Orientador: Prof. Dr. Luiz Alberto L. Almeida / Coorientador: Prof. Dr. Ricardo Suyama / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2018. / Em diversas aplicações práticas, o QR Code é utilizado para codificar informações importantes, como por exemplo, informações técnicas sobre o equipamento no qual está afixado, ou dados para identificação de pacientes em hospitais, de maneira que é importante garantir a correta leitura da etiqueta que a contém. Entretanto, devido a degradações na própria etiqueta ou mesmo no processo de aquisição da imagem, modeladas como um ruído presente na imagem digital, é possível que o dado não seja corretamente decodificado. Dessa forma, no presente trabalho é proposta uma nova abordagem para a redução de ruído em imagens, visando minimizar erros de leitura de QR Codes. Considerando que o ruído apresenta característica impulsiva, foi desenvolvido um filtro adaptativo, capaz de minimizar as degradações na imagem e permitir a correta leitura da informação codificada. O método, embora simples, se mostrou bastante eficiente na redução do ruído, permitindo a recuperação da informação mesmo em condições bastante severas de degradação, mostrando-se significativamente mais eficiente do que a abordagem tradicional envolvendo o uso do filtro de mediana. / In several practical applications, the QR Code is used to encode important information, such as technical information about the equipment on which it is fixed or patient ID information in hospitals, and it is important to guarantee that the tag is correctly read. However, due to physical degradations in the tag or due to the image aquisition process, which are modeled as a noise, it is possible that read errors occur. Therefore, in this work, a new approach for image denoising is proposed, aiming to minimize read errors in QR Codes. Assuming that the noise, in such applications, has an impulsive characteristic, a new adaptive filter was developed, capable of minimizing image degradations and increasing the QR Code successful scan rate. Simulation results indicate that the proposed method is significantly more efficient than traditional approaches using median filters.