票據(jù)圖像壓縮和防偽的一些研究.pdf

1、隨著票據(jù)數(shù)字化管理模式的推廣，票據(jù)圖像成為了信息管理的主要載體。而在圖像采集設備分辨率不斷提高的影響下，圖像包含的數(shù)據(jù)量呈海量增長。巨大的信息量對存儲容量和信道帶寬提出了很高的要求，票據(jù)圖像的壓縮便成為了必須要解決的問題。關于圖像壓縮的研究已有幾十年的歷史，而針對票據(jù)圖像壓縮的研究卻很少。在票據(jù)的應用過程中，對其進行有效的防偽認證也是一直困擾工業(yè)界的一個問題。隨著條碼技術的興起，將條碼技術應用到票據(jù)圖像的防偽上已是一個研究熱點。但在實際

2、應用中，外部復雜環(huán)境的影響使條碼的準確識別成為了一個難點，已有許多學者對此進行了研究，但相關研究大多都集中在對單個條碼的識別上，對多個條碼進行識別的研究卻還很少。
　　本文對票據(jù)圖像壓縮和用于票據(jù)防偽的QR(Quick Response的簡稱)碼識別進行了深入研究，在借鑒前人成果的基礎上，提出了自己的改進方法，主要有以下幾個方面：
　　在研究票據(jù)圖像壓縮方面，提出了一種基于Hough變換和形態(tài)學的算法，通過對圖像進行傾斜矯正

3、和去冗余來達到壓縮的目的。為克服傳統(tǒng)Hough變換在檢測直線時固有的缺點，本算法利用形態(tài)學的方法去除了圖像中多余的細節(jié)信息，有效的提高了Hough變換的計算速度及檢測精度；在去冗余時，算法結合形態(tài)學處理并通過尋找圖像感興趣區(qū)域頂點坐標的方法將其從背景中提取出來。實驗結果證明，本算法不僅適用于二值圖像和灰度圖像，同樣適用于彩色圖像。
　　在研究用于票據(jù)圖像防偽的QR碼識別方面，在單個QR碼識別方面，很少有文獻提及怎樣判斷位置探測圖形

4、之間的位置關系以及如何利用它們之間的關系來進行旋轉矯正，本文提出了一種面向單個QR碼的識別算法，對此給出了詳細的解決方案；同時，本算法利用位置探測圖形的高度、寬度及中心點坐標來得到QR碼符號的左上角坐標及符號的寬度和高度，簡化了提取操作。
　　同時還提出了一種面向多QR碼的識別算法。對多個QR碼進行識別時，關鍵是要判斷出哪些位置探測圖形屬于同一個QR碼符號。該算法利用位置探測圖形法來定位QR碼，并利用位置探測圖形的大小及位置關系實