物联网环境下图片信息存储及识别的二维码实现

二维码能够存储文本信息,但是文本信息不如图片形象、生动,比如人的图像、指纹之类用文字不好表达,用二维码存储图片解码后不会造成图片信息的失真。通过对二维码的比较,在VisualC++6.0环境下用QR码存储及识别BMP小图片,并通过对图片的压缩实现一般图片的存储及识别。     

基于Rijndae和异或运算的QR二维码双重加密研究

文章针对QR(Quick Response) Code二维码存储的信息存在安全隐患的问题,设计了一种基于Rijndae算法和异或运算的双重加密方法.该方法是利用Rijndae算法对信息进行一次加密处理并绘制出相应的QR Code二维码,再根据二维码的版本和纠错等级,绘制出含有密钥信息的相同版本和纠错等级的QR Code二维码,然后将两个QR Code二维码进行非功能区的异或运算,最终达到对QR Code二维码的双重加密.本方法不仅相对于以往单一的加密方式提高了数据信息的安全性,而且在一定程度上避免了人为原因造成的数据泄露.     

基于LabVIEW机器视觉的二维码实时识别系统设计

为了能够实时采集图像并识别二维码所包含的信息, 通过LabVIEW构建程序框图, 运用图像灰度化、图像二值化、图像定位等研究方法, 设计了一套运行速度快、代码简洁、成功率高的二维码识别系统.测试结果表明, 识别成功率较高, 运行速度约35 ms/图, 可以满足生活或工业要求.     

基于Harris的二维码图像角点检测方法改进

监控摄像机拍摄得到的二维码图像会产生畸变,进行二维码识别时,如采用单纯的Harris角点检测算法检测二维码图像的4个顶点,存在运算量大、识别效率低的缺陷,不适合在线实时二维码检测场景。提出了一种改进的Harris角点检测方法,先将二维码图像灰度化,再基于Harris算法逐行扫描获取畸变二维码的4个顶点,以缩小对初始二维码图像识别的操作范围。实验结果表明,该方法可大大降低二维码图像识别的运算量。     

基于QR二维码技术的农产品溯源系统研究

本文针对近年来频发的食品安全问题,利用QR二维码识别技术,构建了一种农产品溯源系统,介绍了二维码技术的特点、系统体系与软件架构,以及系统管理平台各模块的功能,并给出了具体的系统设计方案.结果表明,系统能够对食品生产的关键环节进行监控,保障了消费者的利益,为农产品质量监控提供了良好平台.     

QR码图像预处理方案研究

图像预处理是QR码解码过程中的重要步骤。在传统识别方案基础上,提出一种实用的QR码图像预处理方法,对采集到的图像进行滤波和二值化处理,由位置探测图形定位QR码的位置和畸变角度,并通过透视变换矫正图像几何形变。实验结果表明,该方案可以克服QR码易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响的问题,显著提高了QR码的识别率。     

同态滤波下光照不均QR图像校正研究

光照不均QR码图像的预处理效果不佳,直接影响到QR码的识别率。针对这一问题,研究了利用同态滤波的方法消除不均匀光照对QR图像的影响,实验对比了高斯高通滤波、巴特沃斯高通滤波、指数滤波3种滤波器消除不均匀光照的效果,并对经过同态滤波处理后的光照不均QR码进行解码操作。实验表明,同态滤波有效地克服了不均匀光照所带来的识别困难,提高了条码识别效率。     

改进二值化算法在QR码识别中的应用

针对模糊、光照不均情况下获得的低质量QR码难以识别的问题,设计一种低质量QR码识别算法,包括加权平均值法灰度化、中值滤波算法降噪、二值化、基于位置探测图形定位、基于透视变换法的旋转矫正,以及基于Zbar开源库的译码算法等。重点研究针对模糊、光照不均QR码图像的二值化算法,提出一种基于Bernsen算法思想的改进算法,将全局阈值引入该算法中,实现对图像的二值化处理。在VS2010环境下基于Opencv2.4.9图像处理库对识别算法进行验证,结果表明,通过该算法得到的QR码图像完整且噪声少,有效克服了低质量QR码的影响,提高了图像识别率,具有一定的实用性。     

工业ECC200码快速定位算法研究

二维码优点众多,被广泛应用于各行业特别是工业生产领域,但由于工业环境差、工业生产产品有效二维码比例小、产品材质导致的二维码打印显示图案不同等原因,采集到的二维码图像存在光照不均或无法检测等情况,阻碍二维码优点的有效发挥。鉴于此,以工业ECC200码为研究对象,首先采用多尺度Retinex算法对因光照因素造成的异常图像进行处理,然后采用图像平面漫游的方式对复杂背景下的ECC200码进行定位,对圆点式ECC200码使用模板匹配的方式进行精确定位,从而提高识别准确率和识别时间。与常见二维码识别软件进行对比实验表明,提出的方法在识别时间和识别率上都更胜一筹。     

基于曲面拟合的QR码图像预处理方法

基于曲面拟合技术的图像二值化方法采用二雏二阶多项式拟合曲面对QR码背景图像进行曲面拟合和图像分割。实验证明,该方法能较好地解决光照不均条件下获取QR码图像的二值化问题。