【摘 要】
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在当今信息化和自动化的时代,QR码凭借存储空间大、容错性好和安全性强等优势在生产和生活中得到了广泛的应用,给现代社会人们的生活带来了诸多的便利,但愈发多样化和复杂化的应用环境也对QR码的自动识别造成了各种各样的困难。针对QR码在发生运动模糊和平面畸变情况下的自动识别问题,现行的算法表现并不尽如人意,而深度学习针对上述问题提供了另外一种可行的方案。因此本文针对运动模糊平面畸变QR码的识别问题,基于深
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在当今信息化和自动化的时代,QR码凭借存储空间大、容错性好和安全性强等优势在生产和生活中得到了广泛的应用,给现代社会人们的生活带来了诸多的便利,但愈发多样化和复杂化的应用环境也对QR码的自动识别造成了各种各样的困难。针对QR码在发生运动模糊和平面畸变情况下的自动识别问题,现行的算法表现并不尽如人意,而深度学习针对上述问题提供了另外一种可行的方案。因此本文针对运动模糊平面畸变QR码的识别问题,基于深度学习和传统数字图像处理技术,进行了相关自动识别算法的开发。主要研究工作如下:针对运动模糊平面畸变QR码的去模糊问题,基于生成对抗网络搭建了相关图像去模糊模型,重点针对Deblur GAN模型进行了相关的改进。主要改进措施为:在生成器的残差块中新增了一条残差路径和在生成器的内容损失函数中加入了用于控制图像低频信息更加接近的L2损失。仿真结果表明本文针对Deblur GAN模型的相关改进是有效的,能在保证模型效率的同时进一步提升模型的去模糊效果。针对图像中畸变QR码的检测问题,本文搭建了相关目标检测模型,重点针对YOLOv3模型进行了相关的改进。主要改进措施为:基于深度可分离卷积的模型轻量化、基于K-均值聚类算法的先验框尺寸优化和针对多尺度预测网络的跨尺度上采样特征融合优化。仿真结果表明本文针对YOLOv3模型的相关改进是有效的,能在保证模型精度的同时进一步提升模型的检测效率。针对平面畸变QR码的定位与校正问题,本文设计了一套算法流程。算法首先基于Seg Net网络对畸变QR码图像进行语义分割,接着采用Canny算法对语义分割图进行边缘检测,之后基于霍夫变换和计算几何的方法来求解畸变QR码四边形区域的四个角点坐标,然后基于反透视变换和双线性插值完成对畸变QR码的校正和像素值的填充,最后通过OTSU算法对校正后的QR码进行二值化处理。仿真结果表明本文设计的平面畸变QR码定位与校正算法在多种应用场景下均能较好地完成畸变QR码的定位和校正工作,同时保证校正后的QR码能基于多款现行的商业软件如:微信、微博和支付宝等进行快速地扫描和读取。
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