JP4335229B2 - Ｑｒコード認識装置、ｑｒコード認識装置の制御方法、ｑｒコード認識装置制御プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は画面に表示されたＱＲコードを光学的に取り込み、取り込んだＱＲコードの認識を行うＱＲコード認識装置、ＱＲコード認識装置の制御方法、ＱＲコード認識装置制御プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。

バーコードは１方向しか情報をもたないのに対し、２次元コードは縦横２方向に情報を持っている。そのため２次元コードは、バーコードよりも多くの情報を扱うことができる。

近年、２次元コードの１つとしてＱＲ（Quick Response）コードが提案されており、雑誌やインターネット上で広く利用されている。図７にＱＲコードを示す。ＱＲコード１は白黒（明暗）の正方形のセルを２次元的に配列させて組み合わせることで表される。ＱＲコード１は３個の切り出しシンボル２ａを有しており、この切り出しシンボル２ａを検出することによって、ＱＲコード１の位置を認識することができる。また、バージョン２以上のＱＲコードは１つ以上のアライメントパターン３を有している。アライメントパターン３を利用してＱＲコード１の位置検出精度を向上させることができる。

図８のように、切り出しシンボル２ａの中心を通る走査線（ａ）（ｂ）（ｃ）は３６０度どの方向からでも白セルと黒セルの明暗成分比は、暗：明：暗：明：暗＝１:１:３:１:１となる。なお、画像上の各セルは当然複数の画素（ドット）が集まって構成されている。

ここで、ＱＲコード認識手法として様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１には、ＱＲコードの認識率を向上させるために、ＱＲコードの４つのコーナー部の座標を検出し各セルの明暗判定を行う手法が提案されている。また、特許文献２には、表示器の画面に傷や汚れがあったり、表示器の画面が部分的に鏡面反射を起こしたりしていた場合でもコードを認識可能とする手法が提案されている。
特開２００３−１９６５８６号公報（２００３年７月１１日公開） 特開２００４−５４５８１号公報（２００４年２月１９日公開）

ところが、上記従来の構成では、以下のような問題点がある。

画面に表示されたＱＲコードを光学的に取り込んで認識する場合、図９に示すように画面上の格子４がＱＲコードの画像に雑音として混入し、ＱＲコードの認識が困難となる。また、図１０に示すように画面の解像度や表示倍率等により、表示されるＱＲコードに歪みが生じ、ＱＲコードを構成するセルのサイズが不均一なものとなる場合がある。セルサイズが不均一になると、符号２ｂで示す切り出しシンボルの明暗成分比が１:１:３:１:１を保てなくなりＱＲコードの位置検出を行うことができない。

さらに、ＱＲコードを解析するためにはＱＲコードをセル単位のサイズに分割する必要があるが、ＱＲコードの分割を正常に行うことができず、ＱＲコードの解析を行うことができない。

なお、これらの課題を解決するにあたりＱＲコード認識装置として広く使用されている携帯端末へＱＲコード認識システムを組み込むためには、認識処理が高負荷となってはならない。

このように、上記従来の構成では、ＱＲコード画像が雑音を有していたり、ＱＲコードを構成するセルサイズが不均一であったりする場合には、ＱＲコードを正確かつ高速に認識することができないという問題点がある。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ＱＲコードを正確かつ高速に認識することができるＱＲコード認識装置、ＱＲコード認識装置の制御方法、ＱＲコード認識装置制御プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。

本発明のＱＲコード認識装置は、上記課題を解決するために、ＱＲコードの画像を読み取る画像読み取り手段と、読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除く雑音除去手段と、上記雑音が取り除かれた画像から、上記ＱＲコードの位置を特定するための切り出しシンボルを検出する切り出しシンボル検出手段と、上記検出された切り出しシンボルに基づいて、上記ＱＲコードをデコードするデコード手段とを備えていることを特徴としている。

また、本発明のＱＲコード認識装置の制御方法は、上記の課題を解決するために、ＱＲコードの画像を読み取る画像読み取りステップと、読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除く雑音除去ステップと、上記雑音が取り除かれた画像から、上記ＱＲコードの位置を特定するための切り出しシンボルを検出する切り出しシンボル検出ステップと、上記検出された切り出しシンボルに基づいて、上記ＱＲコードをデコードするデコードステップとを含むことを特徴としている。

上記の構成によれば、画像読み取り手段により読み取られたＱＲコード画像に対して、水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域が雑音と判断され取り除かれる。そして、雑音が除去された画像から切り出しシンボルが検出され、検出された切り出しシンボルに基づいて、ＱＲコードがデコードされる。

ここで、雑音とは、例えば、画像読み取り手段により読み取られたＱＲコードの画像を表示する表示画面上に表示される格子である。格子は、セルを構成する複数の画素（ドット）に対応して表示されるものであり、ＱＲコードの読み取り精度を低下させるものである。上記雑音のその他の例としては、ＱＲコードが雑誌やチラシ等の紙媒体に印刷されている場合には、紙のかすれや、付着したゴミなどが挙げられる。

また、雑音を取り除く方法としては、例えば、白セルの中に黒色の雑音がある場合には、雑音と判断された領域の色（黒色）を異なる色（白色）に変更して、黒色の雑音を白色とみなす方法が挙げられる。

例えば、読み取られたＱＲコードの画像に、上記格子が雑音として含まれている場合には、上記画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、格子が白セルの中に黒い筋として現れるため、白セルとしての認識が困難となる。そのため、ＱＲコードの認識処理の速度および精度が低下する。このように、ＱＲコード画像に格子等の雑音が含まれている場合には、ＱＲコードを正確かつ高速に認識することができない。

この点、本発明のＱＲコード認識装置によれば、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域が雑音と判断される。具体的には例えば、閾値を最小単位のセル幅に設定することにより、セル内に上記格子が含まれている場合、該格子の黒色領域の長さは上記閾値に満たないため、該格子は雑音と判断される。そのため、上記雑音と判断された領域（格子）は、ＱＲコードの画像から取り除かれる。これに対して、例えば最小単位のセルが黒・白・黒の順に並ぶ場合において、白セルに上記格子が含まれていない場合には、白色領域の長さは、閾値すなわちセル幅と一致する。そのため、この白色領域は、雑音と判断されず取り除かれることはない。

そして、雑音が取り除かれた画像から切り出しシンボルが検出されＱＲコードの位置が特定されデコード処理される。このように、雑音のないＱＲコードの画像を取得することができるため、ＱＲコードを正確かつ高速に認識することが可能となる。

また、本発明のＱＲコード認識装置は、上記記載のＱＲコード認識装置において、上記雑音除去手段は、上記読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルと黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であり、かつ、該同色領域を含むセルにおける上記走査方向に直交する方向の直線長さが閾値以下であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除くことが好ましい。

上記の構成によれば、上記読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルと黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値以下であり、かつ、該閾値に満たない長さを含むセルにおける上記走査方向に直交する方向の直線長さが閾値以下であった場合に、該セルが雑音と判断される。そして、該セルの色を該セルが走査時に認識された色とは異なる色に置き換えることにより上記雑音が除去される。

これにより、例えば、水平方向の格子と、垂直方向の格子とが交差する領域を雑音と判断することができるため、雑音と認識する領域を限定することができる。したがって、雑音除去の処理効率を向上できるため、ＱＲコードをさらに正確かつ高速に認識することが可能となる。

また、本発明のＱＲコード認識装置は、上記記載のＱＲコード認識装置において、上記閾値は、ＱＲコードの画像に含まれる雑音分布に基づいて、白セルおよび黒セルのそれぞれに個別に設定されることが好ましい。

上記の構成によれば、上記閾値は、ＱＲコードの画像に含まれる雑音分布に基づいて、白セルおよび黒セルのそれぞれに個別に設定される。

上記「雑音分布」とは、ＱＲコードを表示する対象物における雑音分布を指す。例えば、対象物が紙の場合は、黒セルおよび白セルには同程度の雑音がのると考えられるため、白セルおよび黒セルの閾値を同一に設定することが好ましい。しかしながら、対象物がディスプレイ等の場合には、ディスプレイの格子が写り込み易いため、白セルの中に黒セルが雑音として入り込む可能性が高くなる。したがって、白セルおよび黒セルの閾値を個別に設定することが好ましい。このように、閾値を白セルおよび黒セルについてそれぞれ個別に設定することによって、雑音除去を効率良く行うことができる。

また、本発明のＱＲコード認識装置は、上記記載のＱＲコード認識装置において、上記閾値は、予め設定された値であって、セルサイズの最小幅であることが好ましい。

ここで、セルサイズの最小幅とは、セルを形成する４辺のうち最小長さの値である。

上記の構成によれば、閾値は、予め設定された値であって、セルを構成する４辺のうち最小長さの値であるため、単一のセルに含まれる雑音を検出することができる。すなわち、例えば、単一のセル内に上記格子が含まれている場合、該格子の黒色領域の長さは上記閾値に満たないため、該格子を雑音と判断することができる。これにより、ＱＲコードの認識を妨げる雑音を取り除くことができるため、ＱＲコードを正確かつ高速に認識することが可能となる。

また、本発明のＱＲコード認識装置は、上記記載のＱＲコード認識装置において、上記切り出しシンボル検出手段は、上記雑音が取り除かれた画像における、黒・白・黒・白・黒の順に直線状に表されるセルパターンにおいて、該セルパターンの直線方向の中心位置と、該セルパターンの中央に位置する黒セルにおける直線方向の中心位置との差の絶対値を近接度として算出し、該近接度に基づいて上記切り出しシンボルを検出することが好ましい。

上記の構成によれば、切り出しシンボルは、上記雑音が取り除かれた画像における、黒・白・黒・白・黒の順に直線状に表されるセルパターンにおいて、該セルパターンの直線方向の中心位置と、該セルパターンの中央に位置する黒セルにおける直線方向の中心位置との差の絶対値として算出された近接度に基づいて検出される。

ここで、切り出しシンボルの本来の明暗成分比は１：１：３：１：１であるが、ＱＲコードの画像を表示する表示画面の解像度や表示倍率等に影響により、表示されるＱＲコードに歪が生じ、ＱＲコードを構成する各セルサイズが不均一となる。この結果、明暗成分比が本来の値とならず、切り出しシンボルを正確に検出することができなくなる。そして、ＱＲコードの位置を特定することができず、ＱＲコードを正確かつ高速に認識することができなくなる。

この点、本発明のＱＲコード認識装置によれば、切り出しシンボルは、上記算出された近接度に基づいて検出される。ここで、上記近接度の値が小さいほど、明暗成分比は１：１：３：１：１に近づくことになる。具体的には例えば、複数のセルパターンごとに上記近接度が算出された場合、その中から近接度の値が最も小さくなるセルパターンを切り出しシンボルとする。これにより、ＱＲコードに歪が生じ、セルサイズが不均一になった場合でも、切り出しシンボルを確実に検出することができる。したがって、ＱＲコードの認識精度および認識処理速度をさらに向上させることができる。

また、本発明のＱＲコード認識装置は、上記記載のＱＲコード認識装置において、上記切り出しシンボル検出手段は、上記近接度と、予め設定された閾値とを比較して、上記近接度が上記閾値より小さい場合に、上記セルパターンを上記切り出しシンボルとして検出することが好ましい。

上記の構成によれば、上記近接度と、予め設定された閾値とを比較して、上記近接度が上記閾値より小さい場合に、上記セルパターンが上記切り出しシンボルとして検出される。このように、近接度と閾値との比較により切り出しシンボルを検出する構成であるため、切り出しシンボルの検出処理速度を向上させることができる。したがって、ＱＲコードの認識処理速度をさらに向上させることができる。

また、本発明のＱＲコード認識装置は、上記記載のＱＲコード認識装置において、上記切り出しシンボル検出手段は、上記雑音が取り除かれた画像における、黒・白・黒・白・黒のセルパターンにおいて、該セルパターンから算出される１セル当たりのセルサイズを基準値として、上記セルパターンにおける３個の黒セルに基づいて算出される１セル当たりのセルサイズと、上記セルパターンにおける各黒セルのセルサイズとの、それぞれの差の絶対値、および、上記セルパターンにおける２個の白セルに基づいて算出される１セル当たりのセルサイズと、上記セルパターンにおける各白セルのセルサイズとの、それぞれの差の絶対値を、上記基準値から差し引いた値を近接度として算出し、該近接度に基づいて上記切り出しシンボルを検出することが好ましい。

ここで、セルサイズとは、走査方向における、セルを形成する辺の長さである。

上記の構成によれば、切り出しシンボルは、上記算出された近接度に基づいて検出される。そして、上記近接度の値が大きいほど、明暗成分比は１：１：３：１：１に近づくことになる。したがって、例えば、複数のセルパターンごとに上記近接度が算出された場合、その中から近接度の値が最も大きくなるセルパターンを切り出しシンボルとすることにより、ＱＲコードに歪が生じ、セルサイズが不均一になった場合でも、切り出しシンボルを確実に検出することができる。これにより、ＱＲコードの認識精度および認識処理速度をさらに向上させることができる。

なお、上記近接度の値が正となるセルパターンを、切り出しシンボルの候補に含め、上記近接度の値が負となるセルパターンを、切り出しシンボルの候補から除く構成としてもよい。この場合には、上記近接度の値が大きいものから上位３つを切り出しシンボルに決定することができる。

また、本発明のＱＲコード認識装置は、上記記載のＱＲコード認識装置において、上記切り出しシンボル検出手段は、上記近接度と、予め設定された閾値とを比較して、上記近接度が上記閾値より大きい場合に、上記セルパターンを上記切り出しシンボルとして検出することが好ましい。

上記の構成によれば、上記近接度と、予め設定された閾値とを比較して、上記近接度が上記閾値より大きい場合に、上記セルパターンが上記切り出しシンボルとして検出される。このように、近接度と閾値との比較により切り出しシンボルを検出する構成であるため、切り出しシンボルの検出処理速度を向上させることができる。したがって、ＱＲコードの認識処理速度をさらに向上させることができる。

また、本発明のＱＲコード認識装置は、上記記載のＱＲコード認識装置において、上記切り出しシンボル検出手段により検出された切り出しシンボルを基準にして、ＱＲコードをセルに分割するセル分割手段をさらに備え、上記セル分割手段は、上記画像読み取り手段により画像を読み取るごとにセルの分割方法を変更することが好ましい。

上記の構成によれば、上記画像読み取り手段により画像を読み取るごとにセルの分割方法が変更される。

ここで、セルの分割方法とは、例えば、平行移動、回転、拡大・縮小等の幾何補正を行うアフィン変換や、アフィン変換に台形歪の補正を加えた擬似アフィン変換などが挙げられる。

また、複数の分割方法を変更する場合、規則的に変更してもよく、またランダムに変更してもよい。

これにより、例えば、ＱＲコードのデコードに失敗した場合であっても、ＱＲコードの画像を再取得した際に、セル分割の方法を変更することによって、ＱＲコードのデコードに成功する確率が高くなる。

また、本発明のＱＲコード認識装置は、上記記載のＱＲコード認識装置において、上記雑音除去手段における雑音除去処理と、上記切り出しシンボル検出手段における切り出しシンボル検出処理とを並行して行うことが好ましい。

これにより、雑音除去処理と切り出しシンボル検出処理とを別々に実行するよりも処理負荷を低減することができる。そのため、ＱＲコードの認識処理速度をさらに向上させることができる。

なお、上記ＱＲコード認識装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記ＱＲコード認識装置をコンピュータにて実現させる各装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

本発明のＱＲコード認識装置は、以上のように、読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除く雑音除去手段を備える構成である。

また、本発明のＱＲコード認識装置の制御方法は、以上のように、読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除く雑音除去ステップ含む方法である。

これにより、ＱＲコードの画像から雑音を取り除くことができる。したがって、雑音のないＱＲコードの画像を取得することができるため、ＱＲコードを正確かつ高速に認識することができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態について、図面を用いて説明すると以下のとおりである。

図１は、本実施の形態におけるＱＲコード認識装置の概略構成を示すブロック図である。ＱＲコード認識装置１０は、コード解析部２０、センサ部（画像読み取り手段）３０、表示部４０、制御部５０、画像メモリ部６０を備えている。

ここで、図１を用いて、ＱＲコード認識装置１０の各部の機能を、具体的な動作と共に説明する。

センサ部３０は、認識対象のＱＲコード１（図７参照）の画像（以下、ＱＲコード画像という）を取得するものである。該センサ部３０としては、例えば、受光素子としてのＣＣＤを縦横に配列して構成された二次元画像検出手段としてのＣＣＤカメラ等を用いることができる。センサ部３０により取得されたＱＲコード画像は、制御部５０からの命令により画像メモリ部６０へ転送される。

画像メモリ部６０は、センサ部３０により取得されたＱＲコード画像を格納する記憶装置である。なお、画像メモリ部６０は、ＱＲコード認識装置１０に有線または無線により接続された外部装置であってもよい。

コード解析部２０は、制御部５０からの命令に基づいて、画像メモリ部６０に格納されたＱＲコード画像を読み出し、コード解析を行うものである。なお、コード解析部２０におけるコード解析の具体的な構成についは後述する。

表示部４０は、コード解析部２０によりコード解析された結果を表示する表示装置である。なお、表示部４０は、ＣＲＴ、液晶ディスプレイなど各種の表示装置を用いることができる。また、表示部４０は、ＱＲコード認識装置１０に有線または無線により接続された外部表示装置であってもよい。

制御部５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などからなり、ＱＲコード認識装置１０における各部の動作を統括的に制御するものである。

ここで、コード解析部２０の具体的な構成について図１を用いて以下に説明する。同図に示すように、コード解析部２０は、２値化部２１、雑音除去部（雑音除去手段）２２、切り出しシンボル検出部（切り出しシンボル検出手段）２３、アライメントパターン検出部２４、セル分割部（セル分割手段）２５、デコード部（デコード手段）２６、デコード判定部２７、デコード回数判定部２８、画像取得判定部２９を備えている。

２値化部２１は、センサ部３０により取得され画像メモリ部６０に格納されているＱＲコード画像を、既知の方法により２値化処理するものである。具体的には、まず、上記ＱＲコード画像を複数のブロックに分割する。次に、分割されたブロック内の各画素の明暗成分のばらつきを求め、明暗の閾値を決定する。得られた閾値によりブロック内の各画素を明・暗（白・黒）いずれかに設定する。全てのブロックに対して明暗を設定することによって、上記ＱＲコード画像を２値化する。

雑音除去部２２は、２値化部２１により２値化処理されたＱＲコード画像の雑音を除去するものである。ここでいう雑音とは、例えば図９を用いて上述したように、画面に表示されたＱＲコード１を光学的に取り込んで認識した際の画面上の格子３１を指し、ＱＲコード１の正確な認識を困難にさせるものである。なお、雑音除去部２２の詳細な処理内容については後述する。

切り出しシンボル検出部２３は、雑音除去部２２により雑音が除去されたＱＲコード画像から切り出しシンボルを検出するものである。なお、切り出しシンボルとは、図７を用いて上述したように、ＱＲコード１の位置を特定するためのものであり、ＱＲコード１の３つの角部に配置されている。なお、切り出しシンボル検出部２３の詳細については後述する。

アライメントパターン検出部２４は、ＱＲコード１のアライメントパターンを検出するものである。アライメントパターンは、図７を用いて上述したように、ＱＲコード１に１つ以上配置されるシンボルであり、該アライメントパターンを利用してＱＲコード１の位置を補正することによって、ＱＲコード１の位置検出精度を向上させることができる。

セル分割部２５は、ＱＲコード１をセルに分割するものである。ＱＲコードはバージョンによってセル数が決まっており、切り出しシンボルの位置を基準にしてＱＲコード１をセルに分割することができる。この分割の方法としては、例えば、平行移動、回転、拡大・縮小等の幾何補正を行うアフィン変換や、アフィン変換に台形歪の補正を加えた擬似アフィン変換などが挙げられる。なお、分割方法は、１つの分割方法を用いてもよいし、複数の分割方法を用いてもよい。複数の分割方法を用いると処理負荷が懸念される場合には、ＱＲコード画像を取得するたびに分割方法を変更する構成としてもよい。分割方法の変更の方法としては、規則的に変更してもよいランダムに変更してもよい。

デコード部２６は、セル分割したＱＲコードを、リード・ソロモン符号を用いた誤り訂正符号化の方式を利用してデコードするものである。

デコード判定部２７は、上記デコード部２６によるデコードが成功したか否かの判断を行うものである。デコードに失敗する例としては、ＱＲコード画像に雑音が含まれている場合や、読み取られたＱＲコードに歪が生じ、セルサイズが不均一である場合や、セルサイズの均一不均一に関わらず、画像自体が歪んでいる場合が挙げられる。例えば、ＱＲコード認識装置と被写体が平行でない状態で撮影すると、本来正方形であるはずのＱＲコードが長方形や台形として歪んで取得されることになる。なお、上記デコードの失敗は、上記雑音やＱＲコードの歪み等により、ＱＲコードのファインダパターンやアライメントパターンが正確に検出（認識）されず、セル分割が正常に行われないことに起因する。

デコード回数判定部２８は、デコードに失敗した際に繰り返されるデコードの回数ｎが設定回数（例えば、３回）に達したか否かを判断するものである。なお、上記デコードの回数は、特に限定されるものではなく、適宜変更可能である。

画像取得判定部２９は、デコード回数判定部２８によりデコード回数ｎが設定回数に達したと判断された場合に、ＱＲコード画像を再度取得してコード解析部２０による処理を再度実行するか、または、ＱＲコード画像を再取得せずデコード失敗としてコード解析部２０の処理を終了するかの判断を行うものである。なお、上記判断は、例えばユーザからの指示に基づいて行う構成の他、コード解析処理が規定回数繰り返されたか否かの判断に基づく構成や、コード解析処理が規定時間に到達したか否かの判断に基づく構成であってもよい。

上述したコード解析部２０の解析結果は、表示部４０に表示される。具体的には、デコード判定部２７により、デコードに「成功」したと判断された場合は、デコードされた解析結果が表示される。また、デコードに「失敗」したと判断された場合は、その旨が表示されると共に、ＱＲコード画像を再度取得するか否かの問い合わせが表示される。なお、デコードに失敗した旨の表示例としては、例えば「デコードエラー」や「解析エラー」等が挙げられる。

ここで、雑音除去部２２の具体的な処理内容について説明する。図２は、ＱＲコード画像に含まれる雑音の除去処理の動作を示すフローチャートである。

雑音除去処理では、まず、図２のステップ３１（以降、Ｓ３１のように称する）において、センサ部３０により取得した画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルと黒セルの並びを走査する。そして、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であるか否かの判断をする（Ｓ３２）。そして、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であると判断された場合（Ｓ３２にてＹＥＳ）は、該同色領域を雑音と判断して取り除く（Ｓ３３）。一方、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満でないと判断された場合（Ｓ３２にてＮＯ）には、該同色領域は雑音と判断されることなく、雑音除去処理が終了する。

例えば、読み取られたＱＲコード画像に、図９に示すように、格子４が雑音として含まれている場合には、上記ＱＲコード画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、格子４が白セルの中に黒い筋として現れるため、白セルとしての認識が困難となる。そのため、ＱＲコード１の認識処理の速度および精度が低下する。このように、ＱＲコード画像に格子等の雑音が含まれている場合には、ＱＲコード１を正確かつ高速に認識することができない。

この点、本実施形態の雑音除去部２２によれば、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域が雑音と判断される。具体的には例えば、閾値を最小単位のセル幅に設定することにより、セル内に上記格子４が含まれている場合は、格子４の黒色領域の長さは上記閾値に満たないため、格子４は雑音と判断される。そのため、上記雑音と判断された黒色領域（格子４）は、ＱＲコード画像から取り除かれる。これに対して、例えば最小単位のセルが黒・白・黒の順に並ぶ場合において、白セルに上記格子４が含まれていない場合には、白色領域の長さは、閾値すなわちセル幅と一致する。そのため、この白色領域は、雑音と判断されず取り除かれることはない。

ここで、上記雑音を取り除く方法としては、例えば、白セルの中に黒色の雑音がある場合には、雑音と判断された領域の色（黒色）を異なる色（白色）に変更して、黒色の雑音を白色とみなす方法が挙げられる。

このように、雑音のないＱＲコード画像を取得することができるため、ＱＲコード１を正確かつ高速に認識することが可能となる。

ここで、上記雑音除去部２２は、センサ部３０により取得した画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルと黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であり、かつ、該同色領域を含むセルにおける上記走査方向に直交する方向の直線長さが閾値以下であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除く構成とすることが好ましい。これにより、例えば、水平方向の格子と、垂直方向の格子とが交差する領域を雑音と判断することができるため、雑音と認識する領域を限定することができる。したがって、雑音除去の処理効率を向上できるため、ＱＲコード１をさらに正確かつ高速に認識することが可能となる。

なお、閾値の設定方法としては、白セルおよび黒セルで共通して設定する方法と、白セルおよび黒セルそれぞれ独立に設定する方法とが挙げられる。例えば、雑音として表示画面上の格子４を想定した場合、格子４が白セルの中に黒い筋として現れるため、黒セルの並びに比べて白セルの並びが断続的になりやすい。このように、雑音の性質が特徴的な場合には、ＱＲコード画像に含まれる雑音分布に基づいて、閾値を変化させた方が有効となる。

また、閾値の他の設定方法としては、予め固定値を設定しておく方法と、取得画像に対して動的に値を設定する方法とがある。固定値を設定する方法では、雑音の出現確立をあらかじめ想定あるいは算出して決定する。また、動的に値を変化させる方法では、まず、処理の最初に前述した固定値を設定しておく。さらに、雑音除去処理は一行ずつ走査を行っていくが、現在走査している行の前までにセルサイズの最小幅が判断できるような場合は、セルサイズの最小幅から閾値を決定してもよい。なお、セルサイズの最小幅とは、セルを形成する４辺のうち最小長さの値である。

次に、切り出しシンボル検出部２３の具体的な処理内容について説明する。図３は、切り出しシンボル検出処理の動作を示すフローチャートである。

切り出しシンボル検出処理では、まず、図３のステップ４１において、センサ部３０により取得した画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルと黒セルの並びを走査する。そして、黒・白・黒・白・黒となるセルパターンにおいて、明暗成分比１:１:３:１:１への近さを表す近接度Ｒを算出する（Ｓ４２）。近接度Ｒは、図４に示す黒・白・黒・白・黒の順に直線状に表されるセルパターンにおいて、該セルパターンの直線方向の中心位置５ａと、該セルパターンの中央に位置する黒セルにおける直線方向の中心位置５ｂとの差の絶対値として算出する。すなわち、近接度Ｒは次式で表せる。

Ｒ＝｜５ａ−５ｂ｜
次に、近接度Ｒが閾値Ｕより小さいか否かの判断を行う（Ｓ４３）。ここでの閾値Ｕは、ＱＲコード１を正確に認識できる程度の明暗成分比を基準にして設定されるものであり、固定値を用いてもよいし、黒・白・黒・白・黒のセルパターンサイズから重み付けを行った値を用いてもよい。そして、近接度Ｒが閾値Ｕより小さいと判断された場合（Ｓ４３にてＹＥＳ）は、上記セルパターンを切り出しシンボルとして検出する（Ｓ４４）。一方、近接度Ｒが閾値Ｕ以上であると判断された場合（Ｓ４３にてＮＯ）には、Ｓ４１に戻り、取得された画像に対する走査を再度実行する。

これにより、読み取られたＱＲコードに歪が生じ、セルサイズが不均一になった場合でも、切り出しシンボルを確実に検出することができるため、ＱＲコード１の認識精度および認識処理速度をさらに向上させることができる。

ここで、切り出しシンボル検出処理の他の構成について説明する。本構成においては、まず、センサ部３０により取得した画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルと黒セルの並びを走査した後、黒・白・黒・白・黒のセルパターンにおいて、該セルパターンから算出される１セル当たりのセルサイズ（画素数）を基準値として、上記セルパターンにおける３個の黒セルに基づいて算出される１セル当たりのセルサイズと、上記セルパターンにおける各黒セルのセルサイズとの、それぞれの差の絶対値、および、上記セルパターンにおける２個の白セルに基づいて算出される１セル当たりのセルサイズと、上記セルパターンにおける各白セルのセルサイズとの、それぞれの差の絶対値を、上記基準値から差し引いた値を近接度Ｓとして算出し、該近接度Ｓに基づいて上記切り出しシンボルを検出する。

このように、近接度Ｓは黒・白・黒・白・黒の各セルサイズ（画素数）と黒・白・黒・白・黒のセルパターンから推定される１セル辺りのセルサイズ（画素数）との誤差を利用する。具体的には、図５に示すように、黒・白・黒・白・黒の各セルサイズをｂ１、ｗ１、ｂ２、ｗ２、ｂ３とし、黒セルのみから算出される１セル当たりのセルサイズをｂｐ、白セルのみから算出される１セル当たりのセルサイズをｗｐとする。それぞれのセルサイズｂｐ，ｗｐは次式で表せる。

ｂｐ＝（ｂ１＋ｂ２＋ｂ３）／（１＋３＋１）
ｗｐ＝（ｗ１＋ｗ２）／（１＋１）
また、黒・白・黒・白・黒の１セル当たりのセルサイズを考慮して決定した基準値をＴとすると、近接度Ｓは次式で表せる。

Ｓ＝Ｔ−（｜ｂ１−ｂｐ｜＋｜ｗ１−ｗｐ｜＋｜ｂ２−ｂｐ｜＋｜ｗ２−ｗｐ｜＋｜ｂ３−ｂｐ｜）
上式において、右項の（｜ｂ１−ｂｐ｜＋｜ｗ１−ｗｐ｜＋｜ｂ２−ｂｐ｜＋｜ｗ２−ｗｐ｜＋｜ｂ３−ｂｐ｜）の値が小さいほど明暗成分比に近くなる。そのため、近接度Ｓの値が大きいほど明暗成分比に近くなる。

ここで、上式において近接度Ｓが正となるセルパターンを切り出しシンボルの第１次候補とする。当然、各行に複数のセルパターン候補が存在する。そこで、全ての行についてセルパターン候補を検出した後、セルパターン候補をグルーピングして切り出しシンボルの第２次候補を求める。なお、セルパターン候補のグルーピングとは、同一のセルパターンを表している候補をまとめることである。ここで、第２次候補の近接度Ｓ′は、同じグループにグルーピングされた第１次候補の近接度Ｓの総和であり、次式で表せる。

Ｓ′＝Ｓ１＋Ｓ２＋…＋Ｓｎ(ｎ：同一グループにグルーピングされた第１次候補数)
そして、複数の第２次候補のうち、近接度Ｓ′の値が大きいものから上位３つを切り出しシンボルに決定する。

なお、セルサイズｂｐおよびｗｐは、黒・白・黒・白・黒のセルパターン全体を考慮して求めてもよいし、重み付けを行ってもよい。また、上述の近接度Ｒが閾値Ｕより小さい場合に上記近接度Ｓを求める構成としてもよい。

次に、ＱＲコード認識装置１０におけるコード解析部２０の全体的な動作について図６を用いて説明する。図６は、ＱＲコード認識装置１０におけるＱＲコード１の認識動作を示すフローチャートである。

まず、図６のステップ１において、ＣＣＤカメラ等のセンサ部３０により認識対象となるＱＲコード画像を取得する。そして、得られたＱＲコード画像を２値化処理する（Ｓ２）。なお、２値化処理では、上述のように、分割された全てのブロックに対して、算出された明暗の閾値に基づいてブロック内の各画素を明・暗（白・黒）いずれかに設定する。

次に、雑音除去部２２において、２値化処理されたＱＲコード画像に雑音、具体的には例えば、センサ部３０の画面に表示されたＱＲコード１を光学的に取り込んで認識した際の画面上の格子が含まれているか否かを判断し、上記雑音（格子）が含まれている場合には、上述した図４に示す動作を実行して該雑音を取り除く（Ｓ３）。なお、上記ＱＲコード画像に雑音が含まれていない場合には、雑音の除去処理を行うことなくＳ４の処理に移行する。

次に、ＱＲコード１の位置を特定するために、切り出しシンボル検出部２３が、上述した図５に示す動作を実行して、雑音が取り除かれたＱＲコード画像から切り出しシンボルを検出する（Ｓ４）。切り出しシンボルからＱＲコード１の位置が特定された後、ＱＲコード１の位置を補正するため、アライメントパターン検出部２４が、アライメントパターンを検出する（Ｓ５）。つづいて、アライメントパターン検出部２４により位置補正されたＱＲコード１を、セル分割部２５によりセル分割する（Ｓ６）。

その後、セル分割されたＱＲコード１をデコードし（Ｓ７）、デコード判定部２７がデコードに成功したか否かの判断を行う（Ｓ８）。ここで、デコードに失敗したと判断された場合（Ｓ８にてＮＯ）は、デコード回数判定部２８によりデコード処理の回数ｎが設定回数に達したか否かを判断する（Ｓ９）。デコード回数ｎが設定回数に達していない場合（Ｓ９にてＮＯ）は、Ｓ６に戻り、ＱＲコード１のセル分割処理が再度実行された後、デコード処理が再度実行される。なお、再度の分割処理においては、上述のように、セル分割の方法や分割するセル数を変更して処理することが好ましい。これにより、デコードに成功する確率が高くなる。

一方、デコード回数ｎが設定回数に達した場合（Ｓ９にてＹＥＳ）は、デコードに失敗した旨（例えば、解析エラー）、および、ＱＲコード画像の再取得を行うか否かの問い合わせを表示部４０に表示する（Ｓ１０）。上記問い合わせは、具体的には、ＱＲコード１のデコードに成功させるべくＱＲコード画像を新たに再取得してコード解析部２０による処理を再度実行させるか、または、ＱＲコード画像を再取得せずデコード失敗としてコード解析部２０の処理を終了させるかを、ユーザに選択させるものである。そして、画像取得判定部２９が、ユーザからの指示に基づいて、ＱＲコード画像の再取得を行うか否かの判断を行う（Ｓ１１）。

そして、ユーザがＱＲコード画像の再取得を指示した場合（Ｓ１１にてＹＥＳ）は、Ｓ１に戻り、新たにＱＲコード画像が取得されコード解析処理が再度実行される。一方、ユーザがＱＲコード画像の再取得を指示しなかった場合（Ｓ１１にてＮＯ）には、処理が終了する。

なお、Ｓ８にて、デコード判定部２７がデコードに成功したと判断された場合（Ｓ８にてＹＥＳ）には、デコードした解析結果を表示部４０に表示（Ｓ１２）して処理が終了する。

ここで、本実施形態では、画像取得判定部２９は、ＱＲコード画像の再取得を行うか否かの判断をユーザからの指示に基づいて行う構成としているが、これに限定されるものではない。したがって、上述したように、例えば、コード解析処理を実行する回数を予め設定しておき、コード解析処理が、設定された回数に達したか否かに基づいて、ＱＲコード画像の再取得を行うか否かの判断を行う構成であってもよい。この構成を用いた場合には、図６に示すフローチャートにおいて、コード解析処理が、設定された回数に達していない場合（Ｓ１１にてＹＥＳに相当）には、Ｓ１に戻り、新たにＱＲコード画像が取得されコード解析処理が再度実行される。一方、コード解析処理が、設定された回数に達した場合（Ｓ１１にてＮＯに相当）には、処理が終了する。なお、画像取得判定部２９は、コード解析処理時間が予め設定された時間に到達したか否かに基づいて、ＱＲコード画像の再取得を行うか否かの判断を行う構成であってもよい。

また、本実施形態では、切り出しシンボル検出部２３の切り出しシンボル検出処理は、雑音除去部２２の雑音除去処理が終了した後に実行される構成としているが、これに限定されるものではなく、両者の処理を並行して実行する構成としてよい。すなわち、雑音除去処理は、１行ずつ白セルと黒セルの明暗成分を探索するような切り出しシンボル検出処理と並行して行うことができる。これにより、両者の処理を別々に実行するよりも処理負荷を低減することができる。そのため、ＱＲコード１の認識処理速度をさらに向上させることができる。

また、本実施形態では、デコード回数ｎが設定回数に達した場合に、ＱＲコード画像の再取得を行うか否かをユーザに問い合わせる構成としているが、他の構成としては例えば、デコード回数ｎが設定回数に達した時点でＱＲコード画像の再取得を実行する構成としてもよい。なお、再取得の処理回数は予め設定しておき、予め設定された処理回数に達した場合に、解析結果（解析エラー）を表示部に表示させる構成とすることが好ましい。

なお、ＱＲコード認識装置１０は、雑音除去処理として、取得した画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルと黒セルの並びを走査し、同色セルの並びが閾値以下であれば雑音と判断し取り除く構成であってもよい。

また、ＱＲコード認識装置１０は、取得した画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルと黒セルの並びを走査し、同色セルの並びが閾値以下でかつそのセルに対して走査方向垂直成分の同色セルの並びが閾値以下であれば雑音と判断し取り除く構成であってもよい。

また、雑音除去の閾値として、白セル、黒セルそれぞれ独立に閾値をもち、対象となるＱＲコードの雑音分布を考慮して閾値が可変であってもよい。

また、雑音除去の閾値として、処理の最初に固定値を設定しておき、一行ずつ走査を行っていく過程の中で現在走査している行の前までにセルサイズの最小幅が判断できるような場合はセルサイズの最小幅から閾値を決定してもよい。

また、雑音除去処理と切り出しシンボル検出処理を同時並行に行ってもよい。

また、切り出しシンボル検出処理として、取得した画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルと黒セルの並びを走査し、黒・白・黒・白・黒となるセルパターンにおいて明暗成分比１:１:３:１:１への近さを表す近接度を算出する構成であってもよい。

また、近接度Ｒとして、黒・白・黒・白・黒のセルパターンの中心位置と、黒・白・黒・白・黒の中央にある黒セルの中心位置との差の絶対値を利用し、閾値Ｕとして固定値ないし黒・白・黒・白・黒のセルパターンサイズから重み付けを行い、近接度Ｒと閾値Ｕを比較することで切り出しシンボルの明暗成分比の判定をする構成であってもよい。

また、近接度Ｓとして、黒・白・黒・白・黒の１セル当たりの画素数を考慮して決定した基準値から、各画素数と、黒・白・黒・白・黒のセルパターンから推定される１セル当たりの画素数（セルサイズ）との誤差を引いた値を利用してもよい。

また、セル分割処理として、複数の変換処理を試行する処理と画像取得毎に変換方式を変える構成であってもよい。

最後にＱＲコード認識装置１０の各ブロック、特に、雑音除去部２２、切り出しシンボル検出部２３は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。

すなわち、ＱＲコード認識装置１０は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアであるＱＲコード認識装置制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読取り可能に記録した記録媒体を、上記ＱＲコード認識装置１０に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

また、ＱＲコード認識装置１０を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明は、バーコード、マイクロＱＲコード、他の２次元コードに適用することができる。また、背景色がカラーのＱＲコードの認識にも適用することができる。

本実施の形態におけるＱＲコード認識装置の概略構成を示すブロック図である。 ＱＲコード画像に含まれる雑音の除去処理の動作を示すフローチャートである。 切り出しシンボル検出処理の動作を示すフローチャートである。 近接度Ｒを算出するための、黒・白・黒・白・黒の順に直線状に表されるセルパターンの例を示す図である。 近接度Ｓを算出するための、黒・白・黒・白・黒の順に直線状に表されるセルパターンの例を示す図である。 上記ＱＲコード認識装置におけるＱＲコードの認識動作を示すフローチャートである。 ＱＲコードの例を示す図である。 切り出しシンボルの例を示す図である。 雑音（格子）が混入したＱＲコードの例を示す図である。 セルサイズが不均一のＱＲコードの例を示す図である。

符号の説明

１ ＱＲコード
２ａ 切り出しシンボル
４ 格子（雑音）
１０ ＱＲコード認識装置
２０ コード解析部
２２ 雑音除去部（雑音除去手段）
２３ 切り出しシンボル検出部（切り出しシンボル検出手段）
２５ セル分割部（セル分割手段）
２６ デコード部（デコード手段）
３０ センサ部（画像読み取り手段）
５ａ 黒・白・黒・白・黒のセルパターンの中心位置
５ｂ 黒・白・黒・白・黒のセルパターンの中央に位置する黒セルの中心位置
ｂ１〜ｂ３、ｗ１、ｗ２ 黒・白・黒・白・黒の各セルサイズ

Claims (13)

1. ＱＲコードの画像を読み取る画像読み取り手段と、
   読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除く雑音除去手段と、
   上記雑音が取り除かれた画像から、上記ＱＲコードの位置を特定するための切り出しシンボルを検出する切り出しシンボル検出手段と、
   上記検出された切り出しシンボルに基づいて、上記ＱＲコードをデコードするデコード手段とを備えており、
   上記切り出しシンボル検出手段は、上記雑音が取り除かれた画像における、黒・白・黒・白・黒の順に直線状に表されるセルパターンにおいて、該セルパターンの直線方向の中心位置と、該セルパターンの中央に位置する黒セルにおける直線方向の中心位置との差の絶対値を近接度として算出し、該近接度に基づいて上記切り出しシンボルを検出することを特徴とするＱＲコード認識装置。
2. ＱＲコードの画像を読み取る画像読み取り手段と、
   読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除く雑音除去手段と、
   上記雑音が取り除かれた画像から、上記ＱＲコードの位置を特定するための切り出しシンボルを検出する切り出しシンボル検出手段と、
   上記検出された切り出しシンボルに基づいて、上記ＱＲコードをデコードするデコード手段とを備えており、
   上記切り出しシンボル検出手段は、上記雑音が取り除かれた画像における、黒・白・黒・白・黒のセルパターンにおいて、該セルパターンから算出される１セル当たりのセルサイズを基準値として、上記セルパターンにおける３個の黒セルに基づいて算出される１セル当たりのセルサイズと、上記セルパターンにおける各黒セルのセルサイズとの、それぞれの差の絶対値、および、上記セルパターンにおける２個の白セルに基づいて算出される１セル当たりのセルサイズと、上記セルパターンにおける各白セルのセルサイズとの、それぞれの差の絶対値を、上記基準値から差し引いた値を近接度として算出し、該近接度に基づいて上記切り出しシンボルを検出することを特徴とするＱＲコード認識装置。
3. 上記雑音除去手段は、上記読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルと黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であり、かつ、該同色領域を含むセルにおける上記走査方向に直交する方向の直線長さが閾値以下であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除くことを特徴とする請求項１または２に記載のＱＲコード認識装置。
4. 上記閾値は、ＱＲコードの画像に含まれる雑音分布に基づいて、白セルおよび黒セルのそれぞれに個別に設定されることを特徴とする請求項１または２に記載のＱＲコード認識装置。
5. 上記閾値は、予め設定された値であって、セルサイズの最小幅であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のＱＲコード認識装置。
6. 上記切り出しシンボル検出手段は、上記近接度と、予め設定された閾値とを比較して、上記近接度が上記閾値より小さい場合に、上記セルパターンを上記切り出しシンボルとして検出することを特徴とする請求項１に記載のＱＲコード認識装置。
7. 上記切り出しシンボル検出手段は、上記近接度と、予め設定された閾値とを比較して、上記近接度が上記閾値より大きい場合に、上記セルパターンを上記切り出しシンボルとして検出することを特徴とする請求項２に記載のＱＲコード認識装置。
8. 上記切り出しシンボル検出手段により検出された切り出しシンボルを基準にして、ＱＲコードをセルに分割するセル分割手段をさらに備え、
   上記セル分割手段は、上記画像読み取り手段により画像を読み取るごとにセルの分割方法を変更することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載のＱＲコード認識装置。
9. 上記雑音除去手段における雑音除去処理と、上記切り出しシンボル検出手段における切り出しシンボル検出処理とを並行して行うことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載のＱＲコード認識装置。
10. ＱＲコードの画像を読み取る画像読み取りステップと、
    読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除く雑音除去ステップと、
    上記雑音が取り除かれた画像から、上記ＱＲコードの位置を特定するための切り出しシンボルを検出する切り出しシンボル検出ステップと、
    上記検出された切り出しシンボルに基づいて、上記ＱＲコードをデコードするデコードステップとを含み、
    上記切り出しシンボル検出ステップでは、上記雑音が取り除かれた画像における、黒・白・黒・白・黒の順に直線状に表されるセルパターンにおいて、該セルパターンの直線方向の中心位置と、該セルパターンの中央に位置する黒セルにおける直線方向の中心位置との差の絶対値を近接度として算出し、該近接度に基づいて上記切り出しシンボルを検出することを特徴とするＱＲコード認識装置の制御方法。
11. ＱＲコードの画像を読み取る画像読み取りステップと、
    読み取られた画像に対して水平方向または垂直方向に一行ずつ白セルおよび黒セルの並びを走査した際、連続する同色領域における走査方向の直線長さが閾値未満であった場合には、該同色領域を雑音と判断して取り除く雑音除去ステップと、
    上記雑音が取り除かれた画像から、上記ＱＲコードの位置を特定するための切り出しシンボルを検出する切り出しシンボル検出ステップと、
    上記検出された切り出しシンボルに基づいて、上記ＱＲコードをデコードするデコードステップとを含み、
    上記切り出しシンボル検出ステップでは、上記雑音が取り除かれた画像における、黒・白・黒・白・黒のセルパターンにおいて、該セルパターンから算出される１セル当たりのセルサイズを基準値として、上記セルパターンにおける３個の黒セルに基づいて算出される１セル当たりのセルサイズと、上記セルパターンにおける各黒セルのセルサイズとの、それぞれの差の絶対値、および、上記セルパターンにおける２個の白セルに基づいて算出される１セル当たりのセルサイズと、上記セルパターンにおける各白セルのセルサイズとの、それぞれの差の絶対値を、上記基準値から差し引いた値を近接度として算出し、該近接度に基づいて上記切り出しシンボルを検出することを特徴とするＱＲコード認識装置の制御方法。
12. 請求項１〜９のいずれか１項に記載のＱＲコード認識装置を動作させる制御プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのＱＲコード認識装置制御プログラム。
13. 請求項１２に記載のＱＲコード認識装置制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。