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二维条码是一种新兴的自动识别技术,QR码作为一种常见的二二维码,以其高效的汉字编码能力和快速识别的特性,得以在我国广泛的使用。近年来智能手机行业发展迅速,Android平台以其开放性,可定制性,友好的交互体验及良好的开发环境等优点成为了智能手机占有率第一的操作系统。论文研究基于Android平台的QR码识别技术,主要研究内容如下：1、采集的图像常存在光照异常或者摄像头调焦不理想造成的离焦模糊,这些情况增加了条码识别的难度。本文对光照异常进行了分析,通过计算图像像素点的背景灰度值及调整因了,对其进行光照补偿处理,实验证明该算法可以改善光照情况。对于离焦模糊这一问题,本文以圆盘函数作为模糊模型的点扩散函数,利用Wiener滤波复原,实验证明该算法效果较为明显。2、针对QR码的定位这一难题,提出了基于轮廓跟踪和轮廓筛选的定位方法,能够快速准确地获得QR码三个顶点位置,后通过边缘逼近提高了第四个顶点的定位精度。利用四个顶点的位置及位置探测图形的轮廓信息,估算QR码的版本及旋转弧度。实验证明,该算法的定位较为精确,受QR码的背景、旋转、畸变等因素影响较小。3、当QR码存在透视畸变和曲面畸变时,直接进行采样与译码效果不佳。本文采取反透视变换和双线性插值法进行校正,对于高版本的QR码,利用定位图形的位置进行分块校正,提高了校正的精度和效果。针对曲面畸变,本文通过形态学闭运算和最小二乘法拟合获得条码边缘,后利用条码边缘信息,逐行逐列地缩放变换进行校正,实验表明校正效果明显。4、在本文提出的图像预处理算法、QR码定位校正等算法的基础上,设计并实现了基于Android平台的QR码识别系统,主要包括界面显示、图像采集、QR码识别等部分的实现,并对系统的功能与性能进行了测试,提出了改进优化,在保证识别效果的同时尽可能提高识别速度。实验证明,该系统可以在较为复杂的环境下实现QR码识别。