条码技术自问世30多年来发展迅速，在各个行业得到广泛的应用，是目前最经济、实用的一种自动识别技术。条码识别技术已经有了比较成熟的发展，出现了许多不同的分支，其中二维条码以其识别速度高，成本低，可用普通图像输入设备识读等优点，在各个领域中有着广泛的应用。 二维条码的识别技术是条码应用的关键，在理想条件下获取的条码图片没有背景干扰、旋转、形变等不良因素的影响，能够很好的被识读，但是现实情况中，受到条码印刷和图像采集设备的限制，以及考虑到流通过程中污染损坏等因素导致图像的缺陷，二维条码图像大多受到复杂背景的干扰，另外由于光照的影响，会使条码的灰度不均匀，甚至出现较多明显的阴影干扰；拍摄角度的不同，也会造成条码的旋转，甚至扭曲等，这些都给条码的识别带来了困难。目前的条码识别技术，在一定程度上考虑了这些问题，但是如何在这些情况下，准确的对条码进行预处理，如何消除各种干扰对条码的影响，准确的对条码进行定位，以及必要时的旋转，保证条码区域信息的不缺失，仍然值得进一步的探索和研究。高噪声条件下的预处理成为二维条码识别系统首先需要解决的问题。预处理的效果直接影响到后面的条码识别，预处理的效果好，会大大提高条码识别的正确率。 本文研究的主要内容是对高噪声条件下的二维条码定位和倾斜校正研究，针对复杂条件下的PDF417条码，提出基于条码固有特征的定位方法。至于其他类型的二维条码，例如DataMatrix等，则使用相位编组法进行边界直线的提取，这种方法基于局部梯度方向的一致性，使用一种“边缘支持区域”(具有相同梯度方向的相邻像素构成)的简单算法，在很大程度上将抽取整条直线简化为简单的分组和连接过程，大大提高了条码定位的准确率和速度。另外，在条码的倾斜校正方面，使用投影法检测条码的倾斜角，并且利用了快速直线法和精度由“粗”到“细”的辅助步骤，加速检测过程，从而提高对倾斜图像进行校正的速度。 在文章的最后，我们对工作作出了总结，探讨了课题研究过程中的不足之处和值得进一步改进的地方，并给出了未来工作的方向和目标。