本文關(guān)鍵詞：低質(zhì)量QR二維碼快速識別與軟件設(shè)計研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：QR二維碼因具有信息存儲能力強、識讀方便、保密性好等優(yōu)點而被廣泛使用。將QR二維碼應(yīng)用于果品溯源,有助于提升果品的質(zhì)量安全監(jiān)管水平。然而QR二維碼易受復(fù)雜背景、噪聲、光照不均以及畸變的影響,導(dǎo)致QR二維碼降質(zhì)難以快速準(zhǔn)確識別。研發(fā)基于便攜式終端的低質(zhì)量QR二維碼的快速識別算法及裝備,開發(fā)基于便攜式智能終端的QR二維碼識別軟件,可以有效提高低質(zhì)量QR二維碼的識別效率、保障果品品質(zhì)溯源的可靠性。在陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程計劃項目-基于物聯(lián)網(wǎng)的蘋果全程質(zhì)量安全控制技術(shù)(2014KTCL02-15)的資助下,本文主要研究低質(zhì)量QR二維碼的識別技術(shù),主要包括基于視覺注意機制的感興趣區(qū)域提取,即復(fù)雜背景下QR二維碼圖像的快速提取,基于數(shù)字圖像處理的的低質(zhì)量QR二維碼去噪算法、光照不均消除算法、定位、畸變校正算法以及基于便攜式終端的識別軟件設(shè)計等內(nèi)容。具體研究內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)針對復(fù)雜背景下QR二維碼圖像難以快速提取的問題,研究基于視覺注意機制的Itti模型和GBVS模型,分別提取復(fù)雜背景下的QR二維碼圖像,比較它們的提取效果。試驗結(jié)果表明,相比于GBVS模型,Itti模型能更加有效的消除復(fù)雜背景而提取到全面的QR二維碼圖像,因此本文選擇Itti模型提取復(fù)雜背景下的QR二維碼圖像。(2)針對QR二維碼應(yīng)用中存在噪聲的問題,在分析噪聲種類的基礎(chǔ)上研究相應(yīng)噪聲影響下的QR二維碼圖像去噪算法,并采用不用的濾波算法對其進行濾波處理在比較個算法性能后選擇一種適合QR二維碼的圖像去噪算法,實現(xiàn)QR二維碼圖像的去噪處理。試驗結(jié)果表明,中值濾波算法去噪處理后的PSNR為41.07,維納濾波去噪后的平均PSNR為19.34,均值濾波去噪后的平均PSNR為26.41。因此優(yōu)選中值濾波來消除QR二維碼圖像的噪聲。(3)針對QR二維碼易受光照不均影響的問題,研究消除光照不均影響的多種二值化算法,通過比較Otsu算法、Retinex算法、直方圖均衡化方法以及光照無關(guān)圖理論在光照不均QR二維碼圖像上的處理效果,進而選擇一種適合消除QR二維碼光照不均影響的算法,使其在不同的光照影響下均具有較好的處理效果,實現(xiàn)光照不均QR二維碼的高效二值化算法。試驗結(jié)果表明,分塊直方圖均衡化后再進行Otsu分割方法具有最佳的效果,平均識別率為94.4%,比Retinex圖像增強算法和Otsu算法分別高43.3%和10%,可以有效去除光照不均對識別結(jié)果的影響。(4)針對QR二維碼快速定位的問題,研究快速定位算法:基于位置探測圖像的定位算法和基于Hough變換的條碼邊緣的定位算法。因Hough變換計算量大,在移動終端上不能很好地實現(xiàn)快速、實時、高效等要求,所以本文根據(jù)QR二維碼的結(jié)構(gòu)特性基于位置探測圖形進行定位。(5)針對QR二維碼圖像畸變的問題,研究其畸變的校正算法,包括空間變換和灰度插值�？臻g變換可以校正失真QR二維碼圖像中的像素位置以重新得到像素間原來應(yīng)有的空間關(guān)系,同時進行灰度插值以還原本來的像素值。通過空間變換和灰度插值可以很好的修復(fù)失真的QR二維碼圖像。(6)針對QR二維碼軟件設(shè)計,研究基于Android智能手機平臺的QR二維碼識別軟件,并開發(fā)一款低質(zhì)量QR二維碼的快速識別軟件,可消除復(fù)雜背景下低質(zhì)量QR二維碼的噪聲影響、光照不均影響、畸變影響,實現(xiàn)其快速有效識別。
【關(guān)鍵詞】：低質(zhì)量QR二維碼 安卓智能手機 去噪 光照不均 畸變校正 Android Studio
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.44
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 課題研究背景意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 QR二維碼研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 QR二維碼預(yù)處理技術(shù)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容和研究方法16-17
• 1.4 本文技術(shù)路線圖17-18
• 1.5 本文章節(jié)安排18-20
• 第二章 QR二維碼相關(guān)知識簡介20-24
• 2.1 QR二維碼的圖形結(jié)構(gòu)和優(yōu)點20-21
• 2.1.1 QR二維碼的圖形結(jié)構(gòu)20
• 2.1.2 QR二維碼的優(yōu)點20-21
• 2.2 QR二維碼編碼方法綜述21
• 2.3 QR二維碼譯碼方法綜述21-22
• 2.4 二維碼識別設(shè)備22-23
• 2.5 低質(zhì)量QR二維碼23
• 2.6 本章小結(jié)23-24
• 第三章 低質(zhì)量QR二維碼圖像預(yù)處理方法研究24-46
• 3.1 復(fù)雜背景下QR二維碼圖像的分割處理24-28
• 3.1.1 基于常見圖像分割算法的QR二維碼分割處理24-25
• 3.1.2 基于感興趣區(qū)域分割的QR二維碼圖像處理25-28
• 3.2 QR二維碼圖像的灰度化處理28-29
• 3.3 QR二維碼圖像的濾波處理29-32
• 3.3.1 鄰域均值法29-30
• 3.3.2 中值濾波法30
• 3.3.3 維納濾波法30-32
• 3.4 QR二維碼圖像的二值化32-41
• 3.4.1 基于Otsu算法的QR二維碼圖像處理方法研究32-34
• 3.4.2 基于Retinex算法的QR二維碼圖像處理方法研究34-35
• 3.4.3 基于直方圖均衡化的QR二維碼圖像處理方法研究35-36
• 3.4.4 基于光照無關(guān)圖的QR二維碼圖像處理方法研究36-38
• 3.4.5 試驗結(jié)果與分析38-41
• 3.5 QR二維碼圖像的檢測定位處理41-42
• 3.5.1 基于Hough變換的QR二維碼邊緣定位41-42
• 3.5.2 基于位置探測圖形的QR二維碼定位42
• 3.6 QR二維碼圖像的畸變校正處理42-45
• 3.6.1 空間變換43-44
• 3.6.2 灰度插值44-45
• 3.7 本章小結(jié)45-46
• 第四章 QR二維碼識別平臺46-52
• 4.1 硬件平臺46
• 4.2 軟件平臺46-47
• 4.3 Android系統(tǒng)簡介47-48
• 4.3.1 Android系統(tǒng)架構(gòu)47
• 4.3.2 Android系統(tǒng)應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)及組成47-48
• 4.4 Android系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境搭建48
• 4.5 創(chuàng)建Android項目48-50
• 4.6 測試Android項目50-51
• 4.7 本章總結(jié)51-52
• 第五章 基于Android智能手機平臺的QR二維碼軟件系統(tǒng)設(shè)計52-58
• 5.1 界面設(shè)計52-53
• 5.2 功能實現(xiàn)53-55
• 5.3 軟件測試55-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 總結(jié)58-59
• 6.2 展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 致謝64-65
• 作者簡介65

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