随着信息化时代的来临,计算机科学的进步以及手机的智能化,二维条码越来越多地被应用在各行各业中。QR码作为第一种直接对非英文字符进行编码的二维条码,因其独特的编码特性和快速响应的优点,目前已经在我国的二维条码市场中占据着主导地位。然而,在日常生活中和工业生产中,采集到的QR码图像往往存在光照不均衡、扭曲形变、背景复杂等问题,在这些情况下QR码很难被正确地识读出来。因此,对QR码识别技术进行深入地研究具有十分重要的意义。QR码在识别的过程中涉及到的算法主要有图像预处理算法、定位算法和校正算法。这些算法的目的是为了提取出清晰规整的QR码符号,便于对其译码。本文深入研究了QR码识别的相关技术,并实现了针对光照不均衡,扭曲形变,背景较为复杂的QR码识别算法。首先,本文结合了 QR码符号的特点,实现了图像预处理算法。图像预处理可以分为灰度变换、光照均衡、滤波去噪和二值化这四个步骤。针对灰度变换,采用了符合人体视觉的YUV线性变换算法;针对光照不均衡,采用了简单而有效的直方图均衡化算法;针对噪声,详细研究了小波变换算法,并将其应用在QR码图像的去噪中;针对二值化,重点分析了 Otsu算法,并对其进行了改进。实验结果表明,本文实现的图像预处理算法能有效地去除图像中的干扰信息,并且极大地增强了图像的对比度。接着,本文在数学形态学以及边缘检测算法的基础上,实现了QR码定位算法,并对其进行了改进和优化。实验结果表明,改进优化后的算法能有效地除去无用的背景信息,获取完整的QR码符号,定位效果准确。然后,本文在最小二乘法和反透视变换的基础上,实现了QR码校正算法,并且针对校正图像的灰度值不连续的问题,采取了双线性插值法对其进行插值优化。实验结果表明,该QR码校正算法可有效地校正畸变的QR码,复原其真实形状。最后,研究了译码算法,并对QR码进行解读,得到了其中包含的准确信息。总体而言,本文所实现的QR码识别算法,满足了识别系统对实时性与准确性的要求,具有一定的实际应用价值。