边缘检测与小波去噪结合的二维条码识别研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于边缘检测的图像去噪方法在二维条码识别中的应用。作者刘大伟在导师熊建设的指导下，针对条码图像在采集和处理过程中易受噪声干扰的问题，提出了将边缘检测与基于GCV准则的小波阈值去噪方法相结合的新策略。这种方法旨在在去除噪声的同时，有效保护图像的边缘信息，以提高二维条码的识别率。论文详细介绍了QRCode二维条码，比较了多种小波去噪方法，并深入分析了GCV准则在小波阈值去噪中的作用。通过实验验证，该边缘检测去噪方法可以提高图像的峰值信噪比，并在实际的条码识别系统中取得了一定的成功。关键词包括二维条码、小波去噪、GCV准则和边缘检测。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. 条形码技术：条形码是一种自动识别技术，常用于快速、准确且低成本的数据输入，具有防伪性强等优点。 2. 图像噪声：在条码图像的获取和处理过程中，噪声可能影响图像质量，降低识别率。 3. 边缘检测：边缘检测是图像处理中的关键步骤，用于识别图像中的边界，对于二维条码识别至关重要。 4. 小波去噪：小波分析可用于图像去噪，通过分解图像到不同频域进行处理，但可能会影响边缘信息。 5. GCV准则：GCV(Generalized Cross Validation)是一种选择模型参数的方法，用于避免过拟合，优化小波阈值去噪效果。 6. 基于边缘检测的去噪方法：论文提出的新方法结合边缘检测和GCV准则的小波阈值去噪，旨在保护图像边缘，提高识别准确性。 7. QRCode二维条码：QRCode是一种流行的二维条码标准，包含大量信息，适用于多种场景。 8. 条码识别系统：论文设计并阐述了条码识别的主要流程，包括图像预处理、去噪、边缘保护和解码等步骤。 9. 实验验证：通过实验，证明了所提方法在提高图像质量及二维条码识别率方面的有效性。 此研究对于改进二维条码识别系统的性能，尤其是在噪声环境下的识别准确性和效率，提供了新的思路和技术手段。