1、QR碼具有儲存量大、保密性高、追蹤性高、抗損性強、成本便宜、簡單快速等優(yōu)勢，正廣泛的應用于信息保密儲存，物流運單，零售行業(yè)，互聯網接入等各個領域。隨著CMOS攝像頭技術和智能終端的發(fā)展，現在識別采集設備的掃描頭大都為CMOS攝像頭。正確識別QR碼是QR碼應用的關鍵，在識別條碼過程中，由于QR碼的編碼設計本身具有一定的抗模糊的功能，輕微模糊的QR碼圖像依然能夠被正確地識別，但是在CMOS攝像頭采集圖像過程中，由于鏡頭抖動，對焦不準，成像系

2、統(tǒng)噪聲等各種各樣的原因，常常會采集到嚴重模糊的圖像，系統(tǒng)無法識別此類圖像，這降低了系統(tǒng)的模糊識別性能，因此提高QR碼識別系統(tǒng)的模糊識別性能無疑是QR碼應用的關鍵。
　　論文提出一種基于QR碼的模糊識別系統(tǒng)，改善由于對焦不準，背景復雜等原因造成散焦模糊的QR碼圖像無法識別的情況，提高了系統(tǒng)的模糊識別性能。在算法上，本文提出了基于QR碼特征的去模糊算法，根據QR碼獨有的尋像圖形特征和二值特征來設計相關算法，并以此特征來提高算法的性能。

3、算法主要分為三個部分，首先是提出一種基于梯度模的模糊程度估計算法，得到QR碼圖像的模糊程度參數QI(Quality Index)，根據QI決定此模糊圖像是否在去模糊處理的范圍內，以此舍去模糊程度過于嚴重與模糊程度較輕的圖像來避免冗余的處理計算;然后采用一種基于尋像圖形的退化特征估計算法，通過從局部尋像圖形區(qū)域提取退化特征參數來加速運算;最后根據得到的退化特征參數重構退化卷積函數，采用一種參變維納濾波算法來進行圖像去卷積操作，最終得到恢復

4、的QR碼圖像。在算法實現上，本文設計一種多線程識別系統(tǒng)，將QR碼的解碼線程通過消息管道傳遞，采用消息隊列并發(fā)機制來減少線程阻塞，最終實現完整的識別系統(tǒng)。
　　實驗結果表明，本文提出的基于QR碼特征的去模糊算法的性能均優(yōu)于現有幾種算法，其中，與盲去卷積算法對比，性能提高約33.2％，與Zxing解碼方案對比，性能提高約48.6％。綜合表明，本文提出的QR碼模糊識別系統(tǒng)，能夠在QR碼圖像模糊的情況下正確地識別，顯著地提高了系統(tǒng)的模糊識