住一部分码元，但还是可以扫描到所有内容。 3、码字：实际保存的二维码信息，和纠错码字（用于修正二维码损坏带来的错误，就是说当码元被图片遮住，可以通过纠错码字来找回）。 4、位置探测图形、位置探测图形分隔符、定位图形，校正图形：用于对二维码的定位。位置探测图形用于标记矩形大小，3个图形确定一个矩形。定位符是因为二维码有40个版本尺寸,当尺寸过大后需要有根标准线，不然扫描的时候可能会扫歪。具体的二维码结构如图1-1所示。图：1-1二维码结构示意图

二维码的详细编码规则

二维码的详细编码规则 this.myRotate = Rotates.Rotate0; this.myQRRotate = 0f; this.myQRBackGroundFileName = ""; this.JanPreChar = new string[11]; this.JanPatternLeftOdd = new string[11]; this.JanPatternLeftEven = new string[11]; this.JanPatternRightEven = new string[11]; this.lFormatFirstX = new byte[] { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8 }; this.lFormatFirstY = new byte[] { 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 7, 5, 4, 3, 2, 1, 0 }; this.lFormatSecondX = new byte[15]; this.lFormatSecondY = new byte[15]; this.lQRColorBigMark1 = Color.Black; this.lQRBackColorBigMark1 = Color.White; this.lQRColorBigMark2 = Color.Black; this.lQRBackColorBigMark2 = Color.White; this.lQRColorBigMark3 = Color.Black; this.lQRBackColorBigMark3 = Color.White; this.lQRColorSmallMark = Color.Black; this.lQRBackColorSmallMark = Color.White; this.lQRColorBigMarkBorder1 = Color.White; this.lQRColorBigMarkBorder2 = Color.White; this.lQRColorBigMarkBorder3 = Color.White; this.lQRColorTimingPattern = Color.Black; this.lQRBackColorTimingPattern = Color.White; this.lQRColorVersionInformation = Color.Black;

数字图像处理车牌识别课程设计matlab实现附源代码

基于matlab的车牌识别系统一、目的与要求目的：利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，了解了基本程序设计方法，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来，避免理论与实践的脱离，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。要求： 1.理解各种图像处理方法确切意义。 2.独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。 3．在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。 4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。二、设计的内容学习MATLAB程序设计，利用MATLAB函数功能，设计和实现通过设计一个车牌识别系统。车牌识别系统的基本工作原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与创建的字符模板中的字符进行匹配，匹配成功则输出，最终匹配结束则输出则为车牌号码的数字。车牌识别系统的基本工作原理图如图1所下所示：

三、总体方案设计车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要将拍出的车牌进行处理，在这个过程中，我采用画图工具，将汽车图像的车牌部分进行裁剪，并将车牌的蓝色部分过亮的地方颜色加深，还将车牌中的一个白色的原点抹去，另外还将车牌上的铆钉使用车牌的蓝色背景覆盖，这样分割出的字符更加准确。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB 及以上。系统可以运行于Windows7、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlabR2011a。四、各个功能模块的主要实现程序（一）首先介绍代码中主要的函数功能及用法：

二维码技术在物流行业中的实际应用

二维码技术在物流行业中的实际应用绪论随着信息技术的快速发展，条码技术也得到了大大的改进并由原来的一维码发展到了二维码。二维码从根本上改进了一维码的不足，从而更加有利于社会的发展。本文论述了二维码的技术原理、发展、应用领域及应用上存在的问题。关键词：二维码、发展、应用领域。人们日常见到的印刷在各种商品外包装上的条形码，是普通一维条码，也就是平常所说的传统条码。这种条码自本世纪70 年代初问世以来，得到人们的普遍关注，发展十分迅速。在短短的二十多年时间里，它已广泛应用于工业、商业、交通运输业、金融、医疗卫生、仓储业、邮电及办公自动化等领域。条码的使用，极大地提高了信息处理的速度，提高了工作效率。八十年代末，出现了具有更大信息量的条码--二维码，条码技术因此出现了质的飞跃。二维码在与一维码同样的单位面积上的信息含量是一维码的近百倍，它不但可以存放数字，而且可以直接存放包括汉字在内的所有可以数字化的信息。例如文字、图片、声音、指纹等。二维码的出现是条码技术发展史上的里程碑，从质的方面提高了条码技术的应用水平，从量的方面拓宽了应用领域。在经济全球化、信息网络化、生产国际化的当今社会，作为信息交换、传递的介质，二维码技术有着非常广阔的应用前景。二维码技术作为一项新技术，逐步为银行、公安、物流等行业所采用。1999 年4 月国家经贸部专门召集有关部门会议，讨论贯彻落实二维码在我国的推广应用。问题背景某物流有限公司（以下简称：A 物流公司）系某有限责任公司控股的全资子公司，现已投入使用的物流中心面积达6万平方米。多年来，A 物流公司始终坚持信息化是现代物流的灵魂”，自行设计开发了ERP、WMS、第三方物流系统、二维条码、办公自动化系统（0A）、物流网站，成功地应用了温湿度自动监测技术、无线射频技术（RF）、电子标签技术、消防安保红外监控报警技术、GPS监控、业务叫号系统等，引进了国际先进的托盘提升机、螺旋输送机、自动分拣系统等自动化物流设施，是一个集货品储存、验收养护、物流加工、装卸搬运、集中配送和信息服务等六大功能于一体的专业化从作业现场了解到，在发货前，需通过自动分拣系统对货品进行分拣，所以，仓

关于加强二维码信息管理的通知 3.4

关于对我区建筑工地实施见证取样送检（抽检）二维码信息技术的通知（试行）各建设、施工、监理单位，检测机构，各有关单位：为进一步加强施工现场建筑材料的质量管理，确保工程质量，根据《建筑工程质量管理条例》及《2015年山东省建设工程质量监督管理工作要点》等规定，结合我区实际，现就我区建筑施工现场部分建筑材料实施见证取样送检（抽检）二维码技术有关要求通知如下：一、二维码使用范围我区在建建筑施工现场建筑材料混凝土试块、砂浆试块、建筑外窗、防水卷材、保温材料在见证取样送检（抽检）时，使用二维码信息技术，在送检（抽检）样品上粘贴二维码标识。二、二维码信息技术使用管理 1、混凝土试块、砂浆试块。施工现场混凝土试块、砂浆试块制作时应与二维码融合在一起，且在扫码时能较好显示二维码里的内容。为防止养护过程中造成二维码信息无法识别，二维码应使用塑封机上下封上一层膜，在混凝土或砂浆试模底部中央平放，然后按标准规范要求分层加入混凝土、砂浆制作试块。试块制作人应经专业培训且应相对固定。混凝土试块、砂浆试块二维码信息内容应包括：施工单位、

监理单位，工程名称、施工部位（楼层、轴线等）、见证人员、强度等级、养护条件、制作日期、委托的检测机构等。 2、建筑外窗、防水卷材、保温板材。检测机构现场抽检上述材料时，建设（监理）、施工企业及抽样的检测机构应共同见证被抽检材料二维码制作及粘贴，确保二维码在样品流转过程中的完整性。二维码信息内容包括：施工单位、监理单位、工程名称、施工部位、见证人员、规格型号、材料进场数量、生产批号、抽样日期、抽样的检测机构等。三、职责建设单位负责二维码信息技术组织实施工作；施工单位应在建筑材料的送检及抽检环节中使用二维码信息技术；监理单位应对取样、封装样品、粘贴二维码标识等过程进行现场见证；检测机构接收检测样品后，严格检查样品的二维码标识、封装措施是否完好，将样品的‘唯一性标识’贴在二维码的中间部位，粘贴牢固，杜绝样品检测人员查看二维码信息。样品检测过程实行?盲样?检测管理。本通知自2015年4月1日起执行。黄岛区建筑业管理办公室（东区） 2015年03月3日

基于Matlab的数字图像处理系统设计要点

论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像处理系统设计姓名宋立涛学号２０１２１１８６７学院信息学院专业电子与通信工程年级２０１２级２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGA/CPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，

数字图像处理代码大全

1.图像反转 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1);

二维码识别技术解析

二维码识别技术解析当你频繁和它照面的时候，你有没有过这样的好奇：为什么用手机扫一下就会看到一个“花花世界”？二维码的颜色为什么是黑白相间的呢？这些不规则几何图形中究竟藏着怎样的“秘密”？常见的二维码上为啥三个角上有方块，这是三个定位点，图形旋转也不影响识别要了解二维码的原理，我们先要来好好认识一下它。现在最常见的二维码是OR 二维码（OR是一种码制），我们便以它为例。我们看一个二维码，最先看到的当然是几何图形。这些图形中，藏了不少重要的“部件”。南京邮电大学计算机学院副教授黄海平为我们做了详细分析。首先，OR二维码的三个“角”上有三个方块，可别小瞧这方块，它叫位置探测图形。有了这三个点，不管是从哪个方向读取二维码，信息都可以被识别。即使将二维码图形旋转，也可以识别。也许你会问，为什么不是四个角上都有方块呢？事实上，是可以设更多的点，但几何知识告诉我们，3点就可以确定一个平面，节省出的一个角可以嵌入更多信息。另外，二维码上还有一些图形混杂在几何图形中，是肉眼看不出来的，比如定位图形和分隔符。定位图形就是图中连接三个位置探测图形之间的两根“线”，它的作用是决定二维码符号中模块的坐标，而分隔符的作用是将位置探测图形与符号的其余部分分开。也就是说，通过扫描能读取的数据信息在二维码中的位置是由定位图形和分隔符决定的。还有两个图形肉眼也难以发现，位于左下角位置探测图形上面的是“版本信息”，每个二维码都有一个版本号，我们常说的V1.0、V2.0就是版本；包围在三个位置探测图形周边的则是“格式信息”，这指的是这个二维码采用的编码格式。二维码为什么是黑白相间的黑色表示二进制的“1”，白色表示二进制的“0” “我们之所以对二维码进行扫描能读出那么多信息，就是因为这些信息被编入了二维码之中。”黄海平说，“制作二维码输入的信息可以分成三类，文本信息，

数字图像处理课程设计——人脸检测与识别

：数字图像处理课程设计 ] $

: 人脸检测与识别课程设计一、简介人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题，人脸识别技术就是利用计算机技术，根据数据库的人脸图像，分析提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点, 它在身份鉴别、信用卡识别, 护照的核对及监控系统等方面有着广泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响, 使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此, 进行人脸识别时, 所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变性. 主元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成一个列向量, 经过PCA 变换后, 不仅可以有效地降低其维数, 同时又能保留所需要的识别信息, 这些信息对光照、表情以及姿态具有一定的不敏感性. 在获得有效的特征向量后, 关键问题是设计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器. 支持向量机 (SVM ) 模式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力, 在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。本此课程设计基于MATLAB，将检测与识别分开进行。其中检测部分使用实验指导书上的肤色模型算法进行，不进行赘述。识别部分采用PCA算法对检测出的人脸图像进行特征提取, 再利用最邻近距离分类法对特征向量进行分类识别，将在后文具体表述。仿真结果验

证了本算法是有效的。二、人脸检测 1.》 2.源码 img=imread('D:\std_test_images\'); figure; imshow(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); faceRgn1=(R>95)&(G>40)&(B>20)&max(img,[],3)-min(img,[],3)>15&abs(R-G)>15&R>B; ~ figure; imshow(faceRgn1); r=double(R)./double(sum(img,3)); g=double(G)./double(sum(img,3)); Y=*R+*G+*B; faceRgn2=(r>&(r<&(g>&(g<&(r>g)&g>='Boundingbox'); BB1=struct2cell(BB); BB2=cell2mat(BB1); ) figure; imshow(img); [s1 s2]=size(BB2); mx=0; for k=3:4:s2-1 p=BB2(1,k)*BB2(1,k+1); if p>mx&(BB2(1,k)/BB2(1,k+1))< mx=p; ！ j=k; hold on; rectangle('position',[BB2(1,j-2),BB2(1,j-1),BB2(1,j),BB2(1,j+1)],'linewidth',3,'edg ecolor','r'); hold off; end end