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隨著電子支付方式的廣泛應(yīng)用，手機(jī)QR碼作為新興的電子支付媒介在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域受到普遍關(guān)注。以天津地鐵即將投入使用的云購票機(jī)為背景，其針對(duì)手機(jī)屏幕上的QR二維碼進(jìn)行掃碼兌票，但人工采集圖像過程中難免會(huì)引入一些噪聲甚至圖像的傾斜，因此在整個(gè)QR碼圖像識(shí)別系統(tǒng)中，最初要對(duì)QR碼圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理。由于傳統(tǒng)的Cannv算子在進(jìn)行QR碼圖像的邊緣檢測時(shí)，對(duì)局部噪聲不能有效去除，這將會(huì)影響圖像的校正效果甚至整個(gè)識(shí)別結(jié)果。為提高QR碼圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性，提出了一種改進(jìn)的QR碼圖像校正方法，在QR碼圖像進(jìn)行Cannv算子邊緣檢測時(shí)采用白適應(yīng)中值濾波方法進(jìn)行去噪處理，然后結(jié)合Hough變換實(shí)現(xiàn)QR碼圖像的旋轉(zhuǎn)校正。
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