本文针对一种新型的字符二维条码图像进行识别研究。与传统图形二维条码的符号结构不同,字符二维条码由英文字母组成,故在识别过程上也有很大的区别。本文主要针对课题组研究开发的字符二维条码进行识别。本文首先分析和研究传统图形二维条码图像的识别处理方法,然后结合字符二维条码图像的特点,对其进行处理。本文主要研究的内容为：1、在条码图像的预处理方法上,已有的研究成果中使用全局结合局部阂值算法的方法取得了较好的效果,但是在全局阂值和局部阈值处理的灰度范围上却没有给出有效的选取方法。本文采用基于积分图的二维OTSU算法对条码图像进行两次阈值分割,得到的两个灰度阈值,能够较准确的将条码图像分为目标区域、背景区域和过渡区域。利用全局阈值算法对目标区域和背景区域处理,利用局部阈值算法对过渡区域进行处理。经过大量实验比较,这种方法比以往的方法有优势。2、在滤除条纹噪声的方法上,根据图像采集过程中出现的条纹噪声在频域中的分布特点,采用基于频域的滤波器来滤除条纹噪声,然后对频域图像进行反变换,得到去除条纹噪声的条码图像。3、在定位条码区域的处理上,针对字符二维条码图像的定位符的几何特点,采用改进型的圆形度值计算法来实现对条码区域的定位。并且本文在分析字符二维条码编码的版本规格基础上,对经典的投影分割法进行改进来分割字符区域。4、在字符特征提取方法上,通过分析,从26个大写英文字母中选取8种特征差距最大字母作为符号字符。本文分析了字符笔画特征以及字符的局部和整体特征,在此基础上采用特征融合的方法,对条码字符进行特征提取。对条码中字符的识别采用支持向量机(SVM)识别算法对数据样本进行训练,利用得到的训练模型对输入字符进行分类识别。