QR码(Quick Response Code)是一种在日常生活中得到广泛运用的二维条码,有着存储容量大、可靠性高、全方位超高速识读、尺寸小、以及能高效地表示汉字等特点。就当前的QR码识别技术而言,尚存在一些问题。例如由于采光环境、拍摄角度、印制对象表面构造的影响,一般条码软件无法正确识读QR码图像。本文在探讨QR识别技术的基础上,应用图像处理的基本原理,针对常见的三种图像问题,如光照不均匀、透视畸变、曲面畸变,提出了相应的解决方法。首先,针对光照不均匀的情况,提出了适合QR码图像的二值化算法。算法结合了QR码符号的特点,改进了Sauvola文本自适应二值化算法,给出了相应的控制参数的计算方法。其次,针对手机拍得的QR码图像经常会出现生透视畸变的问题,提出了自适应的校正算法。首先,对QR码图像进行滤波,然后改进了基于梯度的哈夫变换算法,自适应地计算控制参数来获得图像中最长的八条线,进而得到QR码符号的轮廓线,最终得到QR码符号的四个顶点。最后通过反透视投影算法和灰度插值算法,将失真的QR码符号有效地校正过来。再次,针对印制在曲面物体上的QR码图像,提出了一种基于有限元形函数的校正算法。算法以QR码符号的最小包围矩形为校正参考,在找出条码符号的四个顶点和四条轮廓线的中点的基础上,利用帕斯卡三角形作为单元形函数,经过两次变换,将QR码图像变换为比较标准的矩形,最后进行重新采样,重构为标准图像。最后,修改完善了国家标准参考译码算法,应用C++语言对QR码标准图像进行了译码实现。