文档介绍：硕士学位论文
题目:基于人工智能算法的 QR 码识别系统
应用与比较
研究生马超
专业计算机系统结构
指导教师严义教授
完成日期 2013 年 2 月
杭州电子科技大学硕士学位论文
基于人工智能算法的 QR 码识别系统
应用与比较
研究生: 马超
指导教师: 严义教授
2013 年 2 月
Dissertation Submitted to Hangzhou Dianzi University
for the Degree of Master
Application parison of QR Code
Recognition System Based on Artificial
Intelligent Algorithm
Candidate: Ma Chao
Supervisor: Prof. Yan Yi
February, 2013
杭州电子科技大学
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论文作者签名: 日期: 年月日
指导教师签名: 日期: 年月日
杭州电子科技大学硕士学位论文
摘要
QR 二维码的识别技术是数字图像处理领域研究的一个热门课题。随着物联网的不
断发展,QR 二维码凭借其强大的信息存储能力、方便快捷的识读优点、安全可靠的编
码技术,已经逐渐地应用于各个行业领域。同时,二维码识读设备也朝着智能化、微型
化和网络化的趋势发展。因此,对基于嵌入式图像采集处理的 QR 码识别系统的研究具
有重大而深远的意义。
本文首先对国内外 QR 二维码识别技术进行了深入研究和对比,主要包括 QR 码的
原理、结构特点、编码规则以及重点研究数字图像处理算法在 QR 二维码上的应用。结
合 QR 二维码自身结构特征,通过数字图像处理算法对 QR 码进行灰度化处理、滤噪、
二值化、图像定位、几何校正、图像分割等。在不同条件下,分析比较各算法的处理效
果、算法鲁棒性以及执行速率。提出一种改进型自适应亮度算法对 QR 二维码进行预处
理,经过实验证明,该算法效果良好。
一般情况下,由于图像采集过程的影响,QR 码会遇到光照不均匀、背景复杂、污
染或变形的情况,使得后期难以识别。对于此类 QR 识别问题,本文分别建立遗传算法、
团队进步法(TPA)、改进型 BP 神经网络算法三种人工智能算法的识别模型,结合 Matlab
与 Visual C++的混合编程技术,开发基于人工智能算法的 QR 码识别系统,对复杂情况
下的 QR 码图像进行识别。在应用改进型 BP 神经网络算法时,对传统模型引入动量因
子并选择自适应学习速率对系统进行改进。除此之外,利用团队进步算法在图像中搜寻
最佳匹配值,对 QR 码进行精准定位。通过反复的实验,证明了三种人工智能算法在
QR 码识别中的可行性,并分析了各算法的优劣性,对复杂环境下 QR 码图像的识别起
到了积极的促进作用。
最后本文在 Visual Studio 2008 平台上设计实现了基于数字图像处理算法的 QR 二维
码电子票据应用系统。通过测试,能够准确的对二维码电子票据进行编码和识读,达到
了预期的效果。
关键词:QR 二维码,数字图像处理,人工智能,条码识别,混合编程
I
杭州电子科技大学硕士学位论文
ABST