由于一维条码在信息容量、纠错能力和保密性等方面存在明显的缺陷,二维条形码在此背景下出现了。它可以摆脱对于后台数据库的依赖。快速响应码(Quick Response Barcode)码,简称QR码,源自其发明者希望QR码能够让其内容快速地被解码。作为一种常见的二维条码,QR码具有编码密度高、占用空间小、识别速度快和汉字编码能力更强等特性。然而,包括QR码在内的二维条码的解码对于QR码图像的预处理和识别算法提出了更高的要求。通常情况下,通过扫描仪、数码相机或摄像头采集的二维条码图像,特别是手机摄像头所采集的图像,很可能存在散焦模糊、光照不均、几何失真和球形失真等现象。此外,二维条码本身还可能被部分污损。这些复杂条件会对QR码的正确译码造成严重的影响。本文在简要介绍QR码的码制及其自动识别研究现状的基础上,研究复杂条件下的QR码图像自动识别所涉及到的关键技术。论文的主要工作与创新点归纳如下：首先、结合QR码在符号结构上的特点,提出了一种低计算复杂度的QR码图像预处理方法。它引入自适应位置和大小的局部窗口改善二值化的效果,并且根据版本号确定相应的校正图形的数量和大致位置。通过自动地搜索校正图形,并且联合校正图形与位置探测图形进行自适应的区域划分,再按照区域取样,得到二进制的码流。由于没有使用边缘检测和直线检测等手段,它受背景噪声、几何失真的影响较小。其次,采用模块化程序设计方法,实现了一个完整的PC平台基于摄像头的QR码自动解码软件,实现复杂下的QR码自动识别。测试结果表明,本文的图像预处理方法可以实现包括条纹状噪声、光照不均、部分污损和几何失真在内的复杂条件下的QR码自动识别,具有识别率较高的特点,且识别速度快可以满足实时解码的要求。