JP4412214B2 - パターン認識装置、パターン認識方法およびそのパターン認識装置をもつ電子機器 - Google Patents

Description

本発明は、バーコード読取装置などのパターン認識装置、パターン認識方法およびそのパターン認識装置を設けた電子機器に関し、特に認識率を改善したバーコード読取装置、バーコード読取方法およびそのバーコード読取装置を設けた電子機器に関する。

近年、携帯電話に小型カメラモジュールを装備し、ＱＲコードなどの２次元バーコードを撮影し、バーコードに格納されているデータ（ＵＲＬ、画像、音声、テキスト）を読み取ったり、ＯＣＲに代表されるように文字情報を直接読み取る事ができるものが開発、発売されている。バーコード、文字情報にはその方式、サイズ、ピッチなど様々なものがあるが、その認識率向上、読み取り時間短縮が求められている。認識率向上・認識時間短縮の為にはカメラの基本性能（解像度、コントラストなど）の向上と、読み取りエンジンの能力の向上、読み取り手法・シーケンスの改善が必要となるが、中でも入力ソースとしてのカメラ撮影画像の画質が認識率を大きく左右している。

通常、カメラにはＡＥ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ）による明るさ調整、エッジ強調、コントラスト調整機能が備わっており、認識率を向上させる為の調整が行われ、カメラの画質に合わせて認識エンジン側でも読み取り性能向上の為のエンジンチューニングが行われたりしている。

しかしながら，カメラでバーコードを読み取るシーンを考えると、照明条件、バーコードの印刷状態、撮影距離、ピントなど撮影画質に影響を与える外部要因が多種多様に渡り、全ての撮影条件で最適な認識率を得る調整を実現するのは難しく、同じコードであっても必ずしも認識がうまくいくとは限らない。バーコード、文字などの認識率向上を意図した装置は、例えば特許文献１（従来例１）によって提案されている。

図７に従来例１の画像読取装置の構成を示すブロック図、図８にその動作フローチャートを示す。この従来例１の画像読取装置は、制御部３１と、メモリ２０ａと、状態検出部３２と、動作制御部３３と、画像入力部３４と、画像処理部３５と、画像圧縮部３６と、外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）１５ａと、操作部３７と、バス１８ａとを備えている。

制御部３１は装置全体を制御し、メモリ２０ａは制御の為のプログラムや制御に必要な種々のデータを記憶している。状態検出部３２は本装置の動作状態および操作状態の検査を行い、動作制御部３３は原稿読取動作等の機器動作の制御を行う。画像入力部３４は画像をスキャンニングして電気信号に変換し、画像処理部３５は読み取った画像デジタル処理を行う。画像圧縮部３６は画像データの圧縮処理を行い、外部Ｉ／Ｆ１５ａは読取条件の設定および読取データの転送をするコンピュータとインタフェースを行う。操作部３７はオペレータによる操作を入力するとともに情報をオペレータに伝え、バス１８ａはこれら各部を接続する。

図８の動作フローチャートにおいて、まず、ステップＳ２１で、スキャナ配信機能を選択する。次に、読み取る原稿をＡＤＦ（自動原稿送り装置）またはコンタクトガラス上にセットし（Ｓ２２）、装置操作部の画面内でメニューとして設けた自動読み取り条件のモードを選択し、必要設定項目を選択しスタートする（Ｓ２３）。そして予め設定された条件Ｎ個のうちの１番目の読み取り条件を設定してプレスキャンを実行させる（Ｓ２４）。その読み取りイメージをメモリに一時保存する（Ｓ２５）。保存した画像イメージを画像処理ライブラリのＯＣＲエンジンを使用してＯＣＲ処理し，認識文字数を計数し記載する（Ｓ２６）。これらプレスキャンとＯＣＲ処理をＮ番目まで繰り返しその結果を記録する（Ｓ２７）。ここでＯＣＲ認識した文字数が一番多い条件を選択する（Ｓ２８）。この選択した読み取り条件で本スキャンし、画像入力部に読み取りを実行させる（Ｓ２９）。この本スキャンした画像イメージを指定した配信先に配信する（Ｓ３０）。

この場合の読み取り条件は、ＭＴＦ補正強度、スムージング補正強度、解像度、コントラスト、輝度、二値化しきい値などである。

この装置は、スキャナの読み取り条件を選択してプレスキャンし、その画像をＯＣＲ処理して認識率の高い読み取り条件を自動的に見つけることにより、簡単な方法により最適な読み取り条件を設定することができる画像読み取り装置となっている。

また、複数の読み取り条件により制御された画像診断支援装置（ＣＡＤ；Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）が、特許文献（従来例２）に示されている。

図９はこの従来例２の画像診断支援装置の構成を示すブロック図、図１０はこの装置の動作を説明するフロー図である。この画像診断支援装置は、入力部４１、画像入力部３４ａ、処理部４２、記憶部２０ｂ、表示部２１ｂ、一時記憶部２０ｃから構成される。また、処理部４２は、画像データ特性検出部５１、しきい値補正部５２、診断部５３を備え、記憶部２０ｂは、基本プログラム５５、画像データ特性検出プログラム５６、しきい値５７、しきい値補正テーブル５８を記憶する。

入力部４１は、キーボードなどによりデータ入力をする部分で、入力されたデータは処理部４２に供給される。画像入力部３４ａは、Ｘ線フィルムなどの医用画像データを入力をする部分で、この画像データもデータは処理部４２に供給される。

処理部４２は、ＣＰＵなどで構成され、各種処理を実行する。具体的には、処理部４２は、入力部４１からに指示により、基本プログラム５５や各種アプリケーションプログラムを実行し、その結果を一時記憶部２０ｃに記憶したり、表示部２１ｂに表示したりする。

画像データ特性検出部５１は、画像データ特性検出プログラム５６に従って、画像データの画像特性を検出する。しきい値補正部５２は、しきい値補正テーブル５８に基づいて、検出された画像特性に対応するしきい値の補正値を決め、補正をする。診断部５３は、補正されたしきい値を用いて、画像データの異常箇所を検出し病状診断をする。

また、画像データ特性検出プログラム５６は、画像データの画像特性を検出するサブプログラムであり、検出した空間周波数特性からその特性レベルを決めている。この画像特性として、階調特性、解像度、輝度、濃度でもいいとしている。しきい値５７は、診断部５３が画像データのパターン認識を行う際に用いられる。しきい値補正テーブル５８は、画像データ特性検出部５１によって検出された画像データの特性レベルとしきい値の補正値とを対応ずけられて記憶している。

図１０のフロー図において、まず、画像入力部３４ａから画像データを入力し処理部４２に出力する（ステップＳ４１）。そして画像データ特性検出部５１は、画像データ特性検出プログラム５６に従って処理を実行し、画像特性を検出する（ステップＳ４２）。画像データ特性検出部５１は、入力画像データに対してフーリエ変換を施し空間周波数変換を行い、空間周波数成分の大きさを解析する。この空間周波数成分の大きさに基づいて特性レベルを決定する。

次に、しきい値補正部５２は、しきい値補正テーブル５８に基づいて、画像データ特性検出処理で決めた特性レベルに対応する補正値を決める（ステップＳ４３）。しきい値補正部５２は、しきい値５７に記憶したしきい値と補正値とを用いて新しいしきい値を算出する（ステップＳ４４）。そして診断部５３がステップＳ４４のしきい値に従って画像データのパターン認識を行い、画像データの異常箇所を検出し診断をする（ステップＳ４５）。

処理部４２は、入力部４１から異常診断の指示データが入力されたか否かを判定する（ステップＳ４６）。指示データが入力された場合（ｙｅｓ）、処理部４２は表示部２１ｂにそのしきい値の入力画面を表示する。そして指示データが入力された場合（ステップＳ４７）、処理部４２は入力されたしきい値をしきい値５７に記憶し、ステップＳ４４に戻る。一方、指示データが入力されない場合（ｎｏ）、処理部４２は処理を終了する。

この診断装置は、画像データの特性に基づいてしきい値を補正し、補正したしきい値を用いて画像データの異常箇所を検出することにより、複数の画像データの画像データ特性にばらつきがあっても、均一な条件で異常箇所を検出することが出来る。

特開２００４−２３４２６１号 特開２００４−１１３２８１号

しかし、上述の従来例１の構成においては、解像度、コントラストなどの複数の読み取り条件から１つを選択して認識率の高い読み取り条件を見つけており、複数の読み取り条件から自動的に認識率を改善している訳ではないので、何回かの処理に時間がかかるという問題がある。また、認識率の高い読み取り条件を見つけるためのプレスキャンを行う為に時間、手間が係り、かつデータ格納用のメモリを確保しなければならないという問題がある。特に使い勝手、操作性が重要視される携帯電話に搭載する場合は、プレスキャンをする時間、手間が商品性が大きく落とす事になる。更にプレスキャンを行う為には予めいくつかの読み取り条件を設定する必要があるが、この設定値の決め方によってはプレスキャンによる認識率向上作業によって必ずしも最適解が見つかるとはいえない。

また、上述の従来例２の構成では、画像診断支援装置として、画像データの特性を検出し、しきい値を補正し、補正後の画像診断の認識率の向上を試みるものであり、複数のパラメータを補正する記載がある。しかし、これら補正パラメータは、自動的に判定されるものではなく、パラメータ毎に補正値を算出するものでもないので、処理時間がかかるという問題がある。

本発明の目的は，上記問題点を解決し、カメラによって撮影された対象画像の認識エンジンでの解析結果に基づき、認識率を向上させるために必要と判断された画質調整パラメータをカメラ側にフィードバックして、バーコードなどの読み取りに最適な画質調整を自動的に行う事で、メモリ容量の増大を招くことなく、様々な撮影環境下にあっても最適な認識率を得る事が出来るパターン認識装置、パターン認識方法およびそのパターン認識装置をもつ電子機器を提供することにある。

本発明のパターン認識装置の構成は、撮影による画像信号を発生する画像信号発生手段と、この画像信号発生手段からの画像信号を解析しその解析結果に基づき画質調整パラメータを決定して出力する画像解析手段と、この画像解析手段からの画質調整パラメータに基づいて前記画像信号発生手段からの前記画像信号を補正する補正手段と、この補正手段により補正された補正画像をパターン認識する認識手段と、を備えることを特徴とする。

本発明のさらに他のパターン認識装置の構成は、撮影による画像信号を発生する画像信号発生手段と、この画像信号発生手段からの画像信号を解析しその解析結果に基づき画質調整パラメータを決定して出力する画像解析手段と、この画像解析手段からの画質調整パラメータに基づいて所定画像処理プログラムにより画質を高めるよう前記画像信号を画質補正する画像処理手段と、この画像処理手段で補正した補正画像をパターン認識する認識手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明において、画質調整パラメータが、画像の解像度であることができ、また、画像の解像度は、入力画像信号に関して２次微分演算を行い輪郭信号を抽出し、この輪郭信号のレベルが映像信号レベルに対して大きくなるように制御することができ、また、パターン認識装置がバーコード読取装置であることが出来る。

本発明の電子機器の構成は、上記のパターン認識装置を備えたことを特徴とし、また、電子機器を、バーコード読取が可能なカメラ付き携帯端末とすることもできる。

本発明のパターン認識方法の構成は、画像信号発生手段からの画像信号を、画像解析手段により解析し、その解析結果に基づき画質調整パラメータを決定して出力し、この画像解析手段からの画質調整パラメータに基づいて前記画像信号発生手段からの前記画像信号を補正手段により補正し、この補正された補正画像を認識手段によりパターン認識することを特徴とする。

本発明の他のパターン認識方法の構成は、画像信号発生手段からの画像信号を、画像解析手段により解析し、その解析結果に基づいて画質調整パラメータを決定して出力し、画像処理手段により、前記画像解析手段からの画質調整パラメータを用いて所定画像処理プログラムにより画質を高めるよう前記画像信号を画質補正し、前記画像処理手段で補正した補正画像を認識手段によりパターン認識することを特徴とする。

以上説明したように、本発明によれば、画像解析結果に基づき、カメラの画質調整パラメータの読み取りに最適な画質調整を自動的に行っているので、バーコード、文字読取装置などを含むパターン認識装置の認識率向上を図る事が容易に出来るという効果がある。

次に図面により本発明の実施形態を説明する。図１は本発明の一実施形態のブロック図である。本実施形態は、パターン認識装置の１つとして、カメラ付き携帯電話に搭載されたバーコード読み取り装置を示している。図１において、カメラ（カメラモジュール１０）によって対象画像（バーコード）が撮影される。この対象画像は、その画像認識率を向上させるに必要と判断された画質調整パラメータを、認識エンジンで解析される。この解析結果に基づき、必要と判断された画質調整パラメータをカメラ側にフィードバックして、読み取りに最適な画質調整を自動的に行う。従って、この構成によれば、認識率の向上を図ることが出来る。

図１において、カメラ部となるカメラモジュール１０は、光学レンズ１１、撮像素子１２、ＡＤ変換器１３、画像処理ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）１４ 、Ｉ／Ｆ回路（インターフェイス）１５、電源ドライバ回路１６、マイコン１７から構成される。光学レンズ１１、撮像素子１２が撮像手段となる。ＡＤ変換器１３、画像処理ＤＳＰ１４が、撮像手段から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換しこのデジタル信号に対して所定の画像処理を行いデジタル映像信号を生成する画像処理手段となる。ＡＤ変換器１３は、撮像素子１２から出力されるアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換する。また、画像処理ＤＳＰ１５は、ＡＤ変換器１３から出力されるデジタル信号に対して所定の画像処理を行い、デジタル映像信号を生成・出力すると共に、水平垂直同期信号やクロック（ＣＬＫ）信号を出力する。また、電源ドライバ回路１６は、撮像素子１２を駆動する回路である。制御手段となるマイコン１７は、ＤＳＰ１４や電源ドライバ回路１６を制御する。

このカメラモジュール１０は、装置内部バス１８を介してＣＰＵ１９，メモリ２０を含むデータ処理部に接続される。また、装置内部バス１８には画像表示手段としてＬＣＤ（液晶）表示部２１が接続されている。ＣＰＵ１９を含むデータ処理部は、デジタル映像信号の認識のための解析結果に基づき、画質調整パラメータを発生し、カメラモジュール１０にフィードバックする。カメラモジュール１０は、画質調整パラメータに基づいて自動的に画質補正し、補正した画像をデータ処理部に転送する。また、画質調整（補正）後、バーコード読み取りエンジン処理が、デジタル映像信号に基づき画像パターン認識処理として、ＣＰＵ１９で実行される。

また、本発明の実施形態は、次のようにも構成される。すなわち、カメラモジュール１０には、撮影による画像信号を発生する画像信号発生手段と、画像解析手段からの画質調整パラメータに基づいて画像信号発生手段からの前記画像信号を補正する補正手段とが含まれる。また、ＣＰＵ１９を含むデータ処理部には、画像信号発生手段からの画像信号を解析しその解析結果に基づき画質調整パラメータを決定して出力する画像解析手段と、補正手段により補正された補正画像をパターン認識する認識手段とが含まれる。

図２は図１の処理を説明するフロー図である。図２において、ステップＳ１で、装置電源ＯＮとした後、ユーザーがメニュー等からバーコード読み取りを開始すると（ステップＳ２）、直ちにカメラが起動され（ステップＳ３）、カメラモジュール１０内のＤＳＰ１４にて所定の画質設定がなされる（ステップＳ４）。この画質設定完了後、ステップＳ４でカメラでの撮影が可能となり、読み取り対象の映像信号が装置内部バス１８を介してメモリ２０に取り込まれる（ステップＳ６）。

次のステップＳ７において、メモリ２０からＣＰＵ１９の読み取りエンジンに画像データが読み込まれ、画像データの解析がなされる。この解析内容としては、ヒストグラム解析などによる解像度、コントラスト等の評価であり、この評価値がエンジンがコードを読み取る為に必要なレベル（経験から来る目標値など）に達しているかどうかが判断される。

ステップＳ７における画像解析が行われた結果、ステップＳ８で、補正の必要があるかどうか判定される。ここで、画質補正の必要がある（ＹＥＳ）と判断された項目がある場合、ＣＰＵ１９からカメラモジュール１０のＤＳＰ１４に対して設定変更の指示が送信される（ステップＳ９）。ＣＰＵ１９からの指示に基づきカメラモジュール１０のＤＳＰ１４ではマイコン１７による制御のもとに再度画質設定が実行され、上記一連の撮影動作が実行される。新しい画質設定に基づいた撮影によってメモリ２０に取り込まれた画像データは、再びステップＳ７にて解析され、ステップＳ８によって画質補正の可否が判断される。

そしてステップ７において画質補正の必要がないと判断されるまで，画質補正、再撮影動作が繰り返され、最終的に画質補正の必要がないと判断された後、次ステップＳ１０のバーコード読み取り動作に移行する。

次のステップＳ１１では、認識エンジンにより入力された画像データの輝度情報を基にＣＰＵ１９はデータの二値化処理等を施し、バーコードに格納された情報の読み取りを行う。この読み取り動作が問題なく行われたかどうかが，ステップＳ１１で判断され、読み取りがＯＫの場合は，ＣＰＵ１９によりステップＳ１２の結果の表示を経て一連の動作を終了する（ステップＳ１５）。ステップＳ１１にて読み取り動作がＮＧであった場合は、ステップＳ１３にてリトライの必要かどうか（ＹＥＳ／ＮＯ）の判断がされ、リトライ回数が所定のリトライ回数以下の場合、ステップＳ５に戻り、一連の撮影、画像データの取り込み、読み取り動作を所定の回数繰り返す（リトライ）。所定のリトライ回数を経ても読み取りがＮＧの場合はステップ１３にて読み取り動作を諦め、ステップＳ１４で読み取り不成功結果を表示し、動作を終了する（ステップＳ１５）。

以上説明した動作により、カメラによって撮影された対象画像（コード）の認識エンジンでの解析結果に基づき、認識率を向上させるために必要と判断された画質調整パラメータをカメラ側にフィードバックして、読み取りに最適な画質調整を自動的に行う事が出来るようにしたので、バーコードの認識率向上を図ることが可能となる。また、画質調整を自動的に行う事が出来るので、処理の途中で必要となるメモリの確保を不要とすることが出来る。

本実施例の構成は、図１と同様であり、その動作も図２のフローと同様である。図１において、カメラモジュール１０の撮像素子１２は、レンズ１１からの光学被写体像を電気信号に変換する。また、画像処理ＤＳＰ１４は、ＡＤ変換器１３から出力されるデジタル信号に対して色補間、色補正、画質調整など所定の画像処理を行い、デジタル映像信号を生成・出力すると共に、水平垂直同期信号やＣＬＫ信号を出力する。Ｉ／Ｆ回路１５は、画像処理ＤＳＰ１４の出力信号と後述するＣＰＵ１９からの制御信号を装置内部バス１８を介してやり取りする。

ここでステップＳ７における画像解析方法に関して説明する。まず、解像度に関して、図３の画像とその出力信号の模式図を用いて説明する。解像度に関しては、得られた画像Ｇ内の被写体画像Ｂに関して２次微分演算を行い輪郭信号の抽出を行う。図３には一例としてｎライン目の映像信号とその２次微分信号（輪郭信号）、ｍライン目の映像信号とその２次微分信号（輪郭信号）を示している。ｎライン目の映像信号レベルを 、その２次微分信号のレベルをａ、ｍライン目の映像信号レベルをｂ、その２次微分信号のレベルをβとする。ここでそれぞれのラインの映像信号レベルと２次微分信号レベルの比をそれぞれ α／ａ＝ｋｎ 、β／ｂ＝ｋｍとし、その比の基準値をｋとする。この時、解像度の判定は、ｋｎ≧ｋ、ｋｍ≧ｋであるか否かとし、ｋｎ＜ｋ、ｋｍ＜ｋの場合は所定の解像度が出ていないと判定する。この判定結果によって解像度不足と判定された場合、ステップＳ９においてＣＰＵ１９からカメラモジュール１０に対してｋｍ≧ｋ、ｋｎ≧ｋとなる様に、輪郭強調レベルの増加が指示される。この解像度判定による輪郭強調レベルの増加の指示により、撮影画像の解像度を増加させることができ、結果としてコードの認識率を上げることができる。

次にコントラストの判定・調整方法に関して図４、図５により説明する。図４（ａ）（ｂ）は画面の模式図および図５のコントラストレベル図である。図４（ａ）はコントラストが低い画像のコントラスト補正前の撮影画像例、図４（ｂ）はコントラスト補正後の画像例である。図４（ａ）、図４（ｂ）中の「ＡＡ’列信号波形」はＡＡ’列の信号波形をアナログ的に表した模式波形、「２値化後予想波形」は「ＡＡ’列信号波形」を「２値化閾値」に基づいて２値化した場合の予想模式波形である。また、図５はコントラスト補正前の画像のヒストグラムとコントラスト補正後の画像のヒストグラムを模式的に示したものである。図の縦軸は数量、度数を示し、横軸は信号強度（８ビットの場合）を示し、右端が白、左端が黒となる。

図４（ａ）に示したコントラストが低い画像のヒストグラム分布は、図５のレベルａの様に全体的になだらかであり、分布のピークがはっきりとせず中間レベルの信号が多く含まれる。これに対し図４（ｂ）に示したコントラスト補正を施してコントラストが高くなった画像では、白黒パターンのメリハリが大きくなる為、ヒストグラム（図５のレベルｂ）において分布のピークがはっきりと 極化し、中間レベルの信号分布は少なくなる。このようにＣＰＵ１９は画像データのヒストグラム分布を解析することにより、理想とするヒストグラム分布に近づくようにカメラ側の調整パラメータを制御することが出来る（ステップＳ９）。この調整パラメータとしては、γ補正カーブの変更、輝度信号のゲインアップが考えられる。

図４（ａ）に示したように、コントラストが低い画像を２値化した場合は、映像信号のピークレベルが低い為に 値化閾値に達せず、本来のコードパターンを正確に再現出来ない場合がある（２値化予想波形参照）。その結果としてコード内容を正確に読み取れなくなる。これに対し図４（ｂ）の様にコントラスト補正後は、映像信号のピークレベルが高くなり、本来のコードパターンを正確に再現でき（２値化予想波形）、コード内容を読み取れるようになる。

以上説明した動作により、カメラによって撮影された対象画像（コード）の認識エンジンでの解析結果に基づき、認識率を向上させるために必要と判断された画質調整パラメータをカメラ側にフィードバックして、読み取りに最適な画質調整を自動的に行う事が出来るようにしたので、バーコードの認識率向上を図る事が可能となる。

なお、本実施例は、画質調整パラメータとして解像度およびコントラストについて説明したが、更に輝度などの画質調整パラメータを追加して解析し、調整できるようにしてもよい。

図６は本発明の第２の実施例を説明するフロー図である。図６を用いて説明する。第１の実施例と本実施例との相違点は、エンジン解析結果のフィードバック先を、カメラモジュール１０のＤＳＰ１４ではなく、端末装置側に実装されたＣＰＵ１９とした点である。

この場合、ＣＰＵ１９で実行される画像処理ＳＷ（ソフトウエア）にエンジン解析結果がフィードバックされる。すなわち、画像処理ＳＷとしては、ある種の携帯電話に、画質を高めるためのソフトウエアが装備されており、本実施例は、このようなソフトウエアを用いて画質を高めるものである。

本実施例において、データ処理部は、カメラ部（１０）からの画像信号を解析しその解析結果に基づき画質調整パラメータを決定して出力する画像解析手段と、この画像解析手段からの画質調整パラメータに基づいて所定画像処理プログラムにより画質を高めるよう前記画像信号を画質補正する画像処理手段と、この画像処理手段で補正した補正画像をパターン認識する認識手段とを含んでいる。

この場合、画像解析手段が、第１の実施例と同様に、画像信号を解析しその解析結果に基づき認識率の向上のために必要な画質調整パラメータを判断して出力する。そして本実施例では、画像処理手段が、画像解析手段からの画質調整パラメータにより所定画像処理プログラムに従って画質を高めるよう前記画像信号を画質補正し、認識手段が、画像処理手段で補正した補正画像をパターン認識する。

図６のフローにおいて、装置電源ＯＮ（ステップＳ１）後、ステップＳ２でユーザーがメニュー等からバーコード読み取りを開始する。この場合、ステップＳ３で直ちにカメラが起動され、ステップＳ４でカメラモジュール１０内のＤＳＰ１４にて所定の画質設定がなされる。この画質設定完了後、ステップＳ５でカメラでの撮影が可能となり、ステップＳ６で読み取り対象の映像信号が装置内部バス１８を介してメモリ２０に取り込まれる。

メモリ２０に取り込まれた画像データは、次に画像処理ＳＷにより、ステップＳ７ａで、所定の映像信号処理が施される。ここで実行される映像信号処理は、カメラモジュール１０から出力される画像に対して画質を高めるために、補完的に実行される処理であり、マイコン１７において実行される。

次のステップＳ７ｂにおいて、画像データをメモリ２０からＣＰＵ１９の読み取りエンジンに画像データが読み込まれ、画像データの解析がなされる。この解析内容としては、ヒストグラム解析による解像度、コントラスト等の評価であり、この評価値は、エンジンがコードを読み取る為に必要なレベル（経験から来る目標値など）に達しているかどうかで判断される。ステップＳ７ｂにおける画像解析が行われた結果、ステップＳ８で画質補正の必要があるか否かが判定される。ここで、画質補正の必要があると判断された項目がある場合（ＹＥＳ）、ステップＳ９ａでＣＰＵ１９から画像処理ＳＷに対して設定変更の指示が送信される。そしてステップＳ７ａで、ＣＰＵ１９からの指示に基づき画像処理ＳＷでは再度画質設定が実行され、上記一連の撮影動作が実行される。新しい画質設定に基づいた撮影によってメモリ２０に取り込まれた画像データは、再びステップＳ７ｂにて解析され、ステップＳ８によって画質補正の可否が判断される。

ここまでの工程はステップＳ８において画質補正の必要がないと判断されるまで画質補正、再撮影動作が繰り返され、最終的に画質補正の必要がないと判断された後、次ステップＳ１０の読み取り動作に移行する。

ステップＳ１０では、認識エンジンにより入力された画像データの輝度情報を基にＣＰＵ１９はデータの２値化処理等を施し、バーコードに格納された情報の読み取りが行われる。次のステップＳ１１で読み取り動作が問題なく行われたかどうかが判断され、読み取りがＯＫの場合は結果の表示（ステップＳ１２）を経て一連の動作を終了する（ステップＳ１５）。ステップＳ１１にて読み取り動作がＮＧであった場合は、ＣＰＵ１９によりステップ Ｓ１３にてリトライの必要の有無の判断がされる。リトライ回数が所定のリトライ回数以下の場合、ステップＳ５の撮影の動作に戻り、一連の撮影、画像データの取り込み、読み取り動作を所定の回数繰り返す（リトライ）。所定のリトライ回数を経ても読み取りがＮＧの場合は、ステップＳ１３にて読み取り動作を諦め、読み取り不成功結果を表示し（ステップＳ１４）、動作を終了する（ステップＳ１５）。

以上説明した本実施例の効果は、前述した第１の実施例と同様のものとなるが、カメラモジュール１０との通信が不要となるので、処理の簡素化、時間削減が実現できる。

なお、以上述べた本実施例によるバーコード読取装置は、携帯電話に限らず、図１に示したカメラモジュール１０を用いた構成をとる電子機器全てに適用出来ることは明らかである。

また、読み取り対象として２次元バーコードを例として挙げたが、他の読み取り対象、例えばＪＡＮコードなどの１次元バーコード、文字情報などの読み取り装置にも適用可能な事は明白である。

また、本実施例は、カメラモジュール１０とデータ処理部とが内部バス１８を介して接続された場合を説明したが、電波または赤外線になどの無線により接続されることも出来る。

本発明は、バーコード読取が可能なカメラ付き携帯端末・携帯電話のみならず、各種バーコード読取装置に適当でき、さらに一般のパタ−ン認識装置に適当でき、またこのようなパターン認識装置を備えた電子機器にも適用することが出来る。

本発明の第１の実施形態を説明するカメラモジュールのブロック図である。 図１の処理を説明するフロー図である。 図１の画像レベルを説明する信号レベル図である。 （ａ）（ｂ）は図１の他の画像レベルを説明する信号レベル図である。 図１の他の画像レベルを説明する信号レベル図である。 本発明の第２の実施例を説明するフロー図である。 従来例の画像読取装置を説明するブロック図である。 図７の処理を説明するフロー図である。 他の従来例の診断支援装置を説明するブロック図である。 図９の処理を説明するフロー図である。

符号の説明

１０ カメラモジュール
１１ レンズ
１２ 撮像素子
１３ ＡＤ変換器
１４ 画像処理ＤＳＰ
１５ Ｉ／Ｆ（インタフェース）回路
１５ａ 外部Ｉ／Ｆ
１６ 電源ドライバ回路
１７ マイコン
１８ 内部バス
１８ａ バス
１９ ＣＰＵ
２０，２０ａ メモリ
２０ｂ 記憶部
２０ｃ 一時記憶部
２１，２１ａ，２１ｂ ＬＣＤ（表示部）
３１ 制御部
３２ 状態検出部
３３ 動作制御部
３４，３４ａ 画像入力部
３５ 画像処理部
３６ 画像圧縮部
３７ 操作部
４１ 入力部
４２ 処理部
５１ 画像データ特性検出部
５２ しきい値補正部
５３ 診断部
５５ 基本プログラム
５６ 画像データ特性検出プログラム
５７ しきい値
５８ しきい値補正テーブル

Claims (12)

1. 撮影による画像信号を発生する画像信号発生手段と、この画像信号発生手段からの画像信号を解析しその解析結果に基づき画質調整パラメータを決定して出力する画像解析手段と、この画像解析手段からの画質調整パラメータに基づいて前記画像信号発生手段からの前記画像信号を補正する補正手段と、この補正手段により補正された補正画像をパターン認識する認識手段と、を備えることを特徴とするパターン認識装置。
2. 撮影による画像信号を発生する画像信号発生手段と、この画像信号発生手段からの画像信号を解析しその解析結果に基づき画質調整パラメータを決定して出力する画像解析手段と、この画像解析手段からの画質調整パラメータに基づいて所定画像処理プログラムにより画質を高めるよう前記画像信号を画質補正する画像処理手段と、この画像処理手段で補正した補正画像をパターン認識する認識手段と、を備えたことを特徴とするパターン認識装置。
3. 画質調整パラメータが、画像の解像度である請求項１または２記載のパターン認識装置。
4. 画像の解像度の補正は、入力画像信号に関して２次微分演算を行い輪郭信号を抽出し、この輪郭信号のレベルが映像信号レベルに対して大きくなるように制御する請求項３記載のパターン認識装置。
5. パターン認識装置がバーコード読取装置である請求項１乃至４のうちの１項に記載のパターン認識装置。
6. 請求項１乃至４のうちの１項に記載のパターン認識装置を備えたことを特徴とする電子機器。
7. 電子機器が、バーコード読取が可能なカメラ付き携帯端末である請求項６記載の電子機器。
8. 画像信号発生手段からの画像信号を、画像解析手段により解析し、その解析結果に基づき画質調整パラメータを決定して出力し、この画像解析手段からの画質調整パラメータに基づいて前記画像信号発生手段からの前記画像信号を補正手段により補正し、この補正された補正画像を認識手段によりパターン認識することを特徴とするパターン認識方法。
9. 画像信号発生手段からの画像信号を、画像解析手段により解析し、その解析結果に基づいて画質調整パラメータを決定して出力し、画像処理手段により、前記画像解析手段からの画質調整パラメータを用いて所定画像処理プログラムにより画質を高めるよう前記画像信号を画質補正し、前記画像処理手段で補正した補正画像を認識手段によりパターン認識することを特徴とするパターン認識方法。
10. 画質調整パラメータが、画像の解像度である請求項８または９記載のパターン認識方法。
11. 画像の解像度の補正は、入力画像信号に関して２次微分演算を行い輪郭信号の抽出し、この輪郭信号のレベルが映像信号レベルに対して大きくなるように制御する請求項１０記載のパターン認識方法。
12. パターン認識方法がバーコード読取方法である請求項８乃至１１のうちの１項に記載のパターン認識方法。

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