JP2011513809A - バーコードに含まれている情報を読み出す方法及び装置 - Google Patents

Abstract

バーコードに含められた情報を読み出す方法が開示される。本方法は、第１の画質を有し、第１の領域を撮像した第１の画像に、バーコードが存在することを検出する工程と、バーコードが存在することが検出された場合、第２の画質を有し、第２の領域を撮像した第２の画像であって、第２の画質は第１の画質よりも高く、第２の領域が少なくとも第１の領域と部分的に重なる第２の画像を取得する工程と、情報を読み出すために、第２の画像に基づいてバーコードを復号する工程と、を備える。対応するプログラム製品及び対応する装置も、該装置を備えた通信装置と共に開示される。

Description

本発明は概して、バーコードに含まれている情報を読み出す分野に関する。

バーコードは情報の、コンピュータで読取り可能な表現である。バーコードは一般に製品の識別と製品に関する情報の伝達との少なくともいずれかに用いられる。

図１はいくつかの例示のバーコードを示す図である。消耗品に付けられて広く利用されているＥＡＮコード（ヨーロッパ商品コード）が例示のＥＡＮコード１０１によって表されている。ＥＡＮコードは、例えば食料雑貨品店の勘定台で読み取られることができる。ＥＡＮコードは一次元バーコードの１例である。

２次元バーコードの１例が例示のデータマトリックス１０２によって表されている。この例示のデータマトリックスは正方形のモジュールにより構成されている。

別の例示のバーコード形式としてＱＲコード（クイックレスポンスコード）がある。このＱＲコードは、２次元バーコードの別の例であり、例示のＱＲコード１０３によって表されている。ＱＲコードも正方形のモジュールによって構成される。図１に、これらのモジュールが黒又は白のモジュールとして描かれているが、条件にあったコントラストが２色間に存在しさえすれば、任意の２色を使用可能である。ＱＲコードは一般にクワイエットゾーン（quiet zone）又は安全ゾーン（safe zone）と呼ばれているマージンで囲まれている。このマージンは４モジュール幅にすることができる。現在ＱＲコードは日本で広く利用されている。

バーコードは、ＥＡＮコード用レーザを装備したスキャナのような光学式スキャナによって読み取るか、あるいは、特定タイプのバーコードを読み取るように適合された特別のソフトウェアによって画像から読み取ることができる。

ソフトウェアプログラムを用いて撮像画像内のバーコードを読み取るとき、画像の或る一定の鮮鋭度と解像度とが要求される場合がある。この要求は画像の取り込み方法に対して条件を課すことになる場合がある。

一般に、バーコードの読み取りに用いられる画像の取得はユーザの補助による画像取得と自動画像取得とに分けることができる。

ユーザの補助による画像取得では、ユーザは、例えば、バーコードを含む画像を取り込むために、キー又はボタンを押すなどのある種のアクション（スナップショットの撮影）を実行しなければならない。ユーザアクションの必要性はこのようなシステムの使い勝手を低下させる。通常の状況では、ユーザはバーコードが付けられた物体を片手で把持し、画像の取り込みに使用する電話機／カメラをもう一方の手で把持し、次いで、電話機／カメラの小さなボタンを押さなければならない。この操作はかなり煩雑なものであろう。さらに、スナップショットボタンを押すという動作それ自体が、取り込まれた画像に動きぶれを生む場合がある。というのは、ボタンを押す際カメラがわずかに動かされることがあり得るからである。

自動画像取得では、画像取得システムは継続的に画像を取り込み、次いで、バーコードを読み取るためにこれらの画像を処理することができる。したがって、ユーザはボタンやキーを押す必要がなくなるため、システムの使い勝手は良くなる。しかし、画像の連続的なストリームの取り込みの必要性は、別の問題点を必然的に伴うことになる。例えば、フラッシュと自動合焦の少なくともいずれかのような、高度の画像取り込み機能を利用することは不可能になる。このため、自動的に取得される画像の画質はユーザの補助によって取得された画像に比べて低い画質になりうる。

したがって、ユーザ補助による画像取得及び自動画像取得の双方に関して、画質がかなり悪くなるという厳しいリスクが存在する。実際、画質が非常に低いために、バーコードの復号化が不可能になる場合もある。ユーザ補助による画像取得の場合、上記の問題点のためにユーザは十分な画質の画像取り込みの再試行を行わざるを得なくなることがある。自動画像取得の場合、バーコードが存在するときでさえシステムが復号化済みの情報に応答しなくなる場合がある。

したがって、使い易くかつロバストな、バーコード情報の読み取り方法及び装置に対する要望が存在する。

本明細書で使用される場合、「備える／備えている（comprises／comprising）」という用語は、言及された特徴、整数、ステップ又は構成の存在を特定するために用いられるが、これら以外の特徴、整数、ステップ、構成、又はこれらのグループの存在又は追加を排除するものではないという点に留意されたい。

上記の欠点の少なくともいくつかを未然に防ぐと共に、バーコードを含む情報を読み出すための方法及び装置を提供することが本発明の目的である。

本発明の第１の側面によれば、上記目的はバーコードに含められた情報を読み出す方法によって達成される。本方法は、第１の画質を有し、第１の領域を撮像した第１の画像にバーコードが存在することを検出する工程と、バーコードが存在することが検出された場合、第２の画質を有し、第２の領域を撮像した第２の画像を取得する工程と、情報を読み出すために、第２の画像に基づいてバーコードを復号する工程と、を備える。第２の画質は第１の画質より高く、第２の領域は少なくとも第１の領域と部分的に重なる。

いくつかの実施形態ではバーコードは１次元バーコードであってもよく、また、いくつかの実施形態ではバーコードは２次元バーコードであってもよい。

いくつかの実施形態では第１の画像は画像ストリームのうちの１つの画像であってもよく、また、いくつかの実施形態では、第２の画像はスナップショット画像であってもよい。

いくつかの実施形態では、第１の画質は第１の解像度を有してもよく、また、第２の画質は第２の解像度を有してもよい。そして、第１の解像度は第２の解像度より低いものであってもよい。

いくつかの実施形態では、取得する工程は、自動合焦機能を適用する工程を有してもよい。いくつかの実施形態では、取得する工程はバーコードに光を照射する工程を有してもよい。

いくつかの実施形態では第２の領域は第１の領域に等しいものであってもよく、また、いくつかの実施形態では、第２の領域は第１の領域の一部であってもよい。

いくつかの実施形態では、少なくとも検出する工程は、ユーザ操作なしに実行されることができる。いくつかの実施形態では、検出する工程は継続して繰り返し実行されてもよく、バーコードが存在することが検出された際にユーザアラートを生成する工程をさらに備えてもよい。いくつかの実施形態では、検出する工程、取得する工程、及び復号する工程は、ユーザ操作なしに実行され、本方法は、バーコードが復号されるとユーザアラートを生成する工程をさらに備えてもよい。

いくつかの実施形態では、本方法はインターネットサーバにおいて更なる情報を検索するために情報を使用する工程をさらに備えてもよい。

いくつかの実施形態では、検出する工程は、第１のウィンドウサイズであって、第１の領域よりも小さいサイズの第１のウィンドウサイズを有するウィンドウを、第１の画像上でスライドする工程と、１以上のウィンドウ位置について、ＹＵＶヒストグラム（輝度及び色度のヒストグラム）を生成する工程と、１以上のウィンドウ位置について、ウィンドウ位置にバーコードが存在するかどうかを判定するために、対応するＹＵＶヒストグラムを評価する工程とを有してもよい。この評価する工程はサポートベクトルマシンアルゴリズムによって実行されてもよい。

いくつかの実施形態では、第１の画像は第１の画像信号によって表され、検出する工程が、勾配フィルタが適用された１以上の信号を生成するために、１以上の勾配フィルタを第１の画像信号に対して適用する工程と、膨張フィルタが適用された１以上の信号を生成するために、１以上の膨張フィルタを前記勾配フィルタが適用された１以上の信号に対して適用する工程と、収縮フィルタが適用された１以上の信号を生成するために、１以上の収縮フィルタを膨張フィルタが適用された１以上の信号に対して適用する工程と、収縮フィルタが適用された１以上の信号において閉領域を探す工程と、少なくとも１つの閉領域について、対応する重心座標を算出する工程とを備えてもよい。対応する重心座標は、閾値よりも大きいサイズのすべての閉領域について算出されてもよい。本方法は、いくつかの実施形態では、少なくとも１つの閉領域について、対応する辺長を算出する工程をさらに備えてもよい。

いくつかの実施形態では、本方法は、少なくとも閉領域及び対応する重心座標に基づいて、少なくとも１つのサブ画像を作成する工程と、収縮フィルタが適用された少なくとも１つのサブ画像を生成するために、少なくとも１つのサブ画像に対して収縮フィルタを適用する工程と、収縮フィルタが適用された少なくとも１つのサブ画像についてエッジを検出する工程と、収縮フィルタが適用された少なくとも１つのサブ画像を、ハフ領域に変換する工程と、少なくともハフ領域のサブ画像から１以上の正方形を抽出する工程と、をさらに備えてもよい。本方法は抽出された１以上の正方形を、検出されたエッジに基づいて検証する工程をさらに備えてもよい。当該エッジを検出する工程はケニーのエッジ検出器（Canny edge detector）アルゴリズムによって実行されてもよい。

本発明の第２の側面によればコンピュータプログラム製品が提供される。このコンピュータプログラム製品はプログラム命令を有するコンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読媒体を有する。コンピュータプログラムは、データ処理ユニットにロード可能であり、データ処理ユニットによって実行された際に、本発明の第１の側面に係る方法ステップを実行させるように適合される。

本発明の第３の側面によれば１つの装置が提供される。この装置は、本発明の第１の側面に係る第１及び第２の画像を取得するように適合された画像取得装置と、本発明の第１の側面に係る検出する工程及び復号する工程を少なくとも実行するように適合された論理回路と、を備える。いくつかの実施形態では画像取得装置はデジタルカメラである。

本発明の第４の側面によれば、本発明の第３の側面に係る装置を有する通信装置が提供される。

本発明の実施形態の利点の１つとして、ロバストな方法でバーコード情報を読み取ることができるという点が挙げられる。

本発明の実施形態の別の利点として、バーコード情報を確実に読み取ることができるという点が挙げられる。

本発明の実施形態の別の利点としてバーコード情報をユーザにとって使い易い方法で読み取ることができるという点が挙げられる。

本発明の実施形態の別の利点として、バーコードの復号化に適していない画質を有する画像の中でバーコードを検出することができる。

バーコード及び、場合によって当該バーコード位置の検出は、復号アルゴリズムに転送されるかもしれない。この追加情報によって、復号処理のスピードアップが可能となり、したがって、バーコード全体の読み取り処理のスピードアップが可能となる。

本発明のさらなる目的、特徴及び利点は、添付図面を参照しながら行われる本発明の実施形態についての以下の詳細な説明から生じることになる。

バーコードの例を示す図である。 本発明のいくつかの実施形態に係る方法ステップ例を示すフローチャートである。 本発明のいくつかの実施形態に係る方法ステップ例を示すフローチャートである。 本発明のいくつかの実施形態に係る方法ステップ例を示すフローチャートである。 本発明のいくつかの実施形態を用いることによって得られた結果を示す画像である。 本発明のいくつかの実施形態を用いることによって得られた結果を示す画像である。 本発明のいくつかの実施形態を用いることによって得られた結果を示す画像である。 本発明のいくつかの実施形態を用いることによって得られた結果を示す画像である。 本発明のいくつかの実施形態に係る方法ステップ例を示すフローチャートである。 本発明のいくつかの実施形態に係る装置を備えた移動端末を示す概略図である。

以下、バーコード情報を３つのステップで読み出す本発明の実施形態について説明する。このアプローチはバーコードの改善された検出及び認識を提供するものである。

第１に、低画質の画像を用いて、画像内にバーコードが存在するか否かの判定又は検出を行うことが可能となる。この画像は、例えばカメラからディスプレイへ送出される画像ストリームの画像であってもよい。画質は、実際にバーコードを復号化できるほど十分な画質でなくてもよい。したがって、いくつかの実施形態では、このステップで用いられるこれらのアルゴリズムはバーコードからの情報の読み出しを試みるものではない。さらに、いくつかの実施形態では、このステップで用いられるアルゴリズムは、（ＱＲコードの「位置検出要素パターン」又は「位置検出パターン」のような）特定のバーコードパターンの位置検出さえ行おうとしない。代わりに、これらの実施形態はコードの一般的特徴に基づいてバーコード全体の発見に注力する。

第２に、低画質の画像に基づいてバーコードの存在が判定された場合、より高画質の画像の取得が可能となる。このステップはユーザアクションを伴ってもよいし、伴わなくてもよい。このより高画質の画像をカメラ装置のスナップショットとして取得することが可能である。オートフォーカス、フラッシュ、ランプ又は他の照明機能のような画質向上機能を利用するか、低画質の画像よりも高い解像度を用いるかの少なくともいずれかを利用して、より高画質の画像を得ることが可能となる。判定ステップにおいて用いられる低画質の画像に比べて、より高画質の画像の方が同じ画像領域又は異なる画像領域のカバーが可能となる。いくつかの実施形態では、より高画質の画像によって、前回のステップで検出されたようなバーコードの発見領域（全く同じ広さ又はわずかに広い領域のいずれかの領域）のみがカバーされる。

第３に、より高画質の画像を用いてバーコード情報が復号化される。復号化時に用いられる画像がより高画質の画像であるため、より低画質の画像が復号化時に用いられるような場合に比べて、バーコードの正確な復号化を行うより好適な機会が得られることになる。

処理全体を全自動にしてもよいことに留意されたい。そのような実施形態では、ユーザアクションが不要になると共に、ユーザ補助による画像取得に関連して上述したやっかいな処理が回避される。一方、高画質の画像取得が可能となり、それによって自動画像取得に関して上述した複数の問題点が避けられることなる。

本発明の実施形態に係るバーコードリーダの実行は、ユーザにこの実行を気づかれることさえなく、バックグラウンドで行えることにも留意されたい。例えば、ユーザが（レンズカバーの取り外しや、カメラメニューの起動などの）カメラを使用するとすぐにバーコードリーダのスイッチが入るようにすることが可能となる。いくつかの実施形態では、第１ステップがバックグラウンドで実行していて、バーコードが検出されると、ユーザはアラートを受けることになる。このような実施形態では、検出済みのバーコードの復号化が望ましいかどうかについてユーザはプロンプトによって尋ねられる場合がある。いくつかの実施形態では、３つのステップのすべてはバックグラウンドで実行され、バーコードの復号化が成功している間、ユーザはアラートを受けることはない。

図２は本発明のいくつかの実施形態に係る方法２００の例を示すフローチャートである。ステップ２１０において、バーコードが低画質の画像の中に存在しているかどうかかが検出される。ステップ２２０において、バーコードが検出されると、より高画質の画像が取得される。ステップ２３０において、より高画質の画像を用いて検出済みバーコードの復号化が行われる。

図３は本発明のいくつかの実施形態に係る方法３００の例を示すフローチャートである。ステップ３１０において、バーコードが低画質の画像内に存在するか否かが検出される。上述のようにこの検出ステップはおそらくユーザからのインタラクションなしで連続的に実行しているものである（ステップ３１０：ＮＯ）。

バーコードが検出されれば（ステップ３１０：ＹＥＳ）、処理はオプションのステップ３１５へ進み、当該ステップにおいて、バーコードが検出されたことをユーザに通知し、バーコード情報の読み出しが望ましいかをユーザに尋ねるユーザアラートが発せられる。ユーザがバーコード情報の読み出しを望まなければ（ステップ３１５：ＮＯ）、処理はステップ３１０へ戻る。しかし、ユーザがバーコード情報の読み出しを望めば（ステップ３１５：ＹＥＳ）、処理はステップ３２０へ進む。

ステップ３２０において、より高画質の画像が取得され、次いで、処理はステップ３３０へ進む。ステップ３３０において、上記より高画質の画像を用いて検出済みのバーコードの復号化が行われ、次いで、処理はオプションのステップ３３５へ進む。このステップでユーザはバーコードの復号化に成功した旨の通知を受け、次いで、おそらくバーコード情報が与えられる。

たとえこのような画像がバーコードの復号化に用いるには十分に高い画質のものではない場合であっても、本発明の実施形態を用いて低画質の画像に対するロバストな検出アルゴリズムの適用が可能である。

このようなロバストな検出アルゴリズムの一例として、画像内の矩形領域をサーチする検出アルゴリズムがある。このような検出アルゴリズムは、（バーコード復号化アルゴリズムなどの）バーコード読み取り用ソフトウェアに比べ、よりロバストになるように設計され得る。例えば、ＱＲコードは必ず矩形であるため、バーコードの検出を可能にするには、低画質の画像内の矩形構造を探すことで十分である場合もある。このような構造が発見された場合、以上説明したようにより高画質の画像が取得され、（検出時のものとは別のアルゴリズムを用いて）復号化が行われる。
いくつかの実施形態では、検出ステップはバーコードに関連づけられたヒストグラムから特徴抽出を行うステップを有するものであってもよい。ＱＲコードの「位置検出パターン（finding pattern）」などを探す代わりに、コード全体が考慮される。これらの実施形態のなかには、検出ステップ時にサポート・ベクトル・マシン（support vector machine）を利用できるものもある。

ＱＲコードの画像は、識別用ＹＵＶヒストグラム（輝度（luma）及び色度（chrominance）のヒストグラム）を生成できる。これらのヒストグラムから得られる属性をバーコードの存否を検出するための特徴として利用してもよい。いくつかの実施形態では、これらのヒストグラムが評価され、もし平均輝度（Ｙ−成分）がスペクトルの中心にあれば（これは輝度分散が大きく、かつ、不十分に表示されていたり、過剰に表示されていたりするカラーが存在しないことを意味する）、当該画像が例えばＱＲコードを示すものであるという判定を行うことが可能となる。

ヒストグラムはピクセル位置に関する情報を含まないことを付記しておく。したがって、実施形態によっては画像上にわたってスライドさせるウィンドウを用いるものもある。その場合、実施形態によっては、ＳＶＭ（support vector machine）を用いて、ウィンドウがバーコード上にわたって配置されているかどうかをウィンドウの個々の位置について評価するものもある。実施形態によっては、画像領域がピクセルで充たされていれば、バーコードである可能性のあるバーコードピクセルとしてＳＶＭによって注目されるバーコードが存在していると判定するものもある。

本発明の実施形態のなかには、（バーコードである可能性のあるバーコードピクセルであるか、ないかのいずれかのピクセルを含む）、結果として得られる２値画像をさらに処理するものもある。例えば、２値画像は収縮フィルタにより処理できると共に、最小のサイズ条件を適用して実際のバーコードの分離を行うことが可能である。

図４は本発明のいくつかの実施形態に係る例示の方法４００を示すフローチャートである。例えば、方法４００は図２及び図３の方法ステップ２１０又は３１０の一部としてそれぞれ実行されてもよい。

ステップ４１０において、ウィンドウは解析されるために画像上にわたってスライドされる。画像全体にわたって、又は、画像の一部のみにわたってウィンドウをスライドさせることができる。ステップ４２０において、ウィンドウ位置の個々の位置又はウィンドウ位置のいくつかの位置に対してＹＵＶヒストグラムが生成される。次いで、ステップ４３０において、ＹＵＶヒストグラムが生成されるウィンドウ位置の個々の位置又はウィンドウ位置のいくつかの位置について、このウィンドウ位置がバーコードである可能性のあるバーコードピクセル（いくつかの実施形態では１グループのバーコードピクセル）を表しているかどうかの評価が行われる。

ステップ４１０、４２０及び４３０のうちの２以上のステップを反復して実行したり（１つのウィンドウ位置のすべてについて上記ステップを実行し、次いで次のウィンドウ位置のすべてについて実行するなど）、あるいは、順番に実行したり（まず、すべてのウィンドウ位置についてステップ４１０を実行し、次いで、ステップ４２０を実行するなど）することが可能であることに留意されたい。

図５は本発明のいくつかの実施形態を用いることによって得られた結果を明示する図である。左画像は原画像を示し、右画像は、ウィンドウを画像上にわたってスライドさせ、次いで、ＹＵＶヒストグラムが生成され、評価された後で結果として得られる２値画像を示す。

いくつかの実施形態では、図４と関連して説明した例示のアルゴリズムは、実質的に黒と白との間で変動する領域の発見を目的とするものである。代替のアプローチは画像内に大きな勾配を探すためのアプローチであってもよい。

この代替アプローチを採用する実施形態のなかには、コード構造の特徴に注目して、コード内のピクセル間の強度のコントラストを調査するものもある。大きく変動する強度が、バーコードの存在を示すと考えられる大きな勾配振幅を暗示している場合がある。これらの実施形態のなかには勾配フィルタ（gradient filter）及びクロージングフィルタ（closing filter）を利用するものもある。

バーコード領域はピクセル相互間に大きな強度差を持つピクセルを中に含み、この強度差が大きな勾配を結果としてもたらすことになる。したがって、いくつかの実施形態によれば、大きな勾配振幅を持つ多くのピクセルを有する領域は、該領域がＱＲコードのようなバーコードであることを暗示していると想定される。ＱＲコードの例を用いれば、このようなバーコードがすべての方向に勾配を有していることにも気がつく。実施形態のなかにはこの属性を利用するものもある。勾配属性を利用する実施形態のなかには、可能性のあるバーコードの位置とサイズとを表示する高速法の提供を目的とするものもある。いくつかの実施形態によれば、正しいバーコードである通知を誤報（false alarm）から識別するさらに複雑な方法でこの表示を利用することが可能である。したがって、勾配属性を利用する実施形態のなかには、誤ったバーコードの発生確率が低いため、さらに複雑な後続する方法にこの誤ったバーコードの処理を任せて、いずれの表示が実際に真のバーコードであるかを判定させるようにする方法の提供を目的とするものもある。

実施形態のなかには、４つの異なる方向に４つの勾配フィルタを適用し、次いで、その結果を組み合わせることによってバーコードから環境を分離する処理に注目するものもある。４つの異なる方向にソーベル勾配フィルタ（Sobel gradient filter）を適用し、かつ、４つの勾配画像を形成するアルゴリズムの提供も可能である。これらの画像は閾値を用いて２値画像に変えることができる。これらの２値画像はクロージングフィルタを用いて処理され、次いで、該２値画像を組み合わせて、例えば、論理ＡＮＤ演算を用いて結果画像に変えることが可能である。実施形態のなかには、この結果生じる画像内のすべての閉領域をバーコードと規定するものもある。いくつかの実施形態では、閉領域をバーコードと規定するためには、閉領域は所定の閾値よりも広いものでなければならない。

図６は、他の画像データが大きな勾配を生みだしそうにないのに対して、ＱＲコードがすべての４つの方向に大きな勾配を生みだすものであることを明示する図である。図６において、（ａ）は原画像であり、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）及び（ｅ）は４つの異なる方向に対応する勾配画像を明示し、さらに、（ｆ）は（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）及び（ｅ）の間で論理ＡＮＤ演算を実行した後の結果を明示する図である。

勾配調査実施形態に係るアルゴリズムはバーコード位置だけでなく、ほぼ正確なバーコードサイズも提示することができる。これらの実施形態のうちのいくつかの実施形態の利点として、アルゴリズムが１つの閾値や、きわめて機密を要するソリューション（正しい閾値の発見が困難であり、かつ、アルゴリズムのトレーニングに用いられるデータセットに閾値が密接に関連づけられていることなど）に依存せず、代わりに、多くの閾値に依存するという点が挙げられる。このため、アルゴリズムがさらに安定したものになると共に、ロバストなものになる。

勾配評価実施形態のうちのいくつかの実施形態の他の利点として、ライン及び他の先鋭な境界ライン（これらのラインを単一の勾配画像に分離することは困難であると考えられる）が結果として生じる合成画像の中に消える可能性があり、したがって、勾配閾値を低い値にセットできると共に、この閾値が、該閾値の同調時にエラーに対してかなり鈍感になるという点が挙げられる。

勾配画像を評価する際に、いくつかの例示のＱＲコードのなかには、バーコードピクセルのすべてが必ずしも大きな勾配振幅を取得するわけではないものもあることは明らかである。すべてのコードピクセルが閾値以上に符号化される確率が高くなるように勾配閾値を下げる代わりに、実施形態によっては、クロージングフィルタを個々の勾配画像に適用することによって個々の勾配画像を処理するものもある。クロージングフィルタを設計して、バーコード内のギャップを埋めるようにすることも可能であり、さらに、フィルタ設計はクワイエットゾーンの幅を考慮してもよい。いくつかの実施形態では、４つの異なるクロージングフィルタ（個々の勾配画像について１つのクロージングフィルタ）が用いられる。実施形態のなかには垂直方向の場合よりも水平方向の場合に水平勾配をより高く評価する勾配画像を閉じるものもある。したがって、水平方向のクワイエットゾーンは手つかずのままとなる。その他の勾配画像を組み合わせる前に、その他の勾配画像に対して同様のクロージング処理を行うようにしてもよい。

このアプローチの利点のいくつかとして、クワイエットゾーンが損なわれずに保持される確率がさらに高くなるという点、及び、普通の矩形又は正方形の形状のクロージングフィルタの場合に比べてより低い精度で勾配閾値をセットできるという点が挙げられる。

勾配評価実施形態のうちのいくつかのために利用されるアルゴリズムはフィルタに基づくものとなる。時間のかかる計算がないためこのアルゴリズムは高速なものになる。

バーコードの位置を発見するために、以上説明したような勾配評価実施形態を単独で用いてもよい。上記とは別に、これらのアルゴリズムから得られる出力をバーコードの検出時に第１のステップとして閲覧することができる。目的がミスの確率を低減させることであった勾配評価の実施形態のうちのいくつかにおいて、出力結果は多量の誤報を避けるようにさらに評価されるかもしれない。

以下、勾配法によって発見されたバーコード候補が実際にバーコードであるかどうかの検証を目的とする実施形態について説明する。したがって、出力は、勾配法によって画定された領域の承認又は拒絶であってもよい。

実施形態のなかには（正方形などの）画像の形状を利用して主要属性として画像からバーコードの抽出を行うものもある。実施形態のなかには、収縮フィルタ、ケニーのエッジ検出アルゴリズム（Canny edge detector）、ハフ変換及びいくつかの基礎的な代数学を用いるものもある。

いくつかの実施形態によれば、勾配法から返された位置を中心とするサブ画像が、勾配法によって判定されたサイズとほぼ同じサイズを持つ正方形である場合、当該領域がバーコードとして分類されるように、勾配法によって画定された領域はさらに評価される。この評価はハフ変換を採用して行ってもよい。

ハフ変換の計算上の複雑さは、要求される高い検出精度及び検出範囲のサイズと共に増大する。したがって、バーコードのサイズと位置とに関して勾配法から得られる情報を利用することによる範囲の限定によって計算上の複雑さが低減されることになる。

いくつかの実施形態では、本方法は３つの部分、すなわち（バーコードのコントラストが強められる）前処理と、正方形の発見処理と、正方形の検証処理とに分割される。正方形検証処理によって検出エラーを減らすことが可能となる。勾配法と組み合わされて、この方法は低いミス発生確率を保持すると共に、さらに、低い誤報の発生確率を得ることを目的とすることができる。

前処理及びエッジ抽出ステップと関連して、 例えば、ＱＲコードの正方形検出を首尾よく行うために、クワイエットゾーンと実際のバーコードとの間に良好なコントラスを設けることが重要になる場合がある。エッジ検出が直接利用されれば、バーコードに関係する正方形を正しく閉じることができなくなるリスクが生じると共に、バーコード正方形の内部に多くのエッジが発見されることになるリスクも生じることになる。黒と白のピクセルの分散セットを有するというバーコードの特徴を利用して、実施形態によっては、コードの内部にあるエッジを避けるために、エッジ検出の適用前に収縮フィルタを使用するものもある。

図７はこのような実施形態の例示の結果を明示する図である。左画像は原画像であり、中間画像は収縮フィルタの結果を示す像であり、右画像はエッジ検出アルゴリズム（ケニーのエッジ検出アルゴリズム）を収縮フィルタ済みの画像に適用した結果を示す画像である。収縮フィルタはクワイエットゾーンの幅を考慮するように設計することができる。

画像の前処理を施した後、正方形サーチを実行することができる。いくつかの実施形態では、Ｃ．Ｒ．Ｊｕｎｇ及びＲ．Ｓｃｈｒａｍｍの「ウィンドウ化されたハフ変換に基づく矩形検出」（コンピュータグラフィックと画像処理に関するブラジルシンポジウム、２００４年）において提案されているような画像から正方形の抽出を行う方法を正方形発見ステップにおいて用いてもよい。エッジ画像内の個々のピクセルに対して、或る一定の近傍をカバーするサブウィンドウが適用され、ラインに対するハフ変換がサブウィンドウに対して計算される。ハフ変換画像を分析することによって、正方形（又は矩形）の発見が可能となる。いくつかの実施形態によれば、（勾配法から得られる出力に基づいて）バーコードが位置していると予想される画像部分に対してのみハフ変換が適用されなければならない。閾値を越えるハフ画像内のピーク数が適度に少なければ、すべてのピークが他のピークに対して、対象関係を考慮せずに検査される全サーチとして正方形サーチを実行することが可能となる。対称関係が考慮されない場合、正方形サーチは、個々のピクセルに対して１つのハフ画像内で行われるのではなく、前処理済みの画像全体に対して１つのハフ画像内でサーチを実行することが可能となり、計算上の複雑さを減らすことが可能となる。

ハフ空間において正方形が発見されると、本発明のいくつかの実施形態に基づいて、正方形の有効性の検証が可能となる。この正方形の検証は２値エッジ画像に対して実行することができる。正方形の検証は誤報の数がさらに減少するという結果をもたらすことができる。ハフ画像内で発見された正方形のすべての辺を２値エッジ画像内において検証できれば、正方形はいくつかの実施形態に基づいて承認を受けることができる。

図８はエッジ抽出及び例示の画像に対応する正方形の発見を明示する図である。左の画像は原画像であり、中央の画像はエッジ抽出の結果を示す画像である。右の画像はエッジ抽出の結果に対してオーバーレイされたハフ変換を通じて発見された正方形を示す。

図９は本発明のいくつかの実施形態に基づく方法９００を示すフローチャートである。例えば、方法９００は図２及び図３の方法ステップ２１０又は３１０の一部としてそれぞれ実行することができる。

ステップ９１０において、（おそらくいくつかの方向で）１以上の勾配フィルタが画像に対して適用され、次いで、ステップ９２０においてクロージングフィルタがステップ９１０の結果に対して適用される。サブステップ９２１と９２２によって例示されているように、クロージングフィルタは膨張フィルタ（dilation filter）と収縮フィルタとを備えてもよい。

ステップ９３０において、ステップ９２０の結果生じる画像内に閉領域が発見される。このステップは上記記載のようなフィルタ済みの画像に対する論理ＡＮＤ演算の適用を含んでもよい。オプションのステップ９３５において、閾値よりも小さなすべての発見済み閉領域を取り除くことができる。次いで、残りの閉領域の各閉領域の重心及び辺の長さがステップ９４０と９５０においてそれぞれ計算される。例えば、辺の長さは領域内の画素数の平方根として計算することができる。

ステップ９１０〜９５０は以前に詳述したような勾配法を表す。本方法はステップ９５０において終了することができ、その結果は、図２及び図３のステップ２２０又は３２０のそれぞれの実行時に利用され得る。いくつかの実施形態では、ステップ９５０もオプションである。辺の長さが計算されない場合、例えば、所定のサイズの、かつ、重心に集められた画像領域全体又はサブ画像領域をステップ２２０又は３２０の実行時に用いることができる。

上記とは別に、本方法はステップ９６０へ進み、そこで、ステップ９４０と９５０において発見された情報に基づいて１以上のサブ画像が原画像から抽出される。

次いで、ステップ９７０において、サブ画像内に含まれているエッジを検出するためにサブ画像の各々が前処理される。この前処理は、サブステップ９７１及び９７２によって例示のように、収縮フィルタ及び（ケニーのエッジ検出アルゴリズムのような）エッジ検出アルゴリズムの適用ステップを有してもよい。処理はステップ９８０へ続き、そこで、ステップ９７０から出力された、結果のサブ画像において正方形が発見される。正方形発見ステップは、サブステップ９８１及び９８２によって例示されているように、正方形を抽出するためのハフ変換適用ステップ及び結果分析ステップを含むことができる。

本方法はステップ９８０において終了することができ、その結果は図２及び図３のステップ２２０又は３２０のそれぞれが実行される際に利用され得る。上記とは別に、本方法はステップ９９０へ進み、そこで、ステップ９８０において発見された正方形は、ステップ９７０において発見されたエッジを用いて検証される。発見された正方形が、十分な程度の対応するエッジを有している旨の判定が行われた場合、この発見された正方形は拒絶され得る。

ステップ９６０〜９９０は以前に詳述したような正方形発見法を表す。

バーコード候補を特定するステップにおいて（勾配法のような）単純なフィルタを用いた方法を利用し、次いで、正方形発見法を用いて特定済みの領域を認証することによって、高速かつ正確なバーコード検出結果を得ることができる本発明の実施形態について説明してきた。

最適なパラメータ設定は、アプリケーションに応じて変動し得るものであり、かつ、例えば、データとシミュレーションのトレーニングを通じて発見され得るものである。さらに、ミス及び誤報それぞれの発生確率に対する要件に応じて様々なパラメータ設定値の適用が可能となる。

本発明の実施形態の例示のフィルタ及び検出ステップでの使用に適した他のツールに関するさらなる詳細については、Ｊｏｎａｓ Ａｌｆｔｈａｎの「ぼやけ画像内の２次元バーコードのロバストな検出」（ストックホルム大学、数値分析及びコンピュータ科学学部修士論文、２００８年３月、並びに該論文の参考文献）に記載がある。

図１０は本発明の実施形態に係る装置を備えた例示の移動端末１０１０を示す。移動端末１０１０は無線リンクを介して基地局サイトに接続されてもよい。

移動端末１０１０は概略正面図に移動電話機として例示されている。この例示の移動端末１０１０は装置の筐体に取り付けられたアンテナ１０１１を備えている。上記とは別に、移動端末１０１０は装置の筐体内部に取り付けられた内部アンテナを有してもよい。移動端末１０１０は複数のアンテナさえ備えてもよい。移動端末１０１０は、ディスプレイ、キーパッド、スピーカ及びマイクをさらに備えてもよい。これらは一体として、移動端末１０１０を動作させるためのマン・マシン・インタフェースを提供するものである。移動端末はカメラのような画像取得装置１０１２をさらに備えている。

例示の移動端末１０１０は、無線基地局への無線リンクを介して移動通信ネットワークと接続するように適合させることができる。したがって、移動端末１０１０のユーザは、音声電話、データ呼、テレビ電話及びファックス送信のような従来の回線交換型通信サービス、及び、電子メッセージ交換、ＶｏＩＰ、インターネットの閲覧、電子商取引などのようなパケットベースのサービス、のうちの少なくともいずれかのサービスを利用することが可能となる。この目的のために、移動端末１０１０及び基地局は、例えばＵＭＴＳ（汎用移動体通信システム）又はＵＭＴＳ ＬＴＥ（ＵＭＴＳロングタームエボリューション）などの少なくとも１つの移動通信規格に準拠することができる。移動通信ネットワークとの接続は、復号化済みのバーコード情報を利用して、移動通信ネットワークを介してアクセス可能なインターネットサーバ上で（製品やイベントなどの）さらに別の情報を検索する可能性を提供することができる。

以上説明した本発明の実施形態及びその均等物は、ソフトウェア又はハードウェアの形で、あるいはこれらを組み合わせた形で実現することができる。これらの実施形態及びその均等物はデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、コプロセサユニットのような通信装置に関連づけられた、あるいは、通信装置に不可欠な汎用回路によって、又は、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のような専用回路によって実行されてもよい。このようなすべての形態が本発明の範囲に含まれるものとして想定されている。

本発明は、回路／ロジック回路を備えた電子装置、若しくは、本発明の実施形態のうちの任意の実施形態に係る方法を実行する電子装置の内部において実施され得る。上記電子装置は、例えば、携帯用又はハンドヘルド型移動無線通信装置、移動無線端末、移動電話機、コミュニケータ、電子手帳、スマートフォン、デジタルカメラ、バーコードスキャナ、コンピュータ、移動体ゲーム装置、又は（腕）時計などであってもよい。

本発明のいくつかの実施形態によれば、コンピュータプログラム製品には、例えば、ディスケットやＣＤ−ＲＯＭなどのようなコンピュータ可読媒体が含まれる。コンピュータ可読媒体は、プログラム命令を含むコンピュータプログラムが保存されているものであってもよい。コンピュータプログラムは、例えば移動端末の中に含まれ得るデータ処理ユニットへロード可能なものであってもよい。データ処理ユニットへロードされると、コンピュータプログラムは、データ処理ユニットに関連づけられた、又は、データ処理ユニットに不可欠のメモリに保存され得る。いくつかの実施形態によれば、コンピュータプログラムは、データ処理ユニットへロードされ、かつ、データ処理ユニットによって実行されると、例えば、図２〜図４又は図９に図示の方法に基づいて方法ステップをデータ処理ユニットに実行させることができる。

種々の実施形態に関して本書面に本発明を記載した。しかし、当業者であれば、本発明の範囲にやはり属することになる上記記載の実施形態の非常に多くの変形例を認識するであろう。例えば、本書面に記載の方法実施形態は、或る一定の順序で実行される方法ステップによって行われる例示の方法について記載するものである。しかし、これら一連のイベントは、本発明の範囲から逸脱することなく、別の順序で起こり得るものであることが認識される。さらに、方法ステップによっては、たとえ順番に実行されるものとして記載されたものであっても、同時に実行され得るものもある。

同様に、ここで注目すべき点として、本発明の実施形態についての記述の中で、機能ブロックの、特別のユニットへの分割が決して本発明に限定されるものではないという点が挙げられる。反対に、これらの分割は単に例示にすぎない。１つのユニットとして本明細書に記載の機能ブロックを２以上のユニットに分割してもよい。同様に、２以上のユニットとして実装されている本明細書に記載の機能ブロックを、本発明の範囲から逸脱することなく単一ユニットとして実装してもよい。

したがって、上記記載の実施形態の限定は、単に例示を目的とするものにすぎず、決して限定を目的とするものではないことは明らかである。代わりに、本発明は添付の特許請求の範囲並びにすべての妥当なその均等物によって限定されるものと解される。

Claims (26)

1. バーコードに含められた情報を読み出す方法であって、
   第１の画質を有し、第１の領域を撮像した第１の画像に、前記バーコードが存在することを検出する工程（２１０、３１０）と、
   前記バーコードが存在することが検出された場合、第２の画質を有し、第２の領域を撮像した第２の画像であって、前記第２の画質は前記第１の画質より高く、前記第２の領域が少なくとも前記第１の領域と部分的に重なる第２の画像を取得する工程（２２０、３２０）と、
   前記情報を読み出すために、前記第２の画像に基づいて前記バーコードを復号する工程（２３０、３３０）と、を備えることを特徴とする方法。
2. 前記バーコードは１次元バーコードであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記バーコードは２次元バーコードであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の画像は画像ストリームのうちの１つの画像であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記第２の画像はスナップショット画像であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記第１の画質は第１の解像度を有し、前記第２の画質は第２の解像度を有し、前記第１の解像度は前記第２の解像度よりも低いことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記取得する工程は、自動合焦機能を適用する工程を有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記取得する工程は、前記バーコードに光を照射する工程を有することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記第２の領域は、前記第１の領域と等しいことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記第２の領域は、前記第１の領域の一部であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
11. 少なくとも前記検出する工程は、ユーザ操作なしに実行されることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記検出する工程は継続して繰り返し実行され、
    前記バーコードが存在することが検出された際にユーザアラートを生成する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記検出する工程、前記取得する工程、及び前記復号する工程は、ユーザ操作なしに実行され、
    前記バーコードが復号されるとユーザアラートを生成する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
14. インターネットサーバにおいて更なる情報を検索するために前記情報を使用する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記検出する工程が、
    第１のウィンドウサイズであって、前記第１の領域より小さいサイズの第１のウィンドウサイズを有するウィンドウを、前記第１の画像上でスライドする工程（４１０）と、
    １以上のウィンドウ位置について、ＹＵＶヒストグラム（輝度及び色度のヒストグラム）を生成する工程（４２０）と、
    １以上のウィンドウ位置について、前記ウィンドウ位置にバーコードが存在するかどうかを判定するために、対応する前記ＹＵＶヒストグラムを評価する工程（４３０）と、を備えることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 前記評価する工程は、サポートベクトルマシンアルゴリズムによって実行されることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 前記第１の画像は前記第１の信号によって表され、前記検出する工程が、
    勾配フィルタが適用された１以上の信号を生成するために、１以上の勾配フィルタを前記第１の画像に対して適用する工程（９１０）と、
    膨張フィルタが適用された１以上の信号を生成するために、１以上の膨張フィルタを前記勾配フィルタが適用された１以上の信号に対して適用する工程（９２１）と、
    収縮フィルタが適用された１以上の信号を生成するために、１以上の収縮フィルタを前記膨張フィルタが適用された１以上の信号に対して適用する工程（９２２）と、
    前記収縮フィルタが適用された１以上の信号において閉領域を探す工程と、
    少なくとも１つの閉領域について、対応する重心座標を算出する工程と、を備えることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記対応する重心座標は、閾値より大きいサイズの全ての閉領域について算出されることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. 少なくとも１つの閉領域について、対応する辺長を算出する工程（９５０）をさらに備えることを特徴とする請求項１６または１７に記載の方法。
20. 少なくとも前記閉領域及び前記対応する重心座標に基づいて、少なくとも１つのサブ画像を作成する工程（９６０）と、
    収縮フィルタが適用された少なくとも１つのサブ画像を生成するために、前記少なくとも１つのサブ画像に対して収縮フィルタを適用する工程（９７１）と、
    前記収縮フィルタが適用された少なくとも１つのサブ画像についてエッジを検出する工程（９７２）と、
    前記収縮フィルタが適用された少なくとも１つのサブ画像を、ハフ領域に変換する工程（９８１）と、
    少なくとも前記ハフ領域のサブ画像から１以上の正方形を抽出する工程（９８２）と、をさらに備えることを特徴とする請求項１７乃至１９のいずれか１項に記載の方法。
21. 抽出された前記１以上の正方形を、検出された前記エッジに基づいて検証する工程（９９０）をさらに備えることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
22. 前記エッジを検出する工程は、ケニーのエッジ検出アルゴリズムによって実行されることを特徴とする請求項２０または２１に記載の方法。
23. プログラム命令を有するコンピュータプログラムであって、データ処理ユニットにロード可能であり、前記データ処理ユニットによって実行された際に、前記データ処理ユニットを、請求項１乃至２２のいずれか１項に記載の方法ステップを実行させるように適合されたコンピュータプログラム。
24. 請求項１乃至２２のいずれか１項に記載の前記第１及び第２の画像を取得するように適合された画像取得装置（１０１２）と、
    請求項１乃至２２のいずれか１項に記載の前記検出する工程及び前記復号する工程を少なくとも実行するように適合された論理回路と、を備えることを特徴とする装置。
25. 前記画像取得装置は、デジタルカメラであることを特徴とする請求項２４に記載の装置。
26. 請求項２４または２５に記載の装置を備えることを特徴とする通信装置（１０１０）。

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