四、课程设计总结 15
五、心得体会 15
六、参考文献 16
附录一、源程序 17
附录二、成绩评定表 25
- 设计任务及要求
本课程设计研究的是基于数字图像处理的EAN-13条形码识别算法，通过工具平台MATLAB实现。其中图像处理部分是条码识别重要的前期工作，利用MATLAB强大的图象处理工具箱实现图像的读入、加噪仿真、滤波、二值化处理等工作，最终得到高质量的二值化图像。条码识别就是在二值图像的基础上实现，二值图像的质量直接关系到条码能否正确识读。
过记录每个条或空的宽度中所含象素的个数来确定实际的条/空宽度，从而确定整个条码符号所代表的信息。
方案二：平均值法
对条码符号图像中从起始符到终止符整个宽度进行测量，然后除以95(标准宽度)，求出单位模块所含的像素列宽，再分别测量各个条空的实际宽度(此宽度以单位宽度为单位计算)。
方案三:相似边距离的测量方法
这种方法的设计思路是通过对符号中相邻元素的相似边之间距离的测量来判别字符的逻辑值，而不是由各元素宽度的实际测量值来判别。
前两种方案对条码图像的要求非常高，因为它们都是测量各元素符号的实际宽度，然后根据查表法得到所代表的码值。如果实际测量值与标准值存在一点偏差，就不能实现正确译码。而第三种方案正是有效的解决了这一问题，因此本文采用相似边距离测量的方法来实现译码功能。下面就简要说明一下这一方法。
由原理知，要想辨识一个条码，必须先测量条码条、空宽度
、
、
以及一个字符的宽度
。条码图像经过预处理后得到的是二值图像，该点的颜色信息在阈值变换时已经定义，用255和0表示白和黑色。我们从条码的左边开始取点，若遇到点的灰度值由255变到0即由点的颜色由白色变为黑色，则表示检测到条，记录下该点的坐标值，如果点的颜色由黑色变为白色，则表示检测到空，记录下该点的坐标值。这样经过扫描后得到各个颜色变化点的坐标，然后将相邻两点的横坐标相减得到各个条、空的宽度.由前面所述EAN-13条码的组成知:一个由占3个条空的起始符、3个条空的终止符、4个条空的左侧数据符、5个条空的中间分隔符、20个条空的右侧数据符、4个条空的校验符组成。所以，整个条码字符占的条空总数为59，若条码字符没有发生几何畸变，一行扫描应记录的坐标数为60个。而对于有几何畸变的条码图像，例如条码污染、条码断裂、条码瑕疵等，该扫描行的坐标数将肯定大于60或小于60，这时将不记录该扫描行，对此行不处理。这样利用图像统计方法，逐行扫描图像，获取条码图像信息，比起只由一行获取信息的方式可靠性更高，这样即使个别噪声点存在并不影响图像信息的获取。
