条码作为一种信息编码技术,具有简单、可靠和高效的优点,已广泛应用于商品流通、邮政系统、图书管理等各个领域。现有的条码激光扫描器需人工去靠近条码并对齐,自动化程度低。条码图像识别技术可以自动地完成条码的定位与识别,无需人工干预。然而,条码图像中的复杂背景,以及光照不均和条码倾斜等因素,都给条码图像的识别带来困难。针对上述问题,本文研究了复杂背景下的条码图像识别技术,主要包括如下内容:(1)条码定位。在具有复杂背景的条码图像中,条码的方向一致性特征最具有区分性,由此可以检测出图像中可能包含条码的区域,排除大部分图像背景。然后利用条码的其他特点来找到条码区域的精确位置。本文引入平均平方梯度方法来度量图像区域的方向一致性,并估计条码的倾斜角度,提高了条码定位算法的计算速度和准确性,而且能定位具有任意倾斜角度的条码。(2)条码译码。条码的二值化结果对条码译码的准确性影响很大。针对条码图像可能受到光照不均干扰的问题,提出一种自适应的条码灰度曲线分割算法来对条码进行二值化,效果优于传统的二值化算法。由于查表法和相似边距离法对条码的二值化误差较敏感,本文提出一种基于相似性度量的译码算法,而且使用多行扫描投票的方式,提高译码结果的可靠性。(3)使用本文的条码识别算法开发出一套条码识别系统。实验结果表明,本文条码识别算法可以准确、高效地识别出复杂背景中的条码图像,而且时间性能满足实时应用的要求。