基于同态滤波与GA优化的QR码识别算法及其应用

吴成伟+吴静+徐其文+张欣慧

摘 要：随着物联网的迅猛发展，QR码作为数据载体被广泛应用。本文就农化产品物流行业使用的二维码易受光照影响并且容易损破的问题提出了一个优化的QR码识别技术，采取同态滤波增强光照使得图像能够准确灰度化，然后采取GA寻取全局灰度阈值实现精确二值化。经实验证明，本文所采取的二维码识别算法识别效率较高。同时，本文还建立了基于此优化QR码识别算法的农化产品物流系统。

关键词：QR码；同态滤波；遗传算法；二值化

中图分类号：S-3 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20170931003

引言

在信息技术发展迅速的今天，物联网不再仅仅局限于理论上的研究，许多物联网应用如雨后春笋般出现在市面上。数据采集端也不再是局限于传感器、RFID（Radio Frequency Identification）等昂贵的硬件设施，而是能够载存物品特征的条码，特别是能够载存复杂信息的QR（Quick Response）码。QR码技术被广泛运用在物品溯源、物流追踪等热门物联网行业，成为大数据的收集源泉。

一般的物流行业对QR码要求不高，因为物品在运输过程中QR码不易受到破损，扫码环境在室内也就不会受到光照等因素的影响。但是农化产品例如农药、化肥等物品在运输过程中极容易因为挤压、刮擦等原因受到破损，同时由于这些产品在物流过程中基本上在室外就要扫描登记，所以在光照不均匀的情况下，QR码的二值化效果很差，识别效率因此变得极低。针对这些问题，许多文献给出了相关解决方案。文献[1-2]针对光照不均的QR图像提出了一种改进的基于背景灰度估计的校正算法，该算法在对原图像进行分快处理的基础上利用改进的灰度估计公式计算分块的灰度值，克服了光照不均对二值化阈值选取的影响。……