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QR二维码以其信息容量大、成本低及安全性好等特性,被广泛应用于各行各业。但QR二维码图像在实际应用中会受到噪声污染、光照不均、斜视畸变等环境影响,阻碍了QR二维码的正常识别。通过滤波去噪、二值化和畸变校正等关键算法进行了对污损QR二维码的图像处理研究,提出了适合QR码的优化算法,并能提高QR码的识别率。在数字图像处理的基础上,结合QR码的符号特征,对QR二维码的识别流程进行了改进研究。分析了常用的识别方法,设计了识别流程,并对二值化算法进行了改进。在噪声污染比例不同的情况下,通过主观和客观评价方法,确定了使用自适应中值滤波算法;在光照不均的环境下,根据阈值分割原理,结合数字形态学方法,用改进分块方法将QR码划分为4个子块处理,并对处理后的图像进行Ostu算法,再利用形态学闭运算来消除图像的边界效应;通过透视变换,将畸变图像恢复为正规四边形,并对恢复后的图像利用双线性插值法进行了像素计算与修补。根据编码原理,用C++语言编写了 QR二维码的生成及识别系统。结果表明:QR二维码在椒盐噪声不同比例时,采用自适应中值滤波处理,图像客观评价指标MSE趋于平稳,PSNR值均大于中值滤波和均值滤波,滤波效果满足噪声去除要求;在光照不均下,改进算法减少了边界效应。改进算法的平均运行时间为0.498888s,而传统分块Ostu的平均运行时间为2.532310s,表明了改进算法在时间上有所减少,处理效果上有所提高;对斜视畸变图像,所选用算法比其他算法处理后的图像信息较为完整、边缘更加清晰。QR二维码识别流程的优化,对提高其识别率和准确率有着重要意义。