快速响应矩阵码的多级阈值化方法

为适应在不同光照、不同尺寸、不同灰度下快速响应矩阵码图像的二值化处理,提出了一种集全局阈值、局部阈值和多级阈值化的二值化算法。实验结果表明,该算法性能优越,明显地提高了条码的识别率,可以满足实时场景下条码的译码应用。     

一种快速响应码的图像二值化方法

采集到的QR码图像首先需要转换为二值图像然后译码识别,但是在使用摄像头采集QR码图像中存在光照不均和反光等现象,经过全局二值化处理后会有全白或全黑的区域,而经过局部二值化处理会有"伪边界",并且计算量大导致耗时长.本文提出一种联合阈值二值化方法,首先对QR码图像采用全局二值化方法,然后利用QR码图像特征找到光照不均或反光的区域,并对该区域采用一种嵌套式的局部二值化方法,这种方法提高了准确率,减少了计算时间并且防止"伪边界"的产生.将最后结果和几种常用的二值化算法比较,实验结果表明:使用该方法可以明显提高QR码识别的效率和准确率.     

序列B超图像的快速轮廓提取

提出了一种序列B超图像的轮廓提取算法,该算法通过构造边缘轮廓模板来进行B超图像中感兴趣轮廓的提取,实验证明该算法能够较快速地对序列B超图像进行轮廓提取。     

基于图像二分法的封闭轮廓提取方法

论文研究了封闭目标轮廓提取问题。改进了基于最小作用曲面与鞍点的封闭轮廓曲线提取方法,提出了一种基于最小作用曲面及图像二分法的封闭轮廓提取方法,用一条直线将图像分成两幅小图像,以一种简单的方式解决了封闭轮廓曲线检测问题,避免了复杂的鞍点检测过程,从理论上分析了基于最小作用曲面及图像二分法的封闭轮廓曲线提取方法的算法复杂性,证明了该方法的运行时间比基于最小作用曲面与鞍点的封闭轮廓曲线提取方法短。     

基于可变形模型的轮廓提取方法与应用

基于可变形模型的轮廓提取方法是目前研究的热点。从几何表达,图像势能及优化方法三个方面对基于可变形模型的轮廓提取的理论研究及进展进行了综述,并介绍了其在医学图像、脸部特征以及航空影像等方面的应用研究。最后对可变形模型及其在轮廓提取方面的应用进行了总结和展望。     

快速响应码的识别和解码

研究了快速响应码(QR Code)的识别方法和解码方法。在识别过程中采用Hough变换检测QR码的倾斜角度,通过几何计算纠正失真,并利用双线性插值算法将QR码旋转至水平,然后用Sobel边缘检测算子以及投影算法计算出QR码单元模块的边界。提供的方法能够快速、准确地识别出QR码,有效地抑制了拍摄QR码时产生的失真、噪声、倾斜等因素对QR码识读过程中的影响,提高了QR码的识别率。同时研究给出了QR码进行RS纠错译码过程中应注意的有关在有限域中的运算、如何求解伴随多项式、确定错误位置值和计算错误值的问题。     

基于Level Set方法的人脸轮廓提取与跟踪

提出一种基于level set方法的图像序列中人脸轮廓提取与跟踪算法，首先利用图像帧间差分快速检测出运动区域，并根据人脸图像的投影映射规则确定人脸所在的外接矩形，然后以此矩形作为初始曲线，采用一种改进的1evelset模型精确提取出入脸轮廓。由于图像序列中人脸是一直运动的，该文引入一阶线性Kalman滤波模型对人脸运动进行估计，从而较好地跟踪了运动中的人脸轮廓，实验结果表明该方法是有效的。     

基于快速响应码的灰度视觉密码方案设计

在保证快速响应码识读效率的基础上,为提高其秘密载荷能力,基于快速响应码的模块识别特性,提出一种面向灰度图像且像素不扩展的(n,n)异或视觉密码方案.该方案根据模块识别单元的结构建立灰度值与系列模板之间的映射关系,进而设计不同的视觉密码分享矩阵集合,对秘密进行分享,并利用Matlab和Photoshop对方案性能进行测试分析.实验验证和理论分析表明,该方案秘密信息恢复算法为线性时间算法,可承载的秘密载荷量为载体图像规格的9倍,且能够抵抗压缩、旋转和剪切等一般几何攻击.     

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。     

基于概率分布图的运动目标轮廓快速提取方法

以对图像分析起重要作用的目标轮廓提取技术为重点,研究并提出一种基于概率分布图的目标轮廓快速提取方法,该方法先从视频中检测到前景目标并建立目标概率模型,再根据建立的模型计算目标概率分布图,用该分布图提取出目标轮廓。对2330幅包含运动目标的视频帧进行测试,结果表明,该方法简单有效,处理速度快,提取的轮廓准确、清晰,对目标形变具有很好的鲁棒性。     

QR码图像二值化的研究

由摄像式获取的QR码因为采集光照不均匀会给二值化带来困难。首先对于直方图有明显谷底和采集光照不均匀的图像,分别采用B样条拟合直方图和自适应阈值法进行二值化。然后通过双线性插值算法对发生倾斜的QR码进行纠正,并对结果修补。最后通过实验验证了算法的可靠性。     

基于Blackfin533的便携式QR code识别系统

一种基于 Blackfin533 DSP 的便携式 QR code 识别终端系统的设计方案。系统以 Black-fin533DSP 为核心处理单元,通过 COMS 图像传感器采集 QR code 条码图像信息,借助 DSP 的高速运算性能,对采集到的 QR code 图像信息进行图像预处理和 QR code 算法识别,然后通过 TFT LCD 实时显示识别结果,最后再运用 Zigbee 节点无线传输方式代替传统的有线和无线芯片传输技术,将识别后的条码图像数据准确可靠地向主机传输。     

基于Symbian智能手机的QR码识别系统

介绍了QR码识别的基本原理,并设计了一个基于Symbian智能手机的QR码识别系统,重点说明了系统在Symbian平台上实现时,图像采集、异常处理和代码移植等方面的问题。测试表明,该系统可以快速、准确地识别QR码,并有效地处理图像倾斜和投影形变等问题。     

基于感兴趣区域和RS编码机制的QR码美化算法

针对已有QR码美化方法没有考虑背景图像的感兴趣区域,进而影响美化效果的问题,提出基于感兴趣区域和RS编码机制的QR码美化算法。首先提出改进的基于多特征感兴趣区域检测算法,进而用此方法得到背景图的显著二值图。其次,将原始QR码利用RS编码矩阵进行异或操作得到中间QR码,该QR码和背景图的显著二值图完全一致;然后,将背景图像和中间QR码按照特定的融合策略进行融合。最后,将融合图再次利用RS纠错机制进一步扩大美化区域,得到最终的美化QR码图像。在测试样本集上的实验表明:所提算法可以实现完整的背景替换,保存更多的图像信息,具有较好的视觉效果和较高的解码率。     

基于稀疏表示的QR码识别

针对QR码图像受污染、破损、遮挡时识别软件无法识别的问题,提出一种基于稀疏表示的QR码识别方法。以40类QR码图像作为研究对象,每类13幅,其中每类随机选取3幅共120幅作为训练样本,余下400幅作为测试样本。所有训练样本组成稀疏表示字典,测试样本为训练样本的稀疏线性组合,表示系数是稀疏的,对每一个测试样本,计算其在字典上的投影,具有最小残差值的类别,即为分类所属类别。最后将提出的方法与QR码识读软件PsQREdit的识别结果做了对比和分析。实验结果表明：提出的方法对于部分受污染、破损、遮挡的图像仍能正确识别,具有很好的鲁棒性,为QR码的识别提供了一种新的有效方案。     

基于Ising模型的QR码加密算法

快速反应码(QR)二维条形码在通信时存在安全隐患,为此提出了一种加密算法。伊辛(Ising)模型具有矩阵形式,在形式上与QR码相同,且其状态变换过程支持并行计算。基于Ising模型的变换规则生成加密矩阵,然后结合QR码的编码原理计算出QR码的密文。实验结果证实该算法具有良好的随机性和密钥敏感性。该算法简单、安全、高效,可用于QR码的安全保密通信     

基于视觉密码和QR码的两级信息管理方案*

本文设计了一种新的扩展多秘密视觉密码,能够分享n个公开信息和n-1个隐私信息,其像素扩展度为4且相对差为1/4。在此基础上,结合QR码提出了一种两级信息管理方案,其中一般参与者的共享份可以呈现参与者公开信息的QR码,而且管理者的共享份与一般共享份叠加后,可以呈现参与者隐私信息的QR码。实验结果表明：公开信息和隐私信息的QR码尽管存在失真,仍可以被正确识别。     

基于自适应匹配的QR码取样方法

通常由相机获取的QR码图像都带有一些失真,所以在译码前需要对获取的QR码图像进行识别以得到标准规格的QR码。针对QR码识别中的失真和校正进行了分析研究,解决了某些QR码经过倾斜校正和几何校正后仍存在一些无法避免的失真而无法被传统方法准确取样的问题,提出了一种自适应匹配取样法,根据相邻行（列）像素的匹配度准确获取QR码的模块有效取样区域。实验证明该方法稳定性好,能够快速准确地对QR码进行取样。     

工业打印中QR码的编码及应用研究

二维条码作为一种新兴的自动识别技术,是提高工作效率的管理工具,因此广泛应用于许多生产应用领域中.本文介绍了QR码的概念和优势,根据实际中的需要,系统地阐述了一种适用于工业打印的QR码的生成实现算法,该算法对传统的编码方法做出了一些改进,通过该算法能创建专业的QR二维条形码,并在实验中证明生成的QR码能在工业打印中得到很好的识别和运用.     

二维码掩膜下的稀疏对抗补丁攻击

目的 传统的基于对抗补丁的对抗攻击方法通常将大量扰动集中于图像的掩膜位置,然而要生成难以察觉的扰动在这类攻击方法中十分困难,并且对抗补丁在人类感知中仅为冗余的密集噪声,这大大降低了其迷惑性。相比之下,二维码在图像领域有着广泛的应用,并且本身能够携带附加信息,因此作为对抗补丁更具有迷惑性。基于这一背景,本文提出了一种基于二维码掩膜的对抗补丁攻击方法。方法 首先获取目标模型对输入图像的预测信息,为提高非目标攻击的效率,设定伪目标标签。通过计算能够远离原标签同时靠近伪目标标签的梯度噪声,制作掩膜将扰动噪声限制在二维码的有色区域。同时,本文利用基于 Lp-Box 的交替方向乘子法（alternating directionmethod of multipliers,ADMM）算法优化添加扰动点的稀疏性,在实现高效攻击成功率的条件下保证二维码本身携带的原有信息不被所添加的密集高扰动所破坏,最终训练出不被人类察觉的对抗补丁。结果 使用 ImageNet 数据集分别在 Inception-v3 及 ResNet-50（residual networks-50）模型上进行对比实验,结果表明,本文方法在非目标攻击场景的攻击成功率要比基于 L_∞的快速梯度符号法（fast gradient sign method,FGSM）、DeepFool 和投影梯度下降（projectedgradient descent,PGD）方法分别高出 8. 6%、14. 6% 和 4. 6%。其中,对抗扰动稀疏度 L₀和扰动噪声值在 L₂、L₁、L_∞范数指标上对比目前典型的攻击方法均取得了优异的结果。对于量化对抗样本与原图像的相似性度量,相比 FSGM 方法,在峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）和相对整体维数综合误差（erreur relative globale adimensionnellede synthèse,ERGAS）指标上,本文方法分别提高 4. 82 dB 和 576. 3,并在可视化效果上实现真正的噪声隐蔽。同时,面对多种先进防御算法时,本文方法仍能保持 100% 攻击成功率的高鲁棒性。结论 本文提出的基于二维码掩膜的对抗补丁攻击方法于现实攻击场景中更具合理性,同时采用稀疏性算法保护二维码自身携带信息,从而生成更具迷惑性的对抗样本,为高隐蔽性对抗补丁的研究提供了新思路。