基于边缘检测的图像去噪方法在二维条码识别中的研究与应用
条形码技术是随着计算机的应用发展起来的自动识别技术，因其快速、准确、成本低廉、防伪性高等优点被广泛应用于社会的各行各业。
但是在条码图像的采集、获取、编码和传输的过程中，所有的条码图像均会不同程度地被可见或不可见的噪声“污染”。当利用传统的去噪方法对条码图像去噪时，虽然能较好地祛除图像中的噪声，却不能较好地保留图像的边缘信息，从而影响了条码的识别率。
针对上述这种情况，本文提出了一种基于边缘检测的条码去噪方法，它是将边缘检测和基于GCV准则的小波阈值去噪法相结合的一种新型去噪法。在对条码图像去噪的同时，把条码图像的边缘特征保留起来，将去噪和保留条码图像的边缘特征结合起来考虑。这样在对条码图像去噪时，不必担心损失条码图像的边缘特征。实验证明这种基于边缘检测的去噪方法能够提高图像的峰值信噪比。
本文首先介绍了QR Code二维条码，接着介绍了多种小波阈值去噪方法，并详细讨论了基于Gcv(Generalized Cross Validation广义交叉确认)准则的小波阈值去噪方法，阐明了基于GCV准则的小波阈值去噪法的优势，然后验证了基于边缘检测的去噪法相对直接去噪法的优势。之后设计了条码识别系统，阐述了条码识别的主要流程，最后将这种方法应用在自己设计的系统平台上，实验结果表明该方法在一定程度上达到令人满意的效果。
边缘检测;图像去噪;二维条码识别;条形码技术;条码图像
中国海洋大学
硕士
通信与信息系统
熊建设
2008
中文
TP391.44
57
2008-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）