JP2010282530A - Two-dimensional bar code, and reading system and generation system thereof - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、種々の情報を記憶可能な２次元バーコード、２次元バーコード読取システム及び２次元バーコード生成システムに関する。 The present invention relates to a two-dimensional barcode, a two-dimensional barcode reading system, and a two-dimensional barcode generation system capable of storing various information.
文字等の情報を光学的に読取り可能に表したものとして、物品の流通管理等に用いられる１次元バーコードが従来から一般に広く知られているが、近年の情報化社会の到来に伴い、マトリックス状に区画された複数のセルを有して記憶可能な情報量を増加させたマトリックス型の２次元バーコードの開発が進み、その幾つかが実用化されている。 One-dimensional barcodes used for distribution management of articles are widely known as an optically readable representation of information such as characters. However, with the arrival of the information society in recent years, matrix Development of matrix-type two-dimensional barcodes having a plurality of cells partitioned into a plurality of shapes and increasing the amount of information that can be stored has progressed, and some of them have been put to practical use.
この２次元バーコードを構成する複数の各セルは、通常、白黒の何れかの色によって表現されているが、さらに多くの情報を記憶可能にするために、複数の各セルを２のｋ乗色の何れかのカラーによって表すことによりカラー化された２次元バーコード及びその読取システム等が公知になっている（例えば、特許文献１参照）。 Each of the plurality of cells constituting the two-dimensional barcode is usually expressed by any one of black and white colors. However, in order to store more information, each of the plurality of cells is set to a power of 2 k. 2. Description of the Related Art A two-dimensional barcode that has been colored by being represented by any one of the colors, a reading system thereof, and the like are known (for example, see Patent Document 1).
上記文献のカラー化された２次元バーコードでは、各セルにｋビット（具体的にはｋ＝３で、３ビット）の情報を記憶可能であるため、記憶できる情報量が増加する一方で、この２次元バーコードを読取る際には、各セルの色を識別し、その識別された色情報に基づいて元情報を復元する必要があり、白黒等の２色の何れかによって複数の各セルが表現された従来の２次元バーコードを読取るための読取アルゴリズムや、生成するための生成アルゴリズムをそのまま適用することが困難なため、既存の白黒で表現された２次元バーコードに代えて、カラー化された２次元バーコードを用いる場合には、関連するシステム全体を入れ替えて対応する必要がある場合が多く、コスト的な面で課題が残るものであった。 In the colorized two-dimensional barcode of the above document, since k bits (specifically, k = 3 and 3 bits) can be stored in each cell, the amount of information that can be stored increases. When reading this two-dimensional barcode, it is necessary to identify the color of each cell and restore the original information based on the identified color information. Since it is difficult to apply the reading algorithm for reading the conventional two-dimensional bar code in which the symbol is expressed and the generation algorithm for generating it as it is, it replaces the existing two-dimensional bar code expressed in black and white. When using a two-dimensional bar code that has been converted, it is often necessary to replace the entire related system to cope with it, and there remains a problem in terms of cost.
上記課題を解決するため本発明は、第１に、マトリックス状に区画された複数のセルを有して各セルが予め定められた２のｋ剰色（ｋは２以上の整数）のカラーの何れかで表されるマトリックス型の２次元バーコード１を読取るにあたり、該２次元バーコード１を取込データとして取込む取込手段１３と、該取込データから元情報を復元する復元手段５２と、上記取込データ又は元情報が記憶される記憶手段４とを備えた２次元バーコード読取システムであって、上記取込データに基づいて、マトリックス状に区画された複数の各セルが２色のカラーの何れかで表される２次元バーコード２をｋ層有する多層化２次元バーコード３に変換する多層化手段６を備え、該多層化２次元バーコード３を構成する複数の２次元バーコード２のそれぞれに対して元情報を復元する処理を行うように復元手段５２を構成したことを特徴としている。
In order to solve the above-mentioned problems, the present invention firstly has a plurality of cells partitioned in a matrix and each cell has a predetermined k-th color (k is an integer of 2 or more). In reading the matrix type two-
第２に、上記２次元バーコード読取システム２２の読取り対象となるとともに４辺を有する方形状に形成されてなる２次元バーコードであって、４辺の少なくとも一部に沿う帯状領域４１を設け、該帯状領域４１に基準カラーを配置してなることを特徴としている。
Second, a two-dimensional barcode that is to be read by the two-dimensional
第３に、方向特定ができるように前記帯状領域４１に基準カラーを配置してなることを特徴としている。
Third, a reference color is arranged in the band-
第４に、４辺を囲繞するように方形状に帯状領域４１を形成してなることを特徴としている。
A fourth feature is that a band-
第５に、上記２次元バーコード読取システム２２によって読取られる２次元バーコード１を生成する２次元バーコード生成システムであって、情報を記憶する記憶手段４を備え、元情報となる被処理データをｋ個の分割データに分割して記憶手段４に記憶する分割手段２７と、記憶手段４に記憶された前記ｋ個の分割データから可能な限り多くの対を生成する対生成手段３８と、対生成手段３８によって対にされた各２つの分割データの差分データを生成して前記記憶手段４に記憶する差分データ生成手段３９と、分割データ及び差分データをエントロピー符号化して記憶手段４に記憶する符号化手段３４と、分割データ及び差分データから元情報が算出可能なように圧縮率の高いデータを選択するデータ選択手段３６とを備え、親ノードが対の子ノードを有し且つ親ノードを構成するデータが対の子ノードを構成する２つのデータの差分データであるとともに子ノードを有さない最下層ノードを構成するデータが上記分割データであるバイナリーツリー構造データを生成して前記記憶手段４に記憶する木構造データ生成手段３３を設け、符号化手段３４がバイナリーツリー構造データのノードを構成する全てのデータに対してエントロピー符号化を行い、データ選択手段３６が、バイナリーツリー構造データのリンク情報を用いて全ての分割データが算出可能なように、バイナリーツリー構造データのノードを構成する全てのデータからエントロピー符号化による圧縮率の高いデータを選択データとしてｋ個選択し、このｋ個の選択データから変換される２次元バーコードをｋ層有する前記多層化２次元バーコードを生成するとともに該多層化２次元バーコードに基づいて前記２次元バーコードを生成する生成手段を設けたことを特徴としている。
Fifth, a two-dimensional barcode generation system that generates a two-
以上のように構成される本発明によれば、マトリックス状に区画された複数の各セルが２色のカラーの何れかで表される２次元バーコードをｋ層重ねて多層２次元バーコードに変換する多層化手段を設けることにより、各層の２次元バーコードに対しては、白黒の何れかで各セルが表現される２次元バーコードに関する読取・生成アルゴリズムをそのまま適用可能であるため、既存のシステムへの組入れが容易になるという効果がある。 According to the present invention configured as described above, a multilayer two-dimensional barcode is formed by stacking k layers of a two-dimensional barcode in which each of a plurality of cells partitioned in a matrix is represented by one of two colors. By providing a multi-layer conversion means, it is possible to apply a reading / generating algorithm relating to a two-dimensional barcode in which each cell is expressed in black and white as it is to a two-dimensional barcode of each layer. There is an effect that it can be easily incorporated into the system.
そして、例えば、ｋ個の２次元バーコードの一部の２次元バーコードをダミーとすることにより、どの２次元バーコードがダミーかを知らなければ、元情報への復元ができなくなる他、どの層にどの２次元バーコードを格納するのかを複雑に組替えることによっても、その組替え情報を知らなければ元情報への復元ができなくなる。このように、種々の手段により、高いセキュリティを確保することが容易になるという効果がある。 And, for example, by making some 2D barcodes of k 2D barcodes dummy, it is impossible to restore the original information without knowing which 2D barcode is a dummy. Even if the two-dimensional barcode to be stored in the layer is rearranged in a complicated manner, the original information cannot be restored without knowing the rearrangement information. Thus, there is an effect that it becomes easy to ensure high security by various means.
また、２次元バーコード読取システムの読取り対象となるとともに４辺を有する方形状に形成されてなる２次元バーコードであって、４辺の少なくとも一部に沿う帯状領域を設け、該帯状領域に基準カラーを配置することにより、基準カラーを利用して、より正確且つ迅速に、元情報への復元を行うことができるという効果がある。 Further, the two-dimensional barcode is a reading target of the two-dimensional barcode reading system and is formed in a square shape having four sides, and a belt-like region is provided along at least a part of the four sides, and the belt-like region is provided in the belt-like region. By arranging the reference color, it is possible to restore the original information more accurately and quickly using the reference color.
また、方向特定ができるように前記帯状領域に基準カラーを配置することにより、方向特定に関する情報を別途設ける必要なく、構成をよりシンプルにできるという効果がある。 In addition, by arranging the reference color in the band-like region so that the direction can be specified, there is an effect that the configuration can be simplified without the need for separately providing information regarding the direction specification.
さらに、４辺を囲繞するように方形状に帯状領域を形成することにより、２次元バーコードの方向特定や領域特定をより高精度に行うことが可能になるという効果がある。 Further, by forming a rectangular band-like region so as to surround the four sides, there is an effect that it is possible to specify the direction of the two-dimensional barcode and the region with higher accuracy.
なお、上記２次元バーコード読取システムによって読取られる２次元バーコードを生成する２次元バーコード生成システムであって、情報を記憶する記憶手段を備え、元情報となる被処理データをｋ個の分割データに分割して記憶手段に記憶する分割手段と、記憶手段に記憶された前記ｋ個の分割データから可能な限り多くの対を生成する対生成手段と、対生成手段によって対にされた各２つの分割データの差分データを生成して前記記憶手段に記憶する差分データ生成手段と、分割データ及び差分データをエントロピー符号化して記憶手段に記憶する符号化手段と、分割データ及び差分データから元情報が算出可能なように圧縮率の高いデータを選択するデータ選択手段とを備え、親ノードが対の子ノードを有し且つ親ノードを構成するデータが対の子ノードを構成する２つのデータの差分データであるとともに子ノードを有さない最下層ノードを構成するデータが上記分割データであるバイナリーツリー構造データを生成して前記記憶手段に記憶する木構造データ生成手段を設け、符号化手段がバイナリーツリー構造データのノードを構成する全てのデータに対してエントロピー符号化を行い、データ選択手段が、バイナリーツリー構造データのリンク情報を用いて全ての分割データが算出可能なように、バイナリーツリー構造データのノードを構成する全てのデータからエントロピー符号化による圧縮率の高いデータを選択データとしてｋ個選択し、このｋ個の選択データから変換される２次元バーコードをｋ層有する前記多層化２次元バーコードを生成するとともに該多層化２次元バーコードに基づいて前記２次元バーコードを生成する生成手段を設ければ、圧縮率が高まるとともに、バイナリーツリー構造データの生成処理は、対を生成する処理とさほど手間が変わらないため、高速処理が可能である。 A two-dimensional barcode generation system for generating a two-dimensional barcode read by the two-dimensional barcode reading system, comprising storage means for storing information, and dividing the data to be processed as original information into k pieces A dividing unit that divides the data into storage units, a pair generation unit that generates as many pairs as possible from the k pieces of divided data stored in the storage unit, and each pair paired by the pair generation unit Difference data generating means for generating difference data of two pieces of divided data and storing it in the storage means, encoding means for entropy encoding the divided data and difference data and storing them in the storage means, original data from the divided data and difference data Data selecting means for selecting data having a high compression ratio so that information can be calculated, and the parent node has a pair of child nodes and is a data constituting the parent node. The data which is the difference data of the two data constituting the child node of the pair and the data constituting the lowermost node having no child node generates binary tree structure data which is the divided data and stores it in the storage means A tree structure data generating means for encoding, the encoding means performs entropy encoding on all the data constituting the nodes of the binary tree structure data, and the data selection means uses all the link information of the binary tree structure data. In this way, k pieces of data having a high compression ratio by entropy coding are selected as selection data from all the data constituting the nodes of the binary tree structure data so that the divided data can be calculated and converted from the k pieces of selection data. Generating the multilayered two-dimensional barcode having k layers of two-dimensional barcodes If the generation means for generating the two-dimensional barcode based on the two-dimensional barcode is provided, the compression rate is increased, and the generation process of the binary tree structure data is not much different from the process of generating a pair. High-speed processing is possible.
そして、生成された２次元バーコードは、木構造データ生成手段により生成したバイナリーツリー構造データのリンク情報がないと復元できないため、高いセキュリティが確保されるという効果がある。 Since the generated two-dimensional barcode cannot be restored without the link information of the binary tree structure data generated by the tree structure data generation means, there is an effect that high security is ensured.
図１は、本発明を適用した２次元カラーバーコードの具体例を示す概念図である。図示する２次元カラーバーコード（２次元バーコード）１は、いわゆるマトリックス型と呼ばれ、３行３列の行列状に区画された９つのセルを有し、各セルは４色（白、青、黄、緑）で塗分けられている。このように２のｋ乗（ｋは２以上の整数で、同図ではｋ＝２）色のカラーで塗り分けられた２次元カラーバーコード１は、二値化されたｋ個の２次元二値化バーコード（２次元バーコード）２に分解することが可能である。
FIG. 1 is a conceptual diagram showing a specific example of a two-dimensional color barcode to which the present invention is applied. The illustrated two-dimensional color barcode (two-dimensional barcode) 1 is called a so-called matrix type, and has nine cells divided in a matrix of 3 rows and 3 columns, and each cell has four colors (white, blue). , Yellow, green). As described above, the two-
例えば、同図の２次元カラーバーコード１は、３行３列のマトリックス状に区画された９個の各セルが４色のカラーで塗分けられているので、３行３列のマトリックス状に区画されて各セルが２色のカラーの何れかで表された２次元二値化バーコード２によって各層が構成される２層の多層化２次元バーコード３に変換可能である。
For example, in the two-
具体的には、後述する記憶部（記録手段）４（図３参照）にカラーマップＭを記憶しておき、このカラーマップＭの情報及び２次元カラーバーコード１の各セルの色情報に基づいて、各２次元二値化バーコード２を構成する各セルの色情報を取得する。
Specifically, a color map M is stored in a storage unit (recording means) 4 (see FIG. 3) described later, and based on the information of the color map M and the color information of each cell of the two-
例えば、同図のカラーマップＭによれば、２次元カラーバーコード１のセルの色が白色の場合には２次元二値化バーコード２のその箇所のセルは１層目及び２層目ともに白色になり、２次元カラーバーコード１のセルの色が青色の場合には２次元二値化バーコード２のその箇所のセルは１層目が青色になるとともに２層目が白色になり、２次元カラーバーコード１のセルの色が黄色の場合には２次元二値化バーコード２のその箇所のセルは１層目が白色になるとともに２層目が黄色になり、２次元カラーバーコード１のセルの色が緑色の場合には２次元二値化バーコード２のその箇所のセルは１層目が青色になるとともに２層目が黄色になる旨の情報が格納されている。
For example, according to the color map M in the figure, when the color of the cell of the two-
そして、２次元カラーバーコード１から多層化２次元バーコード３への変換を行う場合と、多層化２次元バーコード３から２次元カラーバーコード１への変換とを行う場合とで、同一のカラーマップＭを用いることにより、２次元カラーバーコード１から正しい元情報を復元することが可能になる。
The same applies when the conversion from the two-
図２は、本発明を適用した２次元カラーバーコードの一般的な概念図である。本発明の２次元カラーバーコード１は、一般的に、ｌ行ｍ列の行列状に区画されたｌ×ｍ個の各セルが２のｋ乗色のカラーの何れかにより表されている（ｌ，ｍは２以上の整数）。このため、２次元カラーバーコード１は、上述した手段である多層化手段（変換手段）６（図１２参照）により、ｌ行ｍ列のマトリックス状に区画された各セルが２色のカラーの何れかで表された２次元二値化バーコード２によって各層が構成されるｋ層の多層化２次元バーコード３に変換可能である。ちなみに、ｌ＝ｍとして、正方形状の２次元カラーバーコード１としてもよい。
FIG. 2 is a general conceptual diagram of a two-dimensional color barcode to which the present invention is applied. In the two-
図３は、本発明を適用したバーコード装置の構成を示す概略図である。図示するバーコード装置（バーコードシステム）７は、マイコン等で構成される制御部（ＣＰＵ）８と、一時的なデータを格納するとともに制御部８から高速アクセス可能なメモリ（ＲＡＭメモリ）９と、情報を長期記憶可能なＨＤＤ（ハードディクス）１１と、入力信号等が入力される入力部１２と、上述の２次元カラーバーコード１をスキャニングして画像データ（取込データ）として取込むＣＣＤカメラ（取込手段，スキャニング部）１３と、フロッピディスク（情報記録媒体）１４及びＣＤ−ＲＯＭ（情報記録媒体）１６等から情報の読取り及び書込みを行う外部記録装置１７と、紙媒体（印刷媒体）に上記２次元カラーバーコード１等を印刷する印刷機（プリンター）１８と、インターネット等のネットワークに接続するネットワークインターフェイス１９とを備え、上記２次元カラーバーコード１の画像を生成する２次元バーコード生成装置（２次元バーコード生成システム）２１（図４参照）として機能するとともに、２次元カラーバーコード１を読取る２次元バーコード読取装置（２次元バーコード読取システム）２２（図１１参照）として機能するように構成されている。
FIG. 3 is a schematic diagram showing the configuration of a barcode device to which the present invention is applied. A barcode device (barcode system) 7 shown in the figure includes a control unit (CPU) 8 constituted by a microcomputer or the like, and a memory (RAM memory) 9 that stores temporary data and can be accessed at high speed from the
次に、図３乃至１０に基づき２次元バーコード生成装置２１の構成について説明する。
図４は、２次元バーコード生成装置の構成を示すブロック図である。図示する２次元バーコード生成装置２１は、音声信号等のアナログ信号が入力される上述の入力部１２と、このアナログの入力信号（アナログ入力信号）を量子化されたデジタル値に変換する量子化部２３と、デジタル化された入力信号（デジタル入力信号，元情報，デジタル入力データ）を符号化して圧縮処理を行う符号化部２４と、この符号化部２４からの圧縮データに基づいて上述の２次元カラーバーコード１の画像を生成する画像生成部（生成手段）２６と、前述した記憶部４とを備えている。ちなみに、記憶部４は、データを一時的に記憶するメモリ９及びＨＤＤ１１によって構成されており、上記デジタル入力信号、圧縮データ及び２次元カラーバーコード１等が記憶される。
Next, the configuration of the two-dimensional
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of the two-dimensional barcode generation apparatus. The illustrated two-dimensional
なお、記憶部４に予め記憶されたデジタル入力データを用いて、上述の符号化部２４による圧縮及び２次元カラーバーコード１の生成を行ってもよい。
Note that the digital input data stored in advance in the
図５（Ａ）は音声データに関する入力信号の一例を示す図面であり、（Ｂ）は入力信号が分割される一例を示す図面である。例えば、入力部１２から入力されるアナログ信号が音声信号である場合には、時間経過とともに振幅幅が変化していく。この場合に、時間経過を示す横軸上に等間隔にＮ個のシンボルを設置し、シンボル毎にアナログ入力波形の振幅を記憶することにより、アナログ信号の量子化を行う。ちなみに、量子化は上記手段に限定されるものではない。
FIG. 5A is a diagram illustrating an example of an input signal related to audio data, and FIG. 5B is a diagram illustrating an example in which the input signal is divided. For example, when the analog signal input from the
この際、アナログ入力信号の波形を正確に再現するためにシンボル間の間隔をある程度狭くする必要があるが、シンボル間の間隔を狭くすると、これに伴ってシンボル数が多くなってしまう。このため、結合・分割手段（分割手段）２７（図６参照）によって、全てのシンボル数がｎ個になるように、アナログ入力信号をｊ個（図示する例ではｊ＝３）に分割（フレーム分割）する。ちなみに、ｊはｋ以下の自然数になる。そして、この分割されたデータ（分割データ）毎に１つのチャンネルを割り当てる。 At this time, in order to accurately reproduce the waveform of the analog input signal, it is necessary to reduce the interval between symbols to some extent. However, if the interval between symbols is reduced, the number of symbols increases accordingly. For this reason, the analog input signal is divided into j (j = 3 in the illustrated example) by the combining / dividing means (dividing means) 27 (see FIG. 6) so that the number of all symbols becomes n (frame in the example shown in the figure). To divide. Incidentally, j is a natural number of k or less. Then, one channel is assigned to each of the divided data (divided data).
なお、アナログ入力信号は、上記音声信号に限定されるものではなく、画像信号等でもよい。また、デジタル入力信号として文字データ等を用いてもよい。ちなみに、画像信号は、直交する２軸によって２チャンネルのアナログ入力信号として表現することが可能である。 The analog input signal is not limited to the audio signal, and may be an image signal or the like. Further, character data or the like may be used as the digital input signal. Incidentally, the image signal can be expressed as an analog input signal of two channels by two orthogonal axes.
図６は、符号化部の構成を示すブロック図である。符号化部２４は、記憶部４又は量子化部２３からデジタル入力信号を取得するデータ取得手段２８と、上述の係合・分割手段２７と、該結合・分割手段２７からのｊ個の分割データ毎にベクトルデータを生成するベクトルデータ生成手段２９と、ベクトルデータ生成手段２９によってチャンネル毎に生成されたベクトルデータから線形予測分析３１に基づいて残差ベクトルデータ（残差信号）を生成する残差ベクトルデータ生成手段３２と、チャンネル毎に生成された残差ベクトルからバイナリーツリー構造データを生成する木構造データ生成手段３３と、エントロピー符号化を行う符号化手段３４と、バイナリーツリー構造データから圧縮データ用のデータ選択を行うデータ選択手段３６とを備え、データ選択手段３６によるデータ選択に基づき圧縮データを生成して出力するように構成されている。
FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of the encoding unit. The
上記結合・分割手段２７は、上述のように元情報をｊ個に分割する他、該分割処理の前に元情報が複数チャネルにより構成されている場合（例えば、２チャンネルのステレオ音声信号）には、ｊ個の情報を分割する前に、そのデータを１つに結合する結合処理を行うように構成されている。
The combining / dividing
上記ベクトルデータ生成手段２９では、デジタル入力信号に基づいて、ｊ個のチャンネル毎にベクトルデータを生成する。デジタル入力信号はチャンネル毎にｎ個のシンボルにより構成されるため、これをｎ次元のベクトルとみなし、以下の式で表す。なお、下記式のｘ１，ｘ2，・・・，ｘnがｎ個のシンボル毎の振幅値に対応している。 The vector data generating means 29 generates vector data for every j channels based on the digital input signal. Since the digital input signal is composed of n symbols for each channel, it is regarded as an n-dimensional vector and is expressed by the following equation. In the following formula, x 1 , x 2 ,..., X n correspond to the amplitude values for each of n symbols.
上記残差ベクトルデータ生成手段３２は、線形予測分析３１により、ベクトルデータ生成手段２９で生成したベクトルデータから、残差ベクトルデータを求める。線形予測分析３１は、過去に入力されたデータにより、現在及び未来のデータ値を予測して、出力する手法であり、過去のｐ個のサンプルによって、以下の式で表される。
The residual vector data generation means 32 obtains residual vector data from the vector data generated by the vector data generation means 29 by the
ここで、ａ１，ａ２，・・・，ａｐは、線形予想によって得られ、伝送のために量子化された予測係数で、「・」は整数化を表している。そして、残差ベクトルデータｅｔは以下の式により求められる。 Here, a 1 , a 2 ,..., Ap are prediction coefficients obtained by linear prediction and quantized for transmission, and “·” represents integerization. Then, the residual vector data e t is obtained by the following equation.
このチャンネル毎に求められる残差ベクトルデータｅｔは、成分毎（シンボル毎）の偏りが大きく、符号化手段３４によりエントロピー符号化をした際の圧縮率が高くなる。 Residual vector data e t required for each the channel has a larger deviation for each component (each symbol), the compression ratio at the time of the entropy coding by the coding means 34 becomes higher.
上記木構造データ生成手段３３は、チャンネル毎に求められた残差ベクトルデータからバイナリーツリー構造データを生成するように構成されており、類似度（ベクトル類似度）を算出する類似度算出手段３７（ベクトル類似度算出手段）と、複数の残差ベクトルデータからベクトル類似度の高い対を生成する対生成手段３８と、対にされたデータの差分データを算出する差分データ生成手段３９とを備えている。
The tree structure
類似度算出手段３７では、２つのベクトルｘ＝［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ］，ｙ＝［ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎ］の類似度は、２つのベクトルｘ，ｙのなす角θが小さければ小さいほど高いものとみなし、なす角θは以下の式から求められる。下記式を利用することにより、少ない計算量で２つのベクトルｘ，ｙの類似度が算出できる。
In the
対生成手段３８が、上記式に基づいて算出された各残差ベクトルデータ間のベクトル類似度に基づいて、類似度が高い残差ベクトルデータ同士を選び、できるだけ多くの対を生成する。 The pair generation means 38 selects residual vector data having high similarity based on the vector similarity between the residual vector data calculated based on the above formula, and generates as many pairs as possible.
続いて、差分データ生成手段３９が、対になった残差ベクトルデータ同士の差分ベクトルデータ（差分ベクトル，差分データ）を算出する。例えば、前述した２つのベクトルｘ＝［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ］，ｙ＝［ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎ］が対になった場合の差分ベクトルデータｄは、以下の式により求められる。
Subsequently, the difference data generation means 39 calculates difference vector data (difference vector, difference data) between the paired residual vector data. For example, two vectors x = the aforementioned [x 1, x 2, ··· , x n], y = [
そして、類似度算出手段３７により算出される類似度に基づいて、対生成手段３８が、差分データと差分データ又は差分データと残差ベクトルデータの対をさらに生成していくことにより、親ノードが一対の子ノードを有し且つ親ノードを構成するデータが一対の子ノードを構成する２つのデータの差分データであるとともに、子ノードを有さない最下層ノードを構成するデータが上記分割データ（残差ベクトルデータ）であるバイナリーツリー構造データ（バイナリーツリー構造データのリンク構造）を生成する。
Based on the similarity calculated by the
図７は、バイナリーツリー構造データの一例を示す模式図である。バイナリーツリー構造データでは、子ノードを有さない最下層ノードが残差ベクトルデータあり、同図に示す例では、５つの最下層ノードｎ１〜ｎ５が残差ベクトルデータになる。そして、ノードｎ１を構成する残差ベクトルとノードｎ２を構成する残差ベクトルの類似度が高いためノードｎ１とノードｎ２とが対になり、ノードｎ３を構成する残差ベクトルとノードｎ４を構成する残差ベクトルの類似度が高いためノードｎ３とノードｎ４とが対になっている。これら対のノードの差分データにより構成される２つのノードｎ６，ｎ７及び対にならなかったノードｎ５のうち、類似度の高いノードｎ５とノードｎ７とにより対が生成され、この対のノードの差分データによりノードｎ８の生成され、ノードｎ６とノードｎ８との差分データによりルートノード（親ノードを有さないノード）であるノードｎ９が生成される。 FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an example of binary tree structure data. In the binary tree structure data, the lowest layer node having no child nodes has residual vector data, and in the example shown in the figure, five lowest layer nodes n 1 to n 5 become residual vector data. Since the similarity between the residual vector constituting node n 1 and the residual vector constituting node n 2 is high, node n 1 and node n 2 are paired, and the residual vector constituting node n 3 is Since the similarity of the residual vectors constituting the node n 4 is high, the node n 3 and the node n 4 are paired. Among the two nodes n 6 , n 7 constituted by the difference data of the pair of nodes and the node n 5 not paired, a pair is generated by the node n 5 and the node n 7 having high similarity, is generated at the node n 8 by the differential data of a node pair, the node n 9 is the root node (node with no parent node) is generated by the difference data between the node n 6 and node n 8.
以上のようなシンプルな処理によりバイナリーツリー構造データが生成されるため、処理速度を高速化できる。なお、残差ベクトルデータはｊ個であるため、バイナリーツリー構造データのノードの数はｊ＋（ｊ−１＝２ｊ−１個になる。 Since the binary tree structure data is generated by the simple processing as described above, the processing speed can be increased. Since there are j residual vector data, the number of nodes in the binary tree structure data is j + (j−1 = 2j−1).
上記符号化手段３４は、前述の木構造データ生成手段３３により生成したバイナリーツリー構造データの各ノードを構成する全ての残差ベクトルデータ及び差分データに対して、エントロピー符号化を行う。なお、エントロピー符号としては、本実施例では、Ｈｕｆｆｍａｎ符号を用いるが、算術符号やＲａｎｇｅｃｏｄｅｒ等を用いてもよい。
The
上記データ選択手段３６は、もとのデジタル入力信号に復号化可能なように、バイナリーツリー構造データの各ノードを構成する全ての残差ベクトルデータ及び差分データから、残差ベクトルデータの個数分であるｊ個のデータを選択データとして選ぶように構成されている。 The data selection means 36 is based on the number of residual vector data from all residual vector data and differential data constituting each node of the binary tree structure data so that the original digital input signal can be decoded. A certain number j of data is selected as selection data.
図８は、データ選択手段の処理フロー図である。データ選択手段３６による処理が開始されるとステップＳ１に進む。ステップＳ１では、最下層ノード（残差ベクトルデータにより構成されるノード）全てを「仮選択ノード」にセットし、その他のノード（差分データにより構成されるノード）全てを「未処理ノード」にセットし、ステップＳ２に進む。
FIG. 8 is a processing flow diagram of the data selection means. When the process by the
ステップＳ２では、バイナリーツリー構造データのノードのなかにまだ「仮選択ノード」が存在するか否かの検出を行い。「仮選択ノード」がない状態であればデータ選択手段２３による処理を終了し、その時点で「選択ノード」にセットされたノードを構成するデータが選択データとして選ばれることになる。一方、ステップＳ２において、「仮選択ノード」がまだ存在する状態であれば、ステップＳ３に進む。
In step S2, it is detected whether or not there is still a “temporarily selected node” among the nodes of the binary tree structure data. If there is no “temporarily selected node”, the processing by the
ステップＳ３では、ペアを構成する対ノードが「未処理ノード」になっておらず、自身が「仮選択ノード」になっている任意のノードを対象ノードとして選択し、ステップＳ４に進む。ステップＳ４では、対象ノードを構成するデータが、その親ノードを構成するデータよりも、エントロピー符号化による圧縮率が低いか否かの検出を行い、低くなければステップＳ５に進み、低ければステップＳ６に進む。 In step S3, an arbitrary node that is not a “unprocessed node” and that is itself a “temporarily selected node” is selected as a target node, and the process proceeds to step S4. In step S4, it is detected whether or not the data constituting the target node has a lower compression ratio by entropy coding than the data constituting the parent node. If not, the process proceeds to step S5. Proceed to
ステップＳ５では、対象ノードを「選択ノード」、親ノードを「非選択ノード」にセットして、処理をステップＳ２に処理を戻す。ステップＳ６では、対ノードが「仮選択ノード」であるか否かの検出を行い、「仮選択ノード」でなければステップＳ７に進む。ステップＳ７では、対象ノードを「非選択ノード」、親ノードを「仮選択ノード」にセットし、ステップＳ８に進む。 In step S5, the target node is set to “selected node” and the parent node is set to “non-selected node”, and the process returns to step S2. In step S6, it is detected whether the counter node is a “temporarily selected node”. If not, the process proceeds to step S7. In step S7, the target node is set to “non-selected node” and the parent node is set to “temporarily selected node”, and the process proceeds to step S8.
ステップＳ８では、ステップＳ７又は後述するステップＳ１１，１３，１４において「仮選択ノード」にセットされた親ノードがルートノードであるか否かの検出を行い、ルートノードであればステップＳ９に進み、ルートノードでなければステップＳ２に処理に戻す。ステップＳ９では、ルートノードである親ノードを「選択ノード」にセットし、ステップＳ２に処理を戻す。 In step S8, it is detected whether or not the parent node set to “temporarily selected node” in step S7 or steps S11, 13, and 14 to be described later is a root node. If it is a root node, the process proceeds to step S9. If it is not the root node, the process returns to step S2. In step S9, the parent node that is the root node is set to “selected node”, and the process returns to step S2.
ステップＳ６において、対ノードが「仮選択ノード」であれば、ステップＳ１０に進む。ステップＳ１０では、対ノードを構成するデータが、その親ノードを構成するデータよりも、エントロピー符号化による圧縮率が低いか否かの検出を行い、低くないことが検出されると、ステップＳ１１に進む。ステップＳ１１では、対象ノードを「非選択ノード」、対ノードを「選択ノード」、親ノードを「仮選択ノード」にセットし、ステップＳ８に処理を進める。 If the counter node is “provisionally selected node” in step S6, the process proceeds to step S10. In step S10, it is detected whether or not the data constituting the counter node has a lower compression rate by entropy coding than the data constituting the parent node. move on. In step S11, the target node is set to “non-selected node”, the counter node is set to “selected node”, and the parent node is set to “temporarily selected node”, and the process proceeds to step S8.
ステップＳ１０において、対象ノードの対ノードを構成するデータが、その親ノードを構成するデータよりも、エントロピー符号化による圧縮率が低いことが検出されると、ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２では、対象ノードを構成するデータが、その対ノードを構成するデータよりも、エントロピー符号化による圧縮率が高いか否かの検出を行い、高ければステップＳ１３に進み、高くなければステップＳ１４に進む。 If it is detected in step S10 that the data constituting the opposite node of the target node has a lower compression ratio by entropy coding than the data constituting the parent node, the process proceeds to step S12. In step S12, it is detected whether or not the data constituting the target node has a higher compression ratio by entropy coding than the data constituting the counterpart node. If it is higher, the process proceeds to step S13. Proceed to
ステップＳ１３では、対象ノードを「選択ノード」、対ノードを「非選択ノード」、親ノードを「仮選択ノード」にセットし、ステップＳ８に処理を進める。一方、ステップＳ１４では、対象ノードを「非選択ノード」、対ノードを「選択ノード」、親ノードを「仮選択ノード」にセットし、ステップＳ８に処理を進める。 In step S13, the target node is set to “selected node”, the counter node is set to “non-selected node”, and the parent node is set to “temporarily selected node”, and the process proceeds to step S8. On the other hand, in step S14, the target node is set to “non-selected node”, the counter node is set to “selected node”, and the parent node is set to “temporarily selected node”, and the process proceeds to step S8.
以上により、どのノードが「選択ノード」とされたかに関するノードに関する情報（選択ノード情報）と、バイナリーツリー構造データのリンク構造に関する情報（木構造情報）とを取得できれば、全選択ノードの各データ（選択データ）に基づいて、全ての残差ベクトル情報（分割データ）を算出することが可能である。そして、全ての残差ベクトル情報が分かれば、図６と逆の手順により、デジタル入力信号の情報を復元することができる。 As described above, if the information (selected node information) regarding the node regarding which node is the “selected node” and the information (tree structure information) regarding the link structure of the binary tree structure data can be acquired, each data ( All residual vector information (divided data) can be calculated based on the selection data. If all the residual vector information is known, the digital input signal information can be restored by the reverse procedure of FIG.
図９（Ａ）〜（Ｄ）はデータ選択手段によるデータ選択の一例を示す状態遷移図ある。図示する例では、４個の残差ベクトルデータにより４つの最下層ノードｎ１〜ｎ４が構成され、これらのノードｎ１〜ｎ４が「仮選択ノード」としてセットされる（同図（Ａ）参照）。そして、木構造データ生成手段３３によって、上記２つのノードｎ１，ｎ２を子ノードする親ノードｎ５が構成され、上記２つのノードｎ３，ｎ４を子ノードする親ノードｎ６が構成され、上記２つのノードｎ５，ｎ６を子ノードするルートノードである親ノードｎ７が構成されることにより、バイナリーツリー構造データが生成される。なお、ノードのなかの数字は、７個のノードｎ１〜ｎ７における、エントロピー符号化の圧縮率の高さの順番を示している。 9A to 9D are state transition diagrams showing an example of data selection by the data selection means. In the example shown in the figure, four lowest layer nodes n 1 to n 4 are constituted by four residual vector data, and these nodes n 1 to n 4 are set as “temporary selection nodes” ((A )reference). Then, the tree structure data generating means 33 constitutes a parent node n 5 that is a child node of the two nodes n 1 and n 2 and a parent node n 6 that is a child node of the two nodes n 3 and n 4. it is, by the parent node n 7 is the root node of the child node the two nodes n 5, n 6 is constituted, the binary tree structure data is created. Note that the numbers in the nodes indicate the order of the entropy coding compression rate in the seven nodes n 1 to n 7 .
まず、ノードｎ１とノードｎ２のそれぞれに対して、ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ５→ステップＳ２の処理がおこなわれる。その結果、ノードｎ１及びノードｎ２が「選択ノード」にセットされ、ノードｎ５が「非選択ノード」にセットされる（同図（Ｂ）参照）。
First, for each of the node n 1 and the node n 2 , the process of
続いて、ノードｎ３に対してステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ６→ステップＳ１０→ステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ８→ステップＳ２の処理が行われ、その結果、ノードｎ３が「選択ノード」にセットされ、ノードｎ４が「非選択ノード」にセットされ、ノードｎ６が「仮選択ノード」にセットされる（同図（Ｃ）参照）。 Subsequently, node processing steps for n 3 S2 → step S3 → step S4 → step S6 → step S10 → step S12 → step S13 → step S8 → step S2 is carried out, as a result, the node n 3 "Selection is set to node ", a node n 4 is set to" non-selected node ", node n 6 is set to" provisionally selected nodes "(see FIG. (C)).
続いて、ノードｎ６に対してステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ６→ステップＳ７→ステップＳ８→ステップＳ９→ステップＳ２の処理が行われ、その結果、ノードｎ６が「非選択ノード」にセットされ、ノードｎ７が「選択ノード」にセットされる（同図（Ｄ）参照）。 Subsequently, the process of step S2 → step S3 → step S4 → step S6 → step S7 → step S8 → step S9 → step S2 is performed on the node n 6, as a result, the node n 6 is "unselected nodes" And node n 7 is set to “selected node” (see FIG. 4D).
そして、これらの処理の結果、ノードｎ１、ノードｎ２、ノードｎ３及びノードｎ７が選択データとして選択される。この際、ノードｎ４を構成する残差ベクトルデータの情報を取得するためには、ノードｎ１とノードｎ２の情報によりノードｎ５の情報を取得し、ノードｎ５とノードｎ７の情報によりノードｎ６の情報を取得し、ノードｎ３とノードｎ６の情報によりノードｎ４の情報を取得する。 As a result of these processes, node n 1 , node n 2 , node n 3 and node n 7 are selected as selection data. At this time, in order to obtain the information of the residual vector data constituting the node n 4 obtains the information of the node n 5 the information of the node n 1 and node n 2, information of the node n 5 and node n 7 To obtain information on the node n 6 , and obtain information on the node n 4 based on the information on the nodes n 3 and n 6 .
上記構成のデータ選択手段３６を備えた符号化部２４は、ｊ個の選択データと、それに関連する木構造情報及び選択ノード情報と、元情報が結合・分割手段２７によってどのように結合・分割されたかを示す結合・分割情報とを出力するように構成されている。
The
そして、図４に示す画像生成部（生成手段）２６は、上記ｊ個の選択データ、それに関連する木構造情報、選択ノード情報及び結合・分割情報を受取り、これらの情報に基づいて、上記二次元カラーバーコード情報のデジタル画像データを生成するように構成されている。 Then, the image generation unit (generation unit) 26 shown in FIG. 4 receives the j selection data, the tree structure information related thereto, the selection node information, and the combination / division information, and based on these information, It is configured to generate digital image data of dimensional color barcode information.
具体的には、ｊ個の各選択データを、従来公知の手段等により、２次元二値化バーコード２に変換する。ちなみに、選択データを２次元二値化バーコード２に変換するために、上述したように平面画像が２チャンネルの信号によって表現できることを利用してもよい。この場合には、各選択データをさらに２つに分割する必要がある。
Specifically, each of the j selection data is converted into a two-dimensional
続いて、ｊ個の各２次元二値化バーコード２を、ｋ層よりなる多層化２次元バーコード３のどの層に配置するかを、１つの層に２以上の２次元二値化バーコード２が重複配置されることがないようにして、決定するとともに、この情報を層配置情報として保持する。
Subsequently, two layers of two or more two-dimensional binarization barcodes are arranged in which layer of each of the j two-
ところで、ｊがｋの値よりも小さい自然数の場合には、多層化２次元バーコード１を構成するｋ層の内で、選択データの情報が格納されていない空の層が存在することになるが、この空の層には、元情報と関係のないダミー情報よりなる２次元二値化バーコードが格納され、多層化２次元バーコード３のどの層に選択データが格納されているかは、有効層情報として保持される。ちなみに、ｊ＝ｋの場合には、多層化２次元バーコード３の全ての層に選択データを格納され、有効層情報にはその旨が示される。
By the way, when j is a natural number smaller than the value of k, there is an empty layer in which the information of the selected data is not stored in the k layers constituting the multilayered two-
最後に、上述のカラーマップＭに基づいて、多層化２次元バーコード３から、２次元カラーバーコード１を生成する他、該生成した２次元カラーバーコード１を特定する識別子とともに、有効層状態、木構造情報、選択ノード情報、結合・分割情報及び層配置情報を、記憶部４の復元テーブルＴ（図１０参照）に記憶するように画像生成部２６が構成されている。
Finally, based on the above-described color map M, the two-
図１０（Ａ）は２次元カラーバーコードの平面図であり、（Ｂ）は復元テーブルの構成を示す一覧表である。同図に示すように生成された２次元カラーバーコード１は、４辺を有する正方形状をなし、その４辺に沿う帯状領域４１が形成されている。帯状領域４１は、画像取込み時の領域特定を容易にするため、４辺を外側から囲繞するように方形枠状に形成されており、４辺の上側に沿う上辺部４１ａと、４辺の下側に沿う下辺部４１ｂと、４辺の左側に沿う左辺部４１ｃと、４辺の右側に沿う右辺部４１ｄとから構成されている。また、上記４辺の内側の領域は、定められた所定箇所に配置されて方形状のセル内に表示される複数（図示する例では３つ）のファインダーパターン４２と、２のｋ乗色のカラーで色分けされた図１，２に示すドットパターンからなる情報格納領域４３とによって構成されている。
FIG. 10A is a plan view of a two-dimensional color barcode, and FIG. 10B is a list showing the configuration of a restoration table. As shown in the figure, the generated two-
上記帯状領域４１には、複数の基準カラーが配色されている。上述の多層化２次元バーコード３を構成するｋ個の２次元二値化バーコード２は、白と、各層によって異なる所定色との２色によって塗り分けられており、上記基準カラーは上記所定色を示している。すなわち、基準カラーはｋ色存在し、色調補正に用いられ、２次元カラーバーコード１の画像取込精度を向上させる。
A plurality of reference colors are arranged in the belt-
また、ｋ色の基準カラーはそれぞれ上辺部４１ａ、下辺部４１ｂ、左辺部４１ｃ及び右辺部４１ｄの何れかに配色され、どの辺部４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄにどの基準カラーが配色されたかは配色情報として記憶部４に記憶されている。ちなみに、ｋ＝４の場合には各辺部４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄに１色づつ基本カラーを配色する等、各辺部４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄの基本カラーの色数をできるだけ一致させることが好ましい。
The k reference colors are arranged in any one of the
そして、所定の基準カラーがどの辺部４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄに配色されているのかを識別することにより、配色情報に基づいて、２次元カラーバーコード１の方向特定を行うことが可能になり、このようにして後述する方向特定手段４４（図１２参照）が構成されている。
Then, by identifying which
具体例を挙げると、上辺部４１ａに赤色の基準色を配したにもかかわらず、取込まれた２次元カラーバーコード１の画像において、赤色の基準色が下辺部４１ｂに位置していれば、その２次元カラーバーコード１の１８０度回転させる必要がある。このようにして、方向特定手段４４による方向特定を行う。
As a specific example, if the red reference color is positioned on the
上記ファインダーパターン４２には、上述の２次元カラーバーコード１に関する識別子や、その２次元カラーバーコード１のセルを構成する行数及び列数や、情報格納領域４３において情報が格納されていない領域等の情報が含まれ、これらを後述する識別情報取得手段４６（図１２参照）によって取得する。
In the
次に、図１１及び１２に基づいて、２次元バーコード読取装置２２の構成について説明する。
図１１は、２次元バーコード読取装置の構成を示すブロック図である。２次元バーコード読取装置２２は、２次元カラーバーコード１の画像を取込む上述のＣＣＤカメラ１３と、ＣＣＤカメラ１３からの信号をデジタル化する量子化部４７と、２次元カラーバーコード１のデジタル画像データに基づいて元情報を復元するデコード部４８と、デジタル画像データ及び元情報を記憶する上述の記憶部４とを備えている。また、ネットワークインターフェイス１９から取得した２次元カラーバーコード１のデジタル画像データや、記憶部４に記憶された２次元バーコードのデジタル画像データからデコード部４８によって、元情報を復元してもよく、このためこれらも２次元カラーバーコード１を取込データとして取込む取込手段を構成している。
Next, the configuration of the two-
FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the two-dimensional barcode reader. The two-
図１２は、デコード部の構成を示すブロック図である。デコード部４８は、２次元カラーバーコード１のデジタル画像データを取得するデータ取得手段４９と、取得したデジタル画像データから基準カラーを取得する基準カラー取得手段５１と、取得した基準カラーから取込んだ２次元カラーバーコード１の方向を特定する前述の方向特定手段４４と、取得したデジタル画像データのファインダーパターン４２から上記識別子情報を含む前述の各種情報を取得するとともにこの識別子に関連する復元テーブルの各フィールドの情報を取得する上記識別情報取得手段４６と、取得したデジタル画像データ及び基準カラーに基づいて方向が特定された２次元カラーバーコード１を多層化２次元バーコード３に変換する上述の多層化手段６と、方向特定手段４４からの上記情報及び識別情報取得手段４６からの上記情報に基づいて変換された多層化２次元バーコード３から元情報を復元する復元手段５２とを備えている。
FIG. 12 is a block diagram illustrating a configuration of the decoding unit. The
上記復元手段５２は、多層化２次元バーコード３を構成するｊ個の各２次二値化バーコード２に対して、元情報を復元するために選択データを取出す処理を行い、この選択データから、上記識別子及びこの識別子に関連する復元テーブルＴの情報に基づいて、元データを復元するように構成されている。ちなみに詳細は上述した通りである。
The restoration means 52 performs a process of extracting selection data for restoring the original information for each of the j secondary
以上のように構成されるバーコード装置７によれば、２次元カラーバーコード１を３次元的に捉えることにより、既存のアルゴリズムを流用できるだけでなく、処理の高速化や、セキュリティの向上等を図ることが可能になる。ちなみに、通常一般に用いられるＣＣＤカメラやスキャナの精度を加味すると、多層化２次元バーコード３の層の数ｋは１０を上限とすることが望ましい。
According to the
１ ２次元カラーバーコード（２次元バーコード）
２ ２次元二値化バーコード（２次元バーコード）
３ 多層化２次元バーコード
４ 記憶部（記憶手段）
６ 多層化手段（変換手段）
１３ 取込手段
２２ ２次元バーコード読取装置（２次元バーコード読取システム）
２６ 画像生成部（生成手段）
２７ 結合・分割手段（分割手段）
３３ 木構造データ生成手段
３４ 符号化手段
３６ データ選択手段
３８ 対生成手段
３９ 差分データ生成手段
４１ 帯状領域
５２ 復元手段
1 2D color barcode (2D barcode)
2 Two-dimensional binary barcode (two-dimensional barcode)
3
6 Multi-layering means (conversion means)
13 Take-in means 22 Two-dimensional barcode reader (two-dimensional barcode reader system)
26 Image generation unit (generation means)
27 Joining / dividing means (dividing means)
33 Tree structure data generation means 34 Encoding means 36 Data selection means 38 Pair generation means 39 Difference data generation means 41 Band-
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