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隨著電子支付方式的廣泛應用，手機QR碼作為新興的電子支付媒介在各個行業領域受到普遍關注。以天津地鐵即將投入使用的云購票機為背景，其針對手機屏幕上的QR二維碼進行掃碼兌票，但人工采集圖像過程中難免會引入一些噪聲甚至圖像的傾斜，因此在整個QR碼圖像識別系統中，最初要對QR碼圖像進行圖像預處理。由于傳統的Cannv算子在進行QR碼圖像的邊緣檢測時，對局部噪聲不能有效去除，這將會影響圖像的校正效果甚至整個識別結果。為提高QR碼圖像識別的準確性，提出了一種改進的QR碼圖像校正方法，在QR碼圖像進行Cannv算子邊緣檢測時采用白適應中值濾波方法進行去噪處理，然后結合Hough變換實現QR碼圖像的旋轉校正。
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