基于Android的二维码生成与识别研究及软件实现

摘要

由于QR二维码具有高密度、高容量、纠错能力强、安全强度高等优点，并且可以表示汉字，受到广泛关注，成为信息技术领域的研究热点。近年来，随着移动互联网和智能手机的发展及Android系统的开放性，降低了开发商的开发成本，手机二维码得到了广泛的应用。在手机上利用手机摄像头实现二维码的识别，克服了传统识别设备价格昂贵，体积大，不便于携带等缺点，可以将数据信息随时上传到网络;另一方面，QR二维码在o2o（线上到线下）中，实现了信息的快速传递，成为了线上线下结合的关键接口。本文对二维码的生成与识别进行了研究和软件开发实现，完成的主要研究工作如下:
　　1.分析了QR码基础理论和特征分析，编解码理论，Reed-Solomon(RS)纠错编码，阐述了编解码中用到的相关类，实现了普通文本QR码和带Logo QR码的生成。
　　2.所研究的QR二维码识别分三个模块，图像采集，图像预处理，译码。使用Camera类实现图像采集，对图像进行灰度化处理并使用中值滤波消除噪声。通过对比ostu、Bernsen、快速自适应阈值分割算法，最终选用了快速自适应二值化方法，在处理速度快的前提下，能有效的应对光照不均。
　　3.根据基于位置探测图形的定位方法，先找到探测图形的中心，然后找到QR码四个顶点的坐标，使用透视反变换进行图像的校正，避免了使用Hough变换耗时较长。
　　4.研究了RS码所用到的伽罗华域，RS码编码和纠错算法，并给出了实例。详细阐述了QR码识别过程中的解码流程以及解码算法，对网格取样算法进行了改进，主要改进了校正图形的定位和分区域扫描。
　　5.根据解码算法，对采集到的二维码进行译码还原出所携带信息。若识别出的信息是网址可以跳转到相应的网页。
　　6.在vivo Y11手机上对所开发的软件进行了测试。选择了600张不同环境下的QR码图片，其中150张光照不均，软件清晰图像识别率94.67％，光照不均识别率58.67％，总识别率85.67％。相比其他同类软件占用内存小，总体识别率较高。本文软件在其他款Android手机（如小米手机）上进行测试，也能够顺利运行。表明了所开发的软件有较好的应用价值。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 课题背景及意义

1．2 国外二维码的发展及应用

1．3 国内二维码的发展及应用

1．4 本课题研究意义

1．5 本课题研究的主要内容

第2章 QR二维码的生成

2．1 二维码的分类及特点

2．2 二维条码简介

2．3 QR二维码生成

2．4 本章小结

第3章 QR码图像预处理

3．1 图像处理技术概况

3．2 图像灰度化

3．3 图像滤波

3．4 QR码图像二值化

3．4．1 最大类间方差法(OSTU法)

3．4．2 Bernsen算法

3．4．3 快速自适应阈值算法

3．5 图像边缘检测

3．6 图像定位和校正

3．6．1 Hough变换

3．6．2 基于位置探测图形的校正

3．6．3 QR码校正

3．7 本章小结

第4章 QR码译码

4．1 QR码纠错编码与解码

4．1．1 伽罗华域运算

4．1．2 RS纠错编码

4．1．3 QR码检错和纠错

4．2 QR Code的解码流程

4．3 QR Code的译码框架

4．4 QR码译码核心算法研究

4．4．1 QR码图像精确定位算法

4．4．2 改进的网格取样算法

4．5 本章小结

第5章 基于Android平台的QR码生成与识别软件设计

5．1 Android的系统架构

5．2 开发环境搭建

5．3 QR码生成与识别软件相关类

5．4 QR码生成与识别系统设计

5．5 软件实现硬件环境及效果分析

5．6 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

攻读硕士期间取得的研究成果

致谢

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