本文關鍵詞：基于機器視覺的復雜背景QR二維碼有效分割方法研究

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【摘要】：QR二維碼品質溯源的標識,在制造業(yè)中具有廣泛的應用。提出了基于視覺注意機制GBVS和Itti模型的QR二維碼分割方法,可以有效消除復雜背景對QR二維碼高效識別的影響。實驗表明,GBVS和Itti模型最終獲得最小分割誤差分別為0.93%和1.04%,最高重合度分別為97.78%和96.79%,平均重合度分別為87.14%和86.60%,相差僅為0.54%;該試驗結果表明GBVS和Itti模型均能從復雜背景中有效分割出QR二維碼,克服復雜背景的影響,有利于穩(wěn)定快速識別QR二維碼,同時驗證了將視覺注意機制模型應用于復雜背景下的QR二維碼分割的有效性、可行性。
【作者單位】： 濟寧學院計算機科學系;西北農林科技大學機械與電子工程學院;
【關鍵詞】： QR二維碼 圖像分割 復雜背景 Itti模型
【基金】：國家“863”計劃課題(2013AA10230402) 中央高�；究蒲袠I(yè)務經費資助(QN2011031) 陜西省自然基金(2014JQ3094) 陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程計劃項目(2014KTCL02-15)
【分類號】：TP391.4
【正文快照】： 0引言QR二維碼因其信息存儲能力強、識讀方便、保密性好等優(yōu)點被廣泛應用于制作業(yè)、物流等行業(yè)中。而在實際應用過程中,QR二維碼經常被放置于各式商品之上,導致其所處的環(huán)境條件較為復雜,同時對其快速有效地識別產生了很大的影響。在條碼識別的特定應用環(huán)境和要求下,消除復雜

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