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。     

复杂背景下PDF417条码定位研究

PDF417作为一种广泛应用的二维条码,其检测定位成为条码识别过程中的关键,而复杂背景下条码的定位技术目前还不够完善。本文针对这一问题进行了研究,提出了一种基于数学形态学运算和Canny边缘检测的定位算法,并在此基础上作区域精确化处理,实现了条码的准确定位。实验结果表明,该方法能够有效提取出各种低对比度、边缘模糊、倾斜、商标干扰等复杂背景下的条码图像。     

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。     

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。     

基于形态学和梯度特征的二维条码检测定位

针对复杂背景下的二维条码定位问题,单一特征提取已很难满足其需要.为此提出一种将图像二值化,然后采用基于数学形态学和kirsch边缘检测的算法滤去图像背景,最后利用投影算法定位条码区域.实验结果表明,该方法简单、快速、准确,很好地满足了实际使用的需要.     

多方向灰度形态学边缘检测算法

本文介绍了基于灰度形态学的多方向边缘检测算法.基于边缘的多方向特征,构造了多方向的结构元素,并将边缘检测的过程与形态学开闲滤波相结合,提出了一种新的边缘检测算法.该算法在较好地检测图像边缘的同时很好地抑制了噪声.     

结合小波滤波和形态学的图像边缘检测方法

针对传统的边缘检测方法对含噪图像检测效果不理想,提出了一种小波滤波和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法对含噪图像去噪;构造4种具有代表性的结构元素,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘。实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法。     

基于数学形态学的彩色噪声图像边缘检测算法*

针对已有的数学形态学边缘检测算法对彩色噪声图像检测到的彩色边缘信息不够完整、清晰,提出了一种基于HSI色彩空间的多尺度多结构元的数学形态学边缘检测算法,采用以尺度和结构两个单位元素进行横向和纵向的拓展,以面的形式对彩色噪声图像进行全面的边缘检测。基于这种理念分别对H和S两个携带颜色信息的分量进行边缘检测,最后将两分量的边缘信息通过加权合成得到彩色图像的彩色边缘。实验证明,该算法的去噪效果明显,得到的彩色边缘轮廓清晰、细节丰富,对彩色边缘的提取具有可行性和有效性。     

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时.有很强的去除噪声能力.     

采用多结构元素模板的形态学边缘检测新算法

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。为了能有效地捕获目标的主要特征,提出了一种基于Ostu阈值分割和数学形态学的灰度图像边缘检测新算法。利用Ostu算法找到一个最佳的阈值,根据这个阈值把灰度图像二值化,构造四个不同方向的3×3或5×5的结构元素模板,采用数学形态学中的腐蚀算法利用元素模板来腐蚀二值图像。自适应地均衡腐蚀结果,检测出图像边缘。仿真和分析表明同传统边缘检测算法相比新算法运算量小,检测的边缘轮廓清晰,连续性好,可以很好地提取图像中富含的边缘信息,且抗噪声性能较好,假边较少,适用性强。     

基于改进的多尺度形态梯度的图像边缘检测

应用数学形态学进行非线性图像处理已经发展成为图像处理的一个主要研究领域。论文对多尺度形态梯度算子进行改进,并将其应用于图像的边缘检测。实验结果表明,基于改进的多尺度形态梯度的算法,综合了大尺度和小尺度形态梯度的边缘检测的优势,对阶跃边缘和模糊边缘进行了有效的处理,简化了计算,同时又能有效地去除噪声。