随着市场经济的快速发展,品牌服装的假冒伪劣现象越来越严重,极大地损害了消费者和生产者的利益,因此服装防伪变得越来越重要。为了维护自身和消费者的切身利益,许多生产厂商相继推出了一些防伪措施,主要有:物理防伪技术、激光全息防伪技术,材料、化学防伪技术,电话防伪技术,自动鉴别防伪技术。这些防伪技术虽然能实现服装的防伪,但技术成本却很高,无形的降低了产品的竞争力。要实现防伪,必须借助价格昂贵仪器,消费者用不起,所以不能广泛采用。本课题研究的目的是利用四一七条码的信息容量大、纠错能力强、保密防伪性好、不依赖后台数据库、容易制作且成本低的特点,将其应用到服装防伪中,可以有效地解决服装防伪中面临的技术成本高,消费者难以使用的难题,同时防伪的效果也很好。实现防伪的具体方法是将服装的特征信息经过混排加密后存储在条码中,印刷在服装吊牌上。编写相应的译码算法,还原存储在条码中的服装特征信息,通过与服装本身的特征信息和服装吊牌上的汉字信息相对比,实现服装吊牌的防伪。本课题主要研究三个方面的问题:1、商标图像的大比例压缩算法研究。针对商标图像以色块图为主,颜色少的特点,本文提出了一种基于图像特征信息提取的压缩算法。对商标图像进行边缘检测,轮廓跟踪,然后提取每个子轮廓的特征点信息,对提取的轮廓特征信息采用游程编码压缩算法对特征信息进一步压缩。2、研发一款能生成二维条码的软件用于制作服装吊牌标签上的二维条码,在将服装的特征信息存储到条码中之前,要对数据信息进行加密处理。3、研发一款识读二维条码信息的多功能软件,可显示条码中的服装文字信息和商标图案,用于客户验证产品品牌真伪。本课题的创新点有两个:1、将二维条码技术应用到服装防伪领域,为服装行业提供了一种可行的防伪新思路,解决了目前服装领域面临的防伪技术成本高,大众难识别的难题。2、针对商标图像以色块图为主,颜色少的特点,本课题提出了一种基于图像特征信息提取的压缩算法。