文 献 综 述
一、研究背景及意义
随着计算机科学技术的发展，自动识别技术得到了广泛的应用。在众多自动识别的技术中，条码技术已经成为当今主要的计算机自动识别技术之一。为解决条码信息容量有限的问题，九十年代以来出现一种新的条码——二维码。与条形码相比，二维码在数据容量、数据类型、数据密度和数据恢复能力等方面有着显著的优势。
QR码是由日本Denso公司于1994年9月制定的一种矩阵二维条码符号，QR来自英文 “Quick Response” 的缩写，即快速反应的意思，源自发明者希望 QR 码可让其内容快速被解码。QR码比其他二维码相比，具有可靠性高、识读速度快、数据密度大、占用空间小、保密防伪性强等优势。不仅如此，QR码还可以表示图像信息，其独有的三个寻象图形更是让QR码可以进行全方位识读。
在现代商业活动中，二维码以其低成本、快速识读、含有大量信息而广泛应用于各个行业,人们通过手机二维码的扫描软件就可以轻松获得QR码中所储藏的信息。[1]因此研究二维码的识别技术，使得扫码更快、识读正确率更高，具有十分重要的意义。
二、QR码的基本识别流程
QR码识别的整个过程包括图像二值化、图像倾斜校正、图像几何校正和图像标准化等。
（1）图像二值化
利用摄像头等图像采集设备获取二维码图像后，首先要做的便是将图像二值化。我们通过灰度处理将采集到的图像转换为灰度格式，然后选取一种适宜的二值化算法对图像进行二值化，这一步在整个二维码识别流程中起着非常重要的作用。合适的二值化算法会使得QR码的图像更清晰，可以大大提高识读正确率。
在查阅过相关文献后，我了解到在一般光照条件下应该选择大津法（全局阈值法）进行二值化，在非均匀光照条件下则应当采用自适应阈值法（局部阈值法）进行二值化。这是由于大津法在良好的光照条件下不仅速度快，而且二值化的效果也好；而自适应算法虽然比大津法慢很多，却可以识别大多数大津法无法识别的光照不均匀的图像。
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