本文關(guān)鍵詞：發(fā)票漢信碼的識(shí)別算法與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)在二維碼已經(jīng)應(yīng)用于與人類生活密切相關(guān)的各個(gè)領(lǐng)域。然而一般的二維碼都是由國(guó)外的一些研究者提出的，這些二維碼沒(méi)有也不會(huì)考慮中文漢字的處理，所以很難適用于我國(guó)的某些行業(yè)的應(yīng)用。為此，我國(guó)提出并開發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的二維碼——漢信碼。漢信碼不但能夠很好地處理其他二維碼所處理的信息，同時(shí)大大增強(qiáng)了漢字的處理能力。在漢信碼的應(yīng)用中，某些行業(yè)需要通過(guò)專用打印機(jī)將漢信碼打印到紙張上，例如增值稅發(fā)票上的漢信碼。在打印過(guò)程中可能由于進(jìn)紙器的磨損、色帶的油墨不適中等原因，打印出來(lái)的漢信碼會(huì)產(chǎn)生扭曲、拉伸、顏色不均等問(wèn)題。而在識(shí)別時(shí)，由于使用的又是專用的掃描儀，同樣由于進(jìn)紙器的問(wèn)題，可能導(dǎo)致二次拉伸、扭曲等。這樣掃描后的數(shù)字圖像用一般的二維碼識(shí)別技術(shù)就很難正確識(shí)別。因此，針對(duì)這類問(wèn)題開發(fā)一種特別的漢信碼識(shí)別技術(shù)就顯得尤為重要。 本文主要包括以下幾個(gè)部分： 首先，介紹了漢信碼的基本理論和譯碼規(guī)則，二維碼的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，本文的研究目的和意義。 其次，提出基于OpenCV庫(kù)對(duì)漢信碼精確定位的算法，其核心思想是檢測(cè)矩形輪廓。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕與膨脹、坎尼邊緣檢測(cè)、二值化、多邊形逼近輪廓等一系列操作，檢測(cè)矩形輪廓的位置。對(duì)于有一定傾斜角度且其它矩形干擾較少的圖像，本算法具有較好的正確提取率。 再次，提出一種針對(duì)增值稅發(fā)票沿坐標(biāo)軸方向積分的算法，找到定長(zhǎng)區(qū)間積分最大值的位置，粗定位碼圖。一般情況下，打印在發(fā)票上的碼圖可能有一定的傾斜，但是碼圖邊線的斜率會(huì)在一個(gè)固定的范圍內(nèi)。我們?cè)谠摲秶鷥?nèi)選取若干個(gè)斜率，然后以該斜率的直線為坐標(biāo)軸建立直角坐標(biāo)系，再沿橫坐標(biāo)軸積分，找到縱坐標(biāo)軸定長(zhǎng)區(qū)間積分最大值。不同斜率對(duì)應(yīng)不同的積分最大值，其中最大者對(duì)應(yīng)的斜率就是橫向的最好斜率。對(duì)縱坐標(biāo)軸也做同樣的操作,得到對(duì)應(yīng)的縱向最好斜率。進(jìn)一步，在橫縱最好斜率附近，，尋找兩斜率乘積最接近-1的斜率，即為最佳斜率。根據(jù)求得的最佳斜率，對(duì)原始圖像作相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)，使碼圖的邊與坐標(biāo)軸水平。之后，我們應(yīng)用檢測(cè)矩形輪廓的算法，精確定位漢信碼。 最后，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)化后的漢信碼，首先對(duì)碼圖作直方圖均衡化、中值濾波等預(yù)處理。接著利用尋像圖形、校正圖形判斷碼圖是否產(chǎn)生了形變，通過(guò)圖形變換恢復(fù)到理論位置。最后進(jìn)行網(wǎng)格化，判斷模塊的灰度屬性，最終提取出“0”、“1”數(shù)據(jù)流。
【關(guān)鍵詞】：定長(zhǎng)區(qū)間積分 檢測(cè)矩形輪廓 識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.44
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-21
• 1.1 漢信碼基礎(chǔ)內(nèi)容簡(jiǎn)介10-13
• 1.1.1 符號(hào)版本10
• 1.1.2 基本結(jié)構(gòu)10-11
• 1.1.3 數(shù)據(jù)編碼11
• 1.1.4 糾錯(cuò)等級(jí)11-12
• 1.1.5 掩膜12-13
• 1.2 漢信碼的譯碼算法13-17
• 1.2.1 譯碼過(guò)程13-14
• 1.2.2 糾錯(cuò)譯碼步驟14-15
• 1.2.3 糾錯(cuò)譯碼舉例15-17
• 1.3 二維碼的研究現(xiàn)狀簡(jiǎn)介17-19
• 1.3.1 國(guó)外的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4 本論文的研究目的和意義19-21
• 第二章 基于 OpenCV 的漢信碼定位21-31
• 2.1 腐蝕與膨脹21-22
• 2.2 坎尼邊緣檢測(cè)22-24
• 2.3 二值化24-25
• 2.4 查找輪廓25-26
• 2.5 多邊形逼近輪廓26-27
• 2.6 部分核心代碼實(shí)現(xiàn)27-30
• 2.7 實(shí)驗(yàn)30-31
• 第三章 漢信碼的前景分離31-42
• 3.1 積分法粗定位碼圖31-35
• 3.2 傾斜圖像的處理35-38
• 3.3 精確定位提取單個(gè)碼圖38-42
• 第四章 漢信碼的識(shí)別42-49
• 4.1 直方圖均衡化42-43
• 4.2 中值濾波43
• 4.3 定位碼圖的固定圖形43-45
• 4.4 碼圖形變校正45-46
• 4.5 網(wǎng)格化46-47
• 4.6 判斷模塊的灰度屬性47-49
• 第五章 總結(jié)與展望49-50
• 5.1 總結(jié)49
• 5.2 展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-52
• 致謝52

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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  本文關(guān)鍵詞：發(fā)票漢信碼的識(shí)別算法與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：472628