二维码作为新兴的电子支付媒介在各个行业领域受到普遍关注,国内外一些发达城市开始尝试将二维码支付技术引入到地铁售票系统中,二维码识别技术也随之成为自动识别研究领域的焦点问题。发展至今,二维码的种类层出不穷,其中QR码凭借它在识读速度、存储容量、纠错能力等方面的诸多优点得到了人们更多认可,但是在QR码图像采集过程中难免会引入一些噪声如图像光照不均、倾斜或几何形变等问题可能会给QR码的解码带来一定程度的误差。因此,我们要对此类问题进行适当的图像恢复校正。本文对QR码识别的算法原理、基本流程做了简要说明,并对涉及到的图像处理算法进行了仿真和结果的对比分析。本文的主要工作内容如下:首先对QR码的结构特点、编码原理及识别算法的基本流程进行了详细论述,并将QR码的识别过程分为图像处理和译码两大部分。然后对QR码图像处理过程中的各个环节进行了阐述并仿真,后将实验结果进行分析与比较。同时,针对复杂环境下QR码受损类型进行分析,在图像处理的基础上提出了一种自适应亮度的二值化改进算法,解决了光照不均下QR码图像的校正恢复问题;接着提出了一种采用自适应中值滤波对传统的Canny算子边缘检测法进行改进,再将其与Hough变换相结合进行直线标识,进而求得图像的倾斜角度,来实现QR码图像的倾斜校正;后续又针对Hough变换检测直线方法的计算量过大、耗时等不足,提出了通过寻找位置探测图形来定位QR码的三个角点坐标来实现图像的快速定位与校正;对于发生几何形变的QR码图像,提出了一种采用扫描边缘点拟合直线的方法选取畸变校正控制点,利用控制点在几何平面的投影转换进行初步的QR码畸变校正,再通过双线性插值算法进行灰度级的插补,实现了畸变图像的校正。最后,基于MATLAB软件平台将QR码的图像处理与校正算法及编解码等功能整合到同一系统中完成了GUI界面设计,使得整个处理过程可视化,从而更加形象直观地感受到各种算法的实现效果。