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1、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IABSTRACTII引言11绪论21.1课题研究背景和意义21.2国内外研究现状31.3本课题研究内容42图像的预处理62.1图像灰度化62.2图像滤波72.2.1图像滤波技术72.2.2高斯滤波72.2.2中值滤波82.3二值化阈值选取92.3.1直方图的峰谷法92.3.2一维最大熵法102.3.3Otsu法112.3.4阈值算法的选取132.4数学形态学操作132.4.1腐蚀132.4.2膨胀142.4.3开操作152.4.4闭操作
2、152.5最大连通分量提取152.6本章小结163DM码定位163.1边缘检测173.1.1Roberts算子173.1.2Sobel算子173.1.3log算子183.1.4边缘检测算子的选取183.2Hough变换线段检测193.2.1Hough变换检测直线原理193.2.2Matlab中的Hough变换203.3图像校正203.3.1倾角计算20复杂背景下二维条码图像的研究识别3.3.2图像旋转223.3.3精确裁剪DM条码223.4本章小结234MATLAB实验结果分析244.1DM码识别244.2D
3、M码解码314.3实验结果分析324.4本章小结335结论与展望34致谢35参考文献36复杂背景下二维条码图像的研究识别摘要DataMatrix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(CharacterLook-upTable)。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D
4、M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DataMatrix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
5、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：DataMatrix；Otsu算法；Hough变换；图像旋转窗体顶端窗体底端II复杂背景下二维条码图像的研究识别ABSTRACTTheappearanceofatwo-dimensionalbarcodeisasquareorrectangularsymbolwhichmadeupofmanysmallsquares,theinformationisstoredinlightanddarkcoloredsquaresinsomew
6、ay,thecomputercanreadthedatadirectlyinthetwo-dimensionalcode,withouttheneedforthecorrespondingtableofunifieddimensionalbarcodesymbol.However,inthepracticeofDMcodeacquisition,becauseofvariousfactors,thequalityofimagecollectedisnotasgoodasexpected,itnotonlyco
7、ntainstheDMcodepattern,butalsosneaksintoavariousofbackgrounds,sotheimageofDMcodepatternhasacomplicatedbackground.Inviewoftheaboveproblems,thispaperdiscussestherecognitionof2Dbarcodeincomplexbackground,accordingtothecharacteristicsoftwo-dimensionalbarcode,th
8、esolutionisasfollows:firstly,wipeofftheoriginalimagenoiseusingGaussfilteringalgorithm,binaryimagesviaOtsualgorithm,expandanddeprivetheimagesusingmathematicalmorphologyerosionoperation,andthendeterminet
