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QR二维码的识别技术是数字图像处理领域研究的一个热门课题。随着物联网的不断发展,QR二维码凭借其强大的信息存储能力、方便快捷的识读优点、安全可靠的编码技术,已经逐渐地应用于各个行业领域。同时,二维码识读设备也朝着智能化、微型化和网络化的趋势发展。因此,对基于嵌入式图像采集处理的QR码识别系统的研究具有重大而深远的意义。本文首先对国内外QR二维码识别技术进行了深入研究和对比,主要包括QR码的原理、结构特点、编码规则以及重点研究数字图像处理算法在QR二维码上的应用。结合QR二维码自身结构特征,通过数字图像处理算法对QR码进行灰度化处理、滤噪、二值化、图像定位、几何校正、图像分割等。在不同条件下,分析比较各算法的处理效果、算法鲁棒性以及执行速率。提出一种改进型自适应亮度算法对QR二维码进行预处理,经过实验证明,该算法效果良好。一般情况下,由于图像采集过程的影响,QR码会遇到光照不均匀、背景复杂、污染或变形的情况,使得后期难以识别。对于此类QR识别问题,本文分别建立遗传算法、团队进步法(TPA)、改进型BP神经网络算法三种人工智能算法的识别模型,结合Matlab与Visual C++的混合编程技术,开发基于人工智能算法的QR码识别系统,对复杂情况下的QR码图像进行识别。在应用改进型BP神经网络算法时,对传统模型引入动量因子并选择自适应学习速率对系统进行改进。除此之外,利用团队进步算法在图像中搜寻最佳匹配值,对QR码进行精准定位。通过反复的实验,证明了三种人工智能算法在QR码识别中的可行性,并分析了各算法的优劣性,对复杂环境下QR码图像的识别起到了积极的促进作用。最后本文在Visual Studio2008平台上设计实现了基于数字图像处理算法的QR二维码电子票据应用系统。通过测试,能够准确的对二维码电子票据进行编码和识读,达到了预期的效果。