1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和物联网技术的快速发展，二维码作为一种高效的信息载体，已广泛应用于商品溯源、移动支付、信息查询等各个领域。
然而，在实际应用场景中，由于光照条件复杂多变，例如光线过强、光线不足、阴影遮挡等，导致采集到的二维码图像存在光照不均的问题，严重影响了二维码的识别率和解码效率，限制了二维码技术的应用范围。
为了解决上述问题，本选题将针对光照不均二维码图像的增强和识别技术展开深入研究，旨在提高二维码在复杂光照环境下的鲁棒性和识别精度，为二维码技术的推广应用提供技术支撑。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对二维码识别技术进行了广泛研究，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在二维码识别领域的研究主要集中在二维码图像预处理、定位与提取、解码算法等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将针对光照不均二维码图像的增强和识别技术展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1.研究不同光照条件下二维码图像的退化机理，分析光照不均对二维码识别的影响因素，为后续算法设计提供理论依据。
2.研究和改进现有的图像增强算法，提出适用于光照不均二维码图像的增强方法。
比较和分析不同增强算法的优缺点，选择最优的增强算法，提高图像质量和对比度，为后续识别环节提供良好的输入。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解光照不均二维码图像增强和识别的研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现阶段：-研究不同光照条件下二维码图像的退化机理，分析光照不均对二维码识别的影响因素。
-研究和改进现有的图像增强算法，提出适用于光照不均二维码图像的增强方法，例如基于直方图均衡化、Retinex理论、深度学习等方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的光照不均二维码图像增强方法。
利用深度学习强大的特征提取和图像重建能力，学习光照不均图像的退化模型，并进行针对性增强，提高图像质量和对比度，改善二维码识别的准确性。
2.研究和优化适用于光照不均二维码图像的定位和提取算法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王宣，高文，刘文印，等. 基于深度学习的低照度图像增强技术综述[J]. 自动化学报, 2021, 47(3): 579-597.
[2] 刘伟，王怀宝，李亚利. 基于改进Retinex理论的低照度图像增强算法[J]. 光学精密工程, 2020, 28(5): 1087-1097.
[3] 张旭东，李俊山，王欣刚. 基于图像增强和深度学习的二维码识别算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 172-179.
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