数字图像处理算法在QR码识别中的应用

马超

（杭州电子科技大学 计算机学院，浙江 杭州 310018）

数字图像处理算法在QR码识别中的应用

马超

（杭州电子科技大学 计算机学院，浙江 杭州 310018）

介绍了基于数字图像处理的QR码识别算法。该方案综合运用了图像灰度化、滤波去噪、二值化、边缘检测、图像旋转等多种图像处理方法对条码图像进行预处理。理论分析和实验结果表明：该算法提高了识读的灵活性和可靠性，为QR码识别提供了一种新途径。

QR码；图像处理；图像定位；识别

QR码是一种矩阵二维码符号[1]，它除具有二维条码所有的信息容量大、可靠性高、可编码汉字及图象多种格式信息、保密防伪性强等优点外，还具有超高速识读、全方位识读、纠错能力强等特点，在我国具有广泛的应用前景，因此对二维QR码识别技术的进一步研究有着深远的意义。QR码识别技术是计算机视觉和智能识别技术在现代物品标识管理系统中的一项重要研究课题。随着移动互联网的发展，物联网在全国大规模的推广应用，QR码识别设备也得到了更广泛的应用。笔者提出了一种QR码图像的预处理算法，可以对QR码进行准确的译码。

1 图像预处理

1.1 图像灰度化和噪声滤波

QR码图像是由深浅相间的像素点组成，由摄像头设备采集的图像一般是彩色图像[2]。通过RGB彩色图像每个像素的R、G、B分量进行加权平均，得到对应的灰度图的亮度，具体公式如下：Gray=0.299×R+0.586 6×G+0.114 5×B。

采集的图像含有随机噪声，根据噪声和信号的关系可以将其分为两种形式：加法噪声和乘法噪声。……