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近年来,物联网和移动互联网的兴起,给条码技术的发展带来了新的契机。以QR码、PDF417码为代表的二维条码获得广泛的应用。从拍摄图像中定位识别二维条码亦获得业界和科研院所的广泛关注,具有较强的研究价值和巨大的应用价值。本文在剖析PDF417条码定位及识别现有算法弊端的基础上,针对条码定位、条码识别提出若干新方法,致力于解决缺损条码的定位问题、低分辨率条码的译码问题。本文工作的主要创新点如下：一、提出一种基于Gabor小波纹理描述和SVM分类学习的条码定位新方法。该方法针对缺损条码定位而提出。现有的PDF417条码定位方法多以数学形态学方法为主,在对图像边缘膨胀腐蚀的基础上检索图像上的矩形信息,在PDF417条码完整时效果较好,却无法定位缺损条码区域。针对该问题,本文使用Gabor小波挖掘条码区域的纹理信息,以像素为单位对图像进行聚类分割,找出候选区域。而后使用SVM分类器对候选区域进行分类以定位PDF417条码区域,实验结果证明了本文方法的有效性,不仅能定位完整PDF417条码区域,亦能定位缺损PDF417条码区域。二、提出一种基于亚像素插值扩充的条码图像二值化新方法,该方法针对低分辨率条码图像而提出。PDF417条码译码的前提是确定码字的条空比例序列,当条码区域分辨率较低时,二值化时难以精确捕捉条空边缘细节,为解决该问题,本文基于亚像素化的思想对低分辨率条码图像进行三次卷积插值扩充,并使用大津法对扩充后的图像进行二值化处理.实验结果证明,本文方法能有效辅助二值化算法捕捉到正确的条空比例序列,提升低分辨率条码的识别正确率。三、基于C++/MFC/OpenCV设计实现了完整的PDF417条码编解码系统,包含编码模块和解码模块。系统采用模块化设计,具有良好的扩展性和实时性,可作为未来研究的试验平台。