（毕业论文）基于WnRT系统的一维条码快速识别研究学士学位论文 ㊣ 精品文档 值得下载

四日星期三系统开发背景系统设计要求和目标系统设计原则系统各模块功能系统基本功能条码识别模块图像处理条码的识别码的识别三九码的识别界面需求分析系统及实现主窗体实现窗体控件实现代码实现程序运行结果结论致谢参考文献附录英文原文附录汉语翻译二〇二年四月四日星期三绪论研究的背景及意义现代信息技术正以难以想象的速度改变着我们的社会，我们的社会正在经历着前所未有的巨变。

在信息海量的流动和处理过程中，人们开始关注如何确保数据信息与物理现实的对应，如何改变手工数据输入，使输入质量与速度相匹配，输入数据又以何种载体来记录和标识。

条码自动识别技术就是在这样的环境下应运而生的。

条码技术是种广泛应用于计算机和实践生产中的自动识别技术。

条码技术涉及的领域如商业邮政物流运输图书管理工业生产控制等。

条码识别技术因输入速度快精度高成本低廉安全可靠性高的优点在自动识别技术中有很重要的地位。

人们在日常生活中经常会看到商品图书等物品后面的维条码，它起源于世纪年代初，在短短三十多年的时间里发展十分快速，已广泛用于商业流通图书情报仓储邮政生产自动化管理等诸多领域。

条码技术的应用极大地提高了采集数据和处理信息的速度，提高了人们的工作效率。

常见的信息输入方式如键盘输入，经常会出现输入的速度太慢易出错等缺点，所以，长期以来人们在寻找着种高效精确的便捷的自动输入方法手段，条码自动识别技术满足了人们在这方面的需求。

近几年来，随着应用于处理器的和平板电脑的系统的迅速发展与广泛应用，基于系统的维条码的快速识别不仅可以给人们的日常生活带来更多的便捷，也具有很广阔的发展前景。

国内外研究历史及发展趋势条码技术研究开发始于世纪年代，条码技术的雏形最早诞生于美国实验室。

位名叫发明家想对邮政单据实现自动分检，他的想法是在信封上做条码标记，条码中的信息是收信人的地址，就像今天的邮政编码。

此后不久，的合作者在的基础上作了些改进，新的条码符号可在同样大小的空间对个不同的地区进行编码，而码只能对个不同的地区进行编码。

世纪年代后期，美国乔伍德兰德和贝尼西尔佛两位工程师就开始研究用二〇二年四月四日星期三条码表示食品项目以及相应的自动识别设备。

乔伍德兰德开始是使用窄线和宽线，后来决定用同心环，该图案非常像射箭的靶子，称作公牛眼条码。

这样，扫描器通过扫描图形的中心能够对条码符号解码。

年后，毕业于美国麻省理工学院的戴维德柯林斯为西尔韦尼尔公司工作，他使用由反射材料制作的橘色和蓝色的条纹表示数字，后来经过系列的反复实践，该公司发明了种被北美铁路系统所采纳的条码系统。

条码的实际应用和发展还是在世纪年代。

年，美国超级市场委员会制定了通用商品代码条码，商品条码首先在杂货零售业中试用，这为以后该码制的统和广泛采用奠定了基础。

条码码制的研发促进了条码生成设备和识读设备制造业的发展。

从世纪年代开始至今，在条码技术的推广过程中起到了十分重要的作用。

世纪年代，发明了由扫描器能够发射光并接收反射光边缘定位线圈测定反射信号的条和空和译码器测定结果等基本元件组成的条码识读设备。

年，乔伍德兰德和贝尼西尔佛在纽约发明了第台条码识读器。

年，位他们的阅读子系统。

然而在照明，旋转，透视失真和多个条码的情况下，条码定位困难。

许多应用程序存在在复杂的场景自动查找和阅读条形码的相机。

用户只需要让个条形码出现在相机网络摄像头定范围内然后系统会自动定位条形码。

我们将在论文中展示完整的系统。

关键词条形码，图像处理，定位简介条码已广泛用于提高数据输入计算机的速度和准确性。

但流行的条码阅读器是用激光扫描仪或特殊的相机，它在我们日常生活中是相当少见的设备。

如果条码阅读可以执行与普通相机如网络摄像头或手机摄像头，条码会到我们的日常生活带来更多的便利甚至是全新的体验。

关键的问题是在个复杂的场景搜索条形码阅读子系统，并得到他们。

作为图像分析任务，条形码检测，在定意义上，因为条码是平行的，它们的宽度和它们间隔的差距是个单位的多个条的宽度比。

阅读是不敏感的几何效应，如标签的大小，方向和距离，识别条形码时，只占用个小区域杂乱的图像时，边缘功能的准确性和效率化不能很好地集中。

事实上，边缘相互作用的问题直是主要的因素，限制条码读取器。

然而，简单的扩大图像的的大小和分辨率是不利的，因为它需要将图像更好地聚焦在更广泛的范围内，更多的计算时间，更多的存储器，因此需要更多的资源。

从这个角度来看，两个阶段的处理，即找到条形码使用基于区域的分析条码图像，然后聚焦和读取它们使用个高分辨率的，是比较可取的。

些研究人员直接利用梯度信息作为条码提取工具。

安藤和提出了分类和投影边，脊，角和顶点后的特征提取方法。

但是这种方法并不十分可靠，特别适用于多边缘出现噪音的条码位置。

另些人认为在他们的检测标准，和卡鲁已经实施了纹理分割算法在神经网络架构。

对两个学习算法，质心和梯度下降算法的性能进行了评估。

由于这种方法被认为是唯的质感，条码的位置可能会模糊，如果出现类似的纹理，如文字和酒吧在图像。

二〇二年四月四日星期三在许多应用中，纹理和形状有密切的关系。

单纹理特征区分图像模式是不够的。

空间关系的描述不能单独全面精确地描述图像内容。

但是，它可以增强图像内容描述和精确率。

许多检索方法使用联合信息。

因此，我们联合估计纹理和塑造，以提高条码的定位。

条形码位置从上面的分析，两阶段的处理，即首先使用个下采样的图像低分辨率基于区域的分析发现条形码，然后聚焦，使用原始图像，并读取它们，在我们的方法中应用。

在分辨率低，第个步骤是的估计条码的主要方向从边缘方向，边缘直方图类似的。

第二个步骤是沿轴线和代码轴分别计算精确定位和代码投影面积皮卡。

分辨率高，图像预处理，如条形码构成正规化，有效的发现和亮点去除再进行解码。

条形码的最鲜明的特点是它的纹理信息。

通过对比度，粗糙和方向性的三个主要统计纹理描述。

条形码的主要方向是实现四大步骤图像预处理，方向滤波分割，定向图像的打开操作和主方向确定。

图像预处理这步的主要任务是消除物体上的阴影和规范的范围内的图像强度。

在此步骤中，我们采用光照补偿技术补偿非均匀照明拉伸强度为图像。

非均匀照明被建模作为添加剂的第二阶的表面，从而得到个均匀地照射的图像从原始图像划分。

二方向滤波分割的四个方向分别施加到过滤器的照明补偿图像梯度信息，在角度为和。

然后通过迭代分割产生二元梯度图像。

分割迭代条件终止时，连续的阈值之间的差异小于的灰度级。

此外，最终的阈值被乘以个系数，以获得更薄的边缘。

在版本的系数是，以减少背景干扰，这是为了得到更多的图像模糊边缘版。

三方向图开放手术在复杂背景的情况下，分割结果仍然包含许多孤立的边缘类似的方向。

只有条形码在个方向有较强的延续性和连贯性。

使用开放的图像运算符在相同的方向定向过滤器可以很好地去除背景噪声。

四主方向估计，此时，主方向可以通过比较四个二进制图像估计。

取过滤可以产生条形码和垂直方向的方向平行的显着区别。

我们指在每个方向上的边数，条形码的方向是有最大的数字边缘的主要取向。

二〇二年四月四日星期三区域检测确定图像的主要方向后，精确的条码地区应标记成主要取向的二进制图像。

这里仍然使用条码沿方向的连续性和连贯性。

采取两个步骤角度计算，水平和垂直方向的预测。

角计算精确的角度所需的下个投影步骤。

角度可直接得到从边缘。

条形码具有高密度的边缘图像。

边缘图像下采样以像素的间隔，是由在每个局部区域的数量进行计数边缘的密度图像。

条码边缘像素值密度最高的位置岑集中在个圆圈中搜索。

旦条码边缘检测，拿起整条生产线。

如果它是个合格线，其角度的计算是由它的端点，和杆轴取向的表达被认为是这个角度。

二守则轴投影和酒吧轴投影代号轴投影阵列首先通过计算每个边缘点的代码轴投影。

最长的子阵列被视为条形码的位置，其投影的酒吧是高于平均杆高度的代码轴投影直方图。

子阵列的长度取为。

主方向估计条形码高度。

轴沿代码其中合格点，条码是由计算每个边缘点的杆轴投影轴数组。

如果投影条码是条码轴高于，它被视为条形码的位置。

每个条形码位置扩展像素双方连结相邻的条形码位置。

因此，个条形码内的条码链接作为个连续的子阵列。

多个条形码从到，因为可能会出现在同直线上，可能存在多个合格的子阵列。

最大宽度的子阵列位于条形码的位置。

然后，如果其他子阵列的宽度大于，旁边的位置的条形码，它们被合并到有效的条形码位置。

条形码宽度然后可以通过以下方式获得。

图像后处理如果识别的条形码区域内，被认为是个有效的定位结果。

从原始图像中切出的条形码区域。

先进行进步的图像处理，后处理包括图像旋转，图像有效部位发现。

镜像图像也可以处理。

条码旋转角度已经计算在节。

条形码区域是双线性插值旋转。

整个条形码图像保存和空白区域补救镜面投影。

二条码切口原本的条形码宽度和条形码高度可以用来计算最有效的条形码区域。

这是最有用的条形码时，直用大角度旋转。

中心部分尺寸切出。

三有效的零件查找有其他影响因素，如数字的条形码区域和亮点区域内的解二〇二年四月四日星期三码精度。

与此相反，有效的条形码的部分，表示在垂直方向的高连续性。

条形码区域首先用图像二值化意味着分割阈值。

相邻扫描线，有效的部分是最广泛的地区，其扫描光束的相关性高于平均水平的相关性。

。

实验测试图像分辨率为，采取不同的相机在不同的平台上。

我们使用个网络摄像头从创意台式电脑，内置摄像头从联想的掌上电脑和智能手机从移动平台。

经过全面测试，在不同的情况下，质量不同。

稳健性复杂背景设计图。

节目，条码是印上各种产品。

复杂的封面设计，包括文字和图片由计算机条码阅读难度增加。

二环境照明条码可以被捕获在不同的环境照明条件，这极大地影响的条码和空间在级灰度。

三透视变形个强大的条码识别系统应该允许用户从广泛的角度捕捉到条形码图像。

透视效果可能极大地影响识别过程。

四亮点和嵌入式数字虽然条形码区域可以有效的定位，亮点和嵌入式数字影响的解码效率，因为解码过程的条数计数和它们的宽度。

条码区域不能简单地发送到条码识别模块，而不消除这种干扰。

有效部分查找条码本地化的最后步完成这个任务。

五曲面条码以及罐装或瓶装的封面上出现。

由于他们已经弯曲的表面，用个摄像头进行解码是很难的，因为在不同区域的不同失真。

区域拿起能够正确地找到弯曲条码区域，将其恢复。

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