基于曲线拟合的二次曲面QR码校正

摘要

21世纪，是信息化的社会，信息化社会带给人们更方便快捷的生活方式。图像作为人类感知世界、了解世界的视觉根基，是人类获取信号、表达情感和传递沟通的重要手段，二维码如QR，Data Matrix，Aztec Code，Maxicode等，作为符合以上所有特征的符号，被研发之初主要应用在汽车装配期间汽车零件的跟踪，之后的二十多年间，被扩展应用在各个行业中。除此之外，二维码自身所具备的特点，如:低成本、高可靠性、高保密性、高纠错能力、可编辑外观等，也是其被广泛应用的主要原因。
　　传统流通过程中的QR码多属于半自动的识别，如生活超市中的QR码在第一次扫描失败后，可以更正识别方向继续识别，从而容易检测出符号中蕴含的信息。但工业生产线上的QR码识别，不可轻易改变识别条件，所以识别难度相对较大。
　　本文的主要研究对象是工业二维码。文章介绍了QR条码图像的基础知识和码制特征以及编译码原理，并对纠错码在解码过程中的步骤有了详细了解。QR码图像识别包括二维码符号锁定，图像清晰处理以及解码等步骤完成，在本文中，研究了二维QR码处理的基本过程，并研究了以下的内容:
　　(1)针对工业QR二维码图像采集环境受限，导致二维码图案质量不佳，包括背景过暗或曝光过强等情况，采用自适应伽马校正方法，增加图像对比度。
　　(2)针对工业QR码图像背景复杂，干扰因素较多，使用双立方插值等算法进行无失真缩放。
　　(3)针对工业QR二维码符号压缩性强，在巨大的零件上占空比小的问题，依据QR二维码自身符号特征，采用图像模板匹配搜索的方式进行二维QR码辅助搜索。
　　在QR码的识别过程中，传统的图像算法对平面图像有很好的处理效果，当这些算法应用在二次曲面失真QR码时识别率就不是理想中的那么好。为此，本文提出一种结合QR码自身符号特征—位置探测图案，基于曲线拟合的曲面QR码校正算法，该算法能够实现对曲面QR码快速精确校正的处理结果。
　　本篇文章整合经典图像预处理的算法以及本文提出的校正算法，使用C++语言编程，在结合了Google开放源码库ZXing的基础上，设计了针对多种异常环境下采集的图像的软件，经过在本软件以及其他软件上数百张图片的实验，本软件的识别率以及识别时间相比较于其他识别软件有明显的提升。鉴于一般软件无法识别曲面QR码，所以对曲面QR码单独进行实验，验证当图像以不同尺寸处于不同曲率的曲面上时，曲线拟合算法对图像的可识别性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1．概述

1．2．二维码的简介和种类

1．2．1．二维码的简介

1．2．2．二维码的种类

1．3．国内外关于二维码技术研究现状

1．4．本文的主要工作和组织结构

第二章 QR码概述

2．1．QR条形码简述

2．2．QR码的特征

2．2．1．QR码的基本特征

2．2．2．QR码结构

2．3．QR码分类

2．4．QR码优点

2．5．QR码解码原理

2．6．QR码的应用

2．7．本章小结

第三章 工业QR码的图像处理算法

3．1．图像灰度化

3．2．图像修复

3．3．亮度、对比度、伽玛值调整

3．4．图像阈值化

3．5．图像针对性预处理

3．5．1．图像无失真缩放

3．5．2．图像反白

3．5．3．图像漫游

3．5．4．条码搜索检测

3．5．5．手工辅助检测

3．6．本章小结

第四章 二次曲面QR码图像校正

4．1．曲面图像的形成

4．1．1．曲面正投影

4．1．2．曲面投影的反投影

4．2．QR码区域检测和边缘检测

4．2．1．QR码区域检测

4．2．2．边缘检测

4．3．边缘曲线恢复

4．3．1．边缘膨胀

4．3．2．曲线拟合

4．3．3．黑白模块填充及图像校正

4．4．本章小结

第五章 实验结果

5．1．条码识别系统的参数指标

5．2．实验平台

5．3．工业QR码识别结果

5．4．曲面QR码的实现

5．5．本章小结

第六章 总结与展望

6．1．工作总结

6．2．工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间论文发表及参与科研项目