2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著3G時(shí)代的到來(lái),高端手機(jī)的普及,以及中國(guó)移動(dòng)條碼增值業(yè)務(wù)的推動(dòng),基于手機(jī)端的二維條碼識(shí)讀技術(shù)已成為當(dāng)今條碼識(shí)讀技術(shù)的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向。一種高效、快速、健壯的手機(jī)條碼識(shí)讀系統(tǒng)已成為當(dāng)今人們迫切的需求。
   本文綜合分析了已有手機(jī)條碼識(shí)讀技術(shù),特別針對(duì)基于凸包的條碼識(shí)讀技術(shù)做了識(shí)讀測(cè)試,并在此基礎(chǔ)上做出了改進(jìn),使之能夠適應(yīng)非均勻光照和復(fù)雜背景環(huán)境下的識(shí)讀,且具有較好的執(zhí)行效率和效果。主要研究?jī)?nèi)容如下:
   1、非均勻

2、光照下條碼閾值分割算法的改進(jìn):針對(duì)傳統(tǒng)手機(jī)條碼識(shí)讀系統(tǒng)對(duì)非均勻光照下條碼圖像識(shí)別率不理想的情況,本文提出了一種改進(jìn)算法-基于積分圖的自適應(yīng)閩值分割算法。該方法綜合考慮了圖像灰度的整體與局部分布以及邊緣特征,使得分割更加準(zhǔn)確,能夠較好的適應(yīng)非均勻光照下的閾值分割。
   2、復(fù)雜背景下條碼分割定位算法的改進(jìn):針對(duì)傳統(tǒng)的Hough檢測(cè)復(fù)雜度高和凸包檢測(cè)在復(fù)雜背景下定位效果不理想的情況,本文提出了一種新的條碼定位算法,完善了凸包檢測(cè)中

3、的區(qū)域篩選算法,形成了區(qū)域特征分析模塊,過(guò)濾復(fù)雜的干擾背景;根據(jù)Data Matrix定位圖形的獨(dú)特特征,提出了一種掃描線(xiàn)算法,快速定位條碼邊緣;最后利用凸包算法擬合條碼邊緣,獲取條碼的四個(gè)頂點(diǎn)。該方法能夠較好的適應(yīng)復(fù)雜背景下的條碼檢測(cè),而且具有較高的執(zhí)行效率。
   3、條碼校正算法的改進(jìn):針對(duì)控制點(diǎn)變換校正效果不理想的情況,本文經(jīng)過(guò)不斷的測(cè)試發(fā)現(xiàn),由攝像頭采集的圖像的畸變大多是由條碼平面與成像平面不平行引起的。因此,本文引入

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