以 QR 矩陣碼為例，介紹一種實用的二維條碼識別算法。首先探討了二維條碼的定
位與分割算法，利用Hough 變換與Sobel 邊緣檢測把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來；然后分析了條碼圖像經過光學系統的噪聲模型，提出了一種計算點擴展函數標準方差的算法；采用Flourier 變換自適應地選取閾值去除噪聲導致的無效邊界，從而得到條碼的基本模塊。實驗結果表明，該算法具有很好的抗噪性，提高了二維條碼的識別率。
二維條碼與一維條碼相比具有高容量、高密度、糾錯能力強、安全強度高等特點，不僅
可以存儲傳統的字符數字等文本信息，還可以存儲圖像等高容量的信息。因此二維條碼可以廣泛應用于身份驗證、安全防偽、電子商務等眾多領域。由于二維條碼的信息密度較高，與一維條碼相比識別技術更為復雜，尤其對于矩陣式的二維條碼，譬datamatrix、Qrcode 等，所以二維條碼的有效快速的識別成為一個研究領域。
條碼識別的一般方法是先對條碼圖像進行一階差分，找出條碼圖像的邊界位置。但是二
維條碼密度高的特點，經過光學系統成像后，條碼邊界將變得模糊，并且邊界部分會相互疊加和偏移，再加上環境噪聲的影響，傳統的條碼識別方法的穩定性不是很可靠。
在本文中，以矩陣式二維條碼 QR 快速響應碼為例，研究了基于flourier 變換的二維條
碼識別技術。QR Code 碼是由日本Denso 公司于1994 年9 月研制的一種矩陣二維碼符號，具有識別速度快，全方位識讀，對于數字、字母、漢字編碼有特定的壓縮模式。因此我國已經制定了快速響應碼的標準（GB/T 18284-2000）,并在諸多的行業中得到了廣泛的應用。QR 碼符號有正方形模塊組成的一個正方形陣列構成，由編碼區域和包括尋像圖形、分割符、定位圖形和校正圖形在內的功能圖形組成，功能圖形不用于數據編碼，符號的周圍為空白區，其結構如下：