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Decoding-oriented Binarization on 2D Barcode Image

机译：二维条形码图像上面向解码的二值化

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In conventional method of 2D barcode recognition, image binarization and error-correcting decoding are independent processes. Taking account of the complexity of illumination and background regions of the image, single adaptive threshold kernel window method is difficult to handle all the different barcode images. We present a method of decodingoriented image binarization. Firstly, binaries the same image using kernel window with different sizes. The process ends with accurate decoding the image, or fails to decode out of the predefined number of binarization. Secondly, using the integral image improves the speed of binarization image each time. Our method focuses on the important characteristic of existing decoding determinant after the barcode image binarization, effectively using the decoding results yields higher recognition rate.
机译：在传统的二维条形码识别方法中，图像二值化和纠错解码是独立的过程。考虑到图像的照明和背景区域的复杂性，单一自适应阈值核窗口方法很难处理所有不同的条形码图像。我们提出了一种解码面向图像的二值化方法。首先，使用内核窗口将大小不同的二进制图像二进制化。该过程以对图像的准确解码结束，或者无法解码超出预定义数量的二值化。其次，每次使用积分图像都会提高二值化图像的速度。我们的方法着眼于条形码图像二值化后现有解码行列式的重要特征，有效地利用解码结果产生更高的识别率。

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