一种低质量QR Code二维码图像的预处理方法
QR Code二维码是目前最具有代表性的矩阵二维码，基于图像模式采集的条码图像普遍具有光照不均、模糊等缺点，因此如何得到黑白比例保持较好二值条码图像是对条码进行准确译码的关键。为此，本文首先利用条码的边缘信息，确定位置探测符号，并根据所获得的位置探测符号的中心点坐标，对QR码进行定位与分割。之后，为了解决因光照不均强信息淹没弱信息而无法对条码图像进行正确的二值化等问题，本文提出了一种基于SOM神经网络(自组织映射网络)和Niblack算法的分块阈值方法。首先将条码图像等分成n×n个子图像，采用SOM神经网络对每一个子图像的像素进行聚类，并利用Niblack算法获得分块阈值对图像进行二值化处理。实验结果表明，本算法可作为实际应用中的QR Code码的解码之前的有效预处理。
二维码 边缘检测 神经网络 分块阈值 二值化处理 图像预处理 条码图像
张然 朱虹 张瞳 沈憧
西安理工大学自动化与信息工程学院,西安 710048
国内会议
成都
中文
146-148
2008-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）