JP4423239B2 - Image reading device - Google Patents
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Description
本発明は、画像読み取り装置に係り、特にカラーカメラを用いて高分解能の画像読み取りを行うことのできる画像読み取り装置に関する。 The present invention relates to an image reading apparatus, and more particularly to an image reading apparatus that can perform high-resolution image reading using a color camera.
近年、画像入力装置の高画素化が進んでいる。特にデジタルカメラの高画素化は著しく、CCDセンサの画素数が1千万画素相当のものが製品化されている。現在、1千万画素クラスのデジタルカメラは数十万と高価であるが、さらなる高画素化に伴って安価になり、一般的に使用されるようになると考えられる。1千万画素クラスのデジタルカメラが普及すると撮影する対象が拡大し、今までのように風景や人物に留まらず、ドキュメントを撮影対象とするような使用方法も考えられる。 In recent years, the number of pixels in image input devices has been increasing. In particular, the number of pixels of a digital camera is remarkably increased, and a CCD sensor having a number of pixels equivalent to 10 million pixels has been commercialized. At present, a digital camera of 10 million pixel class is as expensive as several hundred thousand, but it is considered that it becomes cheaper as the number of pixels increases and it is generally used. When a digital camera of 10 million pixel class becomes widespread, the object to be photographed expands, and it is conceivable to use a document not only as a landscape and a person but also as a photograph object.
カメラ付き携帯電話では、字句程度の大きさの画像を読取らせて文字認識する装置は既に存在する。また、市販ソフトの中には、デジタルカメラでドキュメントを読取った画像データに対して、デジタルカメラ用の画像補正を半自動で行い、文字認識してテキストや汎用ファイルを生成するものも存在する。 In a mobile phone with a camera, there is already a device that recognizes characters by reading an image about the size of a word. Some commercially available software performs image correction for a digital camera semi-automatically on image data obtained by reading a document with a digital camera and generates text and general-purpose files by character recognition.
例えば、A4サイズの、縦298mm、横210mmの原稿を300dpi(12画素/mm)で読取る場合、画素数は縦は298*12の3576画素、横は210*12の2520画素となり、全画素数は3576画素*2520画素で約900万画素程度必要となる。 For example, when an A4 size original of 298 mm long and 210 mm wide is scanned at 300 dpi (12 pixels / mm), the number of pixels is 298 * 12 (3576 pixels) and the width is 210 * 12 (2520 pixels). Requires about 9 million pixels with 3576 pixels * 2520 pixels.
すなわち、1千万画素相当のデジタルカメラであれば、A4サイズの原稿を300dpiで読取ることが可能である。このように、字句やドキュメントの一部分だけでなくA4サイズの原稿の全てを300dpiの高解像度で読取ること可能であれば、フラットベットスキャナに置き換えることのできるデジタルカメラやカメラ付き携帯電話が出現することになる。また、300dpiの解像度で文字等を読むことができるとOCRアプリケーションに用いるデータとしても充分に使用できる。 That is, with a digital camera equivalent to 10 million pixels, an A4 size document can be read at 300 dpi. In this way, digital cameras and camera-equipped mobile phones that can be replaced with flatbed scanners will emerge if all A4-size originals can be read at a high resolution of 300 dpi, as well as lexical characters and parts of documents. become. In addition, if characters and the like can be read at a resolution of 300 dpi, it can be sufficiently used as data used in an OCR application.
一方、近年ではバーコードの利用が進んでおり、特にコンビニエンス・ストア等のPOSシステム等に使用されるようになってから急速に各方面に普及した。特に、最近では、より多くの情報を収納し、また、より小さなスペースに印字したい等のニーズに対応するために二次元コードが開発されて、普及が拡大しつつある。 On the other hand, the use of barcodes has been progressing in recent years, and it has rapidly spread to various fields since it has been used in POS systems such as convenience stores. In particular, recently, two-dimensional codes have been developed in order to accommodate needs such as storing more information and printing in a smaller space, and the spread thereof is expanding.
バーコードを読み取る入力機器としては、通常、バーコード読取り専用のモノクロセンサを使用する。その理由としては、安価でかつ高解像度が得られ、バーコード認識で高い認識を得ることができるためである。このセンサではカラー画像を取得することはできないがカラー画像を必要としないのであれば問題はない。しかし、今後はカラー画像を取得することもできるようにするため、バーコード読み取りにもカラーセンサを用いることが望ましい。 As an input device for reading a barcode, a monochrome sensor dedicated to barcode reading is usually used. The reason is that inexpensive and high resolution can be obtained, and high recognition can be obtained by barcode recognition. This sensor cannot acquire a color image, but there is no problem if a color image is not required. However, in the future, it is desirable to use a color sensor for barcode reading so that a color image can be obtained.
近年では、通常はカラーセンサを用いた普通のカラーカメラとして使用し、付加的にバーコードを読み取るというようなニーズが出始めている。例えば、携帯電話に搭載されているカラーカメラで、バーコードを読み取るような利用法が出現している。 In recent years, there has been a need to use an ordinary color camera that normally uses a color sensor and additionally read a barcode. For example, a usage method for reading a barcode with a color camera mounted on a mobile phone has appeared.
カラーセンサを用いたバーコード読取装置としては特許文献1が知られている。この装置では、バーコード読取に際して、該バーコードを何回も読取って加重平均を行うことによりノイズを低減して、認識率を向上している。また、特許文献2には、写真モード及びQRコード(2次元コード)読取モードを選択設定し、設定したモードに応じた処理がなされる情報提供サービス装置が開示されている。また、特許文献3には、1次元コードはラインCCDで処理し、2次元コードはエリアCCDで処理することによりコードリーダの読取り精度を高めることが示されている。
前述のようなカラーセンサを用いた読み取り装置は、使用するカラーセンサの画素数が少なく、また、単板式のカラーセンサであるため解像度が低く、このため認識率が低い。しかしながら、前述のように1つのコードを連続的に何回も読み取ることにより認識率の低下をカバーすることができる。このように現状では、1回の読取りのみで1つの二次元コードを良好に認識できるレベルに達していない。 A reading apparatus using a color sensor as described above has a small number of pixels in the color sensor to be used, and has a low resolution because it is a single-plate color sensor, and thus has a low recognition rate. However, as described above, it is possible to cover a decrease in the recognition rate by continuously reading one code many times. As described above, at present, the level has not reached a level where one two-dimensional code can be satisfactorily recognized by only one reading.
しかしながら、今後は二次元コードの普及に伴い、一度に複数の二次元コードを読む必要性が出現する可能性がある。例えば、A4サイズの大きさの紙に表示された複数の二次元コードを一度に読取ったり、カラー画像や文字と一緒に二次元コードが記載されている読み物を同時に読取って、カラー画像と二次元コードを共に良好に認識するようなニーズが出現する可能性がある。また、カラーのバーコードが普及する可能性もある。いずれにしても、カラーセンサを用いた画像読取りの高解像度化は必須になると思われる。 However, in the future, with the widespread use of two-dimensional codes, it may be necessary to read a plurality of two-dimensional codes at a time. For example, a plurality of two-dimensional codes displayed on A4 size paper can be read at one time, or a reading on which a two-dimensional code is written together with color images and characters can be read simultaneously to obtain a color image and a two-dimensional code. There may be a need to recognize both codes well. In addition, there is a possibility that color barcodes will become widespread. In any case, it seems necessary to increase the resolution of image reading using a color sensor.
ところで、前述したような、1つのコードを連続的に何回か読み取って加重平均を取ることにより認識率の低下をカバーする方法は、必然的に読取る回数分の読取り時間が必要になる。稀にしかバーコードを読み取らないユーザのみを対象とするのであれば問題はないが、頻繁に利用するユーザの場合は読取り時間は大きな問題となる。また、1次元コードと2次元コードを読むためにラインCCDとエリアCCDの2つのセンサを備えるのはコストがかかる。例えばエリアCCDで1次元コードも2次元コード読めればそれに越したことはない。この場合、エリアセンサを用いた際の解像度向上が課題となる。 By the way, as described above, the method of covering a decrease in the recognition rate by reading one code several times continuously and taking a weighted average inevitably requires a reading time corresponding to the number of times of reading. If only users who rarely read barcodes are targeted, there is no problem. However, for users who frequently use barcodes, reading time becomes a big problem. In addition, it is expensive to provide two sensors, a line CCD and an area CCD, for reading the one-dimensional code and the two-dimensional code. For example, if a one-dimensional code can be read by an area CCD, a two-dimensional code can be read. In this case, the improvement of the resolution when using the area sensor becomes a problem.
単板式のカラーカメラでは各画素はRGBのカラーフィルタのいずれか1色に対応している。例えば、1画素の輝度Yは、RGB各画素の輝度情報R,G,Bとすると、Y=0.299*R+0.587*G+0.114*Bの式で求めることができる。 In a single-plate color camera, each pixel corresponds to one color of RGB color filters. For example, the luminance Y of one pixel can be obtained by an equation of Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B, assuming that the luminance information R, G, B of each pixel of RGB.
しかし、単板センサは、1画素については1色の輝度情報しか有さない。このため、周囲の画素(RGB)の輝度情報を用いることになる。このため、輝度Yに変換する際に平滑化処理が行われてしまうことになる。この結果、画像の分解能あるいは画素間の画像情報の差が小さくなり、認識率が低下する。 However, the single plate sensor has only luminance information of one color for one pixel. For this reason, luminance information of surrounding pixels (RGB) is used. For this reason, the smoothing process is performed when the luminance Y is converted. As a result, the resolution of the image or the difference in image information between pixels is reduced, and the recognition rate is lowered.
また、カラー画像を取得する際には1画素につき、RGBの各輝度情報が必要であるが、各画素ともRGBのカラーフィルタのいずれか1色しかないので、他の色の情報は周囲の必要な色のカラーフィルタを有する画素の情報を用いて求めて代用するしかない。つまり、本来の画素位置に対応したRGBのカラー信号ではなく、その画素位置からずれている周囲の異なる色の画素の情報を参照して求めている。このため分解能は劣化してしまう。 Further, when acquiring a color image, each luminance information of RGB is necessary for each pixel, but since each pixel has only one color of RGB color filters, information on other colors is necessary for the surroundings. There is no choice but to substitute using information of pixels having color filters of various colors. That is, it is obtained by referring to information on pixels of different surrounding colors that are shifted from the pixel position, not the RGB color signal corresponding to the original pixel position. This degrades the resolution.
ところで、現在、普及しているバーコードの色は黒である。色が付いたカラーのバーコードは見かけない。従って、バーコードの色は黒であると限定できると仮定すると、画像の分解能もしくは画素間の画像情報の差を小さくすることなく輝度値に変換できる。 By the way, the color of the currently popular barcode is black. I don't see colored barcodes. Therefore, assuming that the barcode color can be limited to black, it can be converted into a luminance value without reducing the resolution of the image or the difference in image information between pixels.
例えば、一般的にカメラはホワイトバランス及びグレーバランス処理を行い、無彩色に対して同じ出力が出るように各色の画素、つまり、図13に示すセンサの色配列の場合、Rフィルタの画素、Grフィルタの画素、Gbフィルタの画素、Bフィルタの各画素に対応する出力を調整している。 For example, in general, a camera performs white balance and gray balance processing, and in the case of each color pixel, that is, the sensor color array shown in FIG. The outputs corresponding to the pixels of the filter, the Gb filter, and the B filter are adjusted.
白黒の間のグレー領域は無彩色であるから、それぞれのカラーフィルタの色に関係なく同じ出力になる。つまり、各画素の輝度値が同一(R=G=B)であれば輝度Y=0.299*R+0.587*G+0.114*Bは、Y=R、Y=G、Y=Bとなる。すなわち、各画素の輝度値をその画素の輝度値として考えることができる。 Since the gray area between black and white is an achromatic color, the output is the same regardless of the color of each color filter. That is, if the luminance value of each pixel is the same (R = G = B), the luminance Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B is Y = R, Y = G, Y = B. . That is, the luminance value of each pixel can be considered as the luminance value of that pixel.
すなわち、従来においては、輝度値を生成しようとする1画素の周囲にあるRフィルタの画素、Grフィルタの画素、Gbフィルタの画素、及びBフィルタの画素を用いて前記1画素の輝度値を生成していた。しかし前述のようにモノクロ画像に限れば、輝度値に変換する際、輝度値を生成する画素位置の周囲画素を参照することなく、その画素位置のみの画素情報(輝度情報)を使用してその画素位置に対応した輝度値を求めることができる。 That is, conventionally, the luminance value of the one pixel is generated by using the R filter pixel, the Gr filter pixel, the Gb filter pixel, and the B filter pixel around one pixel to be generated. Was. However, as described above, in the case of a monochrome image only, when converting to a luminance value, the pixel information (luminance information) of only the pixel position is used without referring to the surrounding pixels of the pixel position where the luminance value is generated. A luminance value corresponding to the pixel position can be obtained.
すなわち、画像の分解能もしくは画素間の画像情報の差を小さくすることなく輝度値に変換することができ、認識率の低下を抑えることが可能になる。すなわち、グレー領域においてはカラーセンサを使用しても画像の分解能が高く、画素間の画素情報の差を損なうことなくモノクロセンサ並みの画質を実現できることが分かる。 That is, it is possible to convert to a luminance value without reducing the image resolution or the difference in image information between pixels, and it is possible to suppress a decrease in recognition rate. That is, it can be seen that in the gray region, even if a color sensor is used, the resolution of the image is high, and an image quality equivalent to that of a monochrome sensor can be realized without impairing the difference in pixel information between pixels.
なお、このとき、レンズに色収差があるとグレー領域を読取る際、グレー領域の縁に赤色や青色の光が入射することになる。このような場合には、単にRフィルタの画素、Grフィルタの画素、Gbフィルタの画素、及びBフィルタの各画素から1画素の輝度値を生成するのみでは、前記色によって値が変動しノイズになってしまう。色収差の少ないレンズは高価であるため、色収差ある安価なレンズを利用可能にすることは大きなメリットとなる。このためには色収差のある光学系で読取った画像についてノイズを軽減するノイズ除去処理が必要となる。 At this time, if the lens has chromatic aberration, red or blue light enters the edge of the gray region when reading the gray region. In such a case, simply generating a luminance value of one pixel from the R filter pixel, the Gr filter pixel, the Gb filter pixel, and the B filter pixel, the value fluctuates depending on the color, resulting in noise. turn into. Since a lens with little chromatic aberration is expensive, it is a great merit to make an inexpensive lens with chromatic aberration available. For this purpose, a noise removal process for reducing noise is required for an image read by an optical system having chromatic aberration.
本発明は、これらの知見に基づいてなされたもので、カラーセンサを備えるカメラを用いて高解像度のモノクロ画像を得ることのできる画像読み取り装置を提供するものである。 The present invention has been made based on these findings, and provides an image reading apparatus capable of obtaining a high-resolution monochrome image using a camera equipped with a color sensor.
本発明は上記課題を解決するため、次のような手段を採用した。 In order to solve the above problems, the present invention employs the following means.
カラーセンサを備え、2次元バーコードが印字された領域を含む原稿を撮影して少なくとも3色の画素信号を出力することのできるカラーカメラと、前記各画素信号のそれぞれ何れかが属する画素のみの信号を用いて1画素カラー信号を生成するバーコード領域用画像処理部と、前記各画素信号のそれぞれ何れかが属する画素の信号、および該画素の周囲の画素の信号を用いて1画素カラー信号を生成する非バーコード領域用画像処理部と、バーコード領域用画像処理部および非バーコード領域用画像処理部の出力を切り換えて出力するセレクタを備えた。 A color camera having a color sensor and capable of photographing a document including an area on which a two-dimensional barcode is printed and outputting pixel signals of at least three colors, and only pixels to which each of the pixel signals belongs A barcode area image processing unit that generates a one-pixel color signal using the signal, a pixel signal to which any one of the pixel signals belongs, and a pixel signal around the pixel A non-barcode area image processing unit for generating a barcode, and a selector for switching and outputting the output of the barcode area image processing unit and the non-barcode area image processing unit.
本発明は、以上の構成を備えるため、カラーセンサを備えるカメラを用いて高解像度のモノクロ画像を得ることのできる画像読み取り装置を提供することができる。 Since the present invention has the above-described configuration, it is possible to provide an image reading apparatus that can obtain a high-resolution monochrome image using a camera including a color sensor.
以下、最良の実施形態を添付図面を参照しながら説明する。図1は、本発明の実施形態に係る画像読み取り装置を説明する図である。図1において、画像読み取り装置は、カメラヘッド11、カメラヘッドを固定する支柱12、撮像対象を置く原稿台13を備えたカメラ部1、及びカメラ部1で撮像した画像を処理する画像処理部2とで構成されている。カメラヘッド11は単板式のカラーセンサを備えている。また、カメラヘッド11の撮像方向は下向きであり、原稿台13に載置した原稿14を読取ることができる。原稿14はカラー画像領域15あるいはバーコードが印字されたバーコード領域16などが配置されている。
Hereinafter, the best embodiment will be described with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an image reading apparatus according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, an image reading apparatus includes a
画像処理部2は、カメラ部1のカラーセンサで前記原稿を読み取った画像信号を記憶部3に格納する。次いで格納した画像信号を読み出し、バーコード領域判定部6で、前記読み取った部分が、前記原稿を読み取った画像内のバーコード領域であるか否かを判定する。
The
ここでは、予め前記画像内の領域のバーコード領域と判定した結果を判定データとして記憶しておく。そして再度、記憶部3に格納した画像信号をバーコード領域用画像処理部4及び非バーコード領域用画像処理部5により読み出して処理を施す。セレクタ7は、前記判定データに基づいて前記処理を施した2系列の出力信号を選択して1枚の画像信号として出力する。
Here, the determination result of the barcode area of the area in the image is stored in advance as determination data. Then, the image signal stored in the
ここでは、予め画像内の領域のうちバーコード領域と判定した判定データを用いて、再度読み直した。しかし、バーコードの領域が既知である場合は、記憶部3に格納した画像信号再度読み出しすることなく、カメラ部1から取得した画像信号を、バーコード領域用画像処理部4及び非バーコード領域用画像処理部5により読み出して処理を施し、セレクタ7は、前記判定データに基づいて前記処理を施した2系列の出力選択して1枚の画像信号として出力するようにしてもよい。
Here, the determination data determined in advance as the barcode area among the areas in the image is used to read again. However, if the barcode area is known, the image signal acquired from the
また、バーコード領域の判定のために画像を予め読取る際には、画像を間引いて読み出してバーコード領域を判定することもできる。そうすることにより処理時間を短縮することができる。例えば、高解像度化のために「画素ずらし」読取りを行う読み取り装置においては、低解像度で画像を複数回読み取って1枚の高解像度画像を得ているが、例えば、複数回読取る間の1枚の低解像度画像からバーコード領域を判定することができる。この場合は、カラー信号もしくは輝度(グレースケール)信号を生成するに必要な複数毎の画像が揃うまでにバーコード領域であるか否かの判定を終了させることができる。 Further, when the image is read in advance for determining the barcode area, the barcode area can be determined by thinning out and reading the image. By doing so, the processing time can be shortened. For example, in a reading apparatus that performs “pixel shift” reading for high resolution, an image is read a plurality of times at a low resolution to obtain one high-resolution image. The barcode area can be determined from the low resolution image. In this case, it is possible to finish the determination as to whether or not it is a barcode area until a plurality of images necessary for generating a color signal or luminance (grayscale) signal are prepared.
図1において、カメラヘッド11を構成するカラーセンサで読取った画像データはバーコード領域画像処理部4と非バーコード領域画像処理部5とバーコード領域判定部6に入力される。バーコード領域判定部6では画像データ内のバーコード領域を検出し、あるいは予めバーコード領域に対応するデータを設定し記憶しておく。
In FIG. 1, image data read by a color sensor constituting the
カラー画像を得る際は、カラーセンサから得た1画素分のRのカラーフィルタ画素信号、Gのカラーフィルタ画素信号、およびBのカラーフィルタ画素信号から、1画素R,G,Bのカラー信号に変換する。この際は、後述するようにバーコード領域画像処理部4では処理対象のR,G,Bのカラーフィルタの1色の画像信号から1画素R,G,Bのカラー信号を生成する。この場合、RGBが同位置の画像信号から生成されるので、画素間の信号の差が大きく、画像の分解能が向上する。しかし、カラー画像などでは色の再現が正常でなくなる。
When obtaining a color image, an R color filter pixel signal, a G color filter pixel signal, and a B color filter pixel signal for one pixel obtained from the color sensor are converted into one pixel R, G, and B color signals. Convert. At this time, as will be described later, the barcode area
非バーコード領域画像処理部5では、後述するように、処理画素に対応したカラーフィルタ画素信号だけでなく、周囲のカラーフィルタ画素信号の情報を参照して、1画素R,G,Bを生成する。このため画像の分解能は劣化するが、正常な色を再現できる。
The non-barcode area
これら2つの出力をバーコード領域判定部6の判定信号により操作されるセレクタ7により切り換えて1枚のカラー画像として出力する。なお、グレー画像を得る際、カラーセンサから得た1画素分のRのカラーフィルタ画素信号、Gのカラーフィルタ画素信号、あるいはBのカラーフィルタ画素信号から輝度信号に変換するが、その際バーコード領域画像処理手段では処理対象のR,G,Bのカラーフィルタのいずれか1色の画像信号から輝度信号を生成する。すなわち同位置の画像信号のみで生成されるので、画素間の信号の差が大きく、画像の分解能が向上している。しかし、読取った画像がカラー画像の場合は、見た目の明暗の再現が正常でなくなる。
These two outputs are switched by a
また、非バーコード領域画像処理部5では処理画素に対応したカラーフィルタ画素信号だけでなく、周囲のカラーフィルタ画素信号の情報を参照して、輝度信号を生成する。そのため、画像の分解能が劣化するが、正常な明暗の再現ができる。この2つの出力をバーコード領域判定部により切り替えて出力して1枚のカラー画像を合成する。
In addition, the non-barcode area
このため、カラー画像を取得することができるとともに、グレー領域においてはモノクロセンサ読み取り並みの分解能を持つグレー画像を取得できる。よって、バーコードの認識率もモノクロセンサ並みに向上し、良好なバーコード認識が可能となる。 For this reason, it is possible to acquire a color image, and it is possible to acquire a gray image having a resolution comparable to that of a monochrome sensor reading in the gray region. Therefore, the barcode recognition rate is improved to the same level as a monochrome sensor, and good barcode recognition is possible.
図2は、バーコード領域用画像処理部4の詳細を説明する図である。バーコード領域用画像処理部4は、図1に示す記憶部3から読み出した画像信号を用いて輝度(グレースケール)信号あるいはRGBカラー信号を生成する。いずれの信号を生成するかはユーザーが設定する設定信号aによってセレクタ41で切り換えることとする。
FIG. 2 is a diagram illustrating details of the barcode area
グレースケール信号を得る場合は記憶部3から読み出した画像信号を選択し、カラー画像を取得する場合はRGBカラー生成部42の出力を選択する。
When obtaining a gray scale signal, the image signal read out from the
記憶部3に格納しているカラーセンサの画像信号はRGBのいずれかのカラーフィルタに対応している。ここで、赤のカラーフィルタに対応する画素信号をR、緑のカラーフィルタに対応する画素信号をG、青のカラーフィルタに対応する画素信号をBとする。読取る画像に彩度がなく、グレーの場合は図12(a)のようにRとGとBは同じ出力なる。
The image signal of the color sensor stored in the
RとGとBは同じ出力とならない場合は、グレーの画像を読取つてもグレーにならず、例えば図12(b)のようにRがGやBに比べて高いと赤みがかった画像になり、Bが高いと青みがかった画像になる。ここでは、カメラの調整が完了しグレーを読取った際のRGBが一致してバランスがとれてることを前提とする。なお、前記調整処理も含めて考える場合には、グレーのRGBのバランスを調整するグレーバランス処理部を、記憶部3の前段あるいは後段に挿入するとよい。この調整処理は、例えば、前記原稿の読取り前に、予めグレー画像を読取り、RGBの出力特性を求め、求めた出力特性からRGBとも同じ値になる変換式、あるいは変換値をRGBそれぞれ求めて変換テーブルに格納しておき、読み取り時にテーブル変換して出力するとよい。
When R, G, and B do not have the same output, even if a gray image is read, the image does not become gray. For example, as shown in FIG. When B is high, the image becomes bluish. Here, it is assumed that RGB when the camera adjustment is completed and gray is read matches and is balanced. In the case of considering the adjustment process as well, a gray balance processing unit for adjusting the balance of gray RGB may be inserted before or after the
図3は、バーコード領域用画像処理部4の処理を説明する図である。前述のようにグレーのRGBのバランスがとれていれば、バーコード領域用画像処理部4では図3(a)に示すように1画素毎の輝度情報を求める際、Y=R,Y=G,Y=Bとして、1画素を1画素の輝度値に変換する。
FIG. 3 is a diagram for explaining the processing of the barcode area
また、RGBカラー生成部42では、カラーフィルタ色にかかわらず、図3(b)のようにその位置の1画素の画素情報をそのままRGBの情報として変換する。
In addition, the RGB
例えば、Rフィルタ画素の画素情報がRであるとすると生成するRGBはR=R,G=R,B=Rとし、Gフィルタ画素の画素情報がGであるとするとR=G,G=G,B=Gとし、Bフィルタ画素の画素情報がBであるとするとR=B,G=B,B=Bとして出力する。 For example, if the pixel information of the R filter pixel is R, the generated RGB is R = R, G = R, B = R, and if the pixel information of the G filter pixel is G, R = G, G = G , B = G, and the pixel information of the B filter pixel is B, R = B, G = B, and B = B are output.
このように、グレースケール信号を生成する場合も、RGBのカラー信号を生成する場合も、周囲画素を参照することなく、従って画像の分解能あるいは画素間の画像情報の差を小さくすることなく変換できる。 As described above, when generating a grayscale signal or an RGB color signal, conversion can be performed without referring to surrounding pixels, and thus without reducing the resolution of the image or the difference in image information between pixels. .
図4は、非バーコード領域用画像処理部5の処理を説明する図である。非バーコード領域用画像処理部5は、グレースケール信号を生成する場合も、RGBのカラー信号を生成する場合も周囲のカラーフィルタの画像信号を参照する。これは一般的な方法であるが、図4を用いて簡単に説明する。
FIG. 4 is a diagram for explaining the processing of the non-barcode area
非バーコード領域用画像処理部5は、輝度信号に変換する際、Y=0.299*R+0.587*G+0.114*Bから輝度信号を求める。このとき、1画素では1色の情報しかないので、図4(a)のように例えば左上の輝度信号Yを求める場合、左上のRフィルタの画像信号Rと、横のGフィルタの画像信号G1’と、Rフィルタの下のGフィルタの画像信号G2’と、その横のBフィルタの画像信号Bの4画素を使用し1画素の輝度信号を求める。この縦横2*2の画素サイズにはR,G,Bの情報がある。なお、GはG1’とG2’の2画素分あるので2画素の平均値をGとし、このR,G,Bから、Y=0.299*R+0.587*G+0.114*Bの式で輝度値Yを求める。
The non-barcode area
また、RGBカラー信号を取得する際も、図4(b)のように周囲のRGBの情報を含む4画素を用いて1画素RGBに変換する。この変換は、輝度値を求める場合と同様に縦横2*2の画素サイズ内にあるR,G,Bを用いて、例えば、Rは縦横2*2の画素サイズ内にあるRをそのままRとし、Gは縦横2*2の画素サイズ内にG1’G2’の2画素あるのでその平均値をGとし、Bは縦横2*2の画素サイズ内にあるBをそのままBとし生成する。 Also, when acquiring an RGB color signal, it is converted into one pixel RGB using four pixels including information on surrounding RGB as shown in FIG. This conversion uses R, G, and B within the vertical and horizontal pixel size of 2 * 2 as in the case of obtaining the luminance value. For example, R is set to R as it is within the vertical and horizontal pixel size of 2 * 2. , G has two pixels of G1′G2 ′ within the vertical and horizontal 2 * 2 pixel size, and therefore the average value thereof is set to G, and B is generated as B within the vertical and horizontal pixel size of 2 * 2 as it is.
なお、RGBカラー信号を取得する際に使用する画素は4画素以上とすることができる。非バーコード領域用画素生成部5は、グレースケール信号を生成する際もカラー信号を生成する際も、画像の分解能は4画素から生成しているため悪くなるが、明暗や色の再現性には問題はない。
Note that the number of pixels used when acquiring the RGB color signal can be four or more. The non-barcode area
図5はバーコードの例を説明する図である。例えば2次元バーコードであるQRコードの場合は図5に示すように切出しシンボル(A,B,C)が3箇所あり、そこに囲まれる領域がQRコードの領域となる。そのため、QRコードの場合はパターンマッチングでこの切出しシンボルを検出すれば、2次元コード領域判定が可能となる。 FIG. 5 is a diagram for explaining an example of a barcode. For example, in the case of a QR code that is a two-dimensional barcode, there are three cut symbols (A, B, C) as shown in FIG. 5, and the area surrounded by them is the QR code area. Therefore, in the case of a QR code, if this cut symbol is detected by pattern matching, a two-dimensional code area can be determined.
図6は、バーコード領域判定部6の処理を説明する図である。記憶部3から読み出した画像信号について、切出しシンボルをテンプレートとしてパターンマッチング部61で正規化相関を使用してパターンマッチングを行い、切出しシンボルを検出していく。画像1枚分を検出処理した後で、求めた正規化相関値の高いx,yの座標を求めて、切出しシンボルの座標点(x,y)とする。その座標点に囲まれた領域を判定部62でバーコード領域として求める。
FIG. 6 is a diagram for explaining the processing of the barcode
例えば、図5のように求めた切出しシンボルの座標点A,B,Cを、A(50,10),B(10,10),C(10.50)とした場合、バーコード領域の座標は、X方向が10画素目から50画素目までで、Y方向が10画素目から50画素目までの範囲となる。 そして、例えば、バーコード領域を“1“、非バーコード領域を”0“として、各画素に対応した判定結果をバーコード領域記憶部63に記憶する。ここではバーコードを傾けずに定位置に置いた読取りを想定しているが、回転や歪みのある場合もある。この場合には回転や歪みに対応する処理が必要となる。また、バーコード領域が複数ある場合には、判定部62は前記3つの切出しシンボル毎にグループ分けていく必要がある。この際には、例えば切出しシンボル間の距離情報を求めて、この距離情報を基にグループ分けするとよい。
For example, when the coordinate points A, B, and C of the cut symbol obtained as shown in FIG. 5 are A (50, 10), B (10, 10), and C (10.50), the coordinates of the barcode area Is the range from the 10th pixel to the 50th pixel in the X direction and the range from the 10th pixel to the 50th pixel in the Y direction. For example, the barcode area is set to “1” and the non-barcode area is set to “0”, and the determination result corresponding to each pixel is stored in the barcode
例えば切出しシンボルを図5のようにA,B,Cとした場合、切出しシンボルは正方形であるから、AB:BC:CAは1:1:√2になる。そのためABの距離を1としたときBCが1に近く、CAが√2に近い関係にあるような切出しシンボルを求めてグループ化し、各グループのそれぞれ3つの切出しシンボルに囲まれた範囲をバーコード領域として判定することにより対応できる。 For example, when the cut symbols are A, B, and C as shown in FIG. 5, the cut symbols are square, so AB: BC: CA is 1: 1: √2. Therefore, when the distance AB is set to 1, the cut symbols whose BC is close to 1 and CA is close to √2 are obtained and grouped, and the range surrounded by 3 cut symbols in each group is barcoded. This can be dealt with by determining the area.
また、バーコードはバー及びセルから構成されるため、その領域は画像信号の空間周波数が高い。そのため、空間周波数が高い箇所をバーコード領域と判定してもよい。また、バーコードは黒であり彩度が少ないグレーの領域であるとして、R,G,Bの画像信号の差が少ない領域をバーコード領域と判定してもよい。ただし、このとき白は除くことも考えられる。 Further, since the barcode is composed of bars and cells, the area has a high spatial frequency of the image signal. Therefore, you may determine the location where a spatial frequency is high as a barcode area | region. Further, assuming that the barcode is a gray region with black and little saturation, a region with a small difference in R, G, B image signals may be determined as the barcode region. However, it is also possible to exclude white at this time.
また、バー領域の形状が既知であれば、その情報を使用して検出することもできる。また、切出しシンボルの種類が複数ある場合は、テンプレートを複数個備えて、マッチングを複数回繰り返して検出することができる。また、まずは大まかにバーコードらしい箇所を見つけて、セルの大きさを検出して、セルの大きさから切出しシンボルの大きさを推測し、テンプレートを絞り込むことも考えられる。 If the shape of the bar area is known, the information can be used for detection. In addition, when there are a plurality of types of cut-out symbols, a plurality of templates can be provided and matching can be detected by repeating a plurality of times. It is also conceivable to first find a part that seems to be a bar code, detect the size of the cell, estimate the size of the cut symbol from the size of the cell, and narrow down the template.
前述のように、フォーマットが決まっていてバーコードの領域が予め既知の情報であればこの既知の情報に基づいて領域を判定することができる。例えば、バーコード領域が100ライン目から500ライン目と予め判っていれば、画像信号を必要とせず、画像を読み出すタイミングだけを使用して、現在の画像信号が何ライン目であるかが判る。このため、この情報を用いてバーコード領域を判定することができる。 As described above, if the format is determined and the barcode area is known information in advance, the area can be determined based on the known information. For example, if the barcode area is known in advance from the 100th line to the 500th line, the image signal is not required and only the timing for reading the image is used to determine the line number of the current image signal. . Therefore, the barcode area can be determined using this information.
このようにしてバーコード領域と判定した領域については、バーコード領域用画像処理部4の出力を選択し、周囲画素を参照せず、従って画像の分解能あるいは画素間の画像情報の差を小さくせずに前述のように画像変換する。これにより、モノクロセンサ読取り並みの解像度のグレー画像を取得することができる。よって、バーコードの認識率もモノクロセンサ並みに向上し、良好なバーコード認識が可能となる。
For the area determined as the barcode area in this way, the output of the barcode area
非バーコード領域と判定した領域については非バーコード領域用画像処理部5の出力を選択し、カラー画像等は明暗や色の再現性を損なうことなく良好なカラー画像を取得できる。つまり、良好なカラー画像の取得と高精細なバーコード画像の取得を両立することが可能になる。
For an area determined to be a non-barcode area, the output of the non-barcode area
ここで、前述のようにレンズに色収差があるとグレー領域の縁に偽色が発生する。輝度値に変換にする際に色が発生するとその部分はノイズとなる可能性がある。従来のように周囲のR信号、G信号、B信号から求める場合には平均化されてノイズは小さいが、本実施形態のようにR信号、G信号、B信号をそのまま輝度値Yとする場合は影響が大きい。このため、画質劣化やバーコード認識の認識率が劣化することが考えられる。 Here, if the lens has chromatic aberration as described above, a false color is generated at the edge of the gray region. If a color is generated when converting to a luminance value, that portion may become noise. When obtaining from the surrounding R signal, G signal, and B signal as in the prior art, the noise is reduced by averaging, but the R signal, G signal, and B signal are directly used as the luminance value Y as in this embodiment. Has a great impact. For this reason, it is conceivable that the image quality deterioration and the recognition rate of barcode recognition deteriorate.
図7,8は、形状補正フィルタを説明する図である。この形状補正フィルタは、例えば色収差が数画素に渡ることはないこと、及び前記とは逆に文字あるいは2次元バーコードを構成する点やセルは数画素以上に渡るものであることを前提にセルの形状に対して補正を行うフィルタである。 7 and 8 are diagrams illustrating the shape correction filter. This shape correction filter is a cell based on the assumption that, for example, chromatic aberration does not extend over several pixels, and conversely, the points or cells constituting a character or a two-dimensional barcode are over several pixels. It is a filter which correct | amends with respect to this shape.
図7に示すように、形状補正フィルタ43はセレクタ41の後段に接続する。形状補正フィルタ43は、前述のように、2次元バーコードを構成する点やセルの大きさあるいは形状を補正するフィルタである。
As shown in FIG. 7, the
形状補正フィルタ43は、例えば、図8に示すように、1セルの大きさを縦横3画素の四角形であるとする。この場合には、前記ノイズにより角がボケやすく四角形が円あるいは台形等のいびつな形に見えたりする。しかし、もとの形は縦横3画素以下にならないことが分かっていれば、縦横3画素に近づくように補正することが可能となる。
For example, as shown in FIG. 8, the
このため、形状補正フィルタは、図8に示すように2次元コードのセルを読取った際に、1セルの縦横の画素数より大きなフィルタサイズとし、フィルタ中心に1セルの縦横の中心に対応させたときに1セルの内側に対応する位置にプラスの重みがあり、その外側に対応する位置に負の重み係数を設けている。ここでは1セルを縦横3画素としているのでフィルタサイズは縦横3画素より大きくする必要がある。しかし、あまり大きくてもハード量、あるいはソフト処理量が多くなるため、フィルタサイズは縦横5画素としている。 For this reason, the shape correction filter has a filter size larger than the number of vertical and horizontal pixels of one cell when a two-dimensional code cell is read as shown in FIG. 8, and the filter center corresponds to the vertical and horizontal centers of one cell. When there is a positive weight at a position corresponding to the inside of one cell, a negative weighting coefficient is provided at a position corresponding to the outside. Here, since one cell has three pixels in the vertical and horizontal directions, the filter size needs to be larger than three pixels in the vertical and horizontal directions. However, even if it is too large, the amount of hardware or software processing increases, so the filter size is 5 pixels vertically and horizontally.
この例の場合は、1セルの大きさに対応した中央の縦横3画素の重みをプラスの重みとした。四角の角はボヤケやすく輝度値として大きくなってしまうので見ていない(重みを0としている)が、重みを付与してもよい。なお、前記四形の角の形状を補正するたには角のボケを補正する必要があるため、ここでは、角の縦横外側に隣接する画素にマイナスの重みを掛けている。重みはどの程度強調するか、また光学系によっても変わるのでここでは1例を示したがこれにこだわる必要はない。また、重みの位置も同様にこだわる必要はない。 In the case of this example, the weight of 3 pixels in the center corresponding to the size of one cell is set as a positive weight. The square corners are not blurred because they are easily blurred and increase in luminance value (weight is set to 0), but weights may be given. In order to correct the shape of the corners of the four shapes, it is necessary to correct the blurring of the corners, and here, negative weights are applied to pixels adjacent to the corners in the vertical and horizontal directions. Since how much weight is emphasized and varies depending on the optical system, an example is shown here, but it is not necessary to stick to this. Similarly, the position of the weight need not be particular.
このように1セルの大きさ及び形状を利用してノイズを除去し形状を補正する形状補正フィルタ43を設けることにより、レンズの色収差によりノイズが発生する場合でも、良好な画質を得ることが可能になり、バーコードの認識率を向上させることができる。
By providing the
図9は、ユーザが設定する切替スイッチによりバーコード領域判定部6からの出力を無効にし、画像処理部の出力をユーザが指示する領域用画像処理部の出力に固定する例を説明する図である。
前述の例では、バーコード領域判定部6によりバーコード領域用画像処理部4と非バーコード領域用画像処理部5の出力を切り替えているが、図9に示すようにユーザが設定する切替スイッチによりバーコード領域判定部6からの出力を切替スイッチ9で無効にし、ユーザが指示する領域用画像処理部の出力に固定することができる。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which the output from the barcode
In the above example, the bar code
図11は、前記切替えスイッチ9の構成を説明する図である。図において、バーコード領域判定部6の出力信号b、ユーザが設定するユーザ設定スイッチ8から設定信号を信号cおよび信号dとする。信号cが“1”の場合、バーコード領域判定部6の出力信号bがそのまま切替スイッチ9の出力信号eとなる。また、信号cが“0”の場合、バーコード領域判定部6の出力信号bは無効になり、信号dの設定値がそのまま切替スイッチ9の出力信号eとなる。
FIG. 11 is a diagram illustrating the configuration of the changeover switch 9. In the figure, the output signal b of the barcode
ここでは切替スイッチをハードウエハにより構成したが、ソフトウエア処理で行ってもよい。その場合はGUI画面に、例えばバーコード領域用画像処理部4と非バーコード領域用画像処理部5の出力、バーコード領域判定部6の出力、ユーザ設定スイッチの設定信号等を表示させてユーザーに選択させるとよい。
Here, the changeover switch is configured by a hard wafer, but may be performed by software processing. In that case, for example, the output of the barcode region
図10は、ユーザ設定スイッチ8の設定信号によりバーコード領域用画像処理部4と非バーコード領域用画像処理部5の出力を切替える例を説明する図である。この例の場合、1枚の画像領域内で切り替わることがないようにしてもよい。この切替処理はハードウエアの処理で実現してもよいし、ソフトウエア処理で実現してもよい。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example in which the output of the barcode area
また、以上の説明では、画像処理部2をカメラ部1の外部に配置したが、カメラ部1内に納めることもできる。この場合は、例えばカメラヘッド11に画像処理部2を格納することができる。
Further, in the above description, the
また、以上ではカラーセンサとして、単板式カラーセンサを用いる例について説明したが、画像をずらす等の処理を施して、本来の位置でR,G,Bの画素信号が得られない三板式のカラーセンサあるいはラインセンサに対しても適用することができる。 In the above description, an example using a single-plate color sensor as the color sensor has been described. However, a three-plate color in which R, G, and B pixel signals cannot be obtained at the original position by performing processing such as shifting the image. The present invention can also be applied to a sensor or a line sensor.
以上説明したように、本実施形態によれば、カラーセンサを用いたバーコード読取りにおいて、バーコード領域ではモノクロセンサでの読取りと同等の高分解能のバーコード画像取得が可能となり、バーコードの認識率向上に寄与できる。また、カラー画像領域においても良好なカラー画像を取得できる。 As described above, according to the present embodiment, barcode reading using a color sensor enables barcode image acquisition with high resolution equivalent to reading with a monochrome sensor in the barcode area, and barcode recognition. It can contribute to rate improvement. In addition, a good color image can be acquired even in the color image region.
1 カメラ部
2 画像処理部
3 記憶部
4 バーコード領域用画像処理部
5 非バーコード領域用画像処理部
6 バーコード領域判定部
7 セレクタ
8 ユーザー設定スイッチ
9 切替スイッチ
ll カメラヘッド
12 支柱
13 原稿台
14 原稿
15 カラー画像領域
16 バーコード領域
41 セレクタ
42 RGBカラー生成部
43 形状補正フィルタ
61 パターンマッチング部
62 判定部
63 バーコード領域記憶部
DESCRIPTION OF
42 RGB
63 Barcode area storage unit
Claims (7)
前記各画素信号のそれぞれ何れかが属する画素のみの信号を用いて1画素カラー信号を生成するバーコード領域用画像処理部と、
前記各画素信号のそれぞれ何れかが属する画素の信号、および該画素の周囲の画素の信号を用いて1画素カラー信号を生成する非バーコード領域用画像処理部と、
バーコード領域用画像処理部および非バーコード領域用画像処理部の出力を切り換えて出力するセレクタを備えたことを特徴とする画像読み取り装置。 A color camera having a color sensor and capable of shooting a document including an area on which a two-dimensional barcode is printed and outputting pixel signals of at least three colors;
An image processing unit for a barcode area that generates a one-pixel color signal using a signal of only a pixel to which any one of the pixel signals belongs;
A non-barcode area image processing unit that generates a one-pixel color signal using a signal of a pixel to which any one of the pixel signals belongs, and a signal of pixels around the pixel;
An image reading apparatus comprising a selector that switches and outputs the output of an image processing unit for a barcode area and an image processing unit for a non-barcode area.
バーコード領域用画像処理部が処理する領域が、バーコードが印字された領域であるか否かを判定するバーコード領域判定部を備え、該判定部の判定出力をもとに前記セレクタを切り換えることを特徴とする画像読み取り装置。 The image reading apparatus according to claim 1,
A bar code area determination unit that determines whether the area processed by the bar code area image processing unit is a bar code printed area, and switches the selector based on the determination output of the determination unit. An image reading apparatus.
前記バーコード領域用画像処理部は、その後段に読み取った2次元バーコードの形状を補正する形状補正フィルタを備えたことを特徴とする画像読み取り装置。 The image reading apparatus according to claim 1,
The bar code area image processing unit includes a shape correction filter for correcting the shape of a two-dimensional bar code read in a subsequent stage.
前記形状補正フィルタは2次元バーコードのセルを読取つた際に、1セルの縦横の画素数より大きなフィルタサイズとし、フィルタ中心に1セルの縦横の中心に対応させたときに1セルの内側に対応する位置にプラスの重みがあり、その外側に対応する位置に負の重み係数を設けていることを特徴とする画像読取り装置。 The image reading apparatus according to claim 3.
When the two-dimensional barcode cell is read, the shape correction filter has a filter size larger than the number of vertical and horizontal pixels of one cell, and is placed inside one cell when the filter center corresponds to the vertical and horizontal center of one cell. An image reading apparatus characterized in that there is a positive weight at a corresponding position and a negative weight coefficient is provided at a position corresponding to the outside.
前記R,G,Bの各画素信号のそれぞれ何れかが属する画素のみの信号を用いて1画素カラー信号を生成するバーコード領域用画像処理部と、
前記R,G,Bの各画素信号のそれぞれ何れかが属する画素の信号、および該画素の周囲の画素の信号を用いて1画素カラー信号を生成する非バーコード領域用画像処理部と、
予め2次元バーコードが印字された領域を記憶した記憶部と、
該記憶部の記憶信号に基づいて、前記バーコード領域用画像処理部および非バーコード領域用画像処理部の出力を切り換えて出力するセレクタを備えたことを特徴とする画像読み取り装置。 A single-plate color camera that includes a three-color sensor and can capture a document including an area on which a two-dimensional bar code is printed and output any one of R, G, and B pixel signals;
An image processing unit for a barcode area that generates a one-pixel color signal using a signal of only a pixel to which any one of the R, G, and B pixel signals belongs;
An image processing unit for a non-barcode area that generates a one-pixel color signal using a signal of a pixel to which each of the R, G, and B pixel signals belongs, and a signal of a pixel around the pixel;
A storage unit storing an area in which a two-dimensional barcode is printed in advance;
An image reading apparatus comprising: a selector that switches and outputs the output of the barcode area image processing section and the non-barcode area image processing section based on a storage signal of the storage section.
前記セレクタの切替位置を設定するユーザ設定スイッチを備えたことを特徴とする画像読み取り装置。 The image reading apparatus according to claim 1.
An image reading apparatus comprising a user setting switch for setting a selector switching position.
前記セレクタの切替位置を設定するユーザ設定スイッチを備え、該ユーザ設定スイッチ設定出力および前記バーコード領域判定部の判定出力何れかを前記セレクタの切替信号とする切替器を備えたことを特徴とする画像読み取り装置。 The image reading apparatus according to claim 2.
A user setting switch for setting a switching position of the selector is provided, and a switch that uses either the user setting switch setting output or the determination output of the barcode area determination unit as a switching signal of the selector is provided. Image reading device.
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