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.     

一种复杂条件下的QR码图像预处理算法

提出了一种针对复杂条件下快速响应矩阵码(QR码)的图像预处理算法。对从任意角度拍摄的有畸变和有复杂背景干扰的QR码水平和垂直扫描,标记黑白模块宽度大致符合1∶1∶3∶1∶1比例的中心点。将得到的一系列中心点分别拟合直线,求得直线交点即位置探测图形中心。采用形态学操作除掉背景中无关细节的干扰,依据三个位置探测图形中心的位置关系分割、校正QR码。实验结果表明,该算法能够去掉QR码区域的无关细节干扰,能够快速、准确地从图像中定位、分割出有畸变的QR码并予以几何校正。     

QR码图像预处理技术研究

针对光照不均条件下基于图像模式采集到的QR(Quick Response)码图像存在背景比较复杂的情况,提出基于背景灰度扩展的二值化处理方法.对于QR码识别过程中的几何失真,首先通过边界扫描找到畸变矫正控制点,再进行双线性变换矫正失真的条码图像,最后根据探测图形对图像进行旋转矫正.实验表明,方法简单有效,可提高QR码的识别率.     

车牌图像预处理研究

在汽车牌照自动识别系统中,由于天气或拍摄角度等原因造成车牌图像模糊、倾斜和光照不均等现象,使得车牌的处理非常困难。针对这些问题,本文采用了相应的处理方法,有效地解决了车牌字符预处理中的难题。     

基于非线性预处理策略的文档图像二值化处理

在许多对图像进行识别的应用中,如机票图像识别,芯片字符识别等,首先都要将图像进行二值化,转为黑白图像.但是由于一般扫描的图像都不是非常理想,直接二值化的效果并不好,通常都要经过一些预处理方法增强图像,去除在扫描过程中产生的噪声和形变,但使用线性的、空间不变的过滤器,去噪声的同时又会丢失边缘信息.因此笔者介绍了一种自适应的非线性预处理的方法,能够在去噪声的同时很好地进行边缘增强.     

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.     

车牌图像的预处理实现

车牌图像预处理是车牌识别中的一个必不可少的环节,预处理效果的好坏直接影响到最后的识别环节。本文介绍了图像灰度化,图像去噪,图像增强,边缘化,二值化等预处理算法,并用MATLAB语言加以实现,实现效果明显,有利于后续图像处理工作的进行。     

一种二维直方图阈值化图像分割的后处理方法

在灰度图像的二维阈值化分割方法中，存在部分可能的噪声或边缘点，而没有对其进行处理或处理很草率，针对这个不足，提出了一种进一步将这种点归类，提高分割质量的后处理方法，该方法通过考察这种点的8-邻域或16-邻域内的其他点的分布情况，比较这些点到相应的邻域中分属于目标和背景的两类点中心之间的距离，将这些点分割到距离较小的一类中，以达到将图像中的所有点进行归类的目的，实验分析表明，这种后处理方法提高了分割的准确性，减少了分割错误。     

基于目标特征的图像预处理技术

结合建筑物搜索与识别的实例,提出了有利于保留目标特征的二值图像平滑算法和水平分割算法,改进了中心差分算子的边缘检测方法,并采用基于边缘特征的二值化算法对图像进行预处理.实验表明,这种基于目标特征的图像预处理方法对各种条件下采集的图像都能达到较好的处理效果,并取得了令人满意的速度.     

一种PCB走线质量检测的预处理方法

在印刷电路板(PCB)走线视觉检测系统中,待测图像好的预处理效果是整个系统性能优秀的前提,而它的速度又是决定系统能否达到实时检测的关键因素.介绍了一种PCB走线质量检测的预处理方法,它包括对PCB待测图像的二值化和去噪两个部分.实验结果表明,使用该方法能够得到一个满意的二值化阈值,并有效地消除噪声,处理速度也较快.     

融合图像预处理的人脸识别方法

为了消除光照条件变化以及噪声等因素对人脸识别结果的影响,提出了对人脸图像进行一系列预处理工作,以去除影响人脸识别结果的相关不利因素,再结合主分量分析与线性鉴别分析的进行人脸识别.实验结果表明,所提出的方法不仅提高了识别率,而且减少了训练与分类时间.     

基于二维条码的身份证防伪认证系统

介绍了利用二维条码技术实现一种新型的身份证防伪认证系统。该系统包括了防伪身份证的制作和真伪认证两个部分。其中采用小波分解、自组织特征影射神经元网络、哈夫曼编码等方法，将持证人照片的数据量(约6K左右)压缩到600字节左右；用扫描仪替代专用二维条码识别器，采用图像识别法解决了真伪认证部分的识别和解码。     

一种用于工件3D条码识别的图象综合预处理方法

针对汽车零件金属蜂窝载体催化剂在线质量自动检测的需要，根据工件表面光学特性差，检测系统从高温处理前后的工件上所获信号的差别及所受干扰都很大的实际情况，利用条码结构自身的特点和相关性，提出一种3D条码图象综合预处理方法，即用配有辅助源的工业摄像机摄取3D条码图象，经直方图均衡化，图象投影变换，自适应阈值法条空信号提取，条空信息真伪校正等处理后，按国标译码而最终得到工件编号，应用该方法对100幅实际的工件条码图象进行实验，识别准确率达到97％，表明了该方法的有效性。     

采用GPU并行计算与图像匹配的工件条码识别算法

设计基于图形处理器(GPU)并行计算与图像匹配的条码识别算法.首先,设计基于归一化协方差的图像匹配算子,定位每个条码的位置.然后,根据条码面积、周长、形状因子,确定条码种类.最后,采用GPU并行计算方式完成条码解析.实验数据显示:与当前条码识别技术相比,所提算法能够同步识别多种条码,且在面对光照强度较暗或过高时,该算法具有更高的稳定性与抗干扰性,其仍具有更高的识别精度与效率.     

基于边缘和水平集的复杂背景金属零件二维条码精确定位方法

针对由于背景复杂、光照不均等因素导致的复杂背景下金属零件上二维条码定位困难问题,提出一种基于边缘及水平集的复杂背景金属零件二维条码精确定位方法.首先,通过直线检测方法定位条码的L边;然后,采用一种改进的水平集图像分割方法对可能的条码区域进行图像分割,利用条码的边缘轮廓特征、灰度及梯度直方图双峰特征进行二维条码区域判断;最后,通过区域Hough变换精确定位二维条码区域.实验结果表明,所提出的方法平均定位准确率可达到95%,且其处理时间小于1s,适用于对大多数复杂背景下金属零件二维条码的定位.     

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。     

一种网络图像数据库的快速检索方法

传统网络图像数据库的检索操作,通常是客户端直接将待检索的图像通过网络传输给国家数据库所在的服务器端进行各种匹配操作,这很容易造成网络的拥挤和对检索请求较大的响应延迟。作者提出一种不同的图像数据库检索方法,这种方法能够在不增加服务器端计算负担的同时极大地降低对传输带宽的需求,缩短对客户端的响应时间。