應(yīng)用于食品安全追溯的二維碼圖像預(yù)處理研究.pdf

1、當(dāng)前，二維碼的使用范圍已越來越廣，同時(shí)對二維碼的識別速度和識別率要求也越來越高，因而對二維碼識別的研究有著非常重要的意義。本文主要研究了二維碼的預(yù)處理以提高二維碼的識別率，包括圖像去噪、二值化、定位、幾何校正等問題，并將其應(yīng)用于食品安全追溯系統(tǒng)，創(chuàng)新點(diǎn)在于對預(yù)處理算法中的去噪和二維碼定位算法進(jìn)行了改進(jìn)。
　　針對傳統(tǒng)的中值濾波算法，本文提出一種改進(jìn)的自適應(yīng)中值濾波算法。根據(jù)窗口內(nèi)噪聲點(diǎn)的密度自適應(yīng)調(diào)整窗口大小，將濾波區(qū)域分為低密度

2、噪聲區(qū)和高密度噪聲區(qū)，分別用改進(jìn)后的中值濾波和改進(jìn)后的自適應(yīng)中值濾波算法處理，不僅解決了去噪和保持圖像細(xì)節(jié)之間的矛盾，而且該算法處理速度快，能夠用于實(shí)時(shí)性處理。
　　實(shí)際拍攝的圖像可能會處于各種光照條件下，當(dāng)光照不均勻時(shí)如何正確進(jìn)行二值化是一個(gè)研究難題。本文在現(xiàn)有的亮度均衡算法基礎(chǔ)上對光照不均勻的圖像進(jìn)行了亮度均衡調(diào)節(jié)處理。首先對圖像進(jìn)行分塊，估計(jì)每一個(gè)分塊的背景值，對背景值進(jìn)行水平和垂直方向的插值，將插值后的估計(jì)背景圖像與原圖進(jìn)

3、行比較處理以減少誤差從而獲得原圖的實(shí)際背景圖像。依據(jù)實(shí)際背景圖像的亮度值對原圖進(jìn)行亮度調(diào)節(jié)即可達(dá)到亮度均衡的目的。試驗(yàn)表明，本文的背景亮度均衡算法能夠?qū)庹詹痪鶆虻膱D像進(jìn)行亮度調(diào)節(jié)，從而進(jìn)行正確的二值化。
　　如何從復(fù)雜背景中對QR二維碼準(zhǔn)確定位一直是二維碼預(yù)處理研究中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。實(shí)際拍攝的圖像會有一定程度的角度偏差，因此必須進(jìn)行旋正處理。本文提出一種計(jì)算偏轉(zhuǎn)角度的算法，依據(jù)三個(gè)位置探測圖形的關(guān)系建立直角坐標(biāo)系，根據(jù)直角頂點(diǎn)在坐

4、標(biāo)系中的位置推導(dǎo)出角度的計(jì)算公式。在尋找QR碼四個(gè)頂點(diǎn)方面，本文提出一種掃描位置探測圖形邊界點(diǎn)的算法，首先在水平和垂直方向填補(bǔ)空隙，對填補(bǔ)空隙后的圖像進(jìn)行與操作以分離位置探測圖形。掃描位置探測圖形邊界點(diǎn)并進(jìn)行Hough變換求得位置探測圖形邊界的直線方程，邊界直線的交點(diǎn)即二維碼的頂點(diǎn)位置，從而實(shí)現(xiàn)對二維碼的定位。
　　試驗(yàn)結(jié)果表明，本文的預(yù)處理算法對處于復(fù)雜環(huán)境下的二維碼能夠準(zhǔn)確進(jìn)行預(yù)處理，提高了識別率，并將QR二維碼應(yīng)用于食品安全