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發(fā)票漢信碼的識別算法與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時間:2017-06-22 18:06

  本文關(guān)鍵詞:發(fā)票漢信碼的識別算法與實(shí)現(xiàn),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:現(xiàn)在二維碼已經(jīng)應(yīng)用于與人類生活密切相關(guān)的各個領(lǐng)域。然而一般的二維碼都是由國外的一些研究者提出的,這些二維碼沒有也不會考慮中文漢字的處理,所以很難適用于我國的某些行業(yè)的應(yīng)用。為此,我國提出并開發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的二維碼——漢信碼。漢信碼不但能夠很好地處理其他二維碼所處理的信息,同時大大增強(qiáng)了漢字的處理能力。在漢信碼的應(yīng)用中,某些行業(yè)需要通過專用打印機(jī)將漢信碼打印到紙張上,例如增值稅發(fā)票上的漢信碼。在打印過程中可能由于進(jìn)紙器的磨損、色帶的油墨不適中等原因,打印出來的漢信碼會產(chǎn)生扭曲、拉伸、顏色不均等問題。而在識別時,由于使用的又是專用的掃描儀,同樣由于進(jìn)紙器的問題,可能導(dǎo)致二次拉伸、扭曲等。這樣掃描后的數(shù)字圖像用一般的二維碼識別技術(shù)就很難正確識別。因此,針對這類問題開發(fā)一種特別的漢信碼識別技術(shù)就顯得尤為重要。 本文主要包括以下幾個部分: 首先,介紹了漢信碼的基本理論和譯碼規(guī)則,二維碼的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,本文的研究目的和意義。 其次,提出基于OpenCV庫對漢信碼精確定位的算法,其核心思想是檢測矩形輪廓。通過對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕與膨脹、坎尼邊緣檢測、二值化、多邊形逼近輪廓等一系列操作,檢測矩形輪廓的位置。對于有一定傾斜角度且其它矩形干擾較少的圖像,本算法具有較好的正確提取率。 再次,提出一種針對增值稅發(fā)票沿坐標(biāo)軸方向積分的算法,找到定長區(qū)間積分最大值的位置,粗定位碼圖。一般情況下,打印在發(fā)票上的碼圖可能有一定的傾斜,但是碼圖邊線的斜率會在一個固定的范圍內(nèi)。我們在該范圍內(nèi)選取若干個斜率,然后以該斜率的直線為坐標(biāo)軸建立直角坐標(biāo)系,再沿橫坐標(biāo)軸積分,找到縱坐標(biāo)軸定長區(qū)間積分最大值。不同斜率對應(yīng)不同的積分最大值,其中最大者對應(yīng)的斜率就是橫向的最好斜率。對縱坐標(biāo)軸也做同樣的操作,得到對應(yīng)的縱向最好斜率。進(jìn)一步,在橫縱最好斜率附近,,尋找兩斜率乘積最接近-1的斜率,即為最佳斜率。根據(jù)求得的最佳斜率,對原始圖像作相應(yīng)的旋轉(zhuǎn),使碼圖的邊與坐標(biāo)軸水平。之后,我們應(yīng)用檢測矩形輪廓的算法,精確定位漢信碼。 最后,對于標(biāo)準(zhǔn)化后的漢信碼,首先對碼圖作直方圖均衡化、中值濾波等預(yù)處理。接著利用尋像圖形、校正圖形判斷碼圖是否產(chǎn)生了形變,通過圖形變換恢復(fù)到理論位置。最后進(jìn)行網(wǎng)格化,判斷模塊的灰度屬性,最終提取出“0”、“1”數(shù)據(jù)流。
【關(guān)鍵詞】:定長區(qū)間積分 檢測矩形輪廓 識別
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.44
【目錄】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 緒論10-21
  • 1.1 漢信碼基礎(chǔ)內(nèi)容簡介10-13
  • 1.1.1 符號版本10
  • 1.1.2 基本結(jié)構(gòu)10-11
  • 1.1.3 數(shù)據(jù)編碼11
  • 1.1.4 糾錯等級11-12
  • 1.1.5 掩膜12-13
  • 1.2 漢信碼的譯碼算法13-17
  • 1.2.1 譯碼過程13-14
  • 1.2.2 糾錯譯碼步驟14-15
  • 1.2.3 糾錯譯碼舉例15-17
  • 1.3 二維碼的研究現(xiàn)狀簡介17-19
  • 1.3.1 國外的研究現(xiàn)狀17-18
  • 1.3.2 國內(nèi)的研究現(xiàn)狀18-19
  • 1.4 本論文的研究目的和意義19-21
  • 第二章 基于 OpenCV 的漢信碼定位21-31
  • 2.1 腐蝕與膨脹21-22
  • 2.2 坎尼邊緣檢測22-24
  • 2.3 二值化24-25
  • 2.4 查找輪廓25-26
  • 2.5 多邊形逼近輪廓26-27
  • 2.6 部分核心代碼實(shí)現(xiàn)27-30
  • 2.7 實(shí)驗30-31
  • 第三章 漢信碼的前景分離31-42
  • 3.1 積分法粗定位碼圖31-35
  • 3.2 傾斜圖像的處理35-38
  • 3.3 精確定位提取單個碼圖38-42
  • 第四章 漢信碼的識別42-49
  • 4.1 直方圖均衡化42-43
  • 4.2 中值濾波43
  • 4.3 定位碼圖的固定圖形43-45
  • 4.4 碼圖形變校正45-46
  • 4.5 網(wǎng)格化46-47
  • 4.6 判斷模塊的灰度屬性47-49
  • 第五章 總結(jié)與展望49-50
  • 5.1 總結(jié)49
  • 5.2 展望49-50
  • 參考文獻(xiàn)50-52
  • 致謝52

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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3 朱明莉;高西全;;基于圖像處理的二維條碼識別系統(tǒng)方案[J];計算機(jī)與信息技術(shù);2005年09期

4 劉家昕;劉家朋;趙宇明;;基于邊緣增強(qiáng)的二維碼區(qū)域快速檢測定位算法[J];計算機(jī)工程;2012年12期

5 謝俊喜;唐朝暉;桂衛(wèi)華;;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的二維條碼識別[J];計算機(jī)工程與科學(xué);2009年02期

6 趙修敏;崔艷;;基于Wince的二維碼識別系統(tǒng)的設(shè)計[J];微計算機(jī)信息;2010年10期

7 何宇;周志剛;卜智勇;;基于Symbian OS智能手機(jī)的二維碼識別系統(tǒng)[J];微計算機(jī)信息;2011年06期

8 韓思奇,王蕾;圖像分割的閾值法綜述[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2002年06期


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本文編號:472628

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