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基于Android嵌入式平台的QR码识别系统

来源:中国一卡通网  作者:中国一卡通收录  发布时间:2012-03-05 09:59:07  字体:[ ]

关键字:识别系统  嵌入式平台  QR码  

摘   要:介绍了QR 码的基本结构,分析了在基于Android 嵌入式平台上QR 码图像数据的二值化、定位、旋正等图像的预处理,进而实现对QR 码进行解码。经测试表明,系统对倾斜、模糊的QR 码都可以快速地识别。

  QR 码又称快速响应矩阵码,是日本Denso 公司于1994 年开发的一种二维码,它具有信息密度高、可全方位识别、可靠性高等优点,并可以很好地表示汉字。

  我国于2000 年发布了QR 码的国家标准,随着QR 码在各领域的推广和智能手机的快速发展,如何在智能手机中较好地识别QR 码是一项值得研究的课题,文中将主要讨论在Android 平台下识别QR 码。

  1 QR 码符号结构

  QR 码属于矩阵式二维条码,每个QR 码符号都是由正方形模块组成的一个正方形阵列结构,它由功能图形和编码区域组成,功能图形不用于数据编码,它包括寻像图形、分隔符、定位图形和校正图形。编码区域包括数据码字、纠错码字、版本信息和格式信息。QR码共有40 种规格,分为版本1 ~ 版本40,规格为: 21模块× 21 模块~ 177 模块× 177 模块。QR 码具有高信息密度、高识别速度以及高可靠性等特点。QR 码的符号结构如图1 所示。 


  2 系统的流程

  系统在基于Android 平台上使用Java 和C ++ 语言一同实现。系统主要分为图像采集模块、图像预处理模块和条码识别模块。图像采集模块主要利用摄像头来完成条码图像的采集,并将采集的图像在屏幕上显示;图像预处理模块主要是对采集的条码图像进行灰度、二值化、定位、矫正等处理,条码识别模块主要根据QR 码标准来对条码数据进行提取。系统流程图如图2 所示。 

  3 QR 码的识别算法 

  3. 1 图像二值化 

  图像的二值化是把灰度图像转成黑白图像,这样更有利于图像处理的判别,灰度阈值的变换函数如下 


  如何确定阈值T 是二值化算法的关键,它决定了图像二值化的效果。文中采用OTSU 算法[3,5],假设图像分割的阈值为t( 0≤t < 256) ,≤t 的为前景像素,> t 的为背景像素,设前景点数占图像比例为w0,平均灰度为u0; 背景点数占图像比例为w1,平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为 


  取得最大值时,t 就为图像的最佳阈值。对式( 2) 进行化简,得 


  这样则大大减少了计算量。
 
  3. 2 QR 码的定位 

  为检测QR 码的位置,利用QR 码的位置探测图形的特征。由图3 可见,当直线穿越探测图形中心时,从左至右的深浅比例依次是1∶ 1∶ 3∶ 1∶ 1,而且这个比例不随图像的大小和旋转而改变,所以可以利用此特性来检测QR 码的位置。


 

  根据探测图形的比例特性,对图像由水平和竖直方向进行扫描,当遇到深浅比例按1∶ 1∶ 3∶ 1∶ 1 出现时,记录其行或列的位置,并继续搜索相邻行和列,直至所有的行和列被扫描到,记录最先出现的行与列的位置。这样一共可以得到4 条直线,围成一个正方形,正方形对角线的交点即为探测图形的中心,同理,可以确定其他两个探测图形的中心。连接探测图形的3 个中心点,可以计算出3 条边的大小,根据三角形大边对大角的原则,可以选择一条直角边,计算出它的倾斜角,然后将图像旋正。 

  3. 3 图像的旋转 

  这里采用双线性插值[4]对图像进行旋转,而不是利用最邻插值法,因为它会使图像产生锯齿形的边界,干扰条码的识别。双线性插值的数学模型如图4 所示。 


  f( x,y ) 为两个变量x,y 的平滑函数,假设它所在单位正方形的4 个顶点的值为f( 0,0) 、f( 0,1) 、f( 1,0) 、f( 1,1) ,则可以利用双线性插值求出正方形内任意点( x,y) 的值f( x,y) ,首先对两个顶点进行插值得


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