Radon变换提升二维条码图像识别效率与精度

本文主要探讨了Radon变换在二维条码图像识别中的应用，特别是针对DataMatrix（简称DM）这一类型的条码。DataMatrix因其信息密度高、容量大、抗干扰和纠错能力强，被广泛用于自动化数据采集领域。然而，传统的层次记号编组法虽然速度较快，但存在参数选择困难和分辨率较低的问题。 Radon变换是一种在图像处理中常用的数学工具，它通过将图像沿着一系列不同角度和距离进行积分，从而转换成灰度值函数的集合，这个过程有助于检测和定位图像中的直线特征。在二维条码图像中，条和空的组合形成了规则的直线结构，这使得Radon变换非常适合用来识别这些结构。 作者提出了一种基于Radon变换的算法，特别设计用于处理无间断连续线段和识别"铁路线"（可能是指条码中的特定模式或结构）。这种算法的优势在于能够有效地处理图像中的边缘，即使在最小模块仅有2.7像素且图像有轻微弯曲的情况下也能实现快速和准确的定位。此外，该算法不仅适用于DataMatrix，还能扩展到其他二维条码如QRCode、Code93和龙贝码。 文章的关键步骤包括首先对二维条码图像进行预处理，然后利用Radon变换提取关键特征，接着通过匹配算法确定这些特征对应的实际条码元素。这种方法减少了参数依赖性，提高了识别精度，并且占用内存资源较少，抗噪声性能良好，便于实际应用。 这篇论文提供了一种高效且稳健的二维条码图像识别方法，利用Radon变换的优势，对于提高自动化数据采集系统的效率和准确性具有重要意义。通过改进的算法，可以在复杂环境下准确地识别各种二维条码，这对于工业自动化、物流追踪等领域有着广泛的应用前景。