1、QR碼是一種常見的二維條形碼。與其他同類型的二維條碼相比，QR碼具有編碼密度較高、識別速度較快和漢字編碼能力強(qiáng)的綜合優(yōu)勢，在我國得到了廣泛的應(yīng)用。然而，QR碼圖像通常是通過手機(jī)攝像頭采集的，受手機(jī)攝像頭分辨率和光照環(huán)境等因素的影響，采集到的QR碼圖像可能存在模糊、光照不均、幾何失真，甚至部分污損等情況。這些復(fù)雜的條件都將對QR碼的正確識別帶來不利的影響，需要先進(jìn)的圖像預(yù)處理，以提高其識別率。因此，復(fù)雜條件下的QR碼識別一直是條碼應(yīng)用領(lǐng)域

2、的研究熱點(diǎn)。
　　針對模糊QR碼圖像的自動識別，本文研究其可能涉及到的圖像預(yù)處理關(guān)鍵技術(shù)。具體地，論文的主要工作歸納如下:
　　第一、詳細(xì)分析了模糊QR碼圖像自動識別的圖像預(yù)處理關(guān)鍵技術(shù)，包括二值化、大致定位、精確定位、幾何失真校正以及自適應(yīng)取樣等關(guān)鍵步驟。特別是，以帶約束的最小二乘濾波器(Constrained Least Squares filter)為基礎(chǔ)，提出了一種快速的迭代QR碼圖像去模糊方法。它將增量維納濾波器與

3、對象級約束結(jié)合起來，改善QR碼圖像復(fù)原（去模糊）的質(zhì)量。在QR碼圖像的二值化上，采用一種新的基于Sauvola方法的局部閾值二值化方法。此外，還提出了一種結(jié)合校正圖形，自適應(yīng)地劃分區(qū)域并且逐區(qū)域取樣的方法。
　　第二，采用模塊化程序設(shè)計(jì)的方法，利用C#語言，編程實(shí)現(xiàn)了一個完整的QR碼圖像自動識別軟件。在標(biāo)準(zhǔn)QR碼譯碼算法的基礎(chǔ)上，分析了攝像頭采集的QR碼圖像識別軟件的流程和軟件模塊劃分，并且進(jìn)行了編碼實(shí)現(xiàn)。此外，多個QR碼圖像自動