随着智能设备的发展与模式识别技术的进步,一维条码已难以满足现代工业生产以及日常生活的需求,作为替代品,二维码因其数据容量大、编码范围广、能够引入加密措施等优点在防伪溯源、信息获取、移动支付等领域得到广泛应用。但是复杂的结构和密集的数据,使得其在拍摄的过程中容易因图像模糊而出现识别率低的问题,针对这一问题,众多专家和研究人员提出了诸多二维码/类二值图像去模糊方法。但这些算法基于的正则项对二值特性约束能力较弱,去模糊效果不佳,且计算量较大。针对以上多个难点,提出一种定位及去模糊方法,在定位方面,提出基于图像角点的定位算法,在去模糊方面,提出基于稀疏性和二值特性的去模糊方法,先在整张图像中定位二维码区域,减少算法的计算量,再使用去模糊算法复原图像,提高图像的识别率,通过仿真模糊图像和实际模糊图像,验证算法的可行性和有效性。论文的主要研究内容如下:（1）提出一种基于角点图的二维码定位算法:能够根据像素点局部的灰度变化特性,识别出图像中较为明显的角点并将其生成角点图。基于角点图,该方法利用二维码的几何特征,设计评价指标,依据数值大小,定位其所在区域。所提出的方法对图像模糊和噪声具有较好的鲁棒性,可以在这两种情况下准确检测图像中的角点,并有效区分二维码区域和其他区域。（2）提出一种基于稀疏性和二值特性的去模糊算法:根据二维码图像的灰度分布近似双峰分布的特点,将图像灰度分布的均值和方差相结合作为约束图像二值特性的正则项,并使用变分法的框架实现去模糊。和现有的同类去模糊算法进行比较,所提出的方法不仅在理论上具有更好的约束能力,在去模糊效果上也更为优秀。（3）将定位算法和去模糊算法相结合形成定位及去模糊方法:实际拍摄中二维码在整张图像中占比较小,对整张图像做去模糊处理会浪费极大的计算量,针对这一问题先对图像中的二维码区域进行定位,缩小待处理图像的大小再对该区域做去模糊处理。相比于对整张图像做处理,该方法可以减少算法的计算量,并防止图像中其他像素值异常的点对于二维码图像复原产生不利影响。