QR二维码识别算法及其在新型门禁系统中应用的研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 二维码的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 智能门禁的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 2 QR二维码概述 | 第19-27页 |
| 2.1 二维码的结构 | 第19-21页 |
| 2.1.1 位置探测图形 | 第19-20页 |
| 2.1.2 定位图形 | 第20页 |
| 2.1.3 校正图形 | 第20-21页 |
| 2.1.4 编码区域 | 第21页 |
| 2.1.5 空白区 | 第21页 |
| 2.2 二维码编码过程 | 第21-25页 |
| 2.2.1 数据分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 数据编码 | 第22-24页 |
| 2.2.3 纠错码 | 第24-25页 |
| 2.2.4 生成二维码 | 第25页 |
| 2.3 QR二维码的优点 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 QR二维码预处理算法研究 | 第27-37页 |
| 3.1 图像灰度化 | 第27-28页 |
| 3.2 图像滤波 | 第28-32页 |
| 3.2.1 邻域均值滤波 | 第29页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第29页 |
| 3.2.3 高斯滤波 | 第29-30页 |
| 3.2.4 形态学滤波 | 第30-32页 |
| 3.3 图像二值化 | 第32-36页 |
| 3.3.1 全局Otsu算法 | 第32-35页 |
| 3.3.2 Niblack算法 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 QR二维码定位算法研究 | 第37-47页 |
| 4.1 基于HOUGH变换的定位检测 | 第37-39页 |
| 4.1.1 Hough变换 | 第37-38页 |
| 4.1.2 实验结果 | 第38-39页 |
| 4.2 基于边缘点HOG的定位检测 | 第39-43页 |
| 4.2.1 边缘检测 | 第39-41页 |
| 4.2.2 方向梯度直方图 | 第41-42页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第42-43页 |
| 4.3 基于位置探测图形的定位检测 | 第43-44页 |
| 4.4 定位检测算法优化 | 第44-46页 |
| 4.5 本章总结 | 第46-47页 |
| 5 QR二维码校正算法研究 | 第47-65页 |
| 5.1 畸变类型判定 | 第47-49页 |
| 5.1.1 关键点检测 | 第47-49页 |
| 5.1.2 二维码边缘点检测 | 第49页 |
| 5.2 斜视畸变校正 | 第49-52页 |
| 5.2.1 透视变换 | 第50-51页 |
| 5.2.2 图像插值 | 第51-52页 |
| 5.2.3 畸变校正结果 | 第52页 |
| 5.3 基于映射关系的畸变校正 | 第52-55页 |
| 5.3.1 映射关系 | 第52-53页 |
| 5.3.2 关键点选取 | 第53-54页 |
| 5.3.3 实验结果 | 第54-55页 |
| 5.4 基于动态曲线拟合的畸变校正 | 第55-63页 |
| 5.4.1 探测关键点 | 第56-58页 |
| 5.4.2 筛选关键点 | 第58-59页 |
| 5.4.3 曲线拟合 | 第59-60页 |
| 5.4.4 数据采样 | 第60-61页 |
| 5.4.5 实验结果 | 第61-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 6 QR二维码在新型门禁系统中应用 | 第65-76页 |
| 6.1 新型门禁系统介绍 | 第65-66页 |
| 6.2 门禁前端设备平台介绍 | 第66-70页 |
| 6.2.1 硬件构架 | 第66-69页 |
| 6.2.2 软件构架 | 第69-70页 |
| 6.3 门禁服务器平台介绍 | 第70-71页 |
| 6.4 QR二维码在系统中的应用 | 第71-73页 |
| 6.4.1 双缓冲读取图像 | 第71-72页 |
| 6.4.2 二维码识别程序 | 第72-73页 |
| 6.5 实验结果 | 第73-75页 |
| 6.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 7 总结与展望 | 第76-78页 |
| 7.1 论文总结 | 第76-77页 |
| 7.2 论文展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
