本文選題：二維碼識別 + 復雜背景　； 參考：《復旦大學》2013年碩士論文

【摘要】：二維碼是用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面分布組成黑白相間的圖形以記錄數(shù)據(jù)符號信息。因其有信息容量大、容錯能力強、成本低等特點,被人們廣泛應(yīng)用電子商務(wù)、產(chǎn)品溯源等領(lǐng)域。在電子商務(wù)中二維碼嵌入到廣告背景,方便用戶掃描二維碼得到相應(yīng)產(chǎn)品的詳細信息或下載優(yōu)惠卷；而產(chǎn)品溯源是在商品上張貼二維碼,用戶掃描了解商品生產(chǎn)流通信息。 根據(jù)二維碼在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用,本文提出了一種基于形態(tài)學復雜背景下的二維碼識別算法；根據(jù)二維碼在產(chǎn)品溯源方面的應(yīng)用,提出了扭曲情況下的二維碼識別算法。無論是復雜背景還是扭曲情況,二維碼識別包括二維碼定位、二維碼校正、譯碼三部分。 復雜背景下的二維碼由于背景干擾因素多,二維碼定位是關(guān)鍵。二維碼通過位置探測圖形定位,傳統(tǒng)的位置探測圖形定位算法通過判斷某些區(qū)域是否在水平和垂直方向滿足1：1：3：1：1比率。為了排除復雜背景的干擾,我們在原有位置探測圖形定位基礎(chǔ)上通過位置探測圖形的面積比和重心檢測從眾多候選區(qū)域中提煉出真正的位置探測圖形,進而結(jié)合區(qū)域增長算法提取二維碼區(qū)域。最后,通過角點檢測及反透視變換得到校正二維碼圖形。 扭曲情況下的二維碼識別由于二維碼發(fā)生非線性扭曲,二維碼校正是關(guān)鍵。在通過前述二維碼定位算法獲得二維碼區(qū)域后,本文提出了非線性扭曲二維碼校正算法。此方法首先根據(jù)改進的直線逼近及位置探測圖形區(qū)域增長獲得扭曲二維碼的角點及部分位置探測圖形角點做為對應(yīng)點,然后通過搭橋求出代表二維碼邊緣輪廓的關(guān)鍵點結(jié)合曲線擬合得到四條邊緣的擬合曲線,再運用微積分知識計算出扭曲二維碼上的對應(yīng)點在校正圖形上的坐標,最后通過非線性變換關(guān)系,得到校正圖像。 經(jīng)過對100幅復雜背景下二維碼圖像試驗,使用本文算法成功識別了95幅圖像,相比傳統(tǒng)算法識別率提高了10個百分點,在一定程度降低了復雜背景對于二維碼識別率影響；對100幅扭曲二維碼圖像試驗,成功識別了90幅圖像,實驗結(jié)果表明,本文自行設(shè)計的扭曲二維碼識別算法,準確度高,具有現(xiàn)有軟件及算法不具有的非線性扭曲圖像識別功能。
[Abstract]:Two-Dimensional Code (QR) is used to record the data symbol information by using a certain geometry to form a black-and-white pattern in the plane according to a certain law.Because of its large information capacity, strong fault tolerance, low cost and so on, it has been widely used in electronic commerce, product traceability and other fields.In electronic commerce, the QR code is embedded in the advertising background, which is convenient for users to scan the QR code to get the detailed information of the corresponding product or to download the preferential volume; the product traceability is to post the QR code on the commodity, and the user can scan and understand the information of the commodity production and circulation.According to the application of QR codes in the field of electronic commerce, this paper presents an algorithm for the recognition of QR codes based on complex morphological background, and an algorithm for recognizing QR codes under distorted conditions according to the applications of QR codes in the traceability of products.Whether in complex background or distorted case, QR code recognition includes two dimensional code location, two dimensional code correction and decoding.Due to many background interference factors, two dimensional code location is the key in complex background.The traditional location algorithm determines whether some regions meet the ratio of 1: 1: 1: 1: 1 in horizontal and vertical directions.In order to eliminate the interference from complex background, we extract the real position detection pattern from many candidate regions by the area ratio and gravity detection of the position detection pattern based on the original position detection pattern location.Furthermore, the region of two dimensional code is extracted based on the region growth algorithm.Finally, the corrected QR code figure is obtained by corner detection and inverse perspective transformation.Due to nonlinear distortion of two dimensional code, two dimensional code correction is the key.After obtaining the two dimensional code region by the above two dimensional code location algorithm, a nonlinear distorted two dimensional code correction algorithm is proposed in this paper.Based on the improved linear approximation and the growth of the position detection graphics region, the corner points of the distorted two-dimensional code and the corner points of the partial position detection graphics are obtained as the corresponding points.Then the key points representing the edge contours of the two-dimensional code are obtained by bridging and the fitting curves of the four edges are obtained by fitting the curves. Then the coordinates of the corresponding points on the distorted two-dimensional code are calculated by using the calculus knowledge.Finally, the corrected image is obtained by nonlinear transformation.After the experiment of 100 images with complex background, 95 images are recognized successfully by using this algorithm. Compared with the traditional algorithm, the recognition rate is increased by 10 percentage points, and the influence of complex background on the recognition rate of two-dimensional code is reduced to a certain extent.90 images have been successfully identified from 100 distorted two-dimensional code images. The experimental results show that the algorithm designed in this paper has high accuracy and has a nonlinear distorted image recognition function which is not available in existing software and algorithms.
【學位授予單位】：復旦大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.44

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本文編號：1742253