基于计算机视觉的二维码识别系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着移动互联网的快速发展和智能手机的普及，二维码作为一种信息存储和传递的载体，凭借其信息容量大、成本低廉、识别便捷等优势，在商品溯源、移动支付、信息查询、身份识别等领域得到了广泛应用。

二维码的快速普及对自动识别技术提出了更高的要求，基于计算机视觉的二维码识别技术应运而生，并成为当前研究的热点。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在二维码识别领域开展了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在二维码识别领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将重点关注以下几个方面的内容：
1.二维码图像预处理:针对复杂场景下二维码图像质量较差的问题，研究基于图像增强、去噪、二值化等技术的预处理算法，提高二维码图像的清晰度和对比度，为后续的特征提取和识别奠定基础。

2.二维码定位与分割:研究基于形状特征、颜色特征、纹理特征等信息的二维码定位算法，以及基于投影分析、区域生长、聚类分析等技术的二维码分割算法，实现对复杂背景下二维码区域的准确分割。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，以计算机视觉技术为基础，对二维码识别系统的关键技术进行深入研究。

具体的研究方法和步骤如下：
1.文献调研与需求分析:首先，进行广泛的文献调研，了解国内外二维码识别技术的最新研究进展、现有技术瓶颈以及未来发展趋势。

其次，对基于计算机视觉的二维码识别系统的功能需求、性能需求、应用场景等进行详细分析，为系统的设计和实现提供依据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的二维码图像预处理算法:针对复杂场景下二维码图像质量较差的问题，研究基于深度学习的图像增强和去噪算法，提高二维码图像的清晰度和对比度，增强算法的鲁棒性和抗干扰能力。

2.基于多特征融合的二维码定位与分割算法:综合利用二维码的形状特征、颜色特征、纹理特征等信息，研究基于多特征融合的二维码定位与分割算法，提高算法在复杂背景下的定位精度和分割效率。

3.优化的二维码解码算法:针对现有解码算法效率较低的问题，研究基于深度学习的二维码解码算法，通过训练大规模数据集，优化解码模型，提高解码速度和准确率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.张朝阳,李向军,刘晓敏.基于改进yolov5s的旋转目标检测算法[j].计算机工程,2023,49(01):233-240.

2.韩佳辉,李阳,王金龙,孙俊.基于改进yolov5的轻量级安全帽佩戴检测方法[j].仪器仪表学报,2023,44(01):217-226.

3.王浩,张凯,刘洋.基于改进yolov5和openvino的安全帽佩戴检测[j].电子技术应用,2023,49(01):133-138.