基于图像处理的EAN-13条码识别算法

重点介绍了EAN13条码的编码特点和基于图像技术的EAN-13条码识别算法,结合该算法给出了几种条码识别的测试结果,从而能够实现对纸基不平整导致印刷不好的条码识别。     

基于图像识别条形码模块硬件实现

针对条形码激光识别装置价格昂贵问题,设计一种基于图像识别的条形码模块。外部采用OV7670的图像采集,能快速定位、识别出图像中的EAN-13商品码。硬件实现对常见图像识别定位算法进行优化,使用数据组合和逆序读写提高工作速度,设置多档阈值和使用反向映射提高译码精度,第二次扫描使用逆向读取对定位算法优化,优化连通域定位算法减少寄存器数量,顺序执行共用寄存器和存储器单元,算法优化后在UMC 55n1P6M工艺库下标准单元面积仅为优化前的1/3。在FPGA验证过程中,工作频率为40 MHz,采集并识别640×480图像的处理帧率为11.4 fps,图像识别率为98.7%。     

中值滤波与均值滤波法在条形码去噪中的应用

通过对条形码图像进行二值化处理,采用中值滤波与均值滤波方式完成对条形码的去噪,解决条形码在识别过程中遇到的问题。     

中值滤波与均值滤波法在条形码去噪中的应用

通过对条形码图像进行二值化处理,采用中值滤波与均值滤波方式完成对条形码的去噪,解决条形码在识别过程中遇到的问题。     

一种QR码识别的低复杂度图像预处理方法

QR(Quick Response)码是一种常见的二维条形码,图像预处理是实现复杂条件下QR码图像自动识别的重要步骤.为了降低QR码使用门槛,提出了一种实用的低复杂度QR码识别图像预处理算法,它可以提高解码器识别速率,便于算法嵌入移动终端.由于没有使用传统的边缘检测和直线检测手段,而是依据QR码自身编码特点进行探测定位,所以几何失真、背景噪声对其影响较小;此外,为提高了QR码的识别率,采用结合校正图形并按区域自适应取样的方法来生成码流.实验结果表明,该算法可以克服QR码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响,并能满足实时解码的要求.     

基于拉普拉斯能量的低质量手写体文档图像二值化

文档图像二值化是文档分析与识别中的一个重要环节。本文针对低质量手写体文档图像提出了一种二值化算法,算法首先对文档进行相位保持降噪并计算背景修复模板,然后用图像修复算法和形态学闭运算估计文档背景,用背景补偿算法提高文档对比度,接着用背景补偿后的文档图像构造拉普拉斯（laplacian）能量,最后采用图割算法求得最终二值化结果。实验结果表明,本文所构造拉普拉斯能量能够较准确地区分文字和背景,所提二值化算法在DIBCO2018数据集中的实验结果优于同类算法。     

一种低复杂度的QR码解码器的图像预处理方法

QR码是一种常见的二维条形码,图像预处理是实现复杂条件下QR码解码器自动识别的重要步骤.在传统的直线检测和边缘检测手段的基础上,提出了一种新的QR码识别图像预处理方法.该方法通过使用校正图形按区域自适应取样来生成码流,可显著提高QR码的识别率.此外,还对QR码识别软件的手机平台移植进行了讨论.实验结果表明,本算法识别速度快,且可以克服QR码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响的问题.     

基于二值图像的信息隐藏研究综述

二值图像存储简单、结构紧嫡的独特优势使得二值图像在数据传真、字条码识别和数字签名中得到了广泛的应用，也正是由于这个特点使得彩色、灰度图像的信息隐藏技术不能直接应用于二值图像信息隐藏中。总结概述了近年来二值图像的一些研究成果，并对这些研究成果的鲁棒性和隐藏容量等向题做了一个简要比较与讨论。     

基于定位与识别系统图像处理技术的实现

为了提高定位与识别系统中定位和识别的正确率,可以根据图像的应用特点采用不同的图像处理技术进行预处理.本文分别对图像二值化、图像锐化、图像滤波这三种图像处理技术突出待定位和识别区域、增强定位和识别图像的边缘信息和去除图像中的噪声的方法进行了对比分析,并给出了基于Laplace算子对二值化图像进行梯度锐化的方法,实验结果表明该方法有效地提高了定位和识别正确率.     

一种新改进的otsu算法

图像的二值化是车牌识别过程中的重要环节,图像的二值化直接影响定位的准确性。由于字符的分割和识别是在车牌区域二值化结果的基础上进行的,因此车牌图像的二值化是非常关键的一步。本文对传统的otsu算法和新改进的otsu算法进行了试验比较,通过对otsu算法基本原理的研究,提出了一种新改进的灰度图像二值化的方法,该算法能够更好的确定最佳阈值点,实验表明上述方法能够得到较理想的二值化图像。     

模糊模式的手写数字识别技术研究与实现

通过对CCD传感器获得的邮政编码的24位bmp图像进行仿真和数字识别,提出了一种基于色素的二值化方法,分别提取了邮政编码框格线的二值图像和邮件字符的二值图像;对图像处理的过程进行了分析,它包括邮编框边缘检测和分离、图像的二值化、平滑去噪、倾斜矫正、邮编数字的提取、位置归一化处理、数字图像的细化、字符识别特征提取等。首先对图像识别的预处理过程进行了阐述,然后再对预处理过的图像进行特征字符提取,并对邮件编码框格和字符进行角度修正,最后判断识别结果;在此方法中避免了框格线和编码字符线分割的困难;为了提高识别率,研究使用了手写数字多种方法的复合,使邮件编码的识别率得到了提高;实验表明:该方法可以获得较高的识别率,为邮政系统中分拣识别技术提供了参考。     

Path Recognition Algorithm of Tracking Robots Based on Image Sensor

Path recognition is an inevitable core technology in the development of tracking robot. In this paper,the path tracking system of tracking robot can be realized by image sensor module based on camera to obtain lane image information,and then extract the path through visual servo. The whole system can be divided into seven modules: micro control unit( MCU) processor module,image acquisition module,debugging module,motor drive module,servo drive module,speed sensor module,and voltage conversion module.In image pre-processing part,there is an introduction of binarization processing and the median filtering to strengthen the image information. About recognition algorithm,three key variables which are changed in the movement state are discussed and there are also many auxiliary algorithms that help to improve the path recognition.The experiment can verify that the whole system can accurately abstract the black guide lines from the white track and make the robot moving fast and stable by following the road parameters and conditions.     

基于遥感影像的郑州市建筑用地信息提取

以郑州市landsat ETM影像为数据源,进行建筑用地信息提取。首先,提取出归一化植被指数（NDVI）和归一化建筑指数（NDBI）影像,然后分别对所得的指数影像进行二值化,获得二值化图像,再利用叠加分析的方法对两幅指数图像进行逻辑判别,从而提取出建筑用地信息,再进行精度验证。结果表明,利用NDBI和NDVI相结合的方法弥补了单一利用归一化建筑指数的不足,同时人为干扰因素较少,是一种比较客观、准确、快捷的城市建筑用地信息提取方法。     

一种适合于图像细节保留的椒盐噪声滤波器

提出一种新的椒盐噪声滤除方法.通过对图像二值化,对其进行统计分析确定噪声点.仅改变噪声点的像素值,避免了中道滤波对图像细节的破坏,同时又滤除了噪声.实验结果表明,新方法可以有效去除椒盐噪声,同时很好地保护图像的细节.     

基于HSI颜色空间的车流量统计

本文针对常见在RGB颜色空间的运动车辆检测方法的不足,提出了一种基于HSI彩色空间的运动车辆检测方法。该算法利用高斯混合模型提取背景,通过选取大小合适的检测带进行背景帧差运算,运用图像二值化提取运动目标。然后利用垂直投影法,并对投影后的图进行中值滤波,从而有效地统计出了车辆数。     

车牌字符分割问题分析

车牌字符分割是车牌自动识别系统中的一个重要步骤。这一模块的正确性受到二值化、倾斜校正、噪声等因素的影响。本文对定位后的车牌图像的预处理和字符分割技术进行了比较研究,提出将多种车牌字符分割方法结合,可以提高效率和准确性。多车牌的分割将成为车牌识别中的热点问题。     

湘西方块苗文图像的预处理方法

湘西方块苗文是湖南湘西苗族地区使用的一种文字,对该文字的机器识别还几乎处于空白状态.预处理是整个文字图像识别过程的前提,其处理的效果将直接影响到文字图像特征提取和识别的效果.采用加权平均法对湘西方块苗文图像进行灰度化,采用Ostu算法对其进行二值化处理,基于同态滤波和改进的中值滤波相结合的方法对其进行平滑和归一化,得到适于湘西方块苗文图像预处理的方法,为后续的湘西方块苗文识别研究提供基础.     

基于边缘增强的红外图像二值化算法

提出了一种基于边缘增强的红外图像二值化算法。通过对自适应形态学边缘增强方法的改进,使得二值化结果有效地保留了红外图像的边界特征,是一种有效、实用的图像二值化方法。     

一种新的图像二值化方法

在模式识别中,二值化效果的好坏直接影响着识别效果.首先通过改进的Bernsen方法对原始图像进行二值化,得到第一幅源图像;然后根据自组织神经网络计算阈值,对图像进行二值化,得到第二幅源图像;再根据灰度值最小的原则作为图像融合方法,得到最终的二值化图像.最后给出模拟实验,实验结果表明该方法是有效的.     

指纹图像二值化方法的比较研究

对常用的指纹图像二值化方法进行了比较研究．在此基础上对文献[1]提出的指纹图像二值化方法进行了改进，并对二值化图像、后续的细化图像和特征点提取结果进行了比较。