摘要
目前二维条形码在各领域得到了广泛地应用,但实际环境中受图像采集设备的限制,译码图像中通常混有较大的噪声,导致经常出现误码。为了进一步提高二维码译码的可靠性,必须对图像进行有效地预处理。本文根据条形码边界具有方向性的特点,将基于偏微分方程的Perona&Malik模型应用到二维条形码的图像预处理中,并对Perona&Malik模型的缺点进行了算法改进,通过合理地设计和选择参数,能很好地适应所有二维条码的图像特征,实际计算结果表明该方法对二维条形码图像的处理能得到令人满意的效果。
The 2-D bar codes are used wildly in many fields, but due to the acquiring equipment which results in noisy images, some mistakes appear. The bar codes images must be preprocessed to improve the quality of translation. Perona-Malik model was introduced. The method was improved and applied to 2-D bar code images. By chosing appropriate parameters, its results were encouraging.
出处
《微计算机信息》
北大核心
2006年第05S期193-195,198,共4页
Control & Automation
作者简介
谢晗昕，男，1979年10月出生，现为北京航空航天大学精密仪器及光电工程学院硕士研究生。主要研究方向有：计算机视觉、图像降噪和增强、模式识别。
张勇，男，1965年出生，现为北京航空航天大学精密仪器及光电工程学院副教授，硕士研究生导师，主要研究方向有：控制理论，导航制导，图像处理。
