JP2011118928A - カラーベースのイメージコードの色判別方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】カラーベースのイメージコードを構成する各セルで所定数のピクセルを標本抽出した後、MCC法、WBCC法、SLACC法、KMACC法を適用してセルの色相を判別する。これにより、カメラや印刷媒体の特性による色相歪曲が発生しても、イメージコードの正確な色認識が可能となる。
【選択図】図5
Description
二値化は、背景やコード周辺の事物からコードイメージを分離し、コードイメージの特徴点を感知する演算の複雑度を減らすために使われる。二値化ステップでは、オリジナルイメージの各ピクセルの輝度情報を利用して各ピクセルを白黒に変換する。各ピクセルの輝度値が臨界値より明るければ、白色、そうでなければ黒色に変換する。通常的に、画像において、二値化は、白黒に表示されるが、これ以外の色に二値化されうる。
ノイズ除去ステップでは、二値化されたオリジナルイメージ内の各物体の境界線を検出し、検出された境界線によってオリジナルイメージをコードイメージの領域とそうでない領域とに分ける。このとき、二つの領域を分ける基準は、境界線の長さ(周りの長さ)、物体の形態がある。
入力画像からコードイメージを抽出するために、コードの中心点を予測した後、これを基準にコードイメージの限界四角形を探索する。このために、全体イメージをn個のブロックに分けた後、各ブロックに位置したピクセルの数が最も多いブロックを探す。
コードイメージの特徴点は、コードイメージの特性を反映するピクセルを意味する。このようなものとしては、カラーコードの四角の頂点、QRコードのファインダパターンの4つの頂点とアライメントパターン、タイミングパターンがある。もし、コードイメージが円形、または不定形であれば、特徴点は、外郭線の集合のように線分で表現されることもある。このような特徴点は、整合技法、幾何学的距離演算など、既存特徴点の抽出方法を利用すれば、抽出されたコードイメージから容易に探すことができ、各コードの認識技法を参照すれば、さらに容易である。
カラーコードは、カラーセルから構成されるので、各カラーセルの中心点でカラーピクセルを抽出して色判別を行う。
図9は、本発明によるカラーベースのイメージコードの色判別方法のうち、MCCを利用する方法の一実施形態を示す図面である。図9を参照すれば、まず、図8で説明したように、各セルから所定数のピクセルをサンプリングし(S1300)、サンプリングされたピクセルに対してMCC技法を適用する。MCC技法は、具体的に次の通りである。
図10は、本発明によるカラーベースのイメージコードの色判別方法のうち、WBCCを利用する方法の一実施形態を示す図面である。具体的な方法は、次の通りである。
剰余余白の色相は、白色であるので、これを利用すれば、照明やカメラの特性を推定しうる。WBCC技法は、セルのカラーチャンネルの値を調節する。WBCC技法は、色相補正アルゴリズムのうち一つであるグレーワールド推定技法(GWA:Gray World Assumption)と類似しているが、オリジナルイメージ全体の平均輝度の代わりに、剰余余白のピクセルの輝度値を使用するという点で異なる。
とする。このとき、Piは、該当セルで色々なピクセルをサンプリングした後、ピクセルの有するred、green、blueチャンネル別の平均を求めることによって得られる。同様に、剰余余白からm個のピクセルを抽出したとき(S1400)、抽出されたj番目のピクセルをPwj=(rwj,gwj,bwj)T、j=1,2,...,mとすれば、これらのピクセルのチャンネル別平均値と輝度値とを次の式のように求めうる(S1410)。
WBCC技法は、ホワイトパッチステップ以後に色調情報を抽出しうるカラーモデルを利用する。このようなカラーモデルとしては、HSV、HSI、YIQ、CIE、CMYKがある。このうち、HSV(Hue,Saturation,Value)を利用して色判別を行う場合には、次の通りである。色相補正されたセルのPciは、RGB(red,green,blue)カラーモデルであるが、これを対応するHSV(Hue,Saturation,Value)カラーモデルPchi(hci,Sci,Vci)に変換する。HSVで照度(hue)値hciは、角度の範囲(0≦hci<360)で表現され、red=0、green=120、blue=240であるので、各色相は、これに近い程度によって判別しうる。また、黒色である場合、RGBチャンネル値の差が少なく、白色と輝度差が大きいと仮定しうる。したがって、i番目のセルの色判別関数は、次の通りである。
カラーの色判別のために、階層的クラスタリング技法を使用しうる。この技法は、一つのクラスターを順次に細部クラスタに分ける接近方式を有している。本発明では、階層的クラスタリング技法の例として、この技法のうち代表的なシングルリンケージアルゴリズムを使用した例を示す。
n個のカラーベースのイメージコードのセルのうち、i番目セルの色相情報を
とし、i番目のセルPiの照度値を
と仮定する。そして、求めようとするクラスタの数をmとする。一般的に、輝度値によってm個のクラスタリングを行う過程は、次の通りである。
CNKに属するセルは、色調(hue)によって判別される。これらセルは、各セルのhue値を使用して整列した後、SLAを利用して赤色、緑色または青色に判別される。もし、CRが赤色グループ、CGが緑色グループ、そして、CBが青色グループであれば、下記のように定義される。
カラーの色判別のために、階層的クラスタリングだけでなく、分割クラスタリング法を使用しうる。この技法は、複数のクラスタを相互に順次結ぶことによってクラスタの数を減らす接近方式を有している。本発明では、分割クラスタリング技法の例として、この技法のうち代表的なK平均アルゴリズムを使用した例を示す。
ステップ1は、3個のサブステップを有する。第一には、無彩色判別のために先に輝度によるクラスタリングを行い、第二に、彩度による判別を行う。そして、二回の結果から何れも無彩色クラスタと判別されたもののみを無彩色グループに決定する。これは、多様な照明下でも黒い色が相対的に輝度値と彩度値とが少ないと仮定できるためである。
ステップ1−2:彩度値によって無彩色クラスタA2K及び有彩色クラスタA2NKを分類(C、OS、k=2、μ1=os1,μ2=osC)
ステップ1−3:前記二つのステップで求めた無彩色クラスタのうち共通される部分のみを最終黒色クラスタAK(A1K∩A2K)に分類し、残りのものを非黒色クラスタANK(A1K∩A2K)Cに分類
ステップ2:無彩色セルをred、green及びblueグループに分類(S1610)
K平均アルゴリズムをANKに属するセルのhue値に適用することによって各セルを赤色、緑色、青色に判別する。OkiをANKのi番目のセルの色調値とし、セルの個数をC’とし、Red、Green、Blueクラスタの平均推定値をそれぞれμR,μG,μBとしよう。K平均アルゴリズムに適用するクラスタの平均値の初期値は理想的な値にせねばならないので、行うK平均アルゴリズムは、K−means(C’,ANK,k=3,μR=0,μG=120,μB=240)P’hi∈ANK,i=1,2,・・・,C’である。この結果を利用した色判別関数は、次の通りである。
前述した色判別アルゴリズムは、入力されたイメージの色相を理想的な照明下で得ると予想される色相に補正するために使われる。また、色判別アルゴリズムは、モバイルコンピュータ環境で昼光(daylight)、白熱灯(light bulbs)、ハロゲン灯(halogen lighting)または蛍光灯(florescent lighting)のような多様な照明下で得られるカラーの判別に有用である。
とすれば、チャンネル別最大値とチャンネル別最小値、そして最大チャンネル値及び最小値は、次の通りである。
該当コード構成要素イメージ抽出ステップから得た位置情報に基づいて、該当構成イメージ要素の形状、パターン、色相、濃淡をオリジナルイメージから得る。したがって、カラーコードや2Dイメージコードの場合には、該当セルの中心点を基準に所定の広さだけの領域を抽出して、該当領域の色相情報及び濃淡などの情報が得られ、バーコード、PDF−417のようにパターン情報を利用せねばならない場合には、該当コードイメージのピクセル情報を一定間隔ごとに得る。これは、全てのピクセルであってもよく、所定のスキャンライン上のピクセルの長さ情報であってもよい。また、コードイメージを構成する最小長さパターンよりさらに小さいか、または同じ間隔でコードイメージ上のピクセルをサンプリングして得られる。
コード入力時にコードが表現されたメディア(媒体)の種類を選択して入力するステップである。媒体がCRT、LCD、デジタルTVなど電子媒体である場合と新聞、雑誌、プラスチックなど印刷媒体である場合とに、それぞれ異なる色相変移が発生しうるので、これを補正しうる契機を提供する。この場合には、コードイメージの色相及び濃淡補正ステップに該当媒体を補正しうる補正用係数を利用して補正するステップをさらに適用する。
コード入力時にコードが認識される照明の種類を選択して入力するステップである。照明がCWF(Cool White Flouresence)である場合には、別途の補正が不要であるが、ハロゲンやINC−Aなどの照明では、赤色が強調される効果がある。したがって、かかる情報を追加的に入力して補正することが望ましい。この場合には、コードイメージの色相及び濃淡補正ステップに該当照明特性を補正しうる補正用係数を利用して補正するステップを追加的に適用する。
リーダ器に内蔵された照明をオン/オフにでき、光をコードイメージとして出力する照明出力ステップが含まれうる。特に、暗い環境やリーダ器にコードイメージが覆われる場合に有用である。
Claims (18)
- カラーベースのイメージコードを構成する各セルで所定数のピクセルを標本抽出するステップと、
前記標本抽出したピクセルのそれぞれに対して、各ピクセルを構成するカラーチャンネルのうち最も大きい値を有するカラーチャンネルの色を前記各ピクセルの色として把握するステップと、
前記各セルで標本抽出されたピクセルの色のうち最も頻度数の高い色を前記セルの色と判別するステップと、
を含むことを特徴とするカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - カラーベースのイメージコードの剰余余白から所定数のピクセルを標本抽出するステップと、
前記標本抽出したピクセルの平均輝度値を求めるステップと、
前記カラーベースのイメージコードを構成する各セルのカラーチャンネル別平均値を、前記平均輝度値を利用して補正するステップと、
前記補正された各セルのカラーチャンネル別平均値を色調抽出の可能なカラーモデルに変換し、前記色調抽出の可能なカラーモデルの輝度と色調値とに基づいて前記各セルの色を判別するステップと、
を含むことを特徴とするカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記色を判別するステップは、
前記カラーチャンネル別平均値を、色調抽出の可能なHSV、HSI、CMYK、RGB、YIQ及びCIEカラーモデルのうち何れか一つのカラーモデルに変換するステップを含むことを特徴とする請求項2に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記平均輝度値を求めるステップは、
前記標本抽出されたピクセルの各カラーチャンネル別平均値を求めるステップと、
前記カラーチャンネル別平均値の和を前記カラーチャンネルの数で割って前記平均輝度値を求めるステップと、
を含むことを特徴とする請求項2に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記補正するステップは、
前記カラーベースのイメージコードを構成する各セルで所定数のピクセルを標本抽出するステップと、
前記標本抽出したピクセルに対するカラーチャンネル別平均値を求めるステップと、
前記カラーチャンネル別平均値を前記平均輝度値を利用して補正するステップと、
を含むことを特徴とする請求項2に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - カラーベースのイメージコードを構成する前記各セルの輝度値及び彩度値のうち少なくとも一つを求め、前記求めた輝度値及び彩度値のうち少なくとも一つに基づいて前記セルを無彩色及び有彩色グループに分類するステップと、
前記有彩色グループに属するセルの色を、色調抽出の可能なカラーモデルの色調を利用して判別するステップと、
を含むことを特徴とするカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記無彩色グループのセルの輝度及び彩度のうち少なくとも一つを利用して、前記無彩色グループのセルの色を黒色、白色、グレー色を含む無彩色のうち何れか一つと判別するステップをさらに含むことを特徴とする請求項6に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。
- 前記分類するステップ及び前記判別するステップは、それぞれ、
階層的クラスタリング法、分割クラスタリング法、エルボ判別法及びスペクトルクラスタリング法のうち少なくとも一つを使用することを特徴とする請求項6または7に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記分割クラスタリング法は、
K平均、ファジーc平均及びQTクラスタリングのアルゴリズムのうち少なくとも一つを使用することを特徴とする請求項8に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記階層的クラスタリング法は、
シングルリンケージ、Ward’s法、平均リンケージ及び完全リンケージのアルゴリズムのうち少なくとも一つを使用することを特徴とする請求項8に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記分類するステップは、
前記カラーベースのイメージコードを構成するセルの輝度値に基づいて、前記セルを無彩色及び有彩色グループに分類する第1分類ステップと、
前記カラーベースのイメージコードを構成するセルの彩度値に基づいて、前記セルを無彩色及び有彩色グループに分類する第2分類ステップと、
前記第1分類ステップの結果及び前記第2分類ステップの結果から双方で無彩色グループに分類されたセルを無彩色セルと判別するステップと、
を含むことを特徴とする請求項6に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記第1分類ステップ及び前記第2分類ステップは、
前記カラーベースのイメージコードを構成するセルの彩度値及び輝度値をそれぞれ求め、前記セルの彩度値及び輝度値を大きさ順でそれぞれ整列した後、彩度値及び輝度値の差が最も大きい区間を基準に無彩色及び有彩色グループにそれぞれ分類するステップを含むことを特徴とする請求項11に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記分類するステップは、
RGBカラーモデルの輝度及び彩度に基づいて、前記セルを無彩色及び有彩色グループに分類するステップを含むことを特徴とする請求項6に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記分類するステップは、
YUVカラーモデルの輝度及び彩度に基づいて、前記セルを無彩色及び有彩色グループに分類するステップを含むことを特徴とする請求項6に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - カラーベースのイメージコードの剰余余白から所定数のピクセルを標本抽出するステップと、
前記標本抽出したピクセルの平均輝度値を求めるステップと、
前記カラーベースのイメージコードを構成する各セルのカラーチャンネル別平均値を前記平均輝度値を利用して補正するステップと、
を前記分類するステップの前にさらに含むことを特徴とする請求項6に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。 - 前記カラーベースのイメージコードを構成する各セルのカラーチャンネル値をスケーリングするステップを前記分類するステップの前にさらに含むことを特徴とする請求項6に記載のカラーベースのイメージコードの色判別方法。
- 請求項1乃至17のうち何れか1項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
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