高维条码识别技术和编码理论的研究

摘要

该文研究了高维条码的识别技术和编码理论.条码检测是一个十分重要的步骤.在识别条码前,要在图像中过滤掉文本和其他图案,检测出条码所在位置.该文提出了一种基于子区域多特征分析的条码检测算法,先分析每个子区域的特征,选出可能包含条码的子区域,然后对子区域进行合并筛选,检测条码所在位置.实验表明,基于子区域多特征分析的条码检测算法具有很好的性能,优于基于梯度特征的检测算法.在得到条码所在区域后,该文给出了一个二维条码的识别算法.条码识别是一个边缘检测问题.长期以来,边缘检测都是通过一阶导数极大值或二阶导数零交叉进行的.当条码密度较大时,受光学系统点扩展函数的影响,边缘相互干扰,这种技术不再适用.该文研究了高密度二维条码的识别技术.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.在二维条码的基础上,该文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.文中还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.最后,该文设计了一个应用二维条码进行银行票据防伪的系统.该系统防伪安全性可靠,自动化程度高.该系统已获得专利,并且已经进入试点实用阶段,运行表明该系统具有较好的防伪性能和稳定性.

目录

文摘

英文文摘

1绪论

1.1引言

1.2条码技术概论

1.2.1条码的含义

1.2.2条码的特点

1.3二维条码

1.3.1二维条码的发展

1.3.2二维条码的特性

1.3.3二维条码的应用领域

1.3.4著名的二维条码介绍

1.4条码识别技术和编码理论的研究及发展

1.4.1条码的检测和识别

1.4.2条码编码理论

1.5本文的主要研究工作

1.6本文的内容安排

2二维条码的检测和识别

2.1前言

2.2 PDF417简介

2.3基于子区域多特征分析的条码检测

2.3.1子区域特征

2.3.2子区域筛选

2.3.3子区域的合并和补偿

2.4二维条码的定位和分割

2.4.1旋转定位条码

2.4.2分割单个条码字符图像

2.5条码字符的识别

2.5.1运用投影算法抑制噪声

2.5.2基于亚像素的条空边界检测

2.5.3基于最大似然法的条码字符译码

2.6实验结果及分析

2.6.1条码检测

2.6.2条码识别

2.7本章小结

3高密度二维条码的识别

3.1引言

3.2高密度二维条码的定位和分割

3.3条码信号的数学模型

3.4基于中点检测的条码识别

3.4.1条码信号的函数分析

3.4.2条码的中点特征

3.5基于波形分析的条码识别

3.5.1卷积对中点特征的影响

3.5.2方差估计和反模糊滤波

3.5.3边界强度直方图定位条空边界

3.6实验结果及分析

3.7本章小结

4三维条码的编码理论和设计

4.1引言

4.2条码的编码技术和编码容量

4.2.1条码编码技术

4.2.2模块组配法的编码容量

4.2.3宽度调节法的编码容量

4.3三维条码的设计

4.3.1三维条码的设计思想

4.3.2三维条码的编码容量

4.3.3三维条码的实现

4.4三维条码的识别

4.4.1颜色特征的选取

4.4.2三维条码的定位和分割

4.4.3二值形态学去除噪声

4.5本章小结

5基于二维条码技术的银行票据防伪系统

5.1引言

5.2系统处理流程和功能模块

5.2.1二维条码防伪特性

5.2.2处理流程

5.2.3票据签发模块

5.2.4票据审核模块

5.2.5辅助模块

5.3图像处理算法设计

5.3.1票据定位和区域分割

5.3.2金额区特征抽取

5.3.3荧光丝特征抽取

5.3.4 印鉴区特征抽取

5.3.5条码识别

5.3.6图像压缩存储

5.4本章小结

结束语

致谢

参考文献

附录