基于SRCNN的条形码图像超分辨率重建  

作　　者：孙天健 袁小平 房鸿超 陈思宇 

机构地区：[1]中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116

出　　处：《物联网技术》2024年第3期115-117,共3页Internet of things technologies

基　　金：江苏省大学生创新创业训练计划项目(202210290160Y)。

摘　　要：针对像素较低的摄像头对条形码进行拍摄识别时,需要靠近条形码并保持较久的时间,且存在一定的扫描结果错误率等问题,利用卷积神经网络技术SRCNN对单幅低清晰度条形码图片进行超分辨率重建,将低分辨率图片转换为高分辨率图片。通过实验验证,SRCNN相对于传统超分方法,在图像处理和评价指标方面取得了更好的效果,实现了条形码图像的超分辨率重建,获得了更为清晰的图片。

关 键 词：条形码图像 超分辨率重建 双三次插值法 卷积神经网络 SRCNN 图像处理 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]