二维条码的识别方法

以QR矩阵码为例,介绍一种实用的二维条码识别算法。首先探讨了二维条码的定位与分割算法,利用Hough变换与Sobel边缘检测把条码图像从原始采集的图像中有效地分割出来;然后分析了条码图像经过光学系统的噪声模型,提出了一种计算点扩展函数标准方差的算法;采用Flourier变换自适应地选取阈值去除噪声导致的无效边界,从而得到条码的基本模块。实验结果表明,该算法具有很好的抗噪性,提高了二维条码的识别率。     

基于波形分析的二维条码识别

传统的条码识别方法是通过边缘检测来定位条码边界，对于被光学系统点扩展函数严重模糊的高密度条码图像，这种方法的性能急剧下降，为了克服点扩展函数造成的模糊，提出了一种基于波形分析的二维条码识别算法，先在图像上定位条码位置，并在条码中分割出单行码字符号的图像，然后分析条码波形，计算出点扩展函数的标准方差，根据点扩展函数，重建条码波形，最后为了提高对图像噪音的抗干扰性，根据波形峰点定位条码边界，实验结果表明，基于波形分析的识别算法具有优秀的性能，显著地提高了高密度条码的识别率，满足了实际使用的要求。     

基于数学形态学的二维条码识别

边缘模糊会导致二维条码识别率下降。本文提出了一种基于Hough变换和数学形态学相结合的二维条码识别算法,得到了清晰的条码边缘,从而有效地降低了边缘模糊对条码识别的影响。文中选取PDF417二维条码为应用对象,利用Hough变换和数学形态学对二维条码进行识别,选择合适的结构元素。实验结果表明,基于数学形态学对二维条码的识别算法能够更有效地识别条码边界,显著地提高了条码的识别率。     

基于中值滤波和形态学的条码边缘检测

针对边缘模糊会导致二维条码识别率下降的问题,提出了一种基于中值滤波和数学形态学相结合的二维条码边缘检测识别算法,该算法能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高检测精度,从而有效地降低边缘模糊时条码识别的影响.文中选取PDF417二维条码为应用对象,与传统的几种边缘检测算法相比.实验结果表明,该算法能够更有效地识别条码边界,显著地提高了条码的识别率.     

基于数学形态学的二维条码边缘检测算法

边缘模糊会导致二维条码识别率下降,提出了一种基于数学形态学边缘检测的二维条码识别算法,该算法最大的特点是用具有特定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的,从而有效地降低边缘模糊对条码识别的影响。选取PDF417二维条码为应用对象,采用基于数学形态学对二维条码的识别算法选择合适的结构元素。实验结果表明与传统的几种边缘检测算法相比,基于数学形态学对二维条码的识别算法能够更有效地识别条码边界,显著地提高了条码的识别率。     

基于亚像素边缘检测的二维条码识别

提出了一种基于亚像素边缘检测的二维条码识别算法、能有效地解决边缘模糊对条码识别的影响。以PDF417条码为例研究了基于亚像素边缘检测的二维条码识别算法。首先定位条码位置并在条码中分割出单个码字符号图像。然后根据分割出来的单个码字符号图像讨论r基于亚像素边缘检测的识别算法。实验结果表明基于亚像素边缘检测的识别算法具有良好的性能，显著地提高了条码的识别率，满足了实际使用的要求。     

基于改进的二维最大熵及粒子群递推的图像分割

鉴于常用的灰度级-平均灰度级二维直方图区域划分存在明显的不足,提出一种灰度级(平均灰度级)-梯度二维直方图及其区域划分方法.给出了改进二维直方图的最大熵阈值选取公式,并利用粒子群算法寻找最佳阈值,在迭代过程中采用递推算法,大大地减少了适应度函数的重复计算.实验结果表明,该方法不仅使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、抵抗噪声稳健,同时相对粒子群算法运算速度又提高了约1倍.     

三维条码印刷与识别技术研究

针对三维条码的印刷与识别问题,研究了适合实际商品包装印刷需要的色彩空间选择方法,提出了面向三维条码图像固定颜色自适应阈值Canny边缘检测算法。以DataMatrix三维条码为例,通过预处理和图像定位从采集的图像中分割出条码图像,基于分割图像研究了固定颜色三维条码的识别算法。开发了相应的软件系统,通过实例验证了该算法的有效性。     

基于手机平台的Data Matrix 2维条码识别

传统的条码图像采集和识别是通过工业扫描枪。近年来,随着移动增值业务和3G技术的发展,2维条码在手机设备的应用中得到飞速发展。以Data Matrix为例,研究了基于嵌入式手机设备的2维条码识别技术。首先根据Data Matrix条码的特点,给出了一种基于链码跟踪和线段检测的快速Data Matrix检测算法。接着分析了条码信号经过点扩展函数卷积后的降质模型,并利用维纳滤波对条码信号进行反模糊滤波。最后,针对透视畸变的现象,设计了一种适合于嵌入式手机设备的快速反透视算法。实验结果表明,提出的识别算法具有优秀的性能,显著提高了条码的识别率,满足了实际使用的要求。     

基于中点检测的二维条码识别

条码边缘模糊会导致其识别率下降，本文提出了一种基于中点检测的识别算法，能有效地解决边缘模糊对条码识别的影响．文中以PDF417条码为例研究了基于中点检测的二维条码识别算法．首先定位出图像上的条码，然后再在条码中分割出单个码字符号图像．文中最后根据分割出来的单个码字符号图像着重讨论了基于中点检测的识别算法．实验结果表明基于中点检测的识别算法具有良好的性能，显著地提高了条码的识别率，满足了实际使用的要求．     

基于迭代计算的二值波形反卷积

传统的条码识别方法是通过二阶导数零交叉来定位条码边界。对于被光学系统点扩展函数严重模糊的高密度条码图像，这种方法的性能急剧下降。为了克服点扩展函数卷积造成的模糊，需要进行反卷积处理复原波形。反卷积问题的求解是一个病态问题。在条码波形二值的限定下，提出了一种基于迭代计算的反卷积算法。先将条码图像旋至水平；然后分析条码波形，进行系统辨识；最后根据点扩展函数，采用迭代的方法重建条码波形。实验结果表明算法具有优秀的性能，显著地提高了高密度条码的识别率。     

二维条码图像反模糊算法研究

二维条码作为一种重要的自动识别技术,有着极其广泛的应用前景。有效地解决二维条码图像降质问题是其能够广泛应用的关键。实际应用中,图像模糊是常见的降质,给二维条码识别带来了困难。论文研究二维条码图像反模糊算法,首先应用傅里叶变化确定图像模糊类型;然后根据条码信号,获得模糊函数的参数;最后采用用基于迭代技术的算法复原条码图像。实验结果表明,论文设计的算法具有良好的性能和实时性。     

基于链码跟踪的Data Matrix二维条码快速识别

为实现工业现场中Data Matrix二维条码的快速识别,提出一种基于链码跟踪、直线段提取的条码快速识别方法。首先采用Sobel算子提取图像边缘;然后基于链码跟踪方法,跟踪图像的边缘点,记录链码;接着根据快速直线段提取方法,将直线相似度低于阈值的线段剔除,结合线形连接方法合并断裂线段,并使用长度判别剔除不可靠的线段;最后结合Data Matrix二维条码的特征,定位Data Matrix二维条码。实际测试表明,该识别方法能够快速、准确地定位二维条码区域,识别正确率可达99.39%以上,具有实时性强、可靠性好等特点,满足工业现场要求。     

基于不变距特征的二维码模糊类型辨识算法

二维条码作为一种重要的自动识别技术,有极大的商用前景。有效地解决二维条码图像模糊问题是其能够得以广泛应用的关键。针对条码识别中的常见3类模糊函数,设计了一个基于不变矩的辨识方法。文中分析了不同的模糊类型的频域图像的差异。经过边缘检测和去噪音的预处理后,对图像进行二值化,并提取矩特征进行辨识。最终实验表明本文设计的算法具有很好的识别率。     

三维条码的编码理论和设计

条码应用的进一步推广,对条码的信息容量提出了更高的要求.增大条码尺寸或增大条码密度的解决方案都有其局限性.文中在二维条码的基础上,设计了一种新的条码--三维条码.这种条码结合条空宽度变化、条空颜色变化和纵向排列来表示信息,能在有限的几何空间内表示更多的信息.文中先讨论了条码的编码技术,再对二维条码进一步扩展,提出三维条码,研究了三维条码的编码容量、差错控制等关键技术.最后研究了三维条码的识别技术,并给出一个三维条码的识别算法框架.     

利用提取边缘线的方法定位条形码

为解决基于图像处理方式识别条形码的问题,提出了利用图像边缘线来有效且快速定位条形码的方法。该方法首先用大津法对原始灰度图像获得一个阈值,并对图像中灰度小于此阈值的像素进行隔行隔列处理,提取边缘线。然后将图像分割成大小相等的水平条,依据质心的位置和水平条中边缘点的数量分布确定起始条。通过已知的离散直线中小阶梯最下端的边缘点来拟合直线,并得到直线倾斜角度。仿真实验比较了Sobel算子边缘检测方法和该方法提取边缘线,以及用检测直线的Hough变换方法和该方法进行直线拟合的处理效果和运行时间,结果表明了所提出算法的有效性、快速性和可靠性。     

一种新融合算法的维吾尔族人脸识别

针对维吾尔族人脸在光照以及部分遮挡下的辨识率下降和鲁棒性差的问题,提出了二维离散余弦变换（2DDCT）与方向边缘幅值模式（POEM）相融合的维吾尔族人脸识别算法。首先,把维吾尔族人脸图像分块处理,并使用2DDCT把其分块后的维吾尔族人脸图像转换为频域状态;其次,压缩维吾尔族人脸图像以排除维吾尔族人脸图像中无用信息,即中频部分与非低频部分,并进行二维离散余弦逆变换（IDCT）得到重构的维吾尔族人脸图像;然后,经POEM计算维吾尔族人脸图像的特征量得到其相应的POEM直方图并把直方图级联在一起,作为该中心特征点的POEM纹理直方图,得到维吾尔族人脸特征点的纹理特征信息;最后,采用深度学习算法进行分类识别。本文通过实验提出的算法,在自建的维吾尔族人脸库中能够进一步提高其人脸识别率,在维吾尔族人脸数据库中其运算速度也有很大提高。实验结果表明,该算法尤其是在维吾尔族人脸数据库中拥有较好的识别精度,具有很强的鲁棒性,特别是在光照以及部分遮挡下具有很强的优势。     

离焦模糊图像模糊半径检测的新方法

针对离焦模糊图像盲复原中模糊半径难以快速精确检测的问题,提出了局部熵和直方图统计相结合的算法。首先对模糊图像进行局部熵滤波提取图像的灰度变化信息量,利用Canny边缘算子和Hough变换检测出离焦图像的直线边缘;然后利用相互平行直线边缘区域内的直方图统计特性和Grubbs检验法,定位出阶跃直线边缘求出线扩散函数;最后利用线扩散函数得到模糊半径。实验结果表明所提算法在模糊半径较小时能够精确快速地定位阶跃边缘,从而提高模糊半径的识别精度和识别效率。