票據(jù)圖像壓縮和防偽的一些研究.pdf

1、隨著票據(jù)數(shù)字化管理模式的推廣，票據(jù)圖像成為了信息管理的主要載體。而在圖像采集設(shè)備分辨率不斷提高的影響下，圖像包含的數(shù)據(jù)量呈海量增長(zhǎng)。巨大的信息量對(duì)存儲(chǔ)容量和信道帶寬提出了很高的要求，票據(jù)圖像的壓縮便成為了必須要解決的問題。關(guān)于圖像壓縮的研究已有幾十年的歷史，而針對(duì)票據(jù)圖像壓縮的研究卻很少。在票據(jù)的應(yīng)用過程中，對(duì)其進(jìn)行有效的防偽認(rèn)證也是一直困擾工業(yè)界的一個(gè)問題。隨著條碼技術(shù)的興起，將條碼技術(shù)應(yīng)用到票據(jù)圖像的防偽上已是一個(gè)研究熱點(diǎn)。但在實(shí)際

2、應(yīng)用中，外部復(fù)雜環(huán)境的影響使條碼的準(zhǔn)確識(shí)別成為了一個(gè)難點(diǎn)，已有許多學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究，但相關(guān)研究大多都集中在對(duì)單個(gè)條碼的識(shí)別上，對(duì)多個(gè)條碼進(jìn)行識(shí)別的研究卻還很少。
　　本文對(duì)票據(jù)圖像壓縮和用于票據(jù)防偽的QR(Quick Response的簡(jiǎn)稱)碼識(shí)別進(jìn)行了深入研究，在借鑒前人成果的基礎(chǔ)上，提出了自己的改進(jìn)方法，主要有以下幾個(gè)方面：
　　在研究票據(jù)圖像壓縮方面，提出了一種基于Hough變換和形態(tài)學(xué)的算法，通過對(duì)圖像進(jìn)行傾斜矯正

3、和去冗余來達(dá)到壓縮的目的。為克服傳統(tǒng)Hough變換在檢測(cè)直線時(shí)固有的缺點(diǎn)，本算法利用形態(tài)學(xué)的方法去除了圖像中多余的細(xì)節(jié)信息，有效的提高了Hough變換的計(jì)算速度及檢測(cè)精度；在去冗余時(shí)，算法結(jié)合形態(tài)學(xué)處理并通過尋找圖像感興趣區(qū)域頂點(diǎn)坐標(biāo)的方法將其從背景中提取出來。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本算法不僅適用于二值圖像和灰度圖像，同樣適用于彩色圖像。
　　在研究用于票據(jù)圖像防偽的QR碼識(shí)別方面，在單個(gè)QR碼識(shí)別方面，很少有文獻(xiàn)提及怎樣判斷位置探測(cè)圖形

4、之間的位置關(guān)系以及如何利用它們之間的關(guān)系來進(jìn)行旋轉(zhuǎn)矯正，本文提出了一種面向單個(gè)QR碼的識(shí)別算法，對(duì)此給出了詳細(xì)的解決方案；同時(shí)，本算法利用位置探測(cè)圖形的高度、寬度及中心點(diǎn)坐標(biāo)來得到QR碼符號(hào)的左上角坐標(biāo)及符號(hào)的寬度和高度，簡(jiǎn)化了提取操作。
　　同時(shí)還提出了一種面向多QR碼的識(shí)別算法。對(duì)多個(gè)QR碼進(jìn)行識(shí)別時(shí)，關(guān)鍵是要判斷出哪些位置探測(cè)圖形屬于同一個(gè)QR碼符號(hào)。該算法利用位置探測(cè)圖形法來定位QR碼，并利用位置探測(cè)圖形的大小及位置關(guān)系實(shí)