条形码识别

资 源 简 介

条形码识别

详 情 说 明

条形码识别技术是计算机视觉领域的经典应用之一。在MATLAB7.0环境下实现的一维条形码识别系统，展示了从图像处理到数据提取的完整流程。该系统主要针对图像预处理和特征提取环节进行了多方面的优化尝试。

系统首先通过图像剪切和旋转校正来定位条形码区域。在预处理阶段，实验比较了两种不同的锐化方法，发现噪声控制是关键因素。后续改进采用先边缘检测再预处理的策略，通过对比Prewitt、拉普拉斯等多种边缘检测算法，最终确定Prewitt算子效果最佳。

图像增强环节测试了直方图均衡化和拉普拉斯增强等方法，实验数据表明直方图均衡化能带来更好的识别效果。在二值化处理中，大津算法（Otsu算法）的表现优于矩不变量方法，成为系统的首选方案。

系统还针对旋转图像带来的冗余问题设计了创新的解决方案：采用先上下后左右的两次剪切策略，有效提高了条形码区域的定位精度。通过调节像素值门槛和改进图像滤波函数，系统对33张测试图片中的25张实现了正确剪切，主要失败案例集中在光照不均或图像模糊的情况。

最终的字符识别环节显示出预处理质量对识别准确率的直接影响，虽然能够基本完成数据提取，但存在个别字符错误的情况，这表明在图像预处理阶段仍有改进空间。这项2007年的研究为条形码识别技术提供了有价值的实践经验，特别是在处理非理想条件下的条形码图像方面。