移动设备上二维条码图像增强与实时识别系统研究

本文主要探讨了二维条码图像处理算法在移动端应用中的深入研究，由浙江工业大学硕士研究生蔡文婷撰写。论文的焦点在于提升移动端（如基于Series60平台）的二维条码识别性能，特别是在实时性和复杂环境条件下的图像增强及精确识别。 首先，作者对现有的二维条码种类、优点以及识别技术进行了详尽分析，介绍了不同类型的条码（如QR码、Data Matrix等）及其在移动设备上的应用价值。接着，作者深入了解了智能手机操作系统Symbian OS的架构和应用程序开发平台，这对于设计适用于移动端的条码识别系统至关重要。 在图像获取阶段，论文提出使用计算量较小的加权平均法对彩色条码图像进行灰度化，以满足移动端的实时性能需求。对于受光照不均影响的图像，采用了快速自适应阈值分割法进行二值化处理，以提高条码区域的清晰度和可区分性。 在图像分割环节，作者提出了一种依据二维条码结构特征制定的规则，用于从复杂背景下准确筛选出条码区域，避免了传统方法可能遇到的误识别问题。使用凸包算法进一步精确定位条码区域，确保了定位的精度和效率。 论文的核心部分是图像增强和定位技术的应用，目的是提高条形码的识别率。系统能够在光照不足、背景干扰等不利条件下，有效地从手机摄像头捕获的图像中识别条码，并通过映射校正技术，确保图像质量，以便于后续的译码和WAP地址获取。 此外，论文还强调了将系统集成到移动设备的操作系统中，使其具备通过内置浏览器登录WAP网站的功能，这反映了二维条码在移动互联网应用中的实际场景。实验结果表明，该系统在移动端实现了高识别率，符合实时性要求，并能有效实现WAP站点的登录，证明了其在实际应用中的可行性。 这篇硕士论文深入探讨了二维条码在移动端的图像处理技术，包括图像增强、二值化、定位和校正等关键步骤，旨在提供一个高效、可靠的移动端二维条码识别解决方案。通过Symbian OS平台的优化，该系统不仅提升了用户体验，也推动了二维条码在移动通信领域的广泛应用。