【摘 要】
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快速响应码(Quick Response Code,QR Code)是一种二维码,可通过便携式移动设备快速识别。它在电子商务、制造业、市场营销和日常生活中发挥着越来越重要的作用。因此,QR码的视觉美感作为一个值得改进的重要性能受到人们的关注。近年来,国内外针对QR码美化算法的研究不断涌现,这些算法都取得了良好的效果。然而这些方法多数具有一定的局限性,往往单一地偏颇于增强QR码解码率或者特化QR码视
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快速响应码(Quick Response Code,QR Code)是一种二维码,可通过便携式移动设备快速识别。它在电子商务、制造业、市场营销和日常生活中发挥着越来越重要的作用。因此,QR码的视觉美感作为一个值得改进的重要性能受到人们的关注。近年来,国内外针对QR码美化算法的研究不断涌现,这些算法都取得了良好的效果。然而这些方法多数具有一定的局限性,往往单一地偏颇于增强QR码解码率或者特化QR码视觉美感。为解决该问题,本文提出了一种基于深度学习方法的QR码风格化算法,该算法在美化QR码视觉效果的同时保证解码鲁棒性。同时该算法具有快速收敛、参数精简、端到端训练等优点,能够快速生成风格化QR码。本文主要工作如下:(1)针对QR码图像风格化任务提出一种基于核函数最大均值误差(Maximum Mean Discrepancy)的风格建模方法,并将风格建模方法用于QR码图像。根据QR码图像的特征分布,构建一种适用QR码图像的风格迁移网络结构。首先采用一种高斯模型QR美化算法将QR码与背景图像融合,再将融合后的QR码图像输入训练后的风格迁移网络,以生成风格化QR码图像。(2)针对QR码图像风格化过程造成QR码解码率下降的问题,提出了一种基于梯度下降法优化的QR码纠错算法。该算法设计了一个全局损失函数和一个局部损失函数,用于平衡QR码图像风格化程度和解码鲁棒性。通过在风格迁移网络训练中加入这两个损失函数,可以有效的在保证风格化视觉效果的同时,增强风格化QR码的解码鲁棒性。特别地,通过调整损失函数的高斯核径向作用范围,保证其收敛域的一致性,使得训练过程更加快速稳定。(3)针对QR码图像风格化产生伪影、噪点等现象,提出一种改进的图像降噪算法。该算法设计了一个高斯核函数,用于风格迁移网络的端到端训练。该损失函数能够在对QR码解码鲁棒性影响较小的前提下对图像进行降噪,进一步提高风格化QR码图像的视觉效果。
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