二维码是用某种特定的几何图形按一定规律在平面分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的,可实现联网,拨号等功能。通常是经过专门识别系统处理,识别图像,解析信息。但若条码介质有一定的污损或变形,识别效果便不理想。另外由于终端的硬件限制,通常采集的图像会有光照不均匀、背景复杂、污染或变形等情况,对后期图像识别、解析造成困难。一般情况下的做法是通过滤波去除噪声污染,使图像清晰。但实际应用中发现在滤波的同时目标图像本身也会受损,尤其是二维码图像,一旦边缘损失会对后期译码造成极大影响。因此本文针对此问题提出一种保护图像边缘的滤波方法,即首先对图像进行边缘检测,采集目标图像边缘信息并保存起来,之后对余下的图像进行滤波处理,处理过后还原边缘点。这样既做到图像的去噪,又保护了图像信息,实验结果表明算法效果良好。另外通常的移动设备硬件配置不高,存在CPU处理速度有限,内存低等问题,本文针对此问题提出了图像剪裁。即首先探测目标图像的几个顶点,将图像位置大概确定,之后将剩余的部分删除。这样将极大地减小后期处理运算量,是一种有效的优化算法。本文基于目前最为先进的Android系统进行开发,主要研究智能移动设备通过摄像采集图片并对图片进行处理,使之符合后期识别、解析要求。基本处理流程是首先对图像进行灰度化处理,之后图像二值化,接下来对图像进行剪裁,而后进行滤波处理使之满足后期识别要求。移动端硬件配置一般较低,而每一步算法又有多种选择,因此需要检验各种算法,使之在保证图像处理效果的前提下,算法达到最佳效率。