【正文】 個 r 值，如果在小格內(nèi)，該小格加 1。把所有點變換后，要對小格進行檢驗，找到計數(shù)值最大的小格，其中 值與直角坐標中所求直線相對應。 基于邊緣檢測的 Hough 變換旋轉(zhuǎn)校正 所謂邊緣檢測，顧名思義是對圖像的邊緣進行處理，一般分為兩步來完成，第一步是刻畫圖像邊緣，第二步是用對比色填充圖像的非邊緣區(qū)域 [17]。此方法目的是減少圖像中無關(guān)的數(shù)據(jù)信息，保證圖像中重要信息。一般有以下幾種邊緣檢測算法：Prewitt 算子、Sobel 算子、Canny 算子。 基于邊緣檢測的 Hough 變換旋轉(zhuǎn)校正算法的詳細過程如下： 如圖 所示，用 Prewitt 算子提取 QR 碼圖像的水平邊緣，然后 Prewitt 算子對從 QR 碼圖像中提取出來的點進行卷積運算（式 ），最后的輸出結(jié)果則是兩個卷積的均方值。Prewitt 算子在進行邊緣檢測時具有算子平均的特點，且通過微分處理后，在很大程度上抑制了噪聲 [15]。 ()其中： 為水平模板， 為垂直模板。 由于 QR 碼特殊的圖像特征，通常情況下，為了確定 QR 碼的圖像邊緣，我們只需要對圖像的某一個方向進行檢測即可，用 Prewitt 算子進行水平方向的檢測就可以輕松確定 QR 碼的圖像邊緣。 經(jīng)過 Prewitt 算子水平檢測后的 QR 碼圖像需要通過 Hough 變換進行旋轉(zhuǎn)矯正，如圖 所示。當旋轉(zhuǎn) QR 碼的灰度圖像時，必須變化圖像中的每一個像素值，變化公式如 [34]：： ()其中， ， 是像素旋轉(zhuǎn)前的坐標值， ， 是旋轉(zhuǎn)后映射圖像對應位置的坐標值；目前通用的規(guī)定是當旋轉(zhuǎn)角度 θ 是正時，圍繞基點逆時針旋轉(zhuǎn)，當旋轉(zhuǎn)角度θ 為負時，順時針旋轉(zhuǎn)。把 θ 帶入式 ，得到如圖 所示的旋轉(zhuǎn)圖像。QR 碼圖像的預處理20 圖 邊緣檢測處理 圖 旋轉(zhuǎn)后圖像 邊緣檢測和旋轉(zhuǎn)后的圖形 由上述描述可知，通過基于邊緣檢測的 Hough 變換校正，大大減小了 QR 碼圖像 Hough 變換旋轉(zhuǎn)的運算量，提高了系統(tǒng)的元算速度和準確性。 本章小結(jié) 本章主要是介紹了對解碼流程中圖像預處理部分的每一步使用的算法進行了仔細分析比較，最后確定了本文中要使用的算法，并在圖像預處理部分中的二值化算法進行了改進。 4 總結(jié)和展望QR 碼圖像的預處理21 總結(jié) 隨著攝像頭手機、手持掃描設(shè)備的普及，QR 碼圖像因采集設(shè)備的對焦不清、光照不均、采集角度任意等原因，造成所采集到得 QR 碼圖像含有與識別條碼無關(guān)的噪聲，采集圖像的偏斜、圖像梯形畸變、曲面畸變等問題，造成 QR 碼識別率低或無法識別。本文較系統(tǒng)的給出了相關(guān)問題的解決方法。主要工作和創(chuàng)新點如下 [3]:(1)在圖像預處理的階段，依據(jù)中值濾波原理，對采集到的 QR 碼圖像進行降噪處理。其中是通過與領(lǐng)域濾波法和自適應亮度濾波法比較，得出中值濾波是比較簡單且適合在嵌入式系統(tǒng)中應用的方法。 （2）在 QR 碼二值化方面，根據(jù)原圖像尺寸進行分塊處理。利用灰度估算公式計算每一塊的灰度值。采用聯(lián)合圖像插值法生成可調(diào)整的背景灰度圖像，其所生成的圖像應該和源圖尺寸一樣。用可調(diào)整的背景灰度圖像代替源圖像。這主要是為了抑制噪音，同時增強魯棒性，還能克服在二值化閥值選擇時引起的不均勻照明。最后，用 Ostu 算法對校正圖像進行二值化。（3）在圖像定位方面，利用基于邊緣檢測的 hough 變換。這種方法是圖像定位方面的經(jīng)典方法?；谶吘墮z測的 Hough 變換校正，大大減小了 QR 碼圖像 Hough變換旋轉(zhuǎn)的運算量，提高了系統(tǒng)的元算速度和準確性。 展望 本文對 QR 碼處理只做了基礎(chǔ)性工作，只在預處理和圖像定位做了研究，為了更近一步研究還需： (1) QR 碼的采集會有各種噪聲，比如散焦模糊等，本文沒有考慮，如何對實際中的其他噪聲圖像進行分析和去噪，這是以后的研究方向。 (2)暫時還沒有文章把小波用在 QR 碼圖像的去噪上。這是因為大多數(shù)的文章都是考慮的 QR 碼圖像含有椒鹽噪聲，而沒有考慮高斯噪聲，實際中采用小波去噪有多大的效果還待驗證。而且對小波系數(shù)的取值只是實驗的結(jié)果，下一步是尋找合適的、自適應的小波系數(shù)，進而得到更好的圖像去噪效果。 (3)采用小波變換將采集到的 QR 碼圖像移到變換域中處理是 QR 碼圖像處理的一個研究方向。致謝 轉(zhuǎn)眼間大學四年就要結(jié)束，大學給了我無盡的歡樂，更給了我無盡的知識，必定讓我在今后的學習和生活中受益良多。大學的學習深深讓我知道學海無涯，自己QR 碼圖像的預處理22的時間是有限的，但知識是無限的，終生學習是大學教給我最大的能力。在探求知識的道路上沒有捷徑可走，只有那種不畏艱險的人才能真正摘取知識果實。 在這里除了感謝還是感謝，感謝大學期間各科老師的諄諄教誨，感謝學長學姐的幫助。最要感謝是在這次畢設(shè)過程中給予我極大幫助的張繼榮教授和她的研究生王立軍學長，是他們的耐心指導才有這次成果，還要感謝陪我度過大學四年的宿舍舍友，是他們給了我良好的學習環(huán)境，在學習更是對我?guī)椭芏?。在此也誠摯地感謝各位教授在百忙之中抽出時間，對我的論文進行審閱。 李國偉 2022 年 5 月 27 號參考文獻[1]國家技術(shù)監(jiān)督局，GB/T182842022 快速響應矩陣碼國家標準 「s}. 中國標準出版社，2022QR 碼圖像的預處理23[2]張繼榮， QR 碼圖像二值化算法 《現(xiàn)代電子技術(shù)》 2022 .[3]李軍. QR 碼的圖像恢復和識別技術(shù)與實現(xiàn) ，2022 [4]基于 Arm_Linux 的 QR 碼識別系統(tǒng)的研究和實現(xiàn) 龍泉《電子科技大學碩士論文》 2022 [5]土文豪等 QR Code 二維條碼的圖像識別 「J]，計算機科學與發(fā)展，2022 年第十期[6]高羽佳，Qrcode 技術(shù)及其在農(nóng)產(chǎn)品可追溯物流中的應用研究「D] ，合肥工業(yè)大學，2022 年 3 月[7]高峰，二維條形碼手機識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)「D]，北京郵電大學，20223 月[8]胡孝鵬，基于圖像處理的嵌入式 QR 碼識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn) 「D]，青島大學，2022 年 5 月[9]萬著，二維條碼的編解碼及系統(tǒng)實現(xiàn)「D]，上海交通大學，2022 年 1 月[10]祁曉莉，矩陣式二維條碼的生產(chǎn)與解碼技術(shù)的研究與應用「D]，重慶大學，2022 年 4 月[11]張興華，矩陣式快速 QR 碼的研究和應用「D]，電了科技大學，2022 年 5 月[12]杜秀偉，快速響應矩陣碼識別研究及其在車站白動售票系統(tǒng)中的應用「D] ,湖南大學，2022 年 4 月[13」周曉偉，《二維條碼識別技術(shù)研究》[D]，上海交通大學 2022 年 12 月[14」劉宏偉，快速響應碼的識別和解碼「J}，計算機工程與設(shè)計 2022 年第 26 卷第6 期[15]劉慧娟，一種快速響應碼圖像的分割和校正方法「J}，電了測量與儀器學報2022 年第 20 卷第一期[16] Otsu N,A threshold selection method from greylevel histograms[J].IEEE Trans Syst, Man,Cybern, 1979,8:6266.[17] Sahoo P K, Soltani S, Wong A K C, Chen Y C. Survey of thresholding techniques [J].Computer Graphics,Vision and Image Processing, 1988 (41): 233260.[18]呂俊哲，圖像二值化算法研究及其實現(xiàn)「J].科技情報開發(fā)與經(jīng)濟， 2022, 14 (12):266267.[19] W. Niblack, An Introduction to Image Processing[M], PrenticeHall, Englewood Cliffs, NJ,1986, pp. 115 一 116.[20] Bernsen J. Dynamic thresholding of graylevel images[M]. Proc of8th Intel Conf on Patt Recon, Paris, France: IEEE Computer Society Press, 1986: 1251 一 1255QR 碼圖像的預處理24[21]唐宇希，基于 DSP 的 QR 碼圖像識別研究與實現(xiàn) [D]，北京交通大學，2022 年6 月[22] Trier O D, Taxt T, Evaluation of binarization methods for document images[J].IEEE Trans Pattern Anal Machine Intell, 1995,17:312315.[23] [24] Donoho D L, John stone IM. Ideal spatial adaptation via wavelet shrinkage [J]. Biometrika,1994, 81 (3):425 一 455. QR 碼圖像的預處理25