本文主要论述QRCode二维条码的译码过程,对采集到的图像进行灰度化、中值滤波、二值化处理,然后根据条码标准所定义的数据编码程序对解析出来的数据进行重组,经过纠错处理最终得到原始信息数据。以及条码识别在手机上的具体应用,如短信、wap、名片识别等。手机拍摄的图片受拍摄时的光线强度、角度及拍摄时QRCode图片本身是否弯曲、噪声等影响,拍摄出的图片有的很模糊,有的还发生了不同程度的变形；同时由于手机本身的处理能力较弱,内存也较小,所以对拍摄后识别的图片的预处理要求很高,预处理的好坏直接影响到后面的识别,同时也对识别算法本身的时间、空间复杂度要求很高。针对上述的问题,得到识别图像后,对图像的预处理首先采用了灰度化技术,不仅降低了存储空间,而且便于使用灰度直方图进行相关的处理；然后采用了中值滤波技术,中值滤波容易去除孤立点,线的噪声同时保持图象的边缘；最后采用了局部阈值的二值化算法,这些预处理很好的解决了模糊图像的问题。在识别算法中采用了自适应的网格采样算法,该算法根据采集图像的具体形状做出独立于图像的数据采样网格矩阵,根据网格交叉点坐标对图像进行数据采样,很好地解决了图像变形问题。