二维条码识别是随着信息技术的发展而产生的一种新的自动识别技术。作为二维条码中的一种,QR码具有密度高、占用空间小、识别快和汉字编码能力强等特性,在多个领域得到了广泛的使用。如何恢复由于多种原因造成的QR码图像倾斜、畸变等情况,确保其QR码图像解码正确性,是本文研究的重点。本论文通过理论分析和仿真实验结合,主要研究了QR码的图像恢复和识别技术,其主要工作与创新点体现如下:(1)针对所采集的QR码图像因拍摄时光照不均等原因而产生噪音这一问题,论文首先依据中值滤波原理,对QR码图像进行了降噪处理。然后设计了一种自适应亮度的二值化处理方法,解决了所采集到的QR码图像光照不均等问题,为后期的QR码图像处理打下基础。(2)针对QR码图像的旋转校正问题,设计了一种基于边缘检测的Hough变换方法,该方法可以有效地减少运算量,提高了QR码图像旋转校正的处理效率。(3)针对采集QR码图像时角度不同造成的图像梯形畸变问题,提出了有效解决梯形畸变的方法,该方法首先通过边界点扫描确图像确定畸变的控制点,然后通过几何平面的投影转换,并通过双线性插值来进行灰度级的插补,来实现失真校正。(4)针对诸如矿泉水瓶上的QR码图像易造成的图像曲面畸变问题,论文提出了基于SFS的方法重构QR码图像。该方法首先将采集到的QR码3D图像转换成对应的2D图像;然后分别沿x轴恢复透视投影造成的变形,沿y轴的恢复正交投影造成的变形,最后进行旋转定位。通过集成以上的算法,设计了QR码识别的原型系统,模拟实现了QR码图像识别全过程。