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随着电子支付方式的广泛应用，手机QR码作为新兴的电子支付媒介在各个行业领域受到普遍关注。以天津地铁即将投入使用的云购票机为背景，其针对手机屏幕上的QR二维码进行扫码兑票，但人工采集图像过程中难免会引入一些噪声甚至图像的倾斜，因此在整个QR码图像识别系统中，最初要对QR码图像进行图像预处理。由于传统的Cannv算子在进行QR码图像的边缘检测时，对局部噪声不能有效去除，这将会影响图像的校正效果甚至整个识别结果。为提高QR码图像识别的准确性，提出了一种改进的QR码图像校正方法，在QR码图像进行Cannv算子边缘检测时采用白适应中值滤波方法进行去噪处理，然后结合Hough变换实现QR码图像的旋转校正。
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