低质量QR二维码快速识别与软件设计研究

发布时间：2017-05-06 02:07

  本文关键词：低质量QR二维码快速识别与软件设计研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：QR二维码因具有信息存储能力强、识读方便、保密性好等优点而被广泛使用。将QR二维码应用于果品溯源,有助于提升果品的质量安全监管水平。然而QR二维码易受复杂背景、噪声、光照不均以及畸变的影响,导致QR二维码降质难以快速准确识别。研发基于便携式终端的低质量QR二维码的快速识别算法及装备,开发基于便携式智能终端的QR二维码识别软件,可以有效提高低质量QR二维码的识别效率、保障果品品质溯源的可靠性。在陕西省科技统筹创新工程计划项目-基于物联网的苹果全程质量安全控制技术(2014KTCL02-15)的资助下,本文主要研究低质量QR二维码的识别技术,主要包括基于视觉注意机制的感兴趣区域提取,即复杂背景下QR二维码图像的快速提取,基于数字图像处理的的低质量QR二维码去噪算法、光照不均消除算法、定位、畸变校正算法以及基于便携式终端的识别软件设计等内容。具体研究内容和结论如下:(1)针对复杂背景下QR二维码图像难以快速提取的问题,研究基于视觉注意机制的Itti模型和GBVS模型,分别提取复杂背景下的QR二维码图像,比较它们的提取效果。试验结果表明,相比于GBVS模型,Itti模型能更加有效的消除复杂背景而提取到全面的QR二维码图像,因此本文选择Itti模型提取复杂背景下的QR二维码图像。(2)针对QR二维码应用中存在噪声的问题,在分析噪声种类的基础上研究相应噪声影响下的QR二维码图像去噪算法,并采用不用的滤波算法对其进行滤波处理在比较个算法性能后选择一种适合QR二维码的图像去噪算法,实现QR二维码图像的去噪处理。试验结果表明,中值滤波算法去噪处理后的PSNR为41.07,维纳滤波去噪后的平均PSNR为19.34,均值滤波去噪后的平均PSNR为26.41。因此优选中值滤波来消除QR二维码图像的噪声。(3)针对QR二维码易受光照不均影响的问题,研究消除光照不均影响的多种二值化算法,通过比较Otsu算法、Retinex算法、直方图均衡化方法以及光照无关图理论在光照不均QR二维码图像上的处理效果,进而选择一种适合消除QR二维码光照不均影响的算法,使其在不同的光照影响下均具有较好的处理效果,实现光照不均QR二维码的高效二值化算法。试验结果表明,分块直方图均衡化后再进行Otsu分割方法具有最佳的效果,平均识别率为94.4%,比Retinex图像增强算法和Otsu算法分别高43.3%和10%,可以有效去除光照不均对识别结果的影响。(4)针对QR二维码快速定位的问题,研究快速定位算法:基于位置探测图像的定位算法和基于Hough变换的条码边缘的定位算法。因Hough变换计算量大,在移动终端上不能很好地实现快速、实时、高效等要求,所以本文根据QR二维码的结构特性基于位置探测图形进行定位。(5)针对QR二维码图像畸变的问题,研究其畸变的校正算法,包括空间变换和灰度插值。空间变换可以校正失真QR二维码图像中的像素位置以重新得到像素间原来应有的空间关系,同时进行灰度插值以还原本来的像素值。通过空间变换和灰度插值可以很好的修复失真的QR二维码图像。(6)针对QR二维码软件设计,研究基于Android智能手机平台的QR二维码识别软件,并开发一款低质量QR二维码的快速识别软件,可消除复杂背景下低质量QR二维码的噪声影响、光照不均影响、畸变影响,实现其快速有效识别。
【关键词】：低质量QR二维码 安卓智能手机 去噪 光照不均 畸变校正 Android Studio
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.44
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 课题研究背景意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.2.1 QR二维码研究现状13-14
• 1.2.2 QR二维码预处理技术研究现状14-16
• 1.3 本文主要研究内容和研究方法16-17
• 1.4 本文技术路线图17-18
• 1.5 本文章节安排18-20
• 第二章 QR二维码相关知识简介20-24
• 2.1 QR二维码的图形结构和优点20-21
• 2.1.1 QR二维码的图形结构20
• 2.1.2 QR二维码的优点20-21
• 2.2 QR二维码编码方法综述21
• 2.3 QR二维码译码方法综述21-22
• 2.4 二维码识别设备22-23
• 2.5 低质量QR二维码23
• 2.6 本章小结23-24
• 第三章 低质量QR二维码图像预处理方法研究24-46
• 3.1 复杂背景下QR二维码图像的分割处理24-28
• 3.1.1 基于常见图像分割算法的QR二维码分割处理24-25
• 3.1.2 基于感兴趣区域分割的QR二维码图像处理25-28
• 3.2 QR二维码图像的灰度化处理28-29
• 3.3 QR二维码图像的滤波处理29-32
• 3.3.1 邻域均值法29-30
• 3.3.2 中值滤波法30
• 3.3.3 维纳滤波法30-32
• 3.4 QR二维码图像的二值化32-41
• 3.4.1 基于Otsu算法的QR二维码图像处理方法研究32-34
• 3.4.2 基于Retinex算法的QR二维码图像处理方法研究34-35
• 3.4.3 基于直方图均衡化的QR二维码图像处理方法研究35-36
• 3.4.4 基于光照无关图的QR二维码图像处理方法研究36-38
• 3.4.5 试验结果与分析38-41
• 3.5 QR二维码图像的检测定位处理41-42
• 3.5.1 基于Hough变换的QR二维码边缘定位41-42
• 3.5.2 基于位置探测图形的QR二维码定位42
• 3.6 QR二维码图像的畸变校正处理42-45
• 3.6.1 空间变换43-44
• 3.6.2 灰度插值44-45
• 3.7 本章小结45-46
• 第四章 QR二维码识别平台46-52
• 4.1 硬件平台46
• 4.2 软件平台46-47
• 4.3 Android系统简介47-48
• 4.3.1 Android系统架构47
• 4.3.2 Android系统应用程序结构及组成47-48
• 4.4 Android系统开发环境搭建48
• 4.5 创建Android项目48-50
• 4.6 测试Android项目50-51
• 4.7 本章总结51-52
• 第五章 基于Android智能手机平台的QR二维码软件系统设计52-58
• 5.1 界面设计52-53
• 5.2 功能实现53-55
• 5.3 软件测试55-57
• 5.4 本章小结57-58
• 第六章 总结与展望58-60
• 6.1 总结58-59
• 6.2 展望59-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-65
• 作者简介65

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