随着大数据时代的到来,以互联网为核心的数字化多媒体技术得到了快速发展,广泛地应用于人类社会的各个领域。图像信号作为数字化多媒体的主要载体,在传输与应用过程中对图像的质量要求颇高。二维条码作为一种新型的信息传输媒介,通过自动识别条码图像获取有用信息的方式越发流行。但是,由于工业环境中的条码图像易受环境与人为因素等干扰使得图像质量下降,导致最终解码失败。因而,尽可能地修复出高分辨率的条码图像对于条码的识别尤其重要。图像修复一直是数字图像处理领域的重要研究课题之一。传统的图像修复算法的思想是利用图像的已知信息按照某种规则来填补未知区域进行修复,这类算法的修复效率不高。近年来,稀疏表示理论凭借其建模简单、鲁棒性高与抗干扰能力强等优势成为研究的热点,在图像处理领域具有重要的研究价值与意义。将稀疏理论应用于图像修复已经成为了图像处理领域新的研究方向。为此,本文基于稀疏表示理论提出了一些解决工业条码图像修复问题的新方法。主要的创新工作如下:1、本文介绍了稀疏表示图像修复的基础理论知识。首先,对图像修复与二维码技术的研究现状及信号稀疏表示的基本概念进行了阐述。其次,详细的介绍了现有的稀疏表示图像修复技术,包括常用的学习字典与稀疏模型编码算法。2、对于部分像素丢失或有划痕的不能识别的工业DataMatrix码图像,本文提出一种稀疏K-SVD字典算法对其进行修复。稀疏K-SVD字典修复算法是在K-SVD图像修复算法的基础上提出了改进,通过增加约束条件来进一步稀疏化学习字典,降低了算法计算复杂度的同时增强了修复图像的稀疏性。仿真结果表明,与现有的MOD、DCT及K-SVD字典修复算法相比,本文算法修复的图像质量更高。3、针对工业环境中被零件或其他物体遮挡导致无法正确解码的Data Matrix码图像,本文在稀疏表示模型的基础上,结合聚类的思想提出了一种基于块聚类的图像修复算法。通过以固定重叠像素的方式先将图像分块,再根据欧氏距离将图像块聚类为组,充分利用了图像的局部稀疏性与非局部相似性。另外,通过对每一组的估计进行奇异值分解得到自适应的快速学习字典,从而提高了算法学习字典的计算效率。4、利用鲁棒的稀疏表示模型,本文研究了一种基于L1范数重构的图像修复算法。在获得自适应学习字典后,通过使用分离迭代与梯度优化算法对组稀疏表示模型的L1范数最小化问题进行求解,提高了修复算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法能够针对结构性强细节信息丰富的被遮挡的DM码图像进行修复。在提高算法精度的同时获得了更好的修复效果。5、为了进一步验证修复算法的有效性,分别对修复前后的DM码图像进行解码测试。实验结果表明,改进的修复算法较大地提高了条码的识别率,因此该项研究具有一定的实际应用价值。