本文關(guān)鍵詞：低質(zhì)量QR二維碼快速識(shí)別與軟件設(shè)計(jì)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(chǔ)能力強(qiáng)、識(shí)讀方便、保密性好等優(yōu)點(diǎn)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(shí)別。研發(fā)基于便攜式終端的低質(zhì)量QR二維碼的快速識(shí)別算法及裝備,開(kāi)發(fā)基于便攜式智能終端的QR二維碼識(shí)別軟件,可以有效提高低質(zhì)量QR二維碼的識(shí)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(jì)劃項(xiàng)目-基于物聯(lián)網(wǎng)的蘋(píng)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(shí)別技術(shù),主要包括基于視覺(jué)注意機(jī)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(shí)別軟件設(shè)計(jì)等內(nèi)容。具體研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)針對(duì)復(fù)雜背景下QR二維碼圖像難以快速提取的問(wèn)題,研究基于視覺(jué)注意機(jī)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(yàn)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(duì)QR二維碼應(yīng)用中存在噪聲的問(wèn)題,在分析噪聲種類(lèi)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(duì)其進(jìn)行濾波處理在比較個(gè)算法性能后選擇一種適合QR二維碼的圖像去噪算法,實(shí)現(xiàn)QR二維碼圖像的去噪處理。試驗(yàn)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(lái)消除QR二維碼圖像的噪聲。(3)針對(duì)QR二維碼易受光照不均影響的問(wèn)題,研究消除光照不均影響的多種二值化算法,通過(guò)比較Otsu算法、Retinex算法、直方圖均衡化方法以及光照無(wú)關(guān)圖理論在光照不均QR二維碼圖像上的處理效果,進(jìn)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(shí)現(xiàn)光照不均QR二維碼的高效二值化算法。試驗(yàn)結(jié)果表明,分塊直方圖均衡化后再進(jìn)行Otsu分割方法具有最佳的效果,平均識(shí)別率為94.4%,比Retinex圖像增強(qiáng)算法和Otsu算法分別高43.3%和10%,可以有效去除光照不均對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響。(4)針對(duì)QR二維碼快速定位的問(wèn)題,研究快速定位算法:基于位置探測(cè)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(jì)算量大,在移動(dòng)終端上不能很好地實(shí)現(xiàn)快速、實(shí)時(shí)、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(cè)圖形進(jìn)行定位。(5)針對(duì)QR二維碼圖像畸變的問(wèn)題,研究其畸變的校正算法,包括空間變換和灰度插值。空間變換可以校正失真QR二維碼圖像中的像素位置以重新得到像素間原來(lái)應(yīng)有的空間關(guān)系,同時(shí)進(jìn)行灰度插值以還原本來(lái)的像素值。通過(guò)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(duì)QR二維碼軟件設(shè)計(jì),研究基于Android智能手機(jī)平臺(tái)的QR二維碼識(shí)別軟件,并開(kāi)發(fā)一款低質(zhì)量QR二維碼的快速識(shí)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(shí)現(xiàn)其快速有效識(shí)別。
【關(guān)鍵詞】：低質(zhì)量QR二維碼 安卓智能手機(jī) 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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(guó)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?jī)?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(shí)簡(jiǎn)介20-24
• 2.1 QR二維碼的圖形結(jié)構(gòu)和優(yōu)點(diǎn)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(diǎn)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(shí)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(jiàn)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(wú)關(guān)圖的QR二維碼圖像處理方法研究36-38
• 3.4.5 試驗(yàn)結(jié)果與分析38-41
• 3.5 QR二維碼圖像的檢測(cè)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(cè)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(shí)別平臺(tái)46-52
• 4.1 硬件平臺(tái)46
• 4.2 軟件平臺(tái)46-47
• 4.3 Android系統(tǒng)簡(jiǎn)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(kāi)發(fā)環(huán)境搭建48
• 4.5 創(chuàng)建Android項(xiàng)目48-50
• 4.6 測(cè)試Android項(xiàng)目50-51
• 4.7 本章總結(jié)51-52
• 第五章 基于Android智能手機(jī)平臺(tái)的QR二維碼軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)52-58
• 5.1 界面設(shè)計(jì)52-53
• 5.2 功能實(shí)現(xiàn)53-55
• 5.3 軟件測(cè)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(jiǎn)介65

【相似文獻(xiàn)】

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