关键词:
嵌入式系统
图像处理
QR码
摘要:
嵌入式图像处理系统在日常生活、商品流通及工业生产中使用广泛,作为一个嵌入式系统,其使用简单,功耗小,作为图像处理系统其在指纹识别、条码识别、文字识别、人脸识别等领域皆有应用,其中条码识别是本论文的应用立足点。随着条码技术发展产生的各种一维、二维甚至多维的条码出现在各个商品及移动支付端上,成为物联网的核心和机器视觉一大应用领域,而在国内目前应用最多的二维码是由日本公司"Denso Wave"发明的QR码(Quick Response Code),本论文讨论的即是图像处理下的QR码识别,内容上主要包括使用SoC(System On Chip)实现图像视频采集显示终端,并开发QR码译码算法,实现QR码识别显示。本论文选择的SoC平台为DM8127,并对平台及其在Linux下开发环境搭建的方法,以及嵌入式开发过程进行了介绍。同时设计了基于IPNCRDK V3.8开发包的DM8127数据采集流程,使用LINK进行串接的方式实现从前端MT9J003CMOS输出YUV数据以及后续的核内核间数据处理。作为系统计算单元的DM8127是多核芯片,主核心Cortex-A8运行Linux系统,控制VPSS M3进行视频采集,同时控制Video M3编码视频流为H.264格式,最后再通过Cortex-A8将图像数据发送到网络。为了控制处理过程和对处理结果进行观察,基于QT开发了显示客户端,使用FFmpeg进行编解码,最终实现自定义协议控制和网络图像数据显示。针对采集到的包含QR码的图像数据,设计了QR码识别算法,并移植到SoC平台,实现了QR码嵌入式实时识别显示。在QR码采集识别过程中,采集到的实际图像一般都存在缺陷,包括变形、倾斜、照度不均等,因此本论文在分析了QR码结构特征以及编码方法的基础上,设计了QR码图像处理方法,实现了一幅图像中多个QR码图像的准确分割,以及缺陷图像的校正,保证了译码的准确度,最后完整地完成了SoC嵌入式系统上的QR识别译码流程。