本文对基于图像方式的二维条码PDF417识别算法进行了研究。用摄像头采集含有条码的图像后，在计算机上用相关算法对该图像进行分析处理，识别其中的条码。本文的研究内容主要有两个方面：一方面是数字图像处理，我们在实际采集条码图像过程中，会因为被拍摄的条码与摄像头相对运动而产生运动模糊，或者由于摄像头与被拍摄的条码存在夹角而产生几何畸变或歪斜，再加上采集到的条码图像往往还带有其它背景，如文字，表格等，所以我们必须借助数字图像处理的相关理论，对拍摄到的原始条码图像进行校正、分割等处理，使其接近标准条码，方便后续识别；另一方面是对条码图像的识别，其中包括单个码字的分割与识别，以及对条码数据的解码。 本研究结合PDF417条码特性和计算机视觉理论研究了一种条码识别算法。首先，根据阈值分割理论和数学形态学理论将条码区域从背景中分割出来；其次，针对图像的退化类型进行图像复原，选择基于控制点的几何畸变校正算法，选取条码的四个顶点为控制点进行图像的几何畸变校正，选择维纳滤波对存在运动模糊的条码图像进行复原；然后，结合Hough变换、Sobel边缘检测算子以及图像投影算法分割出单个码字；最后，在单个码字序列的识别过程中，引入隶属函数的概念，提高识别的准确率，为后续的解码做了充分的准备。条码的解码过程按照国标GB/T17172-1997中的方法进行。实验表明，整个条码识别过程大大提高了识别的灵活性和可靠性，可以对存在几何畸变、倾斜、存在运动模糊、有复杂背景和轻微污染的条码图像正确可靠的进行识别。