随着信息技术的发展，二维条码应运而生，并且具有很好的应用前景。同时，相应的条码识读器也发展到第四代——基于图像的识读器。但目前的识读器在功能上有很大的局限性。本文提出了一套基于计算机视觉的条码识读系统，不仅可以增强现有识读器的功能，而且使得一些通用的图像采集设备也具有识读条码的功能。 本文针对自然环境下的二维条码的自动识读技术进行了深入地研究，根据计算机视觉理论提出了一套自动识读系统。该系统首先针对采集到的存在散焦模糊和畸变的图像，使用了相应的预处理方法；然后，进行图像分割处理，确定条码区域，如果图像中存在多个条码，还需进一步使用版面分析技术；最后完成条码自动识别。本文提出了一种针对散焦模糊图像的最佳模糊参数的估计方法，应用维纳滤波实现了对它的清晰化。对于存在畸变的条码图像，本文设计了分块校正的方法：通过其列分布特性选择校正控制点，确定待校正块，然后对每块分别进行校正。本文提出两种方法进行图像分割，即：自适应阈值分割算法和基于加博滤波器的纹理分割算法。如果文档图像中同时存在多个条码，进一步使用了基于形态学的版面分析技术，实现多个条码区域的自动分离。在进行条码自动识读时，使用了投影法实现码字的分割，使用了条空序列比进行条码的精确定位和码字识读，并在识读过程中加入了先验知识来改进识读算法的性能。另外，本文对复杂工况下的3D条码，建立了一套基于图像的自动识别系统，为解决这一工程实际中的难题提供了一个很好的方法。最后，本文实现了一个基于条码自动识读技术的二维条码防伪证件管理系统。 研究表明，基于计算机视觉的条码识读系统大大提高了识读的灵活性和可靠性，使用时不需要辅助光源和自动对焦装置，不需要限定角度和景深，可自动识读存在畸变、散焦模糊、多条码并存等情况的条码图像。所以，它是一套具有很好的实用性和推广价值的识读引擎。同时，3D条码自动识别系统及基于自动识读技术的二维条码防伪证件管理系统也具有很好的应用性和推广价值。