结合列边缘提取的PDF417条码检测方法

针对PDF417条码在复杂背景中检测定位的技术问题,提出一种基于字符间列边缘提取的定位方法。通过对PDF417码的结构特征进行分析,利用子区域的多特征分析法提取目标区域,并在此基础上提取条码的列向边缘,实现了准确定位。通过霍夫变换确定条码边界,对条码区域进行提取。实验结果表明,对于背景复杂且条码区域信息未知的情况,该定位算法具有良好的结果。     

基于多分辨率的水表用户码定位与识别

本文对数码相机拍摄的水表图像中的用户码进行定位与识别,以获得用户编号信息.采用基于多分辨率的方法,并结合边缘检测、区域分析与hough变换,定位用户码区域,然后识别用户码中的信息.本文的方法实现了条码区域的快速定位,能有效识别复杂水表背景中的条码.     

基于梯度方向评估的条码定位方法研究

提出了一种快速定位条形码的方法,可用于任意倾斜角度、复杂背景的条码定位.通过对图像划分成一个个小的区域(像素块),并计算块内的图像像素平方梯度的平均值,通过统计分析图像块的内部的平方梯度方向的分布情况,来判断是否符合条码的条纹特征,从而得到一系列的疑似区域,并通过形态学操作,消除背景的干扰,从而得到条码区域的准确位置.在判断条码的过程中,结合了图像的边缘信息,使得检测结果更为准确.实验表明,算法在复杂背景下能够准确地将条码区域检测出来,对于复杂图像中包含多个条码的情况也能够准确地定位.     

基于深度神经网络的烟码智能识别方法

卷烟条码是烟草局对卷烟是否串货销售的主要判断依据,针对当前人工录码方式操作烦琐、效率低、成本高的问题,提出一种基于深度神经网络的烟码智能识别方法.首先通过迁移学习技术构建区域检测模型,实现对烟码区域的准确定位;然后采用基于角点检测的切割算法将烟码区域切分为待识别的小块;再构建字符识别模型,对小块进行多字符识别;最后按顺序拼接各小块的识别结果输出完整烟码.实验结果表明,该方法准确率高、运行速度快,能够替代人工录码方式,满足实际应用需求.     

DataMatrix变种码边界提取

本课题基于原有的DataMatrix编码,引入新的铁道线和L边界,极大方便便携摄像设备对图像的定位以及对特征点坐标的提取,并考虑在便携摄像设备像素不高,在拍摄环境下图像容易受到各种环境因素的影响,对该二维变种码特殊图像预处理。其次针对新的DataMatrix码的特征,通过图像特征提取得到变种码图像中包括变种码在内的各连通区域的长度与宽度,利用边缘检测及铁道线查找方法,设计出一种提取铁道线边界各段线中点坐标的方法新的基于DataMatrix的二维条码变种码,更易于被解析、定位可以识别具有一定倾斜度的条码,具有较好鲁棒性,以及较大提高图像识别速度,具有相当的社会实用性。     

基于旋转采集Data Matrix码序列图像拼接方法

针对刀具柱面Data Matrix码图像拼接的特殊需求,已有算法拼接结果识读率低、实时性差的缺陷,提出了一种基于Data Matrix码图像特征的拼接方法.该方法基于缝隙内旋转采集的刀具柱面Data Matrix码序列图像,通过条码纵向位移校正与模块划分,完成基于模块信息的最小欧氏距离图像粗配准和归一化互相关图像精配准;为了保证条码结构正确,消除无重合区域对图像拼接的影响,根据匹配度先将序列图像融合成3部分并校正畸变;最后将这3部分按条码模块关系融合成一幅尺寸正确的图像,实现了条码定位、模块划分,以方便后续进行解码.实验结果表明,文中方法能够满足刀具柱面Data Matrix码序列图像的拼接需求,拼接结果解码正确率达到96％,拼接时间小于250 ms,并且大大提高了解码速度.     

当矽感CM码遇见手机

矽感GM码(网格矩阵码)和矽感CM码(紧密矩阵码),具有自主知识产权的二维条码(如图5),并于2004年9月通过了国家信息产业部组织的技术鉴定.     

快速响应矩阵码自动识别算法的设计

研究了快速响应矩阵码的自动识别技术,阐述一种用图像处理方法进行条码二值化、定位、分割、译码的方法,该算法运算速度快,性能优越。实验结果表明,整个识别算法的性能优于快速响应矩阵码国家标准提供的参考算法,明显地提高了不同光照下条码的识别率,可以满足不同场景下条码的实时译码应用。     

表单几何特征组件检测的研究与实现

表单图像变形、倾斜、噪声干扰、打印错位等问题往往使表单的数据域定位不准确,从而导致表单数据域提取失败。针对现有表单处理技术中存在的定位不准的问题提出了通过检测表单的条码、格结构等几何特征组件实现表单数据域的定位,并分别设计滤波器实现了几何特征组件的检测。实验证明了该方法的有效性。     

基于DM642的手机QR码检测与识别

基于市场上二维条码设备的广泛需求,研究了基于DM642的QR码的检测与识别技术.本文针对嵌入式智能设备获取的QR码（Quick Response Code,QR）图像严重倾斜与高度畸变问题,提出了基于位置探测图形的轮廓嵌套特性与轮廓之间面积比例关系来实现QR码定位的算法,接着以直线逼近的方法精确定位QR码的4个角点,然后运用逆透视变换与旋转校正的原理实现QR码的复原操作,最后基于复原后的图像通过网格采样来获取整个二维码的“01”矩阵,以便于后面的QR码解码.最终将算法移植到DM642上运行,能有效解决图像倾斜与畸变问题且解码效果良好.