基于数字图像处理的条形码识别方法与应用研究

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1、硕士学位论文第一章绪论条码的边缘强度，根据边缘强度进行选择性采样除去噪声引起的伪边界，再用拉普拉斯变换增强条码边界。Joseph等人研究了基于反模糊技术的条码识别算法【13’闱，分析条码信号的高斯模糊模型，计算得到模糊函数的方差，对条码信号进行补偿。Liao[15】和liu[16】等人研究了，基于神经网络的识别方法，统计条码图像每列的有效像素，归一化后输入BP神经网络识别。Okol'nishnikova研究了多项式算法的条码识别【171，利用回归迭代的方法识别条码。Wangll81、Pavlidistl9】等人进一步研究了二维条码信息编码方式、扫描模式、二维条码应用特性

2、等一系列二维条码的关键技术。．国内有关二维条码识别方法的文献主要有国内刘宁钟，杨静宇提出的基于波形分析的二维条码识别【20】，即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。然后提出基于傅利叶变换的二维条码识别【2lt22]，首先探讨了二维条码的定位分割技术，即在条码中分割出单行码字符号的图象，分析条码信号经过点扩展函数卷积后的降质模型，并讨论条码信号的一阶导数和中点的性质，通过分析条码信号，提出了一种计算点扩展函数标准方

3、差的算法，然后利用傅立叶变换对条码信号进行反模糊滤波，最后对复原的条码信号做差分处理，并采用边界强度直方图策略自适应地选取阈值滤去噪声导致的无效边界。在边界强度直方图中，采用基于矩阈值选取的方法寻找最佳闽值。郑河荣等人【23】对于倾斜的条码，给条码的识别带来困难，利用HOUGH变换，对条码图像进行矫正。并在此基础上实现对条码码字的识别。戴扬，于盛林提出基于滤波．还原的二维条码识别投影算法【241，该方法设计滤波器滤除噪声部分，再采用点搜索法进一步去除不符合条码边界特点的孤立点和容易与边界混淆的竖直划痕，对条码图像进行复原。甘岚，刘宁钟提出了基于亚像素边缘检测的二维条码识

4、别【2习。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了基于亚像素边缘检测的识别算法。在众多二维条码中，PDF417的应用最为广泛。二维条码本身所具有的信息容量大，保密防伪性强、安全强度高等特点使得二维条码作为信息的载体在信息自动化领域发挥着越来越重要的作用。1．3数字图像处理技术的研究现状数字图像处理是将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高、处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科。由于数字图像处理的飞速发展，它广泛应用

5、于空间检测、遥感、生物医学、人工智能4硕士学位论文第一章绪论以及工业检测等许多领域。数字图像处理技术【26】是20世纪60年代随着计算机技术和大规模集成电路的发展而产生，并不断成熟起来的-N新兴的技术领域，数字图像处理技术在理论上和实际应用中都取得了巨大的成就。到了70年代中期，随着计算机技术和人工智能的迅速发展，人们开始研究如何利用计算机系统解释图像，称为图像理解或计算机视觉【271。在90年代开始，随着小波理论与变换方法的迅速发展，它克服了傅里叶分析不能用于局部分析等方面的不足。进入2l世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，图像处理在图像通讯、办公自动

6、化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域应用越来越多。数学形态学是一种非线性滤波方法，数学形态学可以用来解决抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分割，形状识别、纹理分析、图像恢复与重建，图像压缩等图像处理问题。边缘检测方法是人们研究的比较多的一种方法，在计算机视觉和图像处理领域中发挥着重要的作用，它通过检测图像中不同区域的边缘来达到分割图像的目的，广泛用于图像分割、目标自动识别、遥感、医学图像分析等领域。一幅图像就是一个信息系统，其大量信息是由它的轮廓边缘提供的。因此边缘提取与检测在图像处理中占有很重要的地位，所以其算法的优劣直接影响着检测与识别

7、的效果。条码中条的宽度由两个边缘位置确定，因此条码识别通常是一个边缘检测问题。1．3．1数字图像处理技术的优点(1)再现性好：数字图像处理技术可以实现图像的真实再现。(2)处理精度高：理论上不论图像的精度有多高，处理总是能实现的。(3)适用面宽：图像可以来自多种信息源，只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像的组合而成，因而均可用计算机来处理。(4)灵活性高：数字图像处理不仅可以进行线性运算，而且可以实现非线性处理，即用数学表达式或逻辑关系表达的一切运算均可用数字图像处理实现。(5)信息存储量大：利用数字图像处理技术可以最