随着信息技术的快速发展，二维条形码的识别已经成为数字图像处理领域的热门课题。而QR码作为一种常用的二维条形码，具有可自动快速识别、存储信息量大、编码字符集广泛等特点，并已广泛应用于商业和工业领域。近些年来随着通信行业的不断发展，智能手机与QR码识别技术的结合也更加紧密，手机QR码业务得到了极大推广。因此，对于在智能手机上识别QR码的研究，无论从理论上还是在生活中都具有十分重要的意义。　　本文详细介绍了QR码的基本信息，分析研究了关于QR码图像预处理的各种方法，处理了图像可能出现的失真、倾斜、模糊等问题。通过对图像进行Hough变换和双线性插值计算，解决了图像的检测定位和倾斜校正问题。针对模糊的QR码图像，提出了一种改进的NAS-RIF算法，将条码图像的双峰特征作为一个限制条件融入其中。NAS-RIF算法本身就具有很好的收敛速度，结合双峰限制之后，可以有效地提高条码图像的抗噪能力和恢复效果。通过实验可知，改进后的算法不仅提升了峰值信噪比，同时改善了条码恢复图像的视觉效果。特别针对当前流行的Android智能手机，本文设计并实现了一个基于Android平台的QR码识别系统。经实验证明，该系统能快速准确的识别手机拍摄的QR码图像，对于一些模糊、倾斜的图像，依然有很高的识别率。