QR码图像的预处理毕业论文.doc

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1、QR码图像的预处理毕业论文目录目录I摘要IABSTRACTII1绪论11.1课题背景11.2课题研究意义11.3本文的研究内容11.4本文结构安排22快速响应码及编码原理32.1QR码的简介32.2符号结构32.2.1符号版本和规格32.2.2寻像图形42.2.3分隔符42.2.4定位图形42.2.5校正图形52.2.6编码区域52.2.7空白区52.3QR码的编码原理52.3.1数据分析62.3.2数据编码62.3.3构造最终信息72.3.4码字在矩阵中的布置72.3.5掩模72.4本章小结83QR码图像预

2、处理过程93.1QR码图像灰度化处理93.1.1算术平均值法93.1.2最大值法93.1.3加权平均法103.2图像滤波处理113.2.1邻域均值滤波113.2.2自适应滤波123.2.3中值滤波133.2.4对上述三种滤波方法进行比较143.3图像的二值化处理153.3.1基于背景灰度二值化算法153.3.3实验结果分析173.4图像矫正183.4.1基本的Hough变换183.4.2基于边缘检测的Hough变换旋转校正193.5本章小结204总结和展望214.1总结214.2展望21致谢22参考文献23I

3、IIQR码图像的预处理1绪论1.1课题背景由于QR码的各种优点，它已被广泛使用。自20世纪70年代问世以来，发展迅速，仅仅30年时间，它已广泛应用于互联网、商业流通、仓储、医疗卫生、图书情报、邮政、铁路、交通运输、生产自动化管理等领域。条码技术的应用极大地提高了数据采集和信息处理的速度，改善了人们的工作和生活环境，提高了工作效率，并为管理的科学化和现代化做出了重要贡献。二维条码技术具有操作简单、信息采集速度快、采集信息量大、可靠性高、设备结构简单、成本低等优点，目前已发展成为当今主要的计算机自动识别技术之一。

4、条码按其结构可以分为一维条码和二维条码。由于受到信息类型和信息容量的限制，一维条码已越来越不能适应当今社会。为了更好的适应社会发展，研究QR码已显得相当重要。1.2课题研究意义自从2009年末，我国铁路车票已采用QR码作为防伪标识，QR码在中国已经大面积使用。虽然QR码在中国起步晚，但发展极其迅速，尤其是2010年后，QR码的标识已随处可见。智能手机的使用，更加推动其发展，只要扫一扫就能登录。因此对于QR码的研究已显得极其迫切。1.3本文的研究内容对QR码图像的处理一般遵循上图步骤，本文主要研究图像预处理和译

5、码过程中的定位。本文用了matlab仿真软件，对研究结果做了可视化对比，可以清晰地看见改进结果。25QR码图像的预处理1.4本文结构安排全文分为四章，各章的内容安排如下：第一章绪论。先是介绍了一下研究背景，二维码的发展现状。第二章介绍了QR码和编码原则。介绍了QR码的特点和符号特征，详细叙述了QR码的编码特点，QR码的编码步骤，QR码各部分功能及信息特点和QR码对不同数据信息的编码规则。第三章QR码图像预处理。本章主要从灰度化、滤波去噪、二值化、图像定位、插值算法五个方面做了研究，是全文的核心和重点。第四章总

6、结和展望。叙述了一下本文的研究结果，以及后续这一方面的研究方向，对以后的研究者做出提示。2快速响应码及编码原理25QR码图像的预处理对QR码进行解码实现，有必要先了解QR码的特点、编码规则和原理，本章主要介绍了QR码的符号结构及特点，对编码原理进行了详细的介绍分析。2.1QR码的简介QR码是一种经国际化组织化的矩阵二维条码，也称快速响应码，它具有很好的安全性和保密性，纠错能力很强等优点，最主要的是它可以表示汉字、图像、文字等，QR要比其他二维码的阅读速度更快，数据密度和体积更小等，所以使用起来很方便。2.2符

7、号结构QR码是一种矩阵式二维条码，它是由功能图形和编码区域共同构成的一个正方形阵列结构，其中功能图形包含定位图形、分隔符、矫正图形等模块[2]，而且它是不能进行数据编码的。编码区域是由数据码字、版本信息等构成。QR码总共有40种版本，分别为1到40版本,QR码的符号结构如图2.1所示。图2.1QR码符号原理图2.2.1符号版本和规格QR码有40个版本，其中版本1有21×21个模块[3]，这样随着版本号每增加一个，其每边相应的增加4个模块，以此类推，可以算出版本40有177×177个模块。图2.2为版本1和版本

8、2符号的比较。25QR码图像的预处理图2.2版本1和版本22.2.2寻像图形寻象图形在左、右上方以及左下方的三个方向上的探测图形是一样的，如图2.1。探测图行是由三个边长不等但同心的正方形构成的。如图2.3所示，每个位置探测图形的模块的宽度比例是1：1：3：1：1[4]。最后通过识别图像中的三个位置探测模块，进而对QR码的方向位置进行确定。图2.3QR码寻象图像2.2.3分隔符位置探测图形与编码区域