JP2010170539A5 - - Google Patents

Description

目標特徴とも考えられてもよいＱＲコード「ファインダパターン」の理想的な構成を示す図である。 、 ノイズ及びドットゲインにより影響を受けるＱＲコードを示す図である。 黒色モジュール及び白色モジュールの例を含むＱＲコードを示す図である。 ＱＲコード復号化処理を示すフローチャートである。 図４のステップ４０４で採用された分解処理に対する一般的な概要を示すフローチャートである。 ３つのファインダパターンのグループをＱＲコード領域に分解するために図５のステップ５０２で採用された処理の一般的な概要を示すフローチャートである。 ３つのファインダパターンのグループがＱＲコード領域を潜在的に形成しても良いことをチェックする処理を詳細に示すフローチャートである。 、 、 図６のステップ６０２で実行されるチェックが失敗するいくつかの例を示す図である。 「真」の３／３領域を見つけるためにステップ６０３で採用される処理を示すフローチャートである。 、 、 内部ファインダパターンを有するＱＲコード領域及び有さないＱＲコード領域の例を示す図である。 ３／３ＱＲコードが内部ファインダパターンを含むかを判定するために使用されるベクトルを示す図である。 ２つのファインダパターンのグループをＱＲコード領域に分解するためにステップ５０３で採用される処理の一般的な概要を示すフローチャートである。 １対のファインダパターンがＱＲコード領域を潜在的に形成しても良いことをチェックする処理を詳細に示すフローチャートである。 、 １２０３で実行されるチェックが失敗する例を示す図である。 、 、 垂直及び対角に配向された２／３領域を示す図である。 潜在的な２／３領域を生成するためにステップ１２０３で採用される処理を示すフローチャートである。 、 検出されたファインダパターンに対して潜在的なＱＲコード領域を示す図である。 、 潜在的なＱＲコード領域の範囲を判定するために使用される検出されたファインダパターンに対するベクトルを示す図である。 「真」の２／３領域を見つけるためにステップ１２０４で採用される処理を示すフローチャートである。 、 ２／３ＱＲコード領域が内部ファインダパターンを含むかを判定するために使用されるベクトルを示す図である。 ＱＲコード領域を復号化するためにステップ４０５で採用される処理の一般的な概要を示すフローチャートである。 ３／３領域を復号化するためにステップ２１０２で採用される処理を詳細に示すフローチャートである。 ２／３領域を復号化するためにステップ２１０３で採用される処理を詳細に示すフローチャートである。 ２／３領域において損失するファインダパターンを検出するためにステップ２３０４で採用される処理を詳細に示すフローチャートである。 ＣＣＡ情報からパターンマッチングテンプレートを形成するためにステップ２４０２で採用される処理の一般的な概要を示すフローチャートである。 最初に検出される２つのファインダパターンを平均することによりパターンマッチングテンプレートを形成するためにステップ２４０２で採用されてもよい別の処理の一般的な概要を示すフローチャートである。 ドットゲイン情報を考慮してメモリに形成されるテンプレートの一例を示す図である。 メモリに形成され且つ回転されたテンプレートの一例を示す図である。 、 探索領域、並びに垂直及び対角に配向されたＱＲコード領域における検出されたファインダパターンとそれらの探索領域との関係の例を示す図である。 探索領域の範囲を判定するために形成されるベクトル及び角度を示す図である。 ステップ１２０１のチェック及び２３０４で採用される損失するファインダパターンを検出する処理を助長するために利用されてもよいＱＲコードの種々の固有の特徴を示す図である。 固有のＱＲコードの特徴を利用して損失するファインダパターンを検出する別の処理を示すフローチャートである。 、 説明する構成が実現可能である汎用コンピュータシステムを示す概略ブロック図である。 本発明の状況において有効である別の目標特徴を示す図である。 目標特徴を含むデジタル画像を示す図である。 本発明の状況において目標特徴検出方法を示すフローチャートである。 デジタル画像３００から作成される２値化画像を示す図である。 本発明の構成において使用されてもよい２値化方法を示すフローチャートである。 デジタル画像３００がモザイク状のタイルに分割される方法を示す図である。 タイルバッファの２次元配列構造を示す図である。 目標特徴に重ね合わされるタイルから構成されるスライディングウィンドウを示す図である。 メモリ効率の良いタイルバッファを示す図である。 本発明において使用される連結成分解析の方法を示すフローチャートである。 ＣＣとそのクレームと走査線上のランとの関係を示す図である。 ランの処理方法を示すフローチャートである。 形状計測値を評価する方法を示すフローチャートである。 候補特徴及びその中間計測値の関係を示す図である。 ＱＲコードを示す図である。 ＱＲコード復号化のための目標特徴検出の状況における後処理方法を示すフローチャートである。 候補特徴を候補領域に分解する方法を示すフローチャートである。 内部候補特徴を含む候補領域を除去する方法を示すフローチャートである。 内部候補特徴を含む候補領域を示す図である。 著作権の記号を示す図である。 著作権の記号を検出するための後処理方法を示すフローチャートである。 登録商標の記号を示す図である。

Claims (21)

1. ２つの最初に検出されたファインダパターンを有するＱＲコードを復号化する方法を実行するためのプロセッサと前記ファインダパターンを含む画像が格納される関連メモリとを少なくとも含むコンピュータにより実現される方法であって、
   （ａ）前記検出されたファインダパターンの特性に基づいてパターンマッチングテンプレートを形成するステップと、
   （ｂ）前記ＱＲコードの中の前記検出されたファインダパターンの相対位置に少なくとも基づく候補領域であり、前記検出されたファインダパターンに関して少なくとも１つの候補領域を決定するステップと、
   （ｃ）前記候補領域のコンテンツを前記パターンマッチングテンプレートと相関することにより前記少なくとも１つの候補領域の中の前記ＱＲコードの未検出の第３のファインダパターンの位置を特定するステップと、
   （ｄ）前記２つの最初に検出されたファインダパターンの各々及び前記第３のファインダパターンを使用して前記ＱＲコードを復号化するステップと、
   を有することを特徴とする方法。
2. 前記２つの最初に検出されたファインダパターンは、連結成分解析を使用して検出されることを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 前記検出されたファインダパターンの前記特性は、回転角及びモジュールサイズを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
4. 前記検出されたファインダパターンの前記特性は、黒色モジュールサイズ及び白色モジュールサイズを更に含むことを特徴とする請求項３記載の方法。
5. 前記検出されたファインダパターンの前記特性は、前記検出されたファインダパターンの少なくとも一方の画素の輝度値に基づくことを特徴とする請求項１記載の方法。
6. ステップ（ｄ）は、前記第３のファインダパターンの場所及び前記２つの最初に検出されたファインダパターンの場所を使用して前記ＱＲコードを復号化することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
7. ２つの最初に検出されたファインダパターンを有するＱＲコードを復号化するためにコンピュータ装置により実行可能なコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記プログラムは、
   前記検出されたファインダパターンの特性に基づいてパターンマッチングテンプレートを形成するコードと、
   前記ＱＲコードの中の前記検出されたファインダパターンの相対位置に少なくとも基づく候補領域であり、前記検出されたファインダパターンに関して少なくとも１つの候補領域を決定するコードと、
   前記候補領域のコンテンツを前記パターンマッチングテンプレートと相関することにより前記少なくとも１つの候補領域の中の前記ＱＲコードの未検出の第３のファインダパターンの位置を特定するコードと、
   前記２つの最初に検出されたファインダパターンの各々及び前記第３のファインダパターンを使用して前記ＱＲコードを復号化するコードと、
   を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
8. 前記２つの最初に検出されたファインダパターンは、連結成分解析を使用して検出されることを特徴とする請求項７記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
9. 前記検出されたファインダパターンの前記特性は、回転角及びモジュールサイズを含むことを特徴とする請求項７記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
10. 前記検出されたファインダパターンの前記特性は、黒色モジュールサイズ及び白色モジュールサイズを更に含むことを特徴とする請求項９記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
11. 前記検出されたファインダパターンの前記特性は、前記検出されたファインダパターンの少なくとも一方の画素の輝度値に基づくことを特徴とする請求項７記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
12. 前記復号化するコードは、前記第３のファインダパターンの場所及び前記最初に検出された２つのファインダパターンの場所を使用して前記ＱＲコードを復号化するコードを含むことを特徴とする請求項７記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
13. ２つの最初に検出されたファインダパターンを有するＱＲコードを復号化するコンピュータ装置であって、
    前記検出されたファインダパターンの特性に基づいてパターンマッチングテンプレートを形成する手段と、
    前記ＱＲコードの中の前記検出されたファインダパターンの相対位置に少なくとも基づく候補領域であり、前記検出されたファインダパターンに関して少なくとも１つの候補領域を判定する手段と、
    前記候補領域のコンテンツを前記パターンマッチングテンプレートと相関することにより前記少なくとも１つの候補領域の中の前記ＱＲコードの未検出の第３のファインダパターンの位置を特定する手段と、
    前記２つの最初に検出されたファインダパターンの各々及び前記第３のファインダパターンを使用して前記ＱＲコードを復号化する手段と、
    を有することを特徴とするコンピュータ装置。
14. 画像中において周知の目標特徴が連続する黒色領域を含み、前記黒色領域の全体が連続する白色領域により囲まれ、前記白色領域の全体が連続する黒色領域により囲まれている当該目標特徴を有する２次元コード及び符号化データを検出するコンピュータにより実現される方法であって、
    関心候補特徴を判定するために前記画像の行毎の連結成分解析を行うステップであり、前記行毎の連結成分解析が関心候補特徴に対応する計測値を集約することを含むステップと、
    各関心候補特徴が前記目標特徴とどの程度類似するかを決定するために前記集約された計測値を評価するステップと、
    複数の関心候補特徴から１つの関心候補領域を形成するステップと、
    を有することを特徴とする方法。
15. 前記符号化データを抽出するステップと、
    前記画像の適応２値化を行うステップとを更に含むことを特徴とする請求項１４記載の方法。
16. 前記目標特徴は、著作権記号及び登録商標記号から成るグループから選択されることを特徴とする請求項１４または１５記載の方法。
17. 画像中の著作権記号を検出するコンピュータにより実現可能な方法であって、
    前記画像の適応２値化を行うステップと、
    関心候補特徴を識別するために前記２値化画像の行毎の連結成分解析を行うステップであり、前記行毎の連結成分解析が関心候補特徴に対応する計測値を集約することを含むステップと、
    各関心候補特徴が著作権記号とどの程度類似するかを示す類似性スコアを計算するステップと、
    検出結果を提供するために前記類似性スコアを閾値処理するステップと、
    を有することを特徴とする方法。
18. 画像中の登録商標記号を検出するコンピュータにより実現可能な方法であって、
    前記画像の適応２値化を行うステップと、
    関心候補特徴を識別するために前記２値化画像の行毎の連結成分解析を行うステップであり、前記行毎の連結成分解析が関心候補特徴に対応する計測値を集約することを含むステップと、
    各関心候補特徴が登録商標記号とどの程度類似するかを示す類似性スコアを計算するステップと、
    検出結果を提供するために前記類似性スコアを閾値処理するステップと、
    を有することを特徴とする方法。
19. 画像中において周知の目標特徴が連続する黒色領域を含み、前記黒色領域の全体が連続する白色領域により囲まれ、前記白色領域の全体が連続する黒色領域により囲まれている当該目標特徴を有する２次元コード及び符号化データを検出するコンピュータ装置により実現可能なコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記プログラムは、
    関心候補特徴を判定するために前記画像の行毎の連結成分解析を行うコードであり、前記行毎の連結成分解析が関心候補特徴に対応する計測値を集約することを含むコードと、
    各関心候補特徴が前記目標特徴とどの程度類似するかを決定するために前記集約された計測値を評価するコードと、
    複数の関心候補特徴から１つの関心候補領域を形成するコードと、
    を有することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
20. 画像中において周知の目標特徴が連続する黒色領域を含み、前記黒色領域の全体が連続する白色領域により囲まれ、前記白色領域の全体が連続する黒色領域により囲まれている当該目標特徴を有する２次元コード及び符号化データを検出するためのコンピュータ装置であって、
    関心候補特徴を判定するために前記画像の行毎の連結成分解析を行う手段であり、前記行毎の連結成分解析が関心候補特徴に対応する計測値を集約することを含む手段と、
    各関心候補特徴が前記目標特徴とどの程度類似するかを決定するために前記集約された計測値を評価する手段と、
    複数の関心候補特徴から１つの関心候補領域を形成する手段と、
    を有することを特徴とするコンピュータ装置。
21. メモリに結合されるプロセッサと、
    前記プロセッサに結合され、文書の走査図に画像が前記メモリに格納される際に使用されるスキャナと、
    前記走査済画像中において周知の目標特徴が連続する黒色領域を含み、前記黒色領域の全体が連続する白色領域に囲まれ、前記白色領域の全体が連続する黒色領域により囲まれている当該目標特徴を有する２次元コード及び符号化データを検出する前記プロセッサにより実行可能であり且つ前記メモリに記録されたプログラムとを有する複写機であって、前記プログラムは、
    関心候補特徴を判定するために前記画像の行毎の連結成分解析を行うコードであり、前記行毎の連結成分解析が関心候補特徴に対応する計測値を集約することを含むコードと、
    各関心候補特徴が前記目標特徴とどの程度類似するかを決定するために前記集約された計測値を評価するコードと、
    複数の関心候補特徴から１つの関心候補領域を形成するコードと、
    前記走査済画像を使用して前記文書の複写機能を有効又は無効にするために前記候補領域を少なくとも１つの所定の目標特徴とを比較するコードと、
    を含むことを特徴とする複写機。