JP5521883B2 - Information processing apparatus, imaging apparatus, and program - Google Patents

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本発明は、情報処理装置、撮像装置及びプログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, an imaging apparatus, and a program.

複数の点状画像の配列で情報を表す符号化画像を媒体上に形成し、この符号化画像を撮像装置で撮像した画像に基づいて情報を復号する技術が知られている(例えば、特許文献1から3)。かかる技術の符号化画像は、点状画像の相互の位置関係により情報を表すものである。   A technique is known in which an encoded image representing information in an array of a plurality of dot-like images is formed on a medium, and the encoded image is decoded based on an image captured by an imaging device (for example, patent document) 1 to 3). The encoded image of such a technique represents information by the mutual positional relationship of the point images.

特開2006−85679号公報JP 2006-85679 A 特開2003−511763号公報JP 2003-511863 A 特開2007−179111号公報JP 2007-179111 A

ところで、符号化画像が形成された媒体表面の汚れや、撮像装置の撮像過程等を原因として、符号化画像を撮像した画像から正しく情報が復号されない場合がある。
本発明の目的は、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、点状画像の配列に従って生成されるデジタルデータを選択的に使用することである。
By the way, information may not be correctly decoded from an image obtained by capturing an encoded image due to dirt on the surface of the medium on which the encoded image is formed, an imaging process of the imaging device, or the like.
An object of the present invention is to selectively use digital data generated according to an array of point images so as to suppress the possibility that information is not correctly decoded from the imaging result of an encoded image composed of point images. It is.

上述した課題を解決するため、本発明の請求項1に係る情報処理装置は、規則的に配列した領域に点状の画像である点状画像が配置され、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像に基づいて、前記領域に対応する位置同士を結び前記点状画像の配列を示す線である配列線を設定手段と、前記設定手段が設定した配列線同士の交差部に対応して検出された点状画像の配置の態様に基づいて、前記交差部の座標と対応付けたデジタルデータを生成する生成手段と、前記設定した配列線と前記検出された点状画像との対応関係に基づいて、前記生成手段が生成したデジタルデータの信頼の度合いである信頼度をそれぞれ算出する信頼度算出手段と、前記信頼度算出手段が算出した信頼度がより高い前記デジタルデータを優先して使用して、前記撮像画像から特定した前記位置関係に応じて情報を復号する復号手段とを備えることを特徴とする。   In order to solve the above-described problem, in the information processing apparatus according to claim 1 of the present invention, dot-like images that are dot-like images are arranged in regularly arranged regions, and the positional relationship between the dot-like images. Based on a captured image that is an image of a medium on which an encoded image representing information is formed, an arrangement line that is a line that connects the positions corresponding to the region and indicates the arrangement of the dotted images is set as the setting unit. Generating means for generating digital data associated with the coordinates of the intersection based on the arrangement of the dotted images detected corresponding to the intersection of the array lines set by the setting means; Reliability calculation means for calculating the reliability, which is the degree of reliability of the digital data generated by the generation means, based on the correspondence relationship between the set array line and the detected dot image; and the reliability calculation Calculated by means Yoriyukido is used with priority higher the digital data, characterized by comprising a decoding means for decoding the information in accordance with the specified the positional relationship from the captured image.

本発明の請求項2に係る情報処理装置は、請求項1の構成において、前記生成手段は、前記各交差部の座標に対応する位置に前記デジタルデータが示す値を配列したデータである配列データを生成し、前記復号手段は、前記配列データが示す配列内で前記信頼度がより高い領域に含まれるデジタルデータを優先して使用し、前記位置関係に応じて情報を復号することを特徴とする。   An information processing apparatus according to a second aspect of the present invention is the information processing apparatus according to the first aspect, wherein the generation means is data in which values indicated by the digital data are arranged at positions corresponding to the coordinates of the intersections. And the decoding means preferentially uses digital data included in the region with higher reliability in the array indicated by the array data, and decodes information according to the positional relationship. To do.

本発明の請求項3に係る情報処理装置は、請求項2の構成において、前記対応関係は、前記交差部と当該交差部に対応する前記検出された点状画像との距離であり、前記信頼度算出手段は、前記距離が小さいほど前記信頼度を高くすることを特徴とする。   The information processing apparatus according to claim 3 of the present invention is the information processing apparatus according to claim 2, wherein the correspondence relationship is a distance between the intersection and the detected point image corresponding to the intersection. The degree calculation means increases the reliability as the distance is smaller.

本発明の請求項4に係る情報処理装置は、請求項2の構成において、前記信頼度算出手段は、前記撮像画像上の前記検出された点状画像の位置を基準として決められた範囲内の画像の密度を前記対応関係として、当該密度が前記配列線に応じて定まる密度に近いほど前記信頼度を高くすることを特徴とする。   An information processing apparatus according to a fourth aspect of the present invention is the information processing apparatus according to the second aspect, wherein the reliability calculation means is within a range determined on the basis of the position of the detected point image on the captured image. With the density of the image as the correspondence relationship, the reliability is increased as the density is closer to a density determined according to the array line.

本発明の請求項5に係る情報処理装置は、請求項3又は4の構成において、前記信頼度算出手段は、前記検出された点状画像の形状、大きさ、濃度、当該点状画像と前記媒体表面との濃度差又はそれら複数の組み合わせを加味して、前記信頼度を算出することを特徴とする。   An information processing apparatus according to a fifth aspect of the present invention is the information processing device according to the third or fourth aspect, wherein the reliability calculation means includes the shape, size, density, and the point image of the detected point image. The reliability is calculated in consideration of a density difference from the medium surface or a combination of a plurality of them.

本発明の請求項6に係る情報処理装置は、請求項1から5のいずれかの構成において、前記復号手段は、前記撮像画像から前記位置関係を特定する際の開始点をいずれかの前記検出された点状画像とし、当該点状画像からの距離がより小さい位置から生成された前記デジタルデータを優先して選択し、前記位置関係に応じて情報を復号することを特徴とする。   An information processing apparatus according to a sixth aspect of the present invention is the information processing apparatus according to any one of the first to fifth aspects, wherein the decoding means detects the start point when the positional relationship is specified from the captured image. The digital data generated from a position having a smaller distance from the point image is preferentially selected, and information is decoded according to the positional relationship.

本発明の請求項7に係る撮像装置は、請求項1から6のいずれかに記載の情報処理装置と、光を照射する照射手段と、前記照射手段により照射された光の反射光に応じて撮像する撮像手段とを備え、前記設定手段は、前記撮像手段により前記媒体が撮像されて得られる撮像画像から検出される点状画像に基づいて、前記配列線を設定することを特徴とする。   According to a seventh aspect of the present invention, there is provided an imaging apparatus according to the information processing apparatus according to any one of the first to sixth aspects, an irradiation unit that irradiates light, and reflected light of light irradiated by the irradiation unit. Imaging means for imaging, wherein the setting means sets the array line based on a dot image detected from a captured image obtained by imaging the medium by the imaging means.

本発明の請求項8に係るプログラムは、コンピュータを、規則的に配列した領域に点状の画像である点状画像が配置され、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像に基づいて、前記領域に対応する位置同士を結び前記点状画像の配列を示す線である配列線を設定手段と、前前記設定手段が設定した配列線同士の交差部に対応して検出された点状画像の配置の態様に基づいて、前記交差部の座標と対応付けたデジタルデータを生成する生成手段と、前記設定した配列線と前記検出された点状画像との対応関係に基づいて、前記生成手段が生成したデジタルデータの信頼の度合いである信頼度をそれぞれ算出する信頼度算出手段と、前記信頼度算出手段が算出した信頼度がより高い前記デジタルデータを優先して使用して、前記撮像画像から特定した前記位置関係に応じて情報を復号する復号手段として機能させるためのものである。   The program according to claim 8 of the present invention is a coded image in which dot images, which are dot images, are arranged in a region where computers are regularly arranged, and information is represented by the positional relationship between the dot images. Based on the captured image that is an image of the medium on which the image is formed, the setting unit sets an array line that connects the positions corresponding to the region and indicates the array of the dotted images, and the previous setting unit sets Generating means for generating digital data associated with the coordinates of the intersection, based on the arrangement of the dotted images detected corresponding to the intersection of the arrangement lines, the set array line and the A reliability calculation unit that calculates a reliability that is a degree of reliability of the digital data generated by the generation unit based on a correspondence relationship with the detected point image, and a reliability calculated by the reliability calculation unit Is more There the digital data using with priority, the is intended to function as a decoding means for decoding the information in accordance with the specified the positional relationship from a captured image.

請求項1,8に係る発明によれば、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、点状画像の配列に従って生成されるデジタルデータを選択的に使用することができる。
請求項2に係る発明によれば、デジタルデータの信頼度がより高い領域のデジタルデータを選択しやすくすることができる。
請求項3に係る発明によれば、配列線と点状画像との距離をデジタルデータの信頼度の指標として用いることができる。
請求項4に係る発明によれば、配列線同士の交差部周辺の画像の密度をデジタルデータの信頼度の指標として用いることができる。
請求項5に係る発明によれば、撮像画像上での点状画像の特性をデジタルデータの信頼度の指標として用いることができる。
請求項6に係る発明によれば、撮像画像の歪みが相対的に小さい部分の撮像結果を利用して復号することができる。
請求項7に係る発明によれば、符号化画像を撮像し、正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、撮像により得られる撮像画像から情報を復号することができる。
According to the first and eighth aspects of the invention, the digital data generated according to the arrangement of the point images is suppressed so as to suppress the possibility that information is not correctly decoded from the imaging result of the encoded image composed of the point images. Can be used selectively.
According to the second aspect of the present invention, it is possible to easily select digital data in a region where the reliability of digital data is higher.
According to the invention of claim 3, the distance between the array line and the dot image can be used as an index of the reliability of the digital data.
According to the invention which concerns on Claim 4, the density of the image around the cross | intersection part of array lines can be used as a reliability index of digital data.
According to the invention which concerns on Claim 5, the characteristic of the dotted | punctate image on a captured image can be used as a parameter | index of the reliability of digital data.
According to the invention which concerns on Claim 6, it can decode using the imaging result of the part with comparatively small distortion of a captured image.
According to the seventh aspect of the present invention, information can be decoded from a captured image obtained by imaging so as to capture an encoded image and suppress the possibility that information is not correctly decoded.

システムの全体構成を示す図Diagram showing the overall system configuration 符号化画像の構成を説明する図The figure explaining the structure of an encoding image 単位符号パターンの構成を示す図The figure which shows the composition of the unit code pattern 単位符号パターンの構成例を示す図The figure which shows the structural example of a unit code pattern パターンブロックの構成を示す図Diagram showing pattern block configuration 符号化画像のレイアウトを説明する図The figure explaining the layout of an encoding image 電子ペンの構成を示す図Diagram showing the configuration of the electronic pen 撮像画像における点状画像の配列の一例を示す図The figure which shows an example of the arrangement | sequence of the dotted | punctate image in a captured image 撮像画像に歪みが生じた場合の点状画像の配列の一例を示す図The figure which shows an example of the arrangement | sequence of a dotted | punctate image when distortion arises in a captured image 電子ペンの制御部の機能的構成を示す機能ブロック図Functional block diagram showing the functional configuration of the control unit of the electronic pen 配列情報検出部の機能的構成を示す機能ブロック図Functional block diagram showing the functional configuration of the sequence information detection unit 第2画像対検出部の機能を説明するための図The figure for demonstrating the function of a 2nd image pair detection part. 配列情報が示す内容を説明する図The figure explaining the contents which arrangement information shows デコード部の機能的構成を示す機能ブロック図Functional block diagram showing the functional configuration of the decoding unit 確度算出部の処理フローを示すフローチャートFlow chart showing the processing flow of the accuracy calculation unit 確度算出部が算出する確度を説明する図The figure explaining the accuracy which an accuracy calculation part calculates 開始点決定部の処理フローを示すフローチャートThe flowchart which shows the processing flow of a starting point determination part. 開始点決定部が決定する開始点を説明する図The figure explaining the starting point which a starting point determination part determines 配列線の設定に係る処理の概要を説明する図The figure explaining the outline of the processing related to the setting of array lines 配列線設定の処理フローを示すフローチャートFlowchart showing the processing flow for array line setting 設定基準点の設定手順を模式的に表した図Diagram showing the setting procedure of the setting reference point 指標値算出部の指標値の算出の手順を説明する図The figure explaining the procedure of the index value calculation of an index value calculation part 列間隔が更新される様子を示す図Diagram showing how column spacing is updated 配列線設定部により設定された配列線の一例を示す図The figure which shows an example of the array line set by the array line setting part ビット配列の構成を示す図Diagram showing the configuration of the bit array 信頼度配列の構成を示す図Diagram showing the structure of the confidence array 復号部の機能的構成を示す機能ブロック図Functional block diagram showing the functional configuration of the decoding unit

[実施形態の構成]
以下、図面を参照しつつ本発明の一実施形態を説明する。
<A.システム構成>
図1は、本実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。本実施形態に係るシステムの構成は、PC(Personal computer)10と、媒体50と、電子ペン60とに大別される。電子ペン60は、本発明の撮像装置の一例であり、媒体50に文字や図形などを手書きで筆記する機能と、媒体50上に形成された符号化画像を撮像する機能とを備えるものである。媒体50上に形成される符号化画像は、決められた符号化方式に従って情報を符号化し画像化したものである。媒体50は、紙やOHPシートなどのプラスチック、その他の材質のものでもよいし、表示内容が電気的に書き換えられる電子ペーパでもよい。要するに、媒体50は、電子ペン60で撮像されるように符号化画像が形成されたものであればよい。PC10は、電子ペン60によって指定された位置の符号化画像から情報が復号されると、その復号された情報を取得して、それに基づく処理を実行する。この処理は、例えば、ユーザにより電子ペン60を用いて手書きされた筆記内容を電子化して、電子文書を示す電子データを生成するものである。
次に、媒体50に形成される符号化画像の構成について説明する。
[Configuration of the embodiment]
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
<A. System configuration>
FIG. 1 is a diagram illustrating an overall configuration of a system according to the present embodiment. The configuration of the system according to the present embodiment is roughly divided into a personal computer (PC) 10, a medium 50, and an electronic pen 60. The electronic pen 60 is an example of an imaging apparatus according to the present invention, and includes a function of handwriting characters and figures on the medium 50 and a function of capturing an encoded image formed on the medium 50. . The encoded image formed on the medium 50 is obtained by encoding information into an image according to a predetermined encoding method. The medium 50 may be made of paper or plastic such as an OHP sheet, or other materials, or may be electronic paper whose display content is electrically rewritten. In short, the medium 50 may be any medium on which an encoded image is formed so as to be imaged with the electronic pen 60. When the information is decoded from the encoded image at the position designated by the electronic pen 60, the PC 10 acquires the decoded information and executes processing based on the acquired information. In this process, for example, the handwritten content handwritten by the user using the electronic pen 60 is digitized to generate electronic data indicating the electronic document.
Next, the configuration of the encoded image formed on the medium 50 will be described.

<B.符号化画像の構成>
図2は、符号化画像の構成を説明する図である。
符号化画像は、点状の画像である点状画像の配列で情報を表すものであり、媒体50の表面全体又は表面の一部に形成される情報ブロックP3の集合で構成される。ただし、図2には、媒体50に配置される情報ブロックP3のうちのひとつのみを示す。情報ブロックP3は、複数のパターンブロックP2の集合で構成される。パターンブロックP2は、複数の単位符号パターンP1の集合で構成される。
<B. Structure of encoded image>
FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of the encoded image.
The encoded image represents information by an array of dot images, which are dot images, and is composed of a set of information blocks P3 formed on the entire surface of the medium 50 or a part of the surface. However, FIG. 2 shows only one of the information blocks P3 arranged on the medium 50. The information block P3 is composed of a set of a plurality of pattern blocks P2. The pattern block P2 is composed of a set of a plurality of unit code patterns P1.

図3は、単位符号パターンP1の構成を示す図である。
単位符号パターンP1は、符号化された情報に応じて点状画像が1つずつ配置される領域(以下、「配置領域」という。)をm個有している。ここでは、m=9であり、単位符号パターンP1は、規則的に配列した配置領域A1乃至A9を有している。単位符号パターンP1は、m個の配置領域から選択されるn(1≦n<m)箇所の点状画像の配置の態様に応じて、mCn(=m!/{(m−n)!×n!})通りの情報を表現する。図3に示す単位符号パターンP1は、9個の配置領域のうち2つに点状画像が配置される符号化方式を例示したものである。配置領域の数に占める点状画像の数は、点状画像の配置の態様と表現される情報との関係や、1つの単位符号パターンP1で表現される情報の種類の数に影響するが、本発明では点状画像の数は特定のものに限定されない。ただし、以下の説明では、単位符号パターンP1の配置領域の数に占める点状画像の数が、「2」である場合を説明する。
FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the unit code pattern P1.
The unit code pattern P1 has m areas (hereinafter referred to as “arrangement areas”) in which point images are arranged one by one in accordance with the encoded information. Here, m = 9, and the unit code pattern P1 has regularly arranged arrangement regions A1 to A9. The unit code pattern P1 has mCn (= m! / {(Mn)! ×) according to the arrangement of n (1 ≦ n <m) point-like images selected from m arrangement areas. n!}) Represents street information. The unit code pattern P1 shown in FIG. 3 exemplifies an encoding method in which dot images are arranged in two of nine arrangement regions. The number of dot-like images in the number of arrangement regions affects the relationship between the mode of arrangement of dot-like images and information expressed and the number of types of information expressed by one unit code pattern P1, In the present invention, the number of dot images is not limited to a specific one. However, in the following description, a case will be described in which the number of dot-like images occupying the number of arrangement areas of the unit code pattern P1 is “2”.

図3に示す単位符号パターンP1で、黒で塗り潰された配置領域A1,A2には点状画像が配置されるが、斜線のハッチングで示される配置領域A3からA9には、点状画像は配置されていない。また、配置領域以外の領域は、点状画像が配置されることのない領域であり、例えば各点状画像を区別するために設けられる。
なお、符号化画像を構成する複数の点状画像は、それぞれ、相互の位置関係により情報を表すものである。点状画像の形状は、例えば正方形であるが、円形など別の形状であってもよい。また、点状画像の寸法は、本発明において特定の寸法に限定されるものではない。
In the unit code pattern P1 shown in FIG. 3, the dot images are arranged in the arrangement areas A1 and A2 filled in black, but the dot images are arranged in the arrangement areas A3 to A9 shown by hatching. It has not been. In addition, the area other than the arrangement area is an area where no dot image is arranged, and is provided, for example, to distinguish each dot image.
Note that the plurality of dot-like images constituting the encoded image each represent information by mutual positional relationship. The shape of the dot image is, for example, a square, but may be another shape such as a circle. Further, the size of the dot image is not limited to a specific size in the present invention.

図4は、単位符号パターンP1の構成例を示す図である。
単位符号パターンP1には、点状画像の配置の態様がそれぞれ異なる複数種類が存在する。ここでは、単位符号パターンP1は9C2=36種類である。図4に示すように、点状画像の配置態様が異なる単位符号パターンP1同士を識別するためのパターン番号が割り当てられており、パターン番号「0」から「35」までの単位符号パターンP1が存在する。単位符号パターンP1のうち、点状画像が特定の配置態様であるものが第1単位符号パターンとして使用され、残りは第2単位符号パターンとして採用される。第1単位符号パターンは、媒体50に埋め込まれる情報を表現するものである。
FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the unit code pattern P1.
There are a plurality of types of unit code patterns P1, each having a different arrangement of dot images. Here, there are 9C2 = 36 types of unit code patterns P1. As shown in FIG. 4, pattern numbers for identifying unit code patterns P1 having different dot pattern arrangement modes are assigned, and unit code patterns P1 having pattern numbers “0” to “35” exist. To do. Among the unit code patterns P1, the dot image having a specific arrangement form is used as the first unit code pattern, and the rest is used as the second unit code pattern. The first unit code pattern represents information embedded in the medium 50.

第2単位符号パターンは、媒体50に埋め込まれた第1単位符号パターンを取り出すために必要なパターンである。第2単位符号パターンは、例えば、第1単位符号パターンの位置を特定したり、媒体50を撮像した画像である二次元の撮像画像の回転を検出したりするために用いられる。要するに、第2単位符号パターンは、符号化画像が表す情報を正しく解釈するために参照される。例えば、撮像画像の回転の検出のために、以下の4種類の単位符号パターンP1が第2単位符号パターンとして用いられる。ここでは、パターン番号「32」の単位符号パターンP1を、正立した第2単位符号パターンとする。パターン番号「33」の単位符号パターンP1は、パターン番号「32」のそれを時計回りに90度回転したものである。パターン番号「34」の単位符号パターンP1は、パターン番号「32」のそれを時計回りに180度回転したものである。パターン番号「35」の単位符号パターンP1は、パターン番号「32」のそれを時計回りに270度回転したものである。この場合、36種類の単位符号パターンからこれら4種類の第2単位符号パターンを除いたものが、第1単位符号パターンに相当する。
なお、第2単位符号パターンは、特開2009−181347号公報に開示されている「同期パターン」に相当するものである。第2単位符号パターンは、同公報に記載の同期パターンと同じ用途で用いられる。
The second unit code pattern is a pattern necessary for taking out the first unit code pattern embedded in the medium 50. The second unit code pattern is used, for example, for specifying the position of the first unit code pattern or detecting the rotation of a two-dimensional captured image that is an image of the medium 50. In short, the second unit code pattern is referred to in order to correctly interpret the information represented by the encoded image. For example, the following four types of unit code patterns P1 are used as the second unit code patterns for detecting the rotation of the captured image. Here, the unit code pattern P1 having the pattern number “32” is set as an upright second unit code pattern. The unit code pattern P1 having the pattern number “33” is obtained by rotating the pattern number “32” by 90 degrees clockwise. The unit code pattern P1 having the pattern number “34” is obtained by rotating the pattern number “32” by 180 degrees clockwise. The unit code pattern P1 having the pattern number “35” is obtained by rotating the pattern number “32” by 270 degrees clockwise. In this case, 36 unit code patterns obtained by removing these four types of second unit code patterns correspond to the first unit code patterns.
The second unit code pattern corresponds to the “synchronization pattern” disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-181347. The second unit code pattern is used for the same purpose as the synchronization pattern described in the publication.

図5は、パターンブロックP2の構成を示す図である。図5は、第2単位符号パターンが正立した状態のときのパターンブロックP2の構成を示したものである。
パターンブロックP2は、第1単位符号パターンと第2単位符号パターンとを決められたレイアウトに従って配置したものである。図5に示すように、パターンブロックP2は、単位符号パターンP1を正方形状に、縦5個×横5個の計25個配列した構成である。25個の単位符号パターンP1のうち、左上隅部に第2単位符号パターンが配置される。第2単位符号パターンの右側に位置する連続する4ブロックには、媒体50上の位置を定義するために用いられる座標平面(以下、「第1座標平面」という。)の一の軸(後述する、X軸)の座標を表す第1単位符号パターンが配置される。第2単位符号パターンの下に位置する連続する4ブロックに、第1座標平面の他方の軸(後述する、Y軸)の座標を表す第1単位符号パターンが配置される。残りの16ブロックには、例えば、媒体50の識別情報又は媒体50に形成される文書の識別情報を表す第1単位符号パターンが配置される。
なお、第1座標平面は、ここでは、X軸及びY軸で定義される二次元の直交座標系で記述される。また、ここでは、X軸は、撮像画像の矩形の画像領域において一方向に対する位置に対応し、Y軸は、他方に対する位置に対応する。また、ここでは、撮像画像の左下隅点が第1座標平面の原点であるとする。
FIG. 5 is a diagram showing the configuration of the pattern block P2. FIG. 5 shows the configuration of the pattern block P2 when the second unit code pattern is upright.
In the pattern block P2, the first unit code pattern and the second unit code pattern are arranged according to a determined layout. As shown in FIG. 5, the pattern block P2 has a configuration in which a total of 25 unit code patterns P1 are arranged in a square shape, 5 in the vertical direction and 5 in the horizontal direction. Of the 25 unit code patterns P1, the second unit code pattern is arranged at the upper left corner. In four consecutive blocks located on the right side of the second unit code pattern, there is one axis (to be described later) of a coordinate plane (hereinafter referred to as “first coordinate plane”) used to define a position on the medium 50. , X-axis) is arranged as a first unit code pattern. A first unit code pattern representing the coordinates of the other axis (Y-axis, which will be described later) of the first coordinate plane is arranged in four consecutive blocks located below the second unit code pattern. In the remaining 16 blocks, for example, a first unit code pattern representing identification information of the medium 50 or identification information of a document formed on the medium 50 is arranged.
Here, the first coordinate plane is described in a two-dimensional orthogonal coordinate system defined by the X axis and the Y axis. Here, the X axis corresponds to a position in one direction in the rectangular image region of the captured image, and the Y axis corresponds to a position in the other. Here, it is assumed that the lower left corner point of the captured image is the origin of the first coordinate plane.

図6は、情報ブロックP3のレイアウトを説明する図である。
図6に示す最小サイズの1つの矩形は1つの符号化ブロックP1に対応し、その内側に含まれるアルファベット及び数値で表される符号が同じ符号化ブロックP1同士は、それぞれ同じ態様で配置領域A1乃至A9に点状画像が配置される。図6では、第2単位符号パターンを「S」で表し、X座標を表すパターンブロックP2を「X1」,「X2」,…で表し、Y座標を表すパターンブロックP2を「Y1」,「Y2」,…で表す。X座標及びY座標のそれぞれは、パターンブロックP2の内容に応じて、例えば媒体50上の互いする2方向のそれぞれについてM系列で表現される。また、識別情報の符号化には、例えばRS符号化が用いられる。図6では、識別情報を表すパターンを「IXY」(X=1から4,Y=1から4)で表している。
以上の構成を有する符号化画像は、互いに直交する2方向に対してそれぞれ点状画像が複数列で配列された構成である。
FIG. 6 is a diagram for explaining the layout of the information block P3.
One rectangle of the minimum size shown in FIG. 6 corresponds to one coding block P1, and the coding blocks P1 having the same alphabet and numerical code included therein are arranged in the same manner in the arrangement area A1. A dot image is arranged at A9 to A9. In FIG. 6, the second unit code pattern is represented by “S”, the pattern block P2 representing the X coordinate is represented by “X1”, “X2”,..., And the pattern block P2 representing the Y coordinate is represented by “Y1”, “Y2”. ", ... Each of the X coordinate and the Y coordinate is expressed in M series for each of the two directions on the medium 50 according to the contents of the pattern block P2, for example. For example, RS encoding is used for encoding the identification information. In FIG. 6, the pattern representing the identification information is represented by “IXY” (X = 1 to 4, Y = 1 to 4).
The encoded image having the above configuration has a configuration in which dot images are arranged in a plurality of rows in two directions orthogonal to each other.

以上の構成を有する符号化画像は、電子写真方式を用いて媒体50上に形成される場合には、例えば黒色のトナー(つまり、カーボンを含む赤外光吸収トナー)又は特殊トナーが用いられる。特殊トナーは、例えば、可視光領域(400nmから700nm)における最大吸収率が7%以下であり、近赤外領域(800nmから1000nm)における吸収率が30%以上の不可視トナーである。ここでいう「可視」および「不可視」は、目視により認識されるかどうかとは関係しない。ここでは、媒体50に形成された画像が可視光領域における特定の波長の吸収に起因する発色性の有無により認識されるかどうかで「可視」と「不可視」とを区別している。また、可視光領域における特定の波長の吸収に起因する発色性が若干あるが、人間の目で認識し難いものも「不可視」に含める。また、この不可視トナーは、画像の機械読み取りのために必要な近赤外光吸収能力を高めるために、平均分散径が100nmから600nmの範囲のものが望ましい。
符号化画像の構成の説明は、以上である。
When the encoded image having the above configuration is formed on the medium 50 using an electrophotographic method, for example, black toner (that is, infrared light absorbing toner containing carbon) or special toner is used. The special toner is, for example, an invisible toner having a maximum absorption rate of 7% or less in the visible light region (400 nm to 700 nm) and an absorption rate of 30% or more in the near infrared region (800 nm to 1000 nm). “Visible” and “invisible” as used herein have nothing to do with whether or not they are visually recognized. Here, “visible” and “invisible” are distinguished based on whether or not the image formed on the medium 50 is recognized based on the presence or absence of color development caused by absorption of a specific wavelength in the visible light region. Further, “invisible” includes those that have some color developability due to absorption of a specific wavelength in the visible light region but are difficult to recognize with human eyes. The invisible toner preferably has an average dispersion diameter in the range of 100 nm to 600 nm in order to increase the near infrared light absorption capability necessary for machine reading of an image.
The configuration of the encoded image has been described above.

<C.電子ペン60の構成>
図7は、電子ペン60の構成を示すブロック図である。
制御部61は、本発明の情報処理装置の一例であり、電子ペン60の動作を制御する。制御部61は、画像処理部61aとデータ処理部61bとを備える。画像処理部61aは、CPU(Central Processing Unit)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)を含む演算装置やメモリを備え、媒体50を撮像した画像である撮像画像から検出した符号化画像に基づいて処理を実行する。データ処理部61bは、CPUを含む演算装置やメモリを備え、画像処理部61aの処理の実行結果に応じて情報を復号し、識別情報及び座標情報を抽出する。
なお、制御部61は、画像処理部61a及びデータ処理部61bを動作させるためのプログラムを格納する図示せぬ不揮発性メモリを有し、このプログラムを実行することにより各種の機能を実現する。
<C. Configuration of electronic pen 60>
FIG. 7 is a block diagram illustrating a configuration of the electronic pen 60.
The control unit 61 is an example of an information processing apparatus according to the present invention, and controls the operation of the electronic pen 60. The control unit 61 includes an image processing unit 61a and a data processing unit 61b. The image processing unit 61a includes an arithmetic device and a memory including a CPU (Central Processing Unit) and an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), and performs processing based on an encoded image detected from a captured image that is an image obtained by capturing the medium 50. Run. The data processing unit 61b includes an arithmetic device including a CPU and a memory, decodes information according to the execution result of the processing of the image processing unit 61a, and extracts identification information and coordinate information.
The control unit 61 has a non-volatile memory (not shown) that stores a program for operating the image processing unit 61a and the data processing unit 61b, and implements various functions by executing the program.

圧力センサ62は、電子ペン60による筆記動作をペンチップ69に加わる圧力によって検出する。撮像ユニット70は、照射部63と撮像部64とを備える。照射部63は、本発明の照射手段の一例であり、例えばLED(Light Emitting Diode)であり、媒体50上に赤外光を照射する。撮像部64は、本発明の撮像手段の一例であり、照射部63から照射された赤外光の反射光に応じて、媒体50上の符号化画像を撮像する。電子ペン60においては、あらかじめ定められたフレームレート(例えば、60fps(フレーム毎秒))で撮像ユニット70により媒体50表面を撮像し、撮像画像を表す画像情報である撮像データを生成する。情報メモリ65は、データ処理部61bで抽出された識別情報および位置情報を記憶する。通信部66は、電子ペン60とPC10との通信に関する制御を行う。バッテリ67は、例えば充電池であり、電子ペン60を駆動するための電力を各部に供給する。ペンIDメモリ68は、電子ペン60の識別情報を記憶する。ペンチップ69は、いわゆるペン軸であり、その先端部にペン先69aが設けられている。ペン先69aは、ユーザによって筆記動作がなされる際に、撮像対象となる符号化画像が形成された媒体50上の位置を指示する。照射部63は、ユーザによって筆記動作がなされる際に、ペン先69aによって指示される媒体50上の撮像範囲Rに光を照射する。スイッチ75は、各種設定を切り替えるために用いられる。
次に、電子ペン60による符号化画像の撮像に係る課題について説明する。
The pressure sensor 62 detects the writing operation by the electronic pen 60 by the pressure applied to the pen tip 69. The imaging unit 70 includes an irradiation unit 63 and an imaging unit 64. The irradiation unit 63 is an example of the irradiation unit of the present invention, and is, for example, an LED (Light Emitting Diode), and irradiates the medium 50 with infrared light. The imaging unit 64 is an example of the imaging unit of the present invention, and captures an encoded image on the medium 50 according to the reflected light of the infrared light irradiated from the irradiation unit 63. In the electronic pen 60, the surface of the medium 50 is imaged by the imaging unit 70 at a predetermined frame rate (for example, 60 fps (frame per second)), and imaging data that is image information representing the captured image is generated. The information memory 65 stores the identification information and position information extracted by the data processing unit 61b. The communication unit 66 performs control related to communication between the electronic pen 60 and the PC 10. The battery 67 is a rechargeable battery, for example, and supplies power for driving the electronic pen 60 to each unit. The pen ID memory 68 stores identification information of the electronic pen 60. The pen tip 69 is a so-called pen shaft, and a pen tip 69a is provided at the tip. The pen tip 69a indicates the position on the medium 50 on which the encoded image to be imaged is formed when the user performs a writing operation. The irradiating unit 63 irradiates light to the imaging range R on the medium 50 indicated by the pen tip 69a when a writing operation is performed by the user. The switch 75 is used for switching various settings.
Next, a problem related to imaging of an encoded image with the electronic pen 60 will be described.

図8は、符号化画像を撮像した撮像画像における点状画像の配列の様子を示す図である。図8は、撮像画像上において点状画像の位置を、第1座標平面上に「□」印でプロットしたものである。
図8に示す撮像画像では、点状画像はX軸及びY軸の各軸に平行又はほぼ平行に配列される。ここで、互いに隣接する4つの点状画像の位置を線分で結んで形成される四角形はほぼ正方形であり、媒体50上での符号化画像の配列に対して差異がほとんどない。この場合、互いに隣接する2つの点状画像の位置関係を調べれば、点状画像の配列方向が、比較的容易に、かつ、正確に検出される。また、点状画像の配置態様に応じたデジタルデータに変換する処理であるデコードの手法として、配置領域に対応する位置同士を結び点状画像の配列を示す線(以下、「配列線」という。)を設定し、配列線同士の交差部に対応する点状画像の配置態様を参照するという手法がある。上述した符号化画像の構成では、X軸又はY軸に平行な配列線(実線で図示)が点状画像の配列の各列に当てはめられる。図8に示す撮像画像では、各交差部の位置にほぼ一致するように点状画像が配置されるので、配列線と点状画像との対応関係からデコードが比較的容易に、かつ、正確に行われやすい。
ところで、電子ペン60においては、媒体50の表面に対する姿勢が傾斜して操作されることがある。この場合、電子ペン60の撮像面が媒体50表面に対して傾き、撮像画像に歪みが生じることがある。この場合、図8に示す撮像結果の場合と同等に、点状画像の配列方向を特定したり、配列線を設定したりすることが困難なときがある。
FIG. 8 is a diagram illustrating an arrangement of dot images in a captured image obtained by capturing an encoded image. FIG. 8 is a diagram in which the positions of the point images on the captured image are plotted on the first coordinate plane with “□” marks.
In the captured image shown in FIG. 8, the point images are arranged in parallel or substantially parallel to the X axis and Y axis. Here, a quadrangle formed by connecting the positions of four dot images adjacent to each other with line segments is substantially a square, and there is almost no difference with respect to the arrangement of the encoded images on the medium 50. In this case, if the positional relationship between two adjacent dot images is examined, the arrangement direction of the dot images can be detected relatively easily and accurately. In addition, as a decoding technique that is a process of converting into digital data according to the arrangement mode of the dot images, a line indicating the arrangement of dot images (hereinafter referred to as “array line”) connecting positions corresponding to the arrangement areas. ) And referring to the arrangement of the dot images corresponding to the intersections of the array lines. In the encoded image configuration described above, an array line (shown by a solid line) parallel to the X axis or the Y axis is applied to each column of the dot image array. In the captured image shown in FIG. 8, since the dot images are arranged so as to substantially match the positions of the respective intersections, the decoding is relatively easy and accurate from the correspondence between the array lines and the dot images. Easy to be done.
By the way, the electronic pen 60 may be operated with the posture with respect to the surface of the medium 50 inclined. In this case, the imaging surface of the electronic pen 60 may be tilted with respect to the surface of the medium 50, and the captured image may be distorted. In this case, as in the case of the imaging result shown in FIG. 8, it may be difficult to specify the arrangement direction of the dotted images or to set the arrangement line.

図9は、撮像画像に歪みが生じた場合の点状画像の配列の様子を示す図である。図9においても、撮像画像上において点状画像が配置される位置が第1座標平面上に「□」印でプロットされている。
図9に示す撮像画像では、X軸方向に対する点状画像同士の間隔にばらつきがあり、Y軸方向に対する各位置でその間隔が相違する。ここでは、図9においてY軸の原点から遠ざかる軸方向に向かって次第にこの間隔が小さくなっている。これは、電子ペン60がY軸方向に対して傾いている場合に生じることがあるものである。このとき、互いに隣接する4つの点状画像の位置を線分で結んで形成される四角形は台形である。よって、図8に示すものと同じ配列線を設定した場合、撮像画像の全体又は部分的に配列線同士の交差部と点状画像の位置とがずれてしまい、デコードの妨げとなることがある。また、図9から分かるように、このような撮像画像の歪みは、撮像画像の中央部から端部に近づくほど大きくなりやすい。
FIG. 9 is a diagram illustrating the arrangement of the dot images when the captured image is distorted. Also in FIG. 9, the positions where the point images are arranged on the captured image are plotted with “□” marks on the first coordinate plane.
In the captured image shown in FIG. 9, the interval between the point images in the X-axis direction varies, and the interval differs at each position in the Y-axis direction. Here, in FIG. 9, this interval gradually decreases in the axial direction away from the origin of the Y axis. This may occur when the electronic pen 60 is tilted with respect to the Y-axis direction. At this time, the quadrilateral formed by connecting the positions of four adjacent dot images with line segments is a trapezoid. Therefore, when the same array line as that shown in FIG. 8 is set, the intersection of the array lines and the position of the dotted image may be partially or completely shifted in the captured image, which may hinder decoding. . Further, as can be seen from FIG. 9, the distortion of such a captured image tends to increase as the distance from the central portion of the captured image approaches the end portion.

以上のように撮像画像に歪みが生じると、点状画像同士の間隔や点状画像の配列方向が撮像画像から正確に特定されないことがあり、符号化画像の撮像結果から情報が正しく復号されないことがある。また、特に図示しないが、X軸方向に対しても電子ペン60の姿勢が傾いている場合、互いに隣接する4つのコード画像の位置を線分で結んで形成される四角形は平行四辺形や菱形となる。この場合、X軸及びY軸の双方について、配列方向や点状画像間の間隔を正確に特定するのが困難になる。   As described above, when the captured image is distorted, the interval between the dot images and the arrangement direction of the dot images may not be accurately specified from the captured image, and information may not be correctly decoded from the imaging result of the encoded image. There is. Although not particularly illustrated, when the posture of the electronic pen 60 is tilted with respect to the X-axis direction, a quadrilateral formed by connecting the positions of four code images adjacent to each other with line segments is a parallelogram or rhombus. It becomes. In this case, it is difficult to accurately specify the arrangement direction and the interval between the point images for both the X axis and the Y axis.

更に、撮像画像に生じる歪み以外にも、以下の原因で符号化画像の撮像結果から情報が正しく復号されない可能性がある。例えば、媒体50の表面に、符号化画像の形成時に落下したトナー等の汚れが付着していると、この汚れが符号化画像を構成する点状画像と誤って認識される虞がある。この場合、この汚れを点状画像として扱って、他の点状画像との相互の位置関係が特定され、これがデコードや復号の妨げとなることがある。また、電子ペン60が媒体50に対して照射光を照射して正反射が生じた場合、照射部63の照射光が媒体50表面で全反射して撮像部64で撮像されてしまうことがある。この場合、撮像範囲R内で画像ムラが多発する。このとき、撮像範囲R内の広範囲で明度が高くなり、撮像範囲R内で明度が低くなった部分が、符号化画像を構成する点状画像と誤って認識される虞がある。
以上のように、撮像画像から点状画像の位置を検出して情報を復号する手法では、撮像画像にその正確な復号を阻害する撮像結果が含まれることがある。かかる課題に対し、電子ペン60は、符号化画像の撮像結果から正しい復号が実現されない可能性を抑えるために、以下に説明する機能を実現する。
Furthermore, in addition to the distortion that occurs in the captured image, information may not be correctly decoded from the captured image of the encoded image for the following reasons. For example, if dirt such as toner dropped during formation of the encoded image adheres to the surface of the medium 50, this dirt may be mistakenly recognized as a dot image constituting the encoded image. In this case, this stain is treated as a dot image, and the mutual positional relationship with other dot images is specified, which may hinder decoding and decoding. Further, when the electronic pen 60 irradiates the medium 50 with irradiation light and regular reflection occurs, the irradiation light of the irradiation unit 63 may be totally reflected on the surface of the medium 50 and captured by the imaging unit 64. . In this case, image unevenness frequently occurs within the imaging range R. At this time, there is a possibility that the portion where the brightness is high in the imaging range R and the brightness is low in the imaging range R is mistakenly recognized as a dot image constituting the encoded image.
As described above, in the technique of detecting the position of the point image from the captured image and decoding the information, the captured image may include an imaging result that hinders accurate decoding. In response to such a problem, the electronic pen 60 realizes the function described below in order to suppress the possibility that correct decoding is not realized from the imaging result of the encoded image.

[機能構成]
<D.電子ペン60の機能>
図10は、電子ペン60の制御部61の機能的構成の大略を示す機能ブロック図である。図10に示すように、制御部61が実現する機能は、配列情報検出部100と、デコード部200と、復号部300とに大別される。配列情報検出部100は、撮像画像から点状画像を検出し、検出した点状画像の撮像画像上での位置に基づいて、点状画像の配列の列方向と、その配列の列同士の間隔とを示す配列情報を検出するものである。デコード部200は、配列情報検出部100で検出された配列情報に基づいて、撮像画像から検出された点状画像をデジタルデータに変換するデコードを含む機能を実現するものである。復号部300は、デコード部200でのデコードの結果に基づいて、符号化画像が表す情報を復号するものである。
以上の3つに大別される機能のうち、配列情報検出部100及びデコード部200の機能は、例えば画像処理部61aによって実現され、復号部300の機能は、例えばデータ処理部61bによって実現される。
[Function configuration]
<D. Functions of the electronic pen 60>
FIG. 10 is a functional block diagram showing an outline of a functional configuration of the control unit 61 of the electronic pen 60. As shown in FIG. 10, the functions realized by the control unit 61 are roughly divided into an array information detection unit 100, a decoding unit 200, and a decoding unit 300. The array information detection unit 100 detects a dot image from the captured image, and based on the position of the detected dot image on the captured image, the column direction of the array of the dot images and the interval between the columns of the array Is detected. Based on the sequence information detected by the sequence information detection unit 100, the decoding unit 200 realizes a function including decoding that converts a dotted image detected from the captured image into digital data. The decoding unit 300 decodes information represented by the encoded image based on the decoding result in the decoding unit 200.
Of the above three functions, the functions of the array information detection unit 100 and the decoding unit 200 are realized by, for example, the image processing unit 61a, and the function of the decoding unit 300 is realized by, for example, the data processing unit 61b. The

<D.1 配列情報検出部100>
まず、配列情報検出部100が実現する機能について説明する。図11は、配列情報検出部100のより詳細な機能的構成を示す機能ブロック図である。図11に示すように、配列情報検出部100の機能は、撮像データ取得部101と、ノイズ除去部102と、点状画像検出部103と、第1画像対検出部104と、第2画像対検出部105と、列方向検出部106と、列間隔検出部107とに分けられる。
撮像データ取得部101は、符号化画像が形成された媒体50表面が電子ペン60によって撮像されると、1フレームの撮像画像を表す撮像データを取得する。
ノイズ除去部102は、撮像データが表す撮影画像からノイズを除去するための処理を行う。ノイズとしては、電子ペン60における撮像素子の特性によるものや電子回路によるものがある。ノイズ除去部102は、例えば、ぼかし処理やアンシャープマスキング等の先鋭化処理を行う。ただし、ノイズ除去部102がノイズを除去するためにいかなる処理を行うかは、電子ペン60の撮像系の特性に応じて決定されるとよい。
<D. 1 Sequence Information Detection Unit 100>
First, functions realized by the array information detection unit 100 will be described. FIG. 11 is a functional block diagram showing a more detailed functional configuration of the sequence information detection unit 100. As shown in FIG. 11, the array information detection unit 100 functions as an imaging data acquisition unit 101, a noise removal unit 102, a dotted image detection unit 103, a first image pair detection unit 104, and a second image pair. The detection unit 105, the column direction detection unit 106, and the column interval detection unit 107 are divided.
When the surface of the medium 50 on which the encoded image is formed is imaged by the electronic pen 60, the imaging data acquisition unit 101 acquires imaging data representing one frame of the imaging image.
The noise removal unit 102 performs a process for removing noise from the captured image represented by the imaging data. As the noise, there are noise caused by characteristics of the image sensor in the electronic pen 60 and noise caused by an electronic circuit. The noise removing unit 102 performs sharpening processing such as blurring processing and unsharp masking, for example. However, what kind of processing the noise removing unit 102 performs to remove noise may be determined according to the characteristics of the imaging system of the electronic pen 60.

点状画像検出部103は、ノイズが除去された撮像データに基づいて、撮像画像から点状画像を検出する。点状画像検出部103は、二値化処理を行うことで、点状画像とそれ以外の画像(つまり、背景に相当する画像)とを分離して、点状画像を検出する。点状画像検出部103は、二値化後の撮像画像にノイズ成分が多数含まれる場合には、撮像画像中の各画像の面積や形状により符号化画像を構成する点状画像であるか否かの判定を行うフィルタリング処理を併用してもよい。すなわち、点状画像検出部103は、本発明の検出手段の一例である。
なお、点状画像検出部103が検出する点状画像には、符号化画像を構成するもの(つまり、符号化画像を構成する点状画像を撮像したもの)のほか、媒体50上の汚れや電子ペン60の撮像過程等を原因として混入した、点状のノイズが混入することがある。
The dotted image detection unit 103 detects a dotted image from the captured image based on the captured data from which noise has been removed. The dotted image detection unit 103 performs binarization processing to separate the dotted image and other images (that is, an image corresponding to the background) and detect the dotted image. When the binarized captured image includes a lot of noise components, the dotted image detection unit 103 is a dot image that forms an encoded image based on the area and shape of each image in the captured image. A filtering process for determining whether or not may be used. That is, the point image detection unit 103 is an example of the detection means of the present invention.
Note that the dot images detected by the dot image detection unit 103 include not only what constitutes an encoded image (that is, an image of the dot images constituting the encoded image), There may be a point-like noise mixed due to an imaging process of the electronic pen 60 or the like.

第1画像対検出部104は、点状画像検出部103で検出された点状画像について、互いに近接する一対の点状画像を、第1画像対として検出する。第1画像対は、撮像画像上の点状画像とそれに最も近い位置にある点状画像との対により構成される。ここでは、最も近い位置とは、配置領域A1とA2やA2とA3のような、単位符号パターンP1において最短距離で隣接する配置領域同士の距離に対応している。   The first image pair detection unit 104 detects a pair of point-like images close to each other as the first image pair with respect to the point-like images detected by the point-like image detection unit 103. The first image pair is constituted by a pair of a dot image on the captured image and a dot image at the closest position. Here, the closest position corresponds to the distance between adjacent arrangement areas such as the arrangement areas A1 and A2 and A2 and A3 with the shortest distance in the unit code pattern P1.

第2画像対検出部105は、第1画像対検出部104で検出された第1画像対のうち、点状画像の配列の列方向に傾斜するものを、第2画像対として検出する。ただし、ここでは、点状画像の配列の列方向は、配置領域A1とA2やA2とA3のような、最短距離で隣接する配置領域が配列する方向のことであり、配置領域A1とA5のような、最短距離でない隣接方向を含まない。つまり、この実施形態の符号化画像の構成では、互いに異なる2つの配列の列方向が存在する。
第2画像対として検出するものを絞り込むために、第2画像対検出部105は、第1画像対のそれぞれについて点状画像の傾斜方向を特定し、出現頻度が高い傾斜方向である第1画像対のみを第2画像対として検出する。具体的には、第2画像対検出部105は、第1座標平面上での第1画像対の傾斜方向とX軸とが成す角度の度数分布を算出する。そして、第2画像対検出部105は、出現頻度が閾値以上である角度を特定する。例えば、第2画像対検出部105は、出現頻度が最大であった角度を基準として決められた範囲内に含まれる角度範囲を特定する。そして、第2画像対検出部105は、この角度範囲内で傾斜する第1画像対を、第2画像対として検出する。
The second image pair detection unit 105 detects a first image pair detected by the first image pair detection unit 104 that is inclined in the column direction of the array of dot images as a second image pair. However, here, the column direction of the arrangement of dot images is the direction in which arrangement areas adjacent to each other at the shortest distance, such as arrangement areas A1 and A2 and A2 and A3, are arranged. Such an adjacent direction that is not the shortest distance is not included. That is, in the configuration of the encoded image of this embodiment, there are two different column directions of the array.
In order to narrow down what is detected as the second image pair, the second image pair detection unit 105 identifies the inclination direction of the dotted image for each of the first image pairs, and the first image is the inclination direction having a high appearance frequency. Only the pair is detected as the second image pair. Specifically, the second image pair detection unit 105 calculates a frequency distribution of angles formed by the tilt direction of the first image pair on the first coordinate plane and the X axis. And the 2nd image pair detection part 105 specifies the angle whose appearance frequency is more than a threshold value. For example, the second image pair detection unit 105 identifies an angle range included in a range determined based on the angle at which the appearance frequency is maximum. Then, the second image pair detection unit 105 detects the first image pair tilted within this angle range as the second image pair.

図12は、第2画像対検出部105の機能を説明するための図である。図12は、撮像画像の一例である撮像画像IMG1を示す図であり、「■」印で示す位置で点状画像が検出されたものとする。また、図12において、紙面右方向に沿ってX軸が延び、紙面上方向に沿ってY軸が延びている。既に説明したように、この実施形態の符号化画像においては、互いに直交する2方向に沿って点状画像が配列されるから、撮像画像上においてもこの2方向に対応する傾斜方向の出現頻度が、その他の方向に対して相対的に高くなるはずである。これにより、図12に示す例では、点状画像同士を破線で結んだ第1画像対が、第2画像対検出部105によって第2画像対として検出される。   FIG. 12 is a diagram for explaining the function of the second image pair detection unit 105. FIG. 12 is a diagram illustrating a captured image IMG1 that is an example of a captured image, and it is assumed that a dot image is detected at a position indicated by a “■” mark. In FIG. 12, the X axis extends along the right side of the drawing, and the Y axis extends along the upper side of the drawing. As already described, in the encoded image of this embodiment, since the dot images are arranged along two directions orthogonal to each other, the appearance frequency of the inclination direction corresponding to these two directions also appears on the captured image. Should be relatively high with respect to the other directions. Accordingly, in the example illustrated in FIG. 12, the first image pair in which the dotted images are connected by a broken line is detected as the second image pair by the second image pair detection unit 105.

列方向検出部106は、第2画像対検出部105で検出された第2画像対の傾斜方向に基づいて、撮像画像上での点状画像の配列の列方向を検出する。列方向検出部106は、第2画像対検出部105において特定された角度範囲に応じて配列の列方向を検出する。例えば、列方向検出部106は、例えば角度範囲において出現頻度が最大であった角度や出現頻度に重み付けをした平均角度を、点状画像の配列の列方向として検出する。ここでは、第2画像対検出部105は、例えば、X軸に一致又はほぼ一致する傾斜方向と、Y軸に一致又はほぼ一致する傾斜方向という、点状画像の種類の配列の列方向を検出することになる。   The column direction detection unit 106 detects the column direction of the arrangement of the dot images on the captured image based on the inclination direction of the second image pair detected by the second image pair detection unit 105. The column direction detection unit 106 detects the column direction of the array according to the angle range specified by the second image pair detection unit 105. For example, the column direction detection unit 106 detects, for example, an angle having the highest appearance frequency in the angle range or an average angle weighted to the appearance frequency as the column direction of the dot image array. Here, the second image pair detection unit 105 detects, for example, the column direction of the array of dot image types, that is, a tilt direction that matches or substantially matches the X axis and a tilt direction that matches or nearly matches the Y axis. Will do.

図13は、配列情報が示す内容を説明する図である。ここでは、配列情報が示す配列の列方向のみを説明する。図13に示すように、列方向検出部106は、X軸と成す角度θを用いて、点状画像の配列の列方向を表現する。ただし、列方向検出部106が検出する配列方向は、X軸と成す角度で、かつ、180度の範囲内の角度により表される。図13に示すように、X軸方向に対して原点側に位置する点状画像を基準として、もう一方の点状画像がY軸の矢印方向に傾斜する場合には、θは正の値となり、反対に、もう一方の点状画像がY軸の矢印と反対方向に傾斜する場合には、θは負の値となる。ここでは、列方向検出部106は、角度θ1,θ2という2方向を配列の列方向として検出する。これにより、撮像画像上での点状画像の配列の列方向がおおよそ把握される。
なお、列方向検出部106が検出する配列方向は、Y軸を基準とした角度で表されてもよい。
FIG. 13 is a diagram for explaining the contents indicated by the array information. Here, only the column direction of the array indicated by the array information will be described. As illustrated in FIG. 13, the column direction detection unit 106 represents the column direction of the array of dot images using the angle θ formed with the X axis. However, the arrangement direction detected by the column direction detection unit 106 is an angle formed with the X axis and represented by an angle within a range of 180 degrees. As shown in FIG. 13, when the other point-like image is inclined in the direction of the arrow on the Y-axis with respect to the point-like image located on the origin side with respect to the X-axis direction, θ becomes a positive value. On the other hand, when the other point-like image is inclined in the direction opposite to the Y-axis arrow, θ takes a negative value. Here, the column direction detection unit 106 detects two directions of angles θ1 and θ2 as the column direction of the array. Thereby, the column direction of the arrangement of the dot images on the captured image is roughly grasped.
Note that the arrangement direction detected by the column direction detection unit 106 may be represented by an angle with respect to the Y axis.

列間隔検出部107は、第2画像対の点状画像間の距離に基づいて、点状画像の配列の列同士の間隔(つまり、列間隔)を検出する。ここでは、列間隔検出部107は、第2画像対の点状画像間の距離をそれぞれ算出して、それらの平均値を算出する。上述したように、符号化画像において各配列の列同士の間隔は一定であるから、この平均値により撮像画像上での列間隔のおおよその値が検出される。ただし、第2画像対の点状画像間の距離が突出して大きいものを排除するために、或る閾値を設け、列間隔検出部107は、距離が閾値以下である第2画像対に基づいて列間隔を算出するとよい。これにより、図13に示すように、角度θ1,θ2によって表される方向に対する列間隔がそれぞれ求められる。ここでは、角度θ1の配列方向に対する列間隔がD1で表され、角度θ2の配列方向に対する列間隔がD2で表されるものとする。角度θ1は、角度θ2の方向に沿って配列される点状画像の複数列の並び方向と換言されるし、角度θ2は、角度θ1の方向に沿って配列される点状画像の複数列の並び方向と換言される。   The column interval detection unit 107 detects the interval between columns of the array of point images (that is, the column interval) based on the distance between the point images of the second image pair. Here, the column interval detection unit 107 calculates the distance between the point images in the second image pair, and calculates the average value thereof. As described above, since the interval between columns of each array is constant in the encoded image, an approximate value of the column interval on the captured image is detected from this average value. However, a certain threshold value is provided in order to eliminate a projecting large distance between point images of the second image pair, and the column interval detection unit 107 is based on the second image pair whose distance is equal to or less than the threshold value. The column spacing may be calculated. As a result, as shown in FIG. 13, the column spacing with respect to the direction represented by the angles θ1 and θ2 is obtained. Here, the column interval with respect to the arrangement direction of the angle θ1 is represented by D1, and the column interval with respect to the arrangement direction of the angle θ2 is represented by D2. In other words, the angle θ1 is an arrangement direction of a plurality of rows of dot images arranged along the direction of the angle θ2, and the angle θ2 is a plurality of rows of dot images arranged along the direction of the angle θ1. In other words, the direction.

以上が、配列情報検出部100が実現する機能の説明である。配列情報検出部100では、1フレームの撮像画像につき、一組の配列情報を検出し、これを各フレームの撮像画像について行う。この実施形態では、符号化画像は互いに直交する2方向に沿って複数列で点状画像が配列される構成であるから、図13に示すように、配列情報は、列方向と列間隔とを含むベクトルとしても観念される。
ただし、配列情報は、撮像画像全体で見たときの列方向と列間隔とを表すが、図9に示例示される、歪んだ撮像画像の場合には各位置で列方向や列間隔が異なるので、この位置毎に異なる列方向や列間隔を表現するわけではない。
The above is description of the function which the arrangement | sequence information detection part 100 implement | achieves. The array information detection unit 100 detects a set of array information for one frame of the captured image and performs this on the captured image of each frame. In this embodiment, since the encoded image has a configuration in which dot images are arranged in a plurality of columns along two directions orthogonal to each other, as shown in FIG. 13, the array information includes the column direction and the column interval. It is also considered as a vector containing.
However, the array information represents the column direction and the column interval when viewed in the entire captured image. However, in the case of the distorted captured image illustrated in FIG. 9, the column direction and the column interval are different at each position. However, different column directions and column intervals are not expressed for each position.

<D.2 デコード部200>
次に、デコード部200が実現する機能について説明する。図14は、デコード部200のより詳細な機能的構成を示す機能ブロック図である。図14に示すように、デコード部200の機能は、確度算出部201と、開始点決定部202と、配列線設定部203と、ビット配列生成部204と、信頼度配列算出部205とに分けられる。
<D. 2 Decoding unit 200>
Next, functions realized by the decoding unit 200 will be described. FIG. 14 is a functional block diagram showing a more detailed functional configuration of the decoding unit 200. As shown in FIG. 14, the function of the decoding unit 200 is divided into an accuracy calculation unit 201, a start point determination unit 202, an array line setting unit 203, a bit array generation unit 204, and a reliability array calculation unit 205. It is done.

<D.2.1 確度算出部201>
まず、確度算出部201の機能について説明する。
確度算出部201は、点状画像検出部103が検出した点状画像が符号化画像を構成するものである確度を算出する。ここでいう確度は、検出された点状画像が符号化画像を構成するものを撮像した確からしさの指標となり、その値が大きいほど符号化画像を構成するものである可能性が高い。反対に、確度算出部201は、ノイズに相当する点状画像と推測される点状画像については確度を低くする。
ここで、確度算出部201で実行される処理フローについて、図15を参照しつつ説明する。図15は、確度算出部201での処理フローを示すフローチャートである。
なお、図15(a)は動作例1の処理フローを示し、図15(b)は動作例2の処理フローを示す。
<D. 2.1 Accuracy Calculation Unit 201>
First, the function of the accuracy calculation unit 201 will be described.
The accuracy calculation unit 201 calculates the accuracy that the dot images detected by the dot image detection unit 103 constitute an encoded image. The accuracy here is an index of the probability that the detected point image captured the image constituting the encoded image, and the larger the value, the higher the possibility that the encoded image is configured. On the other hand, the accuracy calculation unit 201 lowers the accuracy of a point image that is assumed to be a point image corresponding to noise.
Here, a processing flow executed by the accuracy calculation unit 201 will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a flowchart illustrating a processing flow in the accuracy calculation unit 201.
FIG. 15A shows the processing flow of Operation Example 1, and FIG. 15B shows the processing flow of Operation Example 2.

動作例1について説明する。
まず、確度算出部201は、撮像画像から検出される点状画像のいずれかに注目する。確度算出部201は、最終的には、撮影画像から検出されたすべての点状画像に注目するので、決められたアルゴリズムに従っていずれか一つを選択する。そして、確度算出部201は、注目した点状画像の撮像画像上での位置を示す座標を取得する(ステップSA1)。次に、確度算出部201は、注目した点状画像を基準とした隣接領域の撮像画像上での位置を示す座標を取得する(ステップSA2)。隣接領域は、注目した点状画像が配置された配置領域に対して、点状画像の配列の列方向に隣接する配置領域に相当する。ここでは、確度算出部201は、配列情報が示す角度θ1,θ2に応じて、4方向に隣接する配置領域を隣接領域として特定する(図16参照)。例えば、確度算出部201は、注目した点状画像が配置領域A5に対応していれば、配置領域A2,A4,A6,A8に対応する領域を隣接領域とする。また、確度算出部201は、配列情報が示す列間隔に基づいて、どの距離だけ離れた位置を隣接領域とするかを決定する。
なお、ここでは、確度算出部201は、角度θ1,θ2に応じて同一列に並ぶ配置領域を隣接領域として扱うが、例えば、配置領域A5に対して、A1,A3,A7,A9を含めた、計8方向の配置領域を隣接領域として扱ってもよい。
Operation example 1 will be described.
First, the accuracy calculation unit 201 pays attention to any of the point images detected from the captured image. The accuracy calculation unit 201 ultimately pays attention to all point-like images detected from the captured image, and therefore selects any one according to a predetermined algorithm. Then, the accuracy calculation unit 201 acquires coordinates indicating the position of the focused point image on the captured image (step SA1). Next, the accuracy calculation unit 201 acquires coordinates indicating the position on the captured image of the adjacent region with the pointed dot image as a reference (step SA2). The adjacent area corresponds to an arrangement area adjacent to the arrangement area in which the point-like image of interest is arranged in the column direction of the arrangement of the point-like images. Here, the accuracy calculation unit 201 identifies an arrangement region adjacent in four directions as an adjacent region according to the angles θ1 and θ2 indicated by the array information (see FIG. 16). For example, if the focused dot image corresponds to the arrangement area A5, the accuracy calculation unit 201 sets the areas corresponding to the arrangement areas A2, A4, A6, and A8 as the adjacent areas. Further, the accuracy calculation unit 201 determines a distance away from the position indicated by the array information as the adjacent region.
Here, the accuracy calculation unit 201 treats the arrangement areas arranged in the same column according to the angles θ1 and θ2 as adjacent areas, but includes, for example, A1, A3, A7, and A9 for the arrangement area A5. A total of eight arrangement areas may be treated as adjacent areas.

次に、確度算出部201は、隣接領域に点状画像が配置されているか否かを参照する(ステップSA3)。ここでは、確度算出部201は、隣接領域を一点の座標に対応させるのではなく、その座標を基準として決められた範囲の座標を持つ隣接領域を定めてよい。このようにするのは、撮像画像に歪みが生じた場合に本来の位置関係から変化する場合が考えられるからである。   Next, the accuracy calculation unit 201 refers to whether or not a dot image is arranged in the adjacent area (step SA3). Here, the accuracy calculation unit 201 may determine an adjacent region having coordinates in a range determined with reference to the coordinates instead of making the adjacent region correspond to a single point of coordinates. The reason for this is that there may be a case where the captured image changes from the original positional relationship when distortion occurs.

そして、確度算出部201は、隣接領域に点状画像が1つでも配置されているか否かを判断する(ステップSA4)。ここで、図16(a)に示すように、確度算出部201が隣接領域に点状画像が1つでもあると判断した場合には(ステップSA4;YES)、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである確度が高いと判断し、その確度を「確度高」に設定する(ステップSA5)。ここでは、確度算出部201は、「確度高」である場合の確度を「4」という数値で表す。或る点状画像から見て隣接領域に点状画像があれば、点状画像が配置される可能性のある場所にそれが配置されているから、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである確率が高いと推測される。   Then, the accuracy calculation unit 201 determines whether at least one point image is arranged in the adjacent area (step SA4). Here, as shown in FIG. 16A, when the accuracy calculation unit 201 determines that there is even one point image in the adjacent region (step SA4; YES), the pointed point image is encoded. It is determined that the accuracy of the image is high, and the accuracy is set to “high accuracy” (step SA5). Here, the accuracy calculation unit 201 represents the accuracy when the accuracy is “high” by a numerical value “4”. If there is a dot image in an adjacent area as seen from a certain dot image, it is placed in a place where the dot image may be placed, so the focused dot image constitutes the encoded image It is estimated that there is a high probability of being.

一方、図16(b)に示すように、確度算出部201が、隣接領域に点状画像が1つも配置されてないと判断した場合には(ステップSA4;NO)、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである確度が低いと判断し、その確度を「確度低」に設定する(ステップSA6)。ここでは、確度算出部201は、「確度低」である場合の確度を「0」という数値で表す。或る点状画像から見て隣接領域に点状画像がなければ、偶然、隣接領域に点状画像が配置されていなかったのか、又は注目した点状画像がノイズであるから隣接領域に点状画像が存在しないのかは不明である。しかしながら、少なくとも隣接領域に点状画像が存在する場合よりは、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである可能性は低いと推測される。よって、確度算出部201は、この場合には確度を低くする。   On the other hand, as shown in FIG. 16B, when the accuracy calculation unit 201 determines that no dot image is arranged in the adjacent region (step SA4; NO), the focused dot image is It is determined that the accuracy of the encoded image is low, and the accuracy is set to “low accuracy” (step SA6). Here, the accuracy calculation unit 201 represents the accuracy when the accuracy is “low” by a numerical value “0”. If there is no dot image in the adjacent area as seen from a certain dot image, it is accidentally that no dot image has been placed in the adjacent area, or because the point image in question is noise, the dot image is in the adjacent area. It is unknown whether the image does not exist. However, it is presumed that there is a low possibility that the focused point-like image constitutes the encoded image, compared to the case where the point-like image exists at least in the adjacent region. Therefore, the accuracy calculation unit 201 decreases the accuracy in this case.

次に、確度算出部201は、すべての点状画像について確度の算出が終了したか否かを判断する(ステップSA7)。ここで、確度算出部201は、すべての点状画像について確度の算出が終了していないと判断すると(ステップSA7;NO)、ステップSA1の処理に戻って別の点状画像に注目し、上記処理ステップSA1からSA6の処理ステップを繰り返す。一方、確度算出部201は、すべての点状画像について確度の算出が終了したと判断すると(ステップSA7;YES)、確度の算出に係る処理を終了する。   Next, the accuracy calculation unit 201 determines whether or not the accuracy calculation has been completed for all the point images (step SA7). Here, when the accuracy calculation unit 201 determines that the calculation of the accuracy has not been completed for all the point images (step SA7; NO), the accuracy calculation unit 201 returns to the process of step SA1 and focuses on another point image. The processing steps SA1 to SA6 are repeated. On the other hand, when the accuracy calculation unit 201 determines that the calculation of the accuracy has been completed for all the point images (step SA7; YES), the accuracy calculation unit 201 ends the process related to the calculation of the accuracy.

以上が動作例1の説明であるが、確度算出部201は動作例2に従って確度を算出してもよい。動作例2では、確度算出部201は、隣接領域の点状画像の有無だけでなく、その点状画像の数を踏まえた確度を算出する。なお、以下の説明において、動作例1と重複する動作については同一の符号を付して表し、その説明を省略する。
確度算出部201は、ステップSA2の処理で隣接領域の位置を示す座標を取得すると、4方向の隣接領域に配置された点状画像を計数する(ステップSA8)。そして、確度算出部201は、計数した点状画像の数を確度に設定する(ステップSA9)。例えば、確度算出部201は、隣接画像の数が「4」であれば、確度「4」に設定し、隣接画像の数が「1」であれば、確度「1」に設定するという具合である。このようにしているのは、隣接領域の点状画像の数が多いほど、点状画像が配置される可能性のある場所にそれが配置されている頻度が高いから、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである可能性がより高いと推測されるからである。それ以外の処理は動作例1と同じであるから説明を省略する。以上のようにして、確度算出部201は、点状画像同士の隣接数を、撮像画像上の点状画像が符号化画像を構成するものである確度の指標として用いる。
確度算出部201は、動作例1,2のいずれかの手順に従って、各点状画像について確度を算出すると、その点状画像の位置を示す座標と確度とを対応付けてメモリに記憶する。
Although the above is the description of the operation example 1, the accuracy calculation unit 201 may calculate the accuracy according to the operation example 2. In the operation example 2, the accuracy calculation unit 201 calculates not only the presence / absence of the dotted image in the adjacent area but also the accuracy based on the number of the dotted images. In the following description, the same operations as those in the operation example 1 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
When the accuracy calculation unit 201 acquires the coordinates indicating the position of the adjacent region in the process of step SA2, the accuracy calculation unit 201 counts the dot images arranged in the adjacent regions in the four directions (step SA8). Then, the accuracy calculation unit 201 sets the counted number of dot images as the accuracy (step SA9). For example, the accuracy calculation unit 201 sets the accuracy to “4” if the number of adjacent images is “4”, and sets the accuracy to “1” if the number of adjacent images is “1”. is there. The reason for this is that as the number of point-like images in the adjacent area increases, the frequency at which the point-like images are likely to be placed is higher. This is because it is estimated that there is a higher possibility that the encoded image is configured. Since other processes are the same as those in the first operation example, description thereof is omitted. As described above, the accuracy calculation unit 201 uses the number of adjacent dot images as an index of accuracy that the dot images on the captured image constitute an encoded image.
When the accuracy calculation unit 201 calculates the accuracy for each point image according to the procedure of either one of the operation examples 1 and 2, the accuracy indicating the position of the point image and the accuracy are stored in the memory in association with each other.

<D.2.2 開始点決定部202>
次に、開始点決定部202の機能について説明する。
開始点決定部202は、確度算出部201が算出した確度と、点状画像の撮像画像上での位置とに基づいて、確度がより高いものを優先して、それらの点状画像のいずれかを開始点に決定する。この開始点は、デコード部200によるデコードの過程で、撮像画像から点状画像の相互の位置関係を特定する際にどの点状画像を基準として、他の点状画像の位置を特定するのかを定めるものである。具体的には、後述するデコード部200では、或る点状画像を開始点として撮像画像上の各点状画像を辿って行き、配置領域に対応して点状画像があるか否かが参照される。この参照を繰り返していくことで、デコード部200では点状画像の配置態様が特定されてデコードが行われる。このように、撮像画像のうちどの部分の撮像結果を基に情報が復号されるかは、開始点決定部202により決定される開始点の位置に左右される。よって、撮像画像において、開始点周辺の撮像結果はより信頼性の高いものが求められる。
<D. 2.2 Start Point Determination Unit 202>
Next, the function of the starting point determination unit 202 will be described.
Based on the accuracy calculated by the accuracy calculation unit 201 and the position of the point image on the captured image, the start point determination unit 202 gives priority to the one with the higher accuracy, and selects one of the point images. Is determined as the starting point. This starting point is a point in the process of decoding by the decoding unit 200, which point image is used to specify the position of another point image when specifying the mutual positional relationship of the point images from the captured image. It is determined. Specifically, in the decoding unit 200 described later, each dot image on the captured image is traced using a certain dot image as a starting point, and it is referred whether there is a dot image corresponding to the arrangement area. Is done. By repeating this reference, the decoding unit 200 identifies the arrangement mode of the dot images and performs decoding. As described above, which part of the captured image is used to decode the information depends on the position of the start point determined by the start point determination unit 202. Therefore, in the captured image, a more reliable image pickup result around the start point is required.

ここで、開始点決定部202で実行される処理フローについて、図17,18を参照しつつ説明する。図17は、開始点決定部202での処理フローを示すフローチャートである。図18は、撮像画像の一例を示す図であり、「■」印で示す位置に点状画像が検出されたものとする。
まず、開始点決定部202は、撮像画像上において確度が閾値(ここでは、「1」とする。)以上である点状画像の重心を算出する(ステップSB1)。開始点決定部202は、確度が閾値以上であった点状画像の座標をそれぞれ取得し、取得した座標に基づいて撮像画像上での重心を算出する。ここでは、開始点決定部202は、図18に示す重心Gの座標を算出したとする。
なお、撮像画像上の全体的に点状画像が分布していれば、重心は撮像画像上の中心付近に位置する。
Here, the processing flow executed by the start point determination unit 202 will be described with reference to FIGS. FIG. 17 is a flowchart illustrating a processing flow in the start point determination unit 202. FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a captured image, and it is assumed that a dot image is detected at a position indicated by a “■” mark.
First, the start point determination unit 202 calculates the center of gravity of a point image whose accuracy is equal to or higher than a threshold value (here, “1”) on the captured image (step SB1). The start point determination unit 202 acquires the coordinates of the point images whose accuracy is equal to or greater than the threshold, and calculates the center of gravity on the captured image based on the acquired coordinates. Here, it is assumed that the start point determination unit 202 calculates the coordinates of the center of gravity G shown in FIG.
Note that if the point image is distributed over the entire captured image, the center of gravity is located near the center of the captured image.

次に、開始点決定部202は、重心Gから近い順に、確度が閾値以上(ここでは、「1」以上とする。)である点状画像を探索する(ステップSB2)。ここでは、開始点決定部202は、図18に破線矢印で示すように、後述するステップSB3の処理を実行していない点状画像のうち、重心Gを基準としたあらかじめ決められた距離以内である探索範囲T内に含まれ、かつ、最も近い点状画像を探索する。
なお、探索範囲Tを定めているのは、撮像画像の歪みによる影響が現れやすい端部付近を開始点として決定しないためである。しかしながら、開始点決定部202は、探索範囲Tを定めないで、すべての点状画像を探索してもよい。
Next, the starting point determination unit 202 searches for point-like images whose accuracy is equal to or higher than a threshold value (here, “1” or higher) in order from the center of gravity G (step SB2). Here, the start point determination unit 202 is within a predetermined distance based on the center of gravity G among the point images that are not subjected to the processing of step SB3 to be described later, as indicated by broken line arrows in FIG. The closest point image included in a certain search range T is searched.
Note that the search range T is determined because the vicinity of the end portion where the influence of distortion of the captured image is likely to appear is not determined as the start point. However, the start point determination unit 202 may search all point-like images without determining the search range T.

次に、開始点決定部202は、重心GからステップS2の処理で探索した点状画像までの距離に、確度に応じた重み付けを与えて重み付け距離DWを算出する(ステップSB3)。具体的には、開始点決定部202は、確度が高くなるほど軽くなる重み付けを距離に与えて、重み付け距離DWを算出する。ここでは、開始点決定部202は、重み付け距離DW=D+f(K)という演算を行う。Dは、重心Gから点状画像までの直線距離である。f(K)は、確度Kを変数とした関数であり、確度が高くなるほどその値が小さくなる関数である。開始点決定部202は、例えば、f(K)=1/K,f(K)=exp(1/K)という関数を用いる。開始点決定部202は、算出した重み付け距離DWを各点状画像の座標に対応付けてメモリに記憶する。
なお、開始点決定部202が与える重み付けの態様は、確度が高くなるほど軽くなるという条件を満たしていれば、その他の態様であってもよい。
Next, the start point determination unit 202 calculates a weighted distance DW by giving a weight according to the accuracy to the distance from the center of gravity G to the point image searched in the process of step S2 (step SB3). Specifically, the starting point determination unit 202 calculates a weighted distance DW by giving a weight to the distance that becomes lighter as the accuracy increases. Here, the start point determination unit 202 performs a calculation of weighted distance DW = D + f (K). D is a linear distance from the center of gravity G to the point image. f (K) is a function with the accuracy K as a variable, and the value decreases as the accuracy increases. The starting point determination unit 202 uses functions such as f (K) = 1 / K and f (K) = exp (1 / K), for example. The start point determination unit 202 stores the calculated weighted distance DW in the memory in association with the coordinates of each point image.
Note that the weighting mode provided by the start point determination unit 202 may be any other mode as long as the condition that the weight becomes lighter as the accuracy increases is satisfied.

次に、開始点決定部202は、探索範囲T内に含まれるすべての点状画像について重み付け距離DWを算出したか否かを判断する(ステップSB4)。ここで、開始点決定部202は、すべての点状画像について重み付け距離DWを算出していないと判断すると(ステップSB4;NO)、ステップSB1の処理に戻って別の点状画像について重み付け距離DWを算出するための処理ステップを実行する。一方、開始点決定部202は、すべての点状画像について重み付け距離DWを算出したと判断すると(ステップSB4;YES)、算出した重み付け距離DWが最小であった点状画像を開始点に決定する(ステップSB5)。例えば、開始点決定部202は、図18に示す点状画像を開始点Sに決定する。   Next, the start point determination unit 202 determines whether or not the weighted distance DW has been calculated for all point images included in the search range T (step SB4). Here, if the start point determination unit 202 determines that the weighted distance DW has not been calculated for all the point images (step SB4; NO), the process returns to the process of step SB1 and the weighted distance DW for another point image. The processing step for calculating is executed. On the other hand, when the start point determination unit 202 determines that the weighted distance DW has been calculated for all the point images (step SB4; YES), the start point determination unit 202 determines the point image having the calculated weighted distance DW as the start point. (Step SB5). For example, the start point determination unit 202 determines the point image shown in FIG.

以上の処理により、開始点決定部202は、重心Gからの距離が相対的に小さく、かつ、確度が相対的に高いという双方の条件を満たす点状画像を開始点として決定する。開始点決定部202が、重心Gからの距離が小さい点状画像を優先して開始点として決定しようとするのは、撮像範囲Rの端部付近においては、図9に示したような歪みによる影響が、撮像範囲Rの中央付近に比べて大きいことが多いと考えられるからである。また、開始点決定部202が、確度が高い点状画像を優先して開始点として決定しようとするのは、誤ってノイズの位置を開始点に決定してしまい、他の点状画像との位置関係が正確に特定されない可能性を抑えるためである。仮に、ノイズが開始点に決定されると、符号化画像に応じた位置関係とならないので、結果的に情報が正しく復号されない可能性が増大するからである。   With the above processing, the start point determination unit 202 determines a point image that satisfies both the conditions that the distance from the center of gravity G is relatively small and the accuracy is relatively high as the start point. The reason why the start point determination unit 202 tries to determine a point image having a small distance from the center of gravity G as a start point preferentially is due to the distortion shown in FIG. This is because it is considered that the influence is often greater than the vicinity of the center of the imaging range R. In addition, the start point determination unit 202 preferentially determines a point image with high accuracy as the start point because the start point is erroneously determined as the start point of the noise, This is to suppress the possibility that the positional relationship is not accurately specified. This is because if the noise is determined as the start point, the positional relationship according to the encoded image is not obtained, and as a result, the possibility that information is not correctly decoded increases.

なお、ステップSB5の処理を以下のようにしてもよい。
例えば、開始点決定部202は、重心Gからの距離が小さいほど重くなる重み付けを確度に与え、重み付け後の確度が最大である点状画像を開始点に決定してもよい。この場合も、開始点決定部202は、重心Gからの距離が小さく、かつ、確度が相対的に高いという双方の条件を満たす点状画像を開始点として決定することに等しい。また、開始点決定部202は、重心Gからの距離が同じである点状画像が複数あれば、確度が高いものを開始点としてもよいし、最大の確度である点状画像が複数あれば、距離が最小のものを開始点としてもよい。また、開始点決定部202は、ステップS5の処理で重心Gに代えて、撮像画像の中心の座標を用いてもよいし、その中心付近の別の座標を用いてもよい。要するに、開始点決定部202は、重心Gや撮像画像の中心の座標のように、撮像画像上で基準となる位置からの距離が小さい点状画像をより優先して開始点を決定し、また、確度が高い点状画像をより優先して開始点に決定すればよい。
以上が、開始点の決定手順の説明である。
Note that the processing in step SB5 may be performed as follows.
For example, the start point determination unit 202 may give weighting that becomes heavier as the distance from the center of gravity G becomes smaller to the accuracy, and may determine the point image having the maximum weighted accuracy as the start point. Also in this case, the start point determination unit 202 is equivalent to determining a point-like image satisfying both conditions that the distance from the center of gravity G is small and the accuracy is relatively high as the start point. In addition, if there are a plurality of point images having the same distance from the center of gravity G, the start point determination unit 202 may use a start point with a high degree of accuracy, or if there are a plurality of point images with the maximum accuracy. The one with the smallest distance may be used as the starting point. The start point determination unit 202 may use the coordinates of the center of the captured image instead of the center of gravity G in the process of step S5, or may use another coordinate near the center. In short, the start point determination unit 202 prioritizes a point image having a small distance from a reference position on the captured image, such as the center of gravity G or the coordinates of the center of the captured image, and determines the start point. The point image with high accuracy may be determined as the start point with higher priority.
The above is the description of the procedure for determining the starting point.

<D.2.3 配列線設定部203>
次に、配列線設定部203の機能について説明する。配列線設定部203は、撮像画像から点状画像同士の相互の位置関係を特定する際に用いられ、点状画像の列毎の配列を示す配列線を設定するものである。配列線設定部203の機能は、配列情報取得部2031と、第1配列線設定部2032と、指標値算出部2033と、回帰式算出部2034と、第2配列線設定部2035とに分けられる。
配列情報取得部2031は、配列情報検出部100で検出され、点状画像の配列の列方向と、その配列の列同士の間隔とを含む配列情報を取得する。この配列情報は、点状画像の配列の列方向に応じた種類となる。すなわち、ここでは、配列情報取得部2031は、図13に示したような、(D1,θ1)及び(D2,θ2)という2組の配列情報を取得する。
<D. 2.3 Array Line Setting Unit 203>
Next, the function of the array line setting unit 203 will be described. The array line setting unit 203 is used when specifying the mutual positional relationship between the dot images from the captured image, and sets an array line indicating the array of the dot images for each column. The function of the array line setting unit 203 is divided into an array information acquisition unit 2031, a first array line setting unit 2032, an index value calculation unit 2033, a regression equation calculation unit 2034, and a second array line setting unit 2035. .
The array information acquisition unit 2031 is detected by the array information detection unit 100, and acquires array information including the column direction of the array of dot images and the interval between the columns of the array. This arrangement information is of a type corresponding to the column direction of the dot image arrangement. That is, here, the array information acquisition unit 2031 acquires two sets of array information (D1, θ1) and (D2, θ2) as shown in FIG.

第1配列線設定部2032は、配列情報取得部2031で取得された配列情報に基づいて、開始点決定部202で決定された開始点を用いて配列線を設定する。より具体的には、第1配列線設定部2032は、開始点Sから配列情報が示す点状画像の配列の複数列の並び方向に沿って、各地点を通過する配列線を順次設定する。第1配列線設定部2032は、配列情報が示す列方向の傾きを有し、かつ、隣接する配列線同士を配列情報が示す列間隔とするように配列線を設定する。   The first array line setting unit 2032 sets an array line using the start point determined by the start point determination unit 202 based on the array information acquired by the array information acquisition unit 2031. More specifically, the first array line setting unit 2032 sequentially sets array lines that pass through each point along the arrangement direction of a plurality of columns of the array of dot images indicated by the array information from the start point S. The first array line setting unit 2032 sets array lines so as to have an inclination in the column direction indicated by the array information and to make adjacent array lines have a column interval indicated by the array information.

指標値算出部2033は、第1配列線設定部2032で配列線が設定された列について、その列を構成する点状画像の指標値をそれぞれ算出する。指標値は、ここでは、各点状画像から配列線までの距離に応じた値である。具体的には、点状画像が配列線に近い位置であるほど、その点状画像はより符号化画像に構成するものである確からしさが高く、指標値は大きくなる。反対に、配列線から遠いものはノイズに相当するものである可能性が高く、指標値は小さくなる。
この場合、指標値は、撮像画像上の点状画像と第1配列線設定部2032により設定された配列線との対応関係に応じた値である。
The index value calculation unit 2033 calculates the index values of the dot images constituting the column for each column for which the array line is set by the first array line setting unit 2032. Here, the index value is a value corresponding to the distance from each dot image to the array line. Specifically, the closer the dot image is to the array line, the higher the probability that the dot image will be an encoded image and the greater the index value. On the other hand, the object far from the array line is likely to correspond to noise, and the index value becomes small.
In this case, the index value is a value corresponding to the correspondence between the dotted image on the captured image and the array line set by the first array line setting unit 2032.

回帰式算出部2034は、指標値算出部2033が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを点状画像の撮像画像上での座標に与えて、それら点状画像の配列を示す回帰式を各列について算出する。この回帰式が示す回帰線は、撮像画像上での点状画像の分布を示すが、より符号化画像を構成するものとして確からしい結果がより重視される。よって、回帰式算出部2034が重み付けを与えない場合に比べて、ノイズなどの影響を抑えて点状画像の分布を示す回帰式が算出される。   The regression equation calculation unit 2034 gives weights that become heavier as the index value calculated by the index value calculation unit 2033 is larger to the coordinates on the captured image of the dotted images, and shows the regression equation indicating the arrangement of the dotted images. Calculate for columns. The regression line indicated by this regression equation indicates the distribution of the point images on the captured image, but the results that are probable to constitute the encoded image are more important. Therefore, a regression equation indicating the distribution of point images is calculated while suppressing the influence of noise or the like as compared with the case where the regression equation calculation unit 2034 does not give weights.

第2配列線設定部2035は、回帰式算出部2034により算出された列毎の回帰線に基づいて、各列の配列線を改めて設定する。第2配列線設定部2035は、第1配列線設定部2032で設定された配列線を、回帰式算出部2034で算出された回帰式に基づいて補正するものと換言される。すなわち、第1配列線設定部2032及び第2配列線設定部2035の協働により、本発明の設定手段に相当する機能が実現される。   The second array line setting unit 2035 newly sets the array line of each column based on the regression line for each column calculated by the regression equation calculation unit 2034. In other words, the second array line setting unit 2035 corrects the array line set by the first array line setting unit 2032 based on the regression equation calculated by the regression equation calculation unit 2034. That is, the function corresponding to the setting means of the present invention is realized by the cooperation of the first array line setting unit 2032 and the second array line setting unit 2035.

ここで、配列線設定部203における配列線の設定に関する処理について、図19から図24を参照しつつ説明する。図19は、配列線の設定に係る処理の概要を説明する図であり、撮像画像の一例である撮像画像IMG2を示す図である。図19に示すように、開始点決定部202により決定された開始点Sが撮像画像IMG2上に設定されると、図19に矢印で示すように、開始点Sを基準として、配列情報の列方向が示す計4方向をそれぞれ設定方向とし、この設定方向に沿って配列線を1列ずつ順次設定していく。ここでの設定方向は、配列情報が示す列方向に一致し、この方向に配列線が設定される座標平面の座標軸が定められる。この座標平面を、以下では「第2座標平面」という。第2座標平面は、開始点Sを原点とするが、必ずしも直交座標系になるとは限らない。図20は、配列線の設定に係る処理フローを説明するフローチャートである。図21は、配列線の設定手順を説明する図である。以下では、配列線設定部203が、角度θに対応する方向を設定方向とする場合について説明する。また、ここでは、この設定方向に設定される各配列線同士の列間隔がDであるとする。
なお、ここでの角度θである列方向及び列間隔Dは、配列情報に基づいて定められる。図13の例に従えば、以下の説明において、設定方向がθ2に対応するものである場合、θ=θ1,D=D2であり、設定方向がθ1に対応するものである場合、θ=θ2,D=D1である。
Here, processing relating to setting of array lines in the array line setting unit 203 will be described with reference to FIGS. 19 to 24. FIG. 19 is a diagram for explaining the outline of the processing related to the setting of the array line, and is a diagram illustrating a captured image IMG2 that is an example of the captured image. As shown in FIG. 19, when the start point S determined by the start point determination unit 202 is set on the captured image IMG2, as shown by the arrow in FIG. A total of four directions indicated by the directions are set as the setting directions, and the array lines are sequentially set one by one along the setting direction. The setting direction here coincides with the column direction indicated by the arrangement information, and the coordinate axis of the coordinate plane on which the arrangement line is set is determined in this direction. Hereinafter, this coordinate plane is referred to as a “second coordinate plane”. The second coordinate plane has the starting point S as the origin, but is not necessarily an orthogonal coordinate system. FIG. 20 is a flowchart illustrating a processing flow relating to setting of array lines. FIG. 21 is a diagram for explaining an array line setting procedure. Hereinafter, a case where the array line setting unit 203 sets the direction corresponding to the angle θ as the setting direction will be described. Here, it is assumed that the column interval between the array lines set in this setting direction is D.
Here, the column direction and the column interval D, which are the angle θ, are determined based on the arrangement information. According to the example of FIG. 13, in the following description, when the setting direction corresponds to θ2, θ = θ1, D = D2, and when the setting direction corresponds to θ1, θ = θ2. , D = D1.

まず、第1配列線設定部2032は、設定基準点を開始点決定部202により決定された開始点Sに設定する(ステップSC1)。設定基準点は、配列線を設定する際の基準点であり、第1配列線設定部2032により設定される配列線は設定基準点を通過する。次に、第1配列線設定部2032は、配列情報取得部2031が取得した配列情報に基づいて、設定基準点を通過する配列線を設定する(ステップSC2)。ここでは、設定基準点が開始点Sであり、配列線の傾きは配列情報が示す列方向に応じたものとなる。ここでは、第1配列線設定部2032は、図21(a)に示すように、開始点Sである設定基準点を通過し、かつ、X軸との成す角がθである傾きを有する配列線Lを設定する。   First, the first array line setting unit 2032 sets the setting reference point to the start point S determined by the start point determination unit 202 (step SC1). The setting reference point is a reference point for setting the array line, and the array line set by the first array line setting unit 2032 passes through the setting reference point. Next, the first array line setting unit 2032 sets an array line that passes through the setting reference point based on the array information acquired by the array information acquisition unit 2031 (step SC2). Here, the setting reference point is the start point S, and the inclination of the array line corresponds to the column direction indicated by the array information. Here, as shown in FIG. 21A, the first array line setting unit 2032 passes through a set reference point that is the start point S, and has an inclination with an angle formed by the X axis that is θ. Set the line L.

次に、指標値算出部2033は、第1配列線設定部2032で配列線が設定された列について、その列に対応する点状画像のそれぞれについて指標値を算出する(ステップSC3)。
図22は、指標値算出部2033の指標値の算出の手順を説明する図である。図22において、「■」印で示すものは、符号化画像を構成する点状画像に相当し、「□」印で示すものは、ノイズである。また、指標値算出部2033は、どの点状画像がどの列の配列線に対応しているかを把握するため、ここでは以下のようにする。
指標値算出部2033は、第1配列線設定部2032で設定された配列線Lを基準として、配列情報により特定される仮想線を設定する。具体的には、指標値算出部2033は、配列線Lの設定基準点から配列方向に列間隔Dだけ離れた点を特定し、この点を通過し、かつ、配列線Lと傾きが同じである仮想線を、配列線Lの両側に設定する。そして、指標値算出部2033は、配列線Lと仮想線との中心を通る境界線を設定する。指標値算出部2033は、配列線Lを基準として境界線よりも近い位置にある点状画像を、その配列線Lと共通する列の点状画像として扱う。よって、図22(a)に示す点状画像d1,d2は、ここでは指標値の算出対象とならない。
Next, the index value calculation unit 2033 calculates the index value for each of the dot images corresponding to the column for which the array line is set by the first array line setting unit 2032 (step SC3).
FIG. 22 is a diagram for explaining the procedure for calculating the index value of the index value calculation unit 2033. In FIG. 22, what is indicated by “■” is equivalent to a dot image constituting the encoded image, and what is indicated by “□” is noise. In addition, the index value calculation unit 2033 performs the following in order to grasp which point-like image corresponds to which column of the array line.
The index value calculation unit 2033 sets a virtual line specified by the array information with reference to the array line L set by the first array line setting unit 2032. Specifically, the index value calculation unit 2033 identifies a point that is separated from the setting reference point of the array line L by the column interval D in the array direction, passes through this point, and has the same inclination as the array line L. A virtual line is set on both sides of the array line L. Then, the index value calculation unit 2033 sets a boundary line passing through the center between the array line L and the virtual line. The index value calculation unit 2033 treats the dot image located at a position closer to the boundary line with reference to the array line L as a dot image in a column common to the array line L. Therefore, the dot images d1 and d2 shown in FIG. 22A are not subject to index value calculation here.

指標値算出部2033は、指標値の算出対象とする点状画像を特定すると、図22(b)に示すように、配列線LをX軸又はY軸のいずれかに一致させるように、設定基準点を中心に撮像画像を回転させる。指標値算出部2033が、撮像画像を回転させているのは、指標値の算出のアルゴリズムを簡素化するためのものである。よって、かかる回転は本発明で必ずしも必須というわけではない。指標値算出部2033は、配列線Lに対する距離が小さい点状画像ほど指標値を大きくするように、それぞれ指標値を算出する。よって、各点状画像の指標値の大小は、図22(b)に示す傾向となる。図22(b)から分かるように、符号化画像の点状画像とは異なり、ランダムに混入するノイズは配列線Lから離れた位置に出現することがある。すなわち、配列線Lからの距離が相対的に大きい点状画像は、その距離が相対的に小さいものに比べて、ノイズである可能性が高いと推測される。よって、指標値算出部2033は、この距離が相対的に大きい点状画像の指標値を小さくして、それによる影響を低くする。   When the index value calculation unit 2033 specifies a point image for which the index value is to be calculated, as shown in FIG. 22B, the index value calculation unit 2033 sets the array line L to match either the X axis or the Y axis. The captured image is rotated around the reference point. The index value calculation unit 2033 rotates the captured image in order to simplify the algorithm for calculating the index value. Therefore, such rotation is not necessarily essential in the present invention. The index value calculation unit 2033 calculates the index value so that the index value increases as the dot image has a smaller distance to the array line L. Therefore, the magnitude of the index value of each point image has a tendency shown in FIG. As can be seen from FIG. 22 (b), unlike the point-like image of the encoded image, randomly mixed noise may appear at a position away from the array line L. That is, it is presumed that a dot image having a relatively large distance from the array line L is more likely to be noise than an image having a relatively small distance. Therefore, the index value calculation unit 2033 reduces the index value of the point image having a relatively large distance, thereby reducing the influence thereof.

図20に戻って説明する。
次に、回帰式算出部2034は、指標値が大きいほど重くなる重み付けを点状画像の撮像画像上での座標に与えて、点状画像の分布を示す回帰線の回帰式を算出する(ステップSC4)。この重み付けの仕方は、周知の手法を用いればよい。回帰式算出部2034は、この重み付けにより、ノイズの可能性が相対的に高い点状画像による影響を相対的に小さくして、点状画像の分布を示す回帰式を算出する。図21(b)は、第1配列線設定部2032により設定された配列線L(破線で図示)と、回帰式算出部2034により算出された回帰式が示す回帰線Lr(実線で図示)との関係を示したものである。図21(b)に示すように、第1配列線設定部2032により設定された配列線Lに対して、回帰式算出部2034により算出された回帰式が示す回帰線Lrは、元々の設定基準点を通過しないことがあるし、直線の傾きもθではない(ここでは、θaとする。)ことがある。
Returning to FIG.
Next, the regression equation calculation unit 2034 gives weights that increase as the index value increases to the coordinates on the captured image of the dotted image, and calculates a regression equation of the regression line indicating the distribution of the dotted image (step) SC4). A known method may be used as the weighting method. Based on this weighting, the regression equation calculation unit 2034 relatively reduces the influence of the point image having a relatively high possibility of noise, and calculates a regression equation indicating the distribution of the point image. FIG. 21B shows an array line L (shown by a broken line) set by the first array line setting unit 2032 and a regression line Lr (shown by a solid line) indicated by the regression equation calculated by the regression equation calculation unit 2034. This shows the relationship. As shown in FIG. 21B, with respect to the array line L set by the first array line setting unit 2032, the regression line Lr indicated by the regression equation calculated by the regression equation calculation unit 2034 is the original setting standard. The point may not pass, and the slope of the straight line may not be θ (here, θa).

そして、第2配列線設定部2035は、この回帰式に基づいて配列線を設定する(ステップSC5)。ここでは、第2配列線設定部2035は、例えば、配列線Lを回帰式Lrが示す回帰線に一致させるように補正する。これにより、図21(b)に示す回帰線Lrに一致する配列線が設定される。これにより、補正後の配列線は、新たな設定基準点を通過することになり、また、傾きもθaに変化する。
なお、ここでは、第2配列線設定部2035は、配列線を回帰式が示す回帰線に一致させているが、少なくとも、配列線の傾きを回帰線の傾きに近づけたり、回帰線と座標軸との交点に設定基準点がより近づくように配列線を移動させたりすればよい。
Then, the second array line setting unit 2035 sets an array line based on this regression equation (step SC5). Here, for example, the second array line setting unit 2035 corrects the array line L so as to match the regression line indicated by the regression equation Lr. As a result, an array line that matches the regression line Lr shown in FIG. As a result, the corrected array line passes through the new setting reference point, and the inclination also changes to θa.
Here, the second array line setting unit 2035 matches the array line with the regression line indicated by the regression equation, but at least the slope of the array line is brought close to the slope of the regression line, the regression line and the coordinate axis The array line may be moved so that the set reference point is closer to the intersection of the two.

次に、第2配列線設定部2035は、ステップSC5の処理で設定した配列線Lに基づいて配列情報を更新する(ステップSC6)。ここでは、補正前の傾きがθであり、補正後の傾きがθaであるから、第2配列線設定部2035は、配列情報が示す列方向をθからθaに更新する。第2配列線設定部2035は、配列線Lに基づいて列間隔も更新するが、開始点Sを設定基準点とした場合にはその更新をしない。   Next, the second array line setting unit 2035 updates the array information based on the array line L set in the process of step SC5 (step SC6). Here, since the inclination before correction is θ and the inclination after correction is θa, the second array line setting unit 2035 updates the column direction indicated by the array information from θ to θa. The second array line setting unit 2035 also updates the column spacing based on the array line L, but does not update the start point S as the set reference point.

次に、第2配列線設定部2035は、配列線の設定を完了したか否かを判断する(ステップSC7)。第2配列線設定部2035は、ステップSC7の処理で「NO」と判断すると、ステップSC8の処理に進む。そして、第1配列線設定部2032は、次の設定基準点を決定する。ここでは、第1配列線設定部2032は、ステップSC5の処理により設定基準点がΔmだけ設定方向に移動したとすると、その移動後の設定基準点に、Dを加算した位置に次の設定基準点を定める。   Next, the second array line setting unit 2035 determines whether or not the array line setting has been completed (step SC7). If the second array line setting unit 2035 determines “NO” in the process of step SC7, the process proceeds to the process of step SC8. Then, the first array line setting unit 2032 determines the next setting reference point. Here, if the setting reference point has moved in the setting direction by Δm by the process of step SC5, the first array line setting unit 2032 sets the next setting reference point at a position obtained by adding D to the setting reference point after the movement. Set a point.

第1配列線設定部2032は、設定基準点を定めると、ステップSC2の処理に戻って上記処理ステップを再び実行する。ただし、以降においては、第1配列線設定部2032は、配列情報が示す列間隔を、ステップSC7の処理で更新する。具体的には、第1配列線設定部2032は、配列線と開始点S側に隣接する配列線との軸上での距離(つまり、複数列の並び方向の距離)が示す列同士の間隔とするように、配列情報が示す列間隔を更新する。   When the first array line setting unit 2032 determines the setting reference point, the first array line setting unit 2032 returns to the process of step SC2 and executes the above processing steps again. However, after that, the first array line setting unit 2032 updates the column interval indicated by the array information in the process of step SC7. Specifically, the first array line setting unit 2032 has an interval between columns indicated by the distance on the axis between the array line and the array line adjacent to the start point S (that is, the distance in the arrangement direction of a plurality of columns). As described above, the column interval indicated by the array information is updated.

図23は、配列線の補正によって設定基準点が変更されて、列間隔が更新される様子を示す図である。
まず、或る配列線における設定基準点Aから列間隔Dの位置に設定基準点Bが設定され、この設定基準点Bを通る配列線が設定される。そして、配列線が補正されたことにより設定基準点B1がΔm1だけ設定方向に移動し、設定基準点Baとなったとする(図23(b))。このとき、第2配列線設定部2035は、設定基準点Aと補正後の設定基準点Baとの間の距離であるD+Δm1を新たな列間隔として更新する。その次に、設定基準点Baから列間隔D+Δm1の位置に、次の設定基準点Cが生成され(図23(c))、この設定基準点Cを通る配列線が設定される。そして、この配列線が補正されたことにより設定基準点CがΔm2だけ設定方向に移動し、設定基準点Caとなったとする(図23(d))。このとき、第2配列線設定部2035は、設定基準点Baと補正後の設定基準点Caとの間の距離であるD+Δm2を新たな列間隔に更新する。以降においても、第2配列線設定部2035は、同じ手順で列間隔を更新する。
FIG. 23 is a diagram illustrating a state in which the setting reference point is changed by correcting the array line and the column interval is updated.
First, a setting reference point B is set at a position of a column interval D from a setting reference point A in a certain array line, and an array line passing through the setting reference point B is set. Then, it is assumed that the set reference point B1 moves in the setting direction by Δm1 as a result of the correction of the array line to become the set reference point Ba (FIG. 23B). At this time, the second array line setting unit 2035 updates D + Δm1, which is the distance between the setting reference point A and the corrected setting reference point Ba, as a new column interval. Next, the next set reference point C is generated at the position of the column interval D + Δm1 from the set reference point Ba (FIG. 23C), and an array line passing through the set reference point C is set. Then, it is assumed that the set reference point C is moved in the setting direction by Δm2 as a result of the correction of the array line, and becomes the set reference point Ca (FIG. 23D). At this time, the second array line setting unit 2035 updates D + Δm2, which is the distance between the set reference point Ba and the corrected set reference point Ca, to a new column interval. Thereafter, the second array line setting unit 2035 updates the column spacing in the same procedure.

配列線設定部203では、上記処理ステップを実行して、開始点Sから設定方向に対して順次配列線を設定する。そして、撮像画像の端部まで至ると、配列線設定部203では、設定方向を変更して上記処理ステップを実行して配列線を設定する。そして、すべての配列線を設定すると、配列線設定部203は、設定した配列線を示す情報をメモリに記憶し、配列線の設定に係る処理を終了する。   The array line setting unit 203 executes the above processing steps, and sequentially sets array lines in the setting direction from the start point S. When the end of the captured image is reached, the array line setting unit 203 changes the setting direction and executes the above processing steps to set the array line. When all the array lines are set, the array line setting unit 203 stores information indicating the set array lines in the memory, and ends the processing relating to the array line setting.

以上の配列線設定部203の機能によれば、撮像画像の端部に向かうにつれて撮像画像の歪みが大きくなっていく場合にも、配列線設定部203は、配列情報をその歪みに合わせるように順次更新することとなる。これにより、第1配列線設定部2032が設定する配列線でも、この歪みによる影響に或る程度適応した配列線となる。そして、第2配列線設定部2035は、この配列線を回帰式に基づいて補正して最終的な配列線を設定するので、この補正がない場合に比べて、撮像画像上での点状画像の配列をより正確に反映させた配列線が設定される。
なお、ここでは、列間隔を大きくするように配列情報を更新する場合を例示したが、列間隔を小さくする場合にも同じ手順で列間隔の更新が行われる。
According to the function of the array line setting unit 203 described above, even when the distortion of the captured image increases toward the end of the captured image, the array line setting unit 203 adjusts the array information to the distortion. It will be updated sequentially. As a result, even the array line set by the first array line setting unit 2032 is an array line adapted to some extent to the influence of this distortion. Then, the second array line setting unit 2035 corrects this array line based on the regression equation and sets a final array line, so that the dot-like image on the captured image is compared with the case where this correction is not performed. An array line that more accurately reflects the array of is set.
Here, the case where the array information is updated so as to increase the column interval is illustrated, but the column interval is updated in the same procedure when the column interval is decreased.

図24は、配列線設定部203により設定された配列線の一例を示す図である。図24において、点状画像の位置を通過するように引かれた実線が配列線である。
第2配列線設定部2035は、開始点Sから順に、実際の点状画像の位置に応じて列方向及び列間隔を補正しながら動的に配列線を設定する。これにより、図24に示すように、配列線設定部203は、撮像画像に歪みがある場合でも画像内の各位置で列方向や列間隔の異なる配列線を設定する。また、特に図示しないが、第2配列線設定部2035は、各配列線同士が交差する交差部に交差部番号を設定する。ここでは、第2配列線設定部2035は、各交差部に互いに重複しない交差部番号を割り当てて、メモリに記憶する。この交差部番号は、各交差部を識別する機能とともに、第2座標平面上での座標を表す機能をも実現する。
FIG. 24 is a diagram illustrating an example of array lines set by the array line setting unit 203. In FIG. 24, the solid line drawn so as to pass through the position of the dot image is the array line.
The second array line setting unit 2035 dynamically sets the array lines in order from the start point S while correcting the column direction and the column interval according to the actual position of the point image. Accordingly, as illustrated in FIG. 24, the array line setting unit 203 sets array lines having different column directions and column intervals at each position in the image even when the captured image is distorted. In addition, although not particularly illustrated, the second array line setting unit 2035 sets the intersection number at the intersection where the array lines intersect each other. Here, the second array line setting unit 2035 assigns intersection numbers that do not overlap each other to each intersection and stores them in the memory. This intersection number realizes not only the function of identifying each intersection, but also the function of representing the coordinates on the second coordinate plane.

ところで、配列線設定部203による配列線が設定される第2座標平面は、第1座標平面とは座標系が異なる。その理由は、開始点決定部202が決定した開始点を定め、開始点を原点として配列情報の列方向に座標軸が延びる座標系としているからである。よって、第2座標平面では、X軸が第1座標平面よりもθ1だけ傾き、Y軸が第1座標平面よりもθ2だけ傾いた座標系となり、各軸方向が点状画像の配列方向に一致又はほぼ一致する。
配列線設定部203の機能の説明は以上である。
By the way, the second coordinate plane on which the array line is set by the array line setting unit 203 has a different coordinate system from the first coordinate plane. The reason is that the start point determined by the start point determination unit 202 is determined, and the coordinate system extends in the column direction of the array information with the start point as the origin. Therefore, in the second coordinate plane, the X-axis is inclined by θ1 relative to the first coordinate plane and the Y-axis is inclined by θ2 relative to the first coordinate plane, and the respective axis directions coincide with the arrangement direction of the point images. Or almost match.
The function of the array line setting unit 203 has been described above.

<D.2.4 ビット配列生成部204>
次に、ビット配列生成部204の機能について説明する。
ビット配列生成部204は、第2配列線設定部2035が設定した配列線同士の交差部に対応する点状画像の配置に基づいて、交差部の座標と対応付けたデジタルデータをそれぞれ生成する。ここでは、ビット配列生成部204は、配列線同士の交差部に対応して点状画像が存在するか否かに応じて、点状画像が存在する場合を「1」とし、点状画像が存在しない場合を「0」としたデジタルデータを生成する。また、ビット配列生成部204は、各交差部の交差部番号(つまり、第2座標平面上での座標)に対応する位置に、各座標に対応するデジタルデータが示す値(つまり、ビット値)を配列したデータである配列データ(以下、「ビット配列」という。)400を生成する。ここでは、ビット配列生成部204は、第2座標平面の座標系に対応させて、二次元的にデジタルデータが示す値を配列したビット配列を生成する。すなわち、ビット配列生成部204は、本発明の生成手段の一例である。
<D. 2.4 Bit Array Generation Unit 204>
Next, the function of the bit array generation unit 204 will be described.
The bit array generation unit 204 generates digital data associated with the coordinates of the intersections based on the arrangement of the dot images corresponding to the intersections of the array lines set by the second array line setting unit 2035. Here, the bit array generation unit 204 sets “1” when the dot image exists, depending on whether the dot image exists corresponding to the intersection of the array lines. Digital data with “0” when it does not exist is generated. Further, the bit array generation unit 204 has a value (that is, a bit value) indicated by digital data corresponding to each coordinate at a position corresponding to the intersection number (that is, the coordinate on the second coordinate plane) of each intersection. Array data (hereinafter referred to as “bit array”) 400 is generated. Here, the bit array generation unit 204 generates a bit array in which values indicated by the digital data are two-dimensionally arrayed in correspondence with the coordinate system of the second coordinate plane. That is, the bit array generation unit 204 is an example of a generation unit of the present invention.

図25は、ビット配列400の構成を示す図である。図25に示すビット配列400において、紙面横方向に対する位置が異なるビット値同士は、それぞれ第2座標平面上でのX座標がそれぞれ異なる。また、ビット配列において、紙面縦方向の位置が異なるビット値同士は、それぞれ第2座標平面上でのY座標がそれぞれ異なる。つまり、ビット配列400において、ビット値が配置される位置と、第2座標平面上での座標、つまり、配列線同士の交差部の位置とは一対一で対応している。つまり、ビット配列400によれば、各ビット値がどの交差部から得られたのかが一意に特定される。   FIG. 25 is a diagram showing the configuration of the bit array 400. As shown in FIG. In the bit array 400 shown in FIG. 25, bit values having different positions in the horizontal direction on the paper surface have different X coordinates on the second coordinate plane. In the bit arrangement, bit values having different positions in the vertical direction on the paper surface have different Y coordinates on the second coordinate plane. That is, in the bit array 400, the position where the bit value is arranged and the coordinate on the second coordinate plane, that is, the position of the intersection of the array lines has a one-to-one correspondence. That is, according to the bit array 400, it is uniquely specified from which intersection each bit value is obtained.

<D.2.5 信頼度配列算出部205>
次に、信頼度配列算出部205の機能について説明する。
信頼度配列算出部205は、配列線設定部203により設定された列ごとの配列線と、その列に対応して検出された点状画像との対応関係に基づいて、ビット配列生成部204により生成されたデジタルデータの信頼の度合いである信頼度をそれぞれ算出する。ここでは、対応関係とは、各列での点状画像と配列線との距離である。信頼度配列算出部205は、点状画像から配列線までの距離が小さいほどデジタルデータの信頼度を高くする。そして、信頼度配列算出部205は、各交差部の座標に対応する位置に信頼度を示す値を配列したデータである、信頼度配列500を算出する。ここでは、信頼度配列算出部205は、第2座標平面の座標系に対応させて、二次元的に信頼度を配列した信頼度配列500を生成する。すなわち、信頼度配列算出部205は、本発明の信頼度算出手段手段の一例である。
<D. 2.5 Reliability Array Calculation Unit 205>
Next, the function of the reliability array calculation unit 205 will be described.
The reliability array calculation unit 205 uses the bit array generation unit 204 based on the correspondence between the array line for each column set by the array line setting unit 203 and the dotted image detected corresponding to the column. The reliability that is the degree of reliability of the generated digital data is calculated. Here, the correspondence relationship is the distance between the dotted image and the array line in each column. The reliability array calculation unit 205 increases the reliability of the digital data as the distance from the dot image to the array line is smaller. Then, the reliability array calculation unit 205 calculates a reliability array 500, which is data in which values indicating reliability are arranged at positions corresponding to the coordinates of each intersection. Here, the reliability array calculation unit 205 generates a reliability array 500 in which the reliability is two-dimensionally arranged in correspondence with the coordinate system of the second coordinate plane. That is, the reliability array calculation unit 205 is an example of the reliability calculation means of the present invention.

図26は、信頼度配列500の構成を示す図である。図26に示す信頼度配列500において、信頼度の値が配置される位置と、第2座標平面上の座標、つまり、配列線同士の交差部の位置とが一対一で対応している。つまり、信頼度配列500では、各信頼度の値がどの交差部から得られたのかが一意に特定される。ここでは、信頼度配列500とビット配列400とでは、各配列内での位置が同じもの同士は、各値の算出の対象となった交差部の位置が互い共通する。   FIG. 26 is a diagram showing a configuration of the reliability array 500. As shown in FIG. In the reliability array 500 shown in FIG. 26, the position where the reliability value is arranged corresponds to the coordinate on the second coordinate plane, that is, the position of the intersection of the array lines on a one-to-one basis. That is, in the reliability array 500, it is uniquely specified from which intersection the value of each reliability is obtained. Here, in the reliability array 500 and the bit array 400, those having the same position in each array have the same intersection position where the values are calculated.

ところで、信頼度は「0」から「4」までの5段階であり、各列での点状画像と配列線との距離が小さくなるほど信頼度が高い。交差部という点状画像が配置されることのある場所に、実際に点状画像が配置されているということは、撮像結果の精度がよいか、又は配列線の設定がより忠実に点状画像の配列を示したものであると推測されるので、それに対応するデジタルデータの信頼度が高いと推測されるからである。一方、交差部から遠ざかっている点状画像ほど、それがノイズの可能性は大きいと推測され、対応するデジタルデータの信頼性はその距離が大きくなるほど低下すると考えられる。
以上のように、ビット配列400と信頼度配列500とを参照することで、撮像画像から得られるデジタルデータとその信頼度との対応関係が特定される。なお、ビット配列400と信頼度配列500では、二次元的に各値が配列されていたが、この配列の態様はあくまで一例であり、例えば一次元的に並べられてもよい。
By the way, the reliability has five levels from “0” to “4”, and the reliability is higher as the distance between the dot-like image and the array line in each column becomes smaller. The fact that the point image is actually arranged at the place where the point image where the intersection is located is that the accuracy of the imaging result is good or the arrangement line setting is more faithful. This is because it is presumed that the reliability of the digital data corresponding thereto is high. On the other hand, it is presumed that the more point-like images that are farther from the intersection, the greater the possibility of noise, and the reliability of the corresponding digital data decreases as the distance increases.
As described above, the correspondence between the digital data obtained from the captured image and its reliability is specified by referring to the bit array 400 and the reliability array 500. In the bit array 400 and the reliability array 500, the values are two-dimensionally arranged. However, the arrangement is merely an example, and may be arranged one-dimensionally, for example.

<D.3 復号部300の機能>
次に、復号部300の機能について説明する。復号部300は、本発明の復号手段の一例であり、ビット配列400と信頼度配列500とに基づいて、撮像画像から情報を復号するための機能を実現するものである。図27は、復号部300のより詳細な機能的構成を示す機能ブロック図である。図27に示すように、復号部300の機能は、符号パターン境界検出部301と、符号検出部302と、識別情報復号部303と、位置符号復号部304とに分けられる。
<D. 3 Functions of Decoding Unit 300>
Next, functions of the decoding unit 300 will be described. The decoding unit 300 is an example of the decoding unit of the present invention, and realizes a function for decoding information from a captured image based on the bit array 400 and the reliability array 500. FIG. 27 is a functional block diagram showing a more detailed functional configuration of the decoding unit 300. As shown in FIG. 27, the function of the decoding unit 300 is divided into a code pattern boundary detection unit 301, a code detection unit 302, an identification information decoding unit 303, and a position code decoding unit 304.

符号パターン境界検出部301は、ビット配列400に基づいて、パターンブロックP2を構成する単位符号パターンの境界を検出する。
符号検出部302は、ビット配列400から符号パターン境界検出部301によって検出された境界に基づいて、ビット配列400に含まれる各々のパターンブロックP2を参照して、第2単位符号パターンを検出する。符号検出部302は、検出した第2単位符号パターンの回転角度により、ビット配列400の向きを検出してその向きを補正する。
Based on the bit arrangement 400, the code pattern boundary detection unit 301 detects the boundary of the unit code pattern that forms the pattern block P2.
The code detection unit 302 detects the second unit code pattern by referring to each pattern block P2 included in the bit array 400 based on the boundary detected by the code pattern boundary detection unit 301 from the bit array 400. The code detection unit 302 detects the direction of the bit array 400 based on the detected rotation angle of the second unit code pattern and corrects the direction.

識別情報復号部303は、第2単位符号パターンが示す符号の位置を基準にして識別情報符号を取得し、それを復号することで識別情報を検出する。識別情報の復号は、符号化に用いた符号パラメータ(RS符号のパラメータ)と同じパラメータを使用する。
位置符号復号部304は、第2単位符号パターンが示す符号の位置を基準にして位置符号を取得し、それを復号することで位置情報を検出する。位置符号はこの実施形態ではM系列の部分系列として検出されるので、画像生成処理と同じM系列での検出した部分系列の位置を特定することで、位置情報を取得する。
The identification information decoding unit 303 acquires the identification information code with reference to the position of the code indicated by the second unit code pattern, and detects the identification information by decoding it. The decoding of the identification information uses the same parameters as the code parameters (RS code parameters) used for encoding.
The position code decoding unit 304 acquires the position code with reference to the position of the code indicated by the second unit code pattern, and detects the position information by decoding it. Since the position code is detected as an M-sequence partial sequence in this embodiment, the position information is acquired by specifying the position of the detected partial sequence in the same M-sequence as the image generation process.

ところで、復号部300は、信頼度配列に500おいて信頼度がより高い領域を優先して、その領域に対応するビット配列400の領域を参照する。具体的には、復号部300は、ビット配列400のうち信頼度に応じて定まる位置のデータを優先して使用し、復号する。例えば、復号部300は、図26において矩形で囲んだ領域Rc1,Rc2のように信頼度が閾値以上(ここでは、「3」)であるデジタルデータのみを選択する。領域Rc1,Rc2はそれぞれ、図25に示す領域Rb1,Rb2のビット値に対応する。そして、復号部300は、選択したデジタルデータから点状画像の相互の位置関係に応じて情報を復号する。また、復号部300は、第2座標平面上で開始点Sからの距離がより小さい位置から生成されたデジタルデータを優先して選択し、復号してもよい。図26の例では、復号部300は、領域Rc2よりも領域Rc1に対応するデジタルデータを優先して選択する。この態様とする理由は、既に説明したが、位置関係の特定の開始点を示す開始点Sの決定はより信頼性の高い撮像結果を得るために決定されているからである。   By the way, the decoding unit 300 gives priority to an area having higher reliability in the reliability array 500 and refers to the area of the bit array 400 corresponding to that area. Specifically, the decoding unit 300 preferentially uses and decodes data at a position determined according to the reliability in the bit array 400. For example, the decoding unit 300 selects only digital data whose reliability is equal to or higher than a threshold value (here, “3”), such as regions Rc1 and Rc2 surrounded by a rectangle in FIG. Regions Rc1 and Rc2 correspond to the bit values of regions Rb1 and Rb2 shown in FIG. Then, the decoding unit 300 decodes information from the selected digital data according to the mutual positional relationship of the point images. The decoding unit 300 may preferentially select and decode digital data generated from a position having a smaller distance from the start point S on the second coordinate plane. In the example of FIG. 26, the decoding unit 300 selects the digital data corresponding to the region Rc1 with priority over the region Rc2. The reason for adopting this mode has already been explained, but the determination of the start point S indicating the specific start point of the positional relationship is determined in order to obtain a more reliable imaging result.

以上の手順で、復号部300が位置情報及び識別情報を復号すると、電子ペン60のデータ処理部61bは、通信部66を制御することにより、復号した情報をPC10に送信する。PC10では、この位置情報及び識別情報を受信して手書きの内容を電子データにするなどの、処理を実行する。   When the decoding unit 300 decodes the position information and the identification information in the above procedure, the data processing unit 61b of the electronic pen 60 transmits the decoded information to the PC 10 by controlling the communication unit 66. The PC 10 executes processing such as receiving the position information and the identification information and converting the handwritten contents into electronic data.

以上説明したように、電子ペン60は、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、主として以下の3点の機能を実現する。
(1)検出した点状画像の確度と、その点状画像の撮像画像上での位置とに基づいて、確度がより高いものを優先して点状画像のいずれかを開始点に決定する。
(2)配列線の設定の際に、各点状画像が符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値を算出し、指標値の大きい点状画像の重み付けを相対的に重くした回帰式を用いて配列線を設定する。
(3)撮像画像からデコードしたデジタルデータのそれぞれについて配列線と点状画像との対応関係に応じた信頼度を算出し、信頼度がより高いデジタルデータを優先して使用し、情報を復号する。
電子ペン60が以上の(1)から(3)の機能を実現することによって、媒体50上に付着した汚れや、電子ペン60が媒体50表面を撮像するときの撮像過程等の原因で、撮像画像に欠陥が含まれていても、以上の(1)から(3)の機能を実現しない場合に比べて、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性が抑制される。
As described above, the electronic pen 60 mainly implements the following three functions so as to suppress the possibility that information is not correctly decoded from the imaging result of an encoded image composed of point images.
(1) Based on the accuracy of the detected point image and the position of the point image on the captured image, priority is given to the one with higher accuracy, and one of the point images is determined as the start point.
(2) At the time of setting the array line, an index value that is an index of the probability that each dot image constitutes an encoded image is calculated, and the weight of the dot image having a large index value is relatively set An array line is set using a weighted regression equation.
(3) For each piece of digital data decoded from the captured image, a degree of reliability corresponding to the correspondence between the array line and the point image is calculated, and the digital data with higher reliability is used preferentially to decode the information. .
When the electronic pen 60 realizes the above functions (1) to (3), imaging is performed due to dirt adhering to the medium 50 or an imaging process when the electronic pen 60 images the surface of the medium 50. Even if an image includes a defect, there is a possibility that information is not correctly decoded from the imaging result of an encoded image composed of dot-like images, compared to the case where the functions (1) to (3) are not realized. Is suppressed.

[変形例]
本発明は、上述した実施形態と異なる形態で実施してもよい。また、以下に示す変形例は、各々を組み合わせてもよい。
[変形例1]
上述した実施形態において、確度算出部201は、隣接領域に配置される点状画像の数に基づいて確度を算出していたが、これを以下の(a)から(d)に置き換えてもよい。
(a)確度算出部201は、点状画像の形状があらかじめ決められた形状に近いほど確度を高くしてもよい。上述したように、符号化画像を構成する点状画像の形状は決まっているから、その形状が本来のものと異なっていれば、それがノイズであるか、符号化画像が正しく形成されていないことが考えられるからである。
(b)確度算出部201は、点状画像の寸法があらかじめ決められた寸法に近いほど確度を高くしてもよい。上述したように、符号化画像を構成する点状画像の寸法は決まっているから、その寸法が本来のものと異なっていれば、それがノイズであるか、符号化画像が正しく形成されていないことが考えられるからである。
(c)確度算出部201は、点状画像の濃度(例えば、光学濃度)があらかじめ決められた濃度に近いほど確度を高くしてもよい。上述したように、符号化画像を構成する点状画像の濃度は決まっているから、その濃度が本来のものと異なっていれば、それがノイズであるか、符号化画像が正しく形成されていないことが考えられるからである。
(d)確度算出部201は、点状画像の濃度と媒体50の表面の濃度差があらかじめ決められた濃度差に近いほど確度を高くしてもよい。媒体50の表面濃度が異なっている場合にはかかる濃度差はある値に定まるが、このずれが大きいと、トナー不足により符号化画像の形成が期待通りに行われていないことや、媒体50の表面に汚れが生じていることが考えられるからである。
また、確度算出部201は、上記(a)から(d)に係る条件を複数組み合わせて確度を算出してもよい。また、確度算出部201は、上述した実施形態の確度の算出方法と、上記(a)から(d)に係る点状画像の特性に応じた確度の算出方法とを組み合わせてもよい。
[Modification]
The present invention may be implemented in a form different from the above-described embodiment. Moreover, you may combine each of the modification shown below.
[Modification 1]
In the above-described embodiment, the accuracy calculation unit 201 calculates the accuracy based on the number of dot images arranged in the adjacent region, but this may be replaced from the following (a) to (d). .
(A) The accuracy calculation unit 201 may increase the accuracy as the shape of the point image is closer to a predetermined shape. As described above, since the shape of the dot image constituting the encoded image is determined, if the shape is different from the original one, it is noise or the encoded image is not formed correctly. Because it is possible.
(B) The accuracy calculation unit 201 may increase the accuracy as the size of the point image is closer to the predetermined size. As described above, since the size of the dot image constituting the encoded image is determined, if the size is different from the original size, it is noise or the encoded image is not formed correctly. Because it is possible.
(C) The accuracy calculation unit 201 may increase the accuracy as the density (for example, optical density) of the point image is closer to a predetermined density. As described above, since the density of the dot image constituting the encoded image is determined, if the density is different from the original one, it is noise or the encoded image is not formed correctly. Because it is possible.
(D) The accuracy calculation unit 201 may increase the accuracy as the density difference between the dot image and the density of the surface of the medium 50 is closer to a predetermined density difference. When the surface density of the medium 50 is different, the density difference is determined to be a certain value. However, if this deviation is large, the encoded image is not formed as expected due to insufficient toner, This is because it is considered that the surface is soiled.
Further, the accuracy calculation unit 201 may calculate the accuracy by combining a plurality of conditions according to the above (a) to (d). In addition, the accuracy calculation unit 201 may combine the accuracy calculation method of the above-described embodiment and the accuracy calculation method according to the characteristics of the point images according to the above (a) to (d).

[変形例2]
上述した実施形態において、指標値算出部2033は、点状画像が符号化画像を構成するものである指標値の算出の際に、上記(a)から(d)又はそれら複数の組み合わせの内容に基づいて指標値を算出してもよい。かかる指標値も、点状画像が符号化画像を構成するものである確からしさの指標であるからであり、確度の場合と同等の基準としてよい。また、指標値算出部2033は、これらの点状画像の特性に応じた指標値の算出方法と、上述した実施形態の算出方法と組み合わせてもよい。
[Modification 2]
In the above-described embodiment, the index value calculation unit 2033 converts the content of the above (a) to (d) or a plurality of combinations thereof when calculating an index value in which a point image forms an encoded image. The index value may be calculated based on the index value. This is because the index value is also an index of the probability that the dotted image constitutes the encoded image, and may be a standard equivalent to that of the accuracy. Further, the index value calculation unit 2033 may combine the calculation method of the index value according to the characteristics of these point images and the calculation method of the above-described embodiment.

[変形例3]
上述した実施形態において、信頼度配列算出部205は、点状画像が符号化画像を構成するものである信頼度の算出の際に、上記(a)から(d)又はそれら複数の組み合わせのような点状画像の特性を加味して信頼度を算出してもよい。かかる信頼度も、点状画像が符号化画像を構成するものである確からしさの指標であるからであり、指標値の場合と同等の基準としてよい。また、指標値と信頼度の算出に共通する項目が含まれていれば、信頼度配列算出部205は、指標値算出部2033で算出された指標値をそのまま用いて、これを信頼度として算出してもよい。
[Modification 3]
In the above-described embodiment, the reliability array calculation unit 205 performs the above-described (a) to (d) or a combination of the plurality of combinations when calculating the reliability in which the dotted image constitutes the encoded image. The reliability may be calculated in consideration of the characteristics of various point images. This reliability is also an index of the probability that the dotted image constitutes the encoded image, and may be a standard equivalent to the index value. If an item common to the calculation of the index value and the reliability is included, the reliability array calculation unit 205 uses the index value calculated by the index value calculation unit 2033 as it is and calculates this as the reliability. May be.

[変形例4]
また、信頼度配列算出部205は、点状画像と配列線との対応関係として、撮像画像上の或る点状画像の位置を基準として決められた範囲内の画像の密度が、配列線に応じて定まる密度に近いほど信頼度を高くしてもよい。点状画像は、決められた規則に従って配列されているから、本来、或る点状画像を基準として決められた範囲内における画像密度は配列線の設定の態様(換言すると、符号化画像における配置領域の態様)に応じて決まってくるはずである。かかる画像密度が必要以上に高ければ周囲にノイズが多発している可能性が推測されるし、低すぎる場合は、トナー不足等によって正しく符号化画像の形成が行われていない可能性が考えられるからである。
[Modification 4]
In addition, the reliability array calculation unit 205 determines that the density of an image within a range determined based on the position of a certain point-like image on the captured image is the array line as the correspondence between the point-like image and the array line. The reliability may be increased as the density is determined accordingly. Since the dot images are arranged according to a predetermined rule, the image density within the range determined with reference to a certain dot image is originally the arrangement line setting mode (in other words, the arrangement in the encoded image). It should be decided according to the aspect of the area. If the image density is higher than necessary, it is estimated that there is a lot of noise in the surrounding area. If the image density is too low, there is a possibility that the encoded image is not correctly formed due to insufficient toner. Because.

[変形例5]
上述した実施形態において、電子ペン60は、確度算出部201及び開始点決定部202に係る機能を実現し、配列線設定部203以降に係る機能に代えて他の機能でデコードを行ってもよい。例えば、電子ペン60は、特開2009−181347号公報に開示されている手法で配列線を設定してもよい。
なお、配列線設定部203での配列線の設定に係る機能を実現しない場合、符号化画像を構成する点状画像の配列については、規則的な配列である限り様々に変形してよいと考えられる。
[Modification 5]
In the embodiment described above, the electronic pen 60 may realize the functions related to the accuracy calculation unit 201 and the start point determination unit 202, and may perform decoding using other functions instead of the functions related to the array line setting unit 203 and the subsequent steps. . For example, the electronic pen 60 may set an array line by a method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-181347.
If the function related to the setting of the array line in the array line setting unit 203 is not realized, the arrangement of the dotted images constituting the encoded image may be variously modified as long as it is a regular array. It is done.

[変形例6]
上述した実施形態では、配列線設定部203は、開始点Sから設定方向に順次配列線を設定する構成であったが、要するに、配列線設定部203は、撮像画像上の点状画像のいずれかの位置を原点とした第2座標平面上に、回帰式に基づいて点状画像の配列を示す配列線を列毎に設定するものであれば、少なくとも指標値を考慮しない従来構成に比べて復号の失敗の可能性は抑えられると考えられる。また、指標値算出部2033による指標値の算出の妨げにならない場合、第1配列線設定部2032に相当する機能を省略してもよい。
[Modification 6]
In the above-described embodiment, the array line setting unit 203 is configured to sequentially set array lines in the setting direction from the start point S. In short, the array line setting unit 203 is any of the dot images on the captured image. Compared to the conventional configuration in which at least the index value is not taken into consideration, on the second coordinate plane with such position as the origin, if an array line indicating the array of point images is set for each column based on the regression equation It is considered that the possibility of decoding failure can be suppressed. In addition, when the index value calculation unit 2033 does not hinder the calculation of the index value, the function corresponding to the first array line setting unit 2032 may be omitted.

[変形例7]
上述した実施形態では、撮像画像上の配列線同士の各交差部の点状画像の有無に応じたビット配列を生成するという符号化方式の符号化画像を用いていたが、本発明の符号化方式は他の符号化方式であってもよい。例えば、特許文献2に開示されている符号化方式の符号化画像を、本発明に適用してもよい。
[Modification 7]
In the above-described embodiment, an encoded image of an encoding method that generates a bit array according to the presence or absence of a dot image at each intersection of arrayed lines on a captured image is used. The system may be another encoding system. For example, an encoded image of the encoding method disclosed in Patent Document 2 may be applied to the present invention.

[変形例8]
上述した実施形態において、符号化画像では互いに異なる2方向に沿って点状画像が配列されていたが、3方向以上の各方向に沿って点状画像が配列される符号化画像を本発明に適用してもよい。
また、上述した実施形態の電子ペン60が実現していた機能の一部又は全部を、PC10などの電子ペン60以外の装置が実現してもよい。
[Modification 8]
In the above-described embodiment, dot images are arranged along two different directions in the encoded image. However, an encoded image in which dot images are arranged along three or more directions is used in the present invention. You may apply.
In addition, some or all of the functions realized by the electronic pen 60 of the above-described embodiment may be realized by a device other than the electronic pen 60 such as the PC 10.

また、上述した実施形態では、第1座標平面は直交座標系であったが、例えば斜行座標系などであってもよい。また、第2座標平面において各軸方向は配列情報に応じたものに決められていたが、軸の設定方法はこれ以外の態様でもよく、配列線が軸を通過するものであればよい。なお、各座標系の定義によっては、媒体50上で直線状に配列される点状画像の配列を座標平面上で表す場合に、撮像画像上での配列が直線状にならず、それに伴い配列線が直線状にならない場合も考えられる。しかしながら、これは座標平面での表現の相違に過ぎないから、様々な座標系で記述された座標平面を本発明に適用してもよい。   In the above-described embodiment, the first coordinate plane is an orthogonal coordinate system, but may be a skew coordinate system, for example. In addition, although each axis direction is determined according to the arrangement information on the second coordinate plane, the axis setting method may be other than this, as long as the arrangement line passes through the axis. Depending on the definition of each coordinate system, when the array of dot images arranged linearly on the medium 50 is represented on the coordinate plane, the arrangement on the captured image does not become linear, and the arrangement is accordingly performed. There may be a case where the line is not straight. However, since this is only a difference in expression on the coordinate plane, a coordinate plane described in various coordinate systems may be applied to the present invention.

また、上述した実施形態では、開始点決定部202が決定した開始点を第2座標平面の原点に一致させていたが、開始点を第2座標平面上での原点からずらしてもよい。この場合であっても、配列線設定部203は、この開始点を利用して設定方向に向かって順次配列線を設定すればよい。
また、上述した電子ペン60の制御部61が実現する各機能は、複数のプログラムの組み合わせによって実現され、又は、複数のハードウェア資源の協働によって実現され得る。
In the above-described embodiment, the start point determined by the start point determination unit 202 is matched with the origin of the second coordinate plane. However, the start point may be shifted from the origin on the second coordinate plane. Even in this case, the array line setting unit 203 may set the array lines sequentially in the setting direction using the start point.
Moreover, each function which the control part 61 of the electronic pen 60 mentioned above implement | achieves is implement | achieved by the combination of a some program, or may be implement | achieved by cooperation of a some hardware resource.

10…PC、100…配列情報検出部、101…撮像データ取得部、102…ノイズ除去部、103…点状画像検出部、104…第1画像対検出部、105…第2画像対検出部、106…列方向検出部、107…列間隔検出部、200…デコード部、201…確度算出部、202…開始点決定部、203…配列線設定部、2031…配列情報取得部、2032…第1配列線設定部、2033…指標値算出部、2034…回帰式算出部、2035…第2配列線設定部、204…ビット配列生成部、205…信頼度配列算出部、300…復号部、301…符号パターン境界検出部、302…符号検出部、303…識別情報復号部、304…位置符号復号部、50…媒体、60…電子ペン、61…制御部、61a…画像処理部、61b…データ処理部、62…圧力センサ、63…照射部、64…撮像部、66…通信部、70…撮像ユニット。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... PC, 100 ... Sequence information detection part, 101 ... Imaging data acquisition part, 102 ... Noise removal part, 103 ... Point image detection part, 104 ... 1st image pair detection part, 105 ... 2nd image pair detection part, 106: Column direction detection unit, 107: Column interval detection unit, 200 ... Decoding unit, 201 ... Accuracy calculation unit, 202 ... Start point determination unit, 203 ... Array line setting unit, 2031 ... Array information acquisition unit, 2032 ... First Array line setting unit, 2033 ... index value calculation unit, 2034 ... regression equation calculation unit, 2035 ... second array line setting unit, 204 ... bit array generation unit, 205 ... reliability array calculation unit, 300 ... decoding unit, 301 ... Code pattern boundary detection unit 302 ... Code detection unit 303 ... Identification information decoding unit 304 ... Position code decoding unit 50 ... Media 60 ... Electronic pen 61 ... Control unit 61a ... Image processing unit 61b ... Data processing , 62 ... pressure sensor, 63 ... illumination unit, 64 ... imaging unit, 66 ... communication unit, 70 ... imaging unit.

Claims (8)

規則的に配列した領域に点状の画像である点状画像が配置され、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像に基づいて、前記領域に対応する位置同士を結び前記点状画像の配列を示す線である配列線を設定手段と、
前記設定手段が設定した配列線同士の交差部に対応して検出された点状画像の配置の態様に基づいて、前記交差部の座標と対応付けたデジタルデータを生成する生成手段と、
前記設定した配列線と前記検出された点状画像との対応関係に基づいて、前記生成手段が生成したデジタルデータの信頼の度合いである信頼度をそれぞれ算出する信頼度算出手段と、
前記信頼度算出手段が算出した信頼度がより高い前記デジタルデータを優先して使用して、前記撮像画像から特定した前記位置関係に応じて情報を復号する復号手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
In a captured image that is an image of a medium in which a dot image, which is a dot image, is arranged in a regularly arranged region and an encoded image representing information is formed by the mutual positional relationship of the dot images. On the basis of the setting means, an array line that connects the positions corresponding to the region and indicates the array of the dot image,
Generating means for generating digital data associated with the coordinates of the intersection based on the arrangement of the dotted images detected corresponding to the intersection of the array lines set by the setting means;
Reliability calculation means for calculating the reliability, which is the reliability of the digital data generated by the generation means, based on the correspondence between the set array line and the detected point image;
Preferentially using the digital data with higher reliability calculated by the reliability calculation means, and decoding means for decoding information according to the positional relationship specified from the captured image. Information processing device.
前記生成手段は、前記各交差部の座標に対応する位置に前記デジタルデータが示す値を配列したデータである配列データを生成し、
前記復号手段は、前記配列データが示す配列内で前記信頼度がより高い領域に含まれるデジタルデータを優先して使用し、前記位置関係に応じて情報を復号する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The generating means generates array data that is data in which values indicated by the digital data are arrayed at positions corresponding to the coordinates of the intersections,
2. The decoding means preferentially uses digital data included in a region having a higher reliability in the array indicated by the array data, and decodes information according to the positional relationship. The information processing apparatus described in 1.
前記対応関係は、前記交差部と当該交差部に対応する前記検出された点状画像との距離であり、
前記信頼度算出手段は、前記距離が小さいほど前記信頼度を高くする
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
The correspondence is a distance between the intersection and the detected point image corresponding to the intersection,
The information processing apparatus according to claim 2, wherein the reliability calculation unit increases the reliability as the distance is smaller.
前記信頼度算出手段は、前記撮像画像上の前記検出された点状画像の位置を基準として決められた範囲内の画像の密度を前記対応関係として、当該密度が前記配列線に応じて定まる密度に近いほど前記信頼度を高くする
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
The reliability calculation means uses the density of an image within a range determined with reference to the position of the detected point image on the captured image as the correspondence, and the density is determined according to the array line The information processing apparatus according to claim 2, wherein the reliability is increased as the value approaches.
前記信頼度算出手段は、前記検出された点状画像の形状、大きさ、濃度、当該点状画像と前記媒体表面との濃度差又はそれら複数の組み合わせを加味して、前記信頼度を算出する
ことを特徴とする請求項3又は4に記載の情報処理装置。
The reliability calculation means calculates the reliability by taking into account the shape, size, and density of the detected dot image, the density difference between the dot image and the medium surface, or a combination thereof. The information processing apparatus according to claim 3 or 4, characterized by the above.
前記復号手段は、前記撮像画像から前記位置関係を特定する際の開始点をいずれかの前記検出された点状画像とし、当該点状画像からの距離がより小さい位置から生成された前記デジタルデータを優先して選択し、前記位置関係に応じて情報を復号する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれかに記載の情報処理装置。
The decoding means uses the detected point-like image as a starting point when specifying the positional relationship from the captured image, and the digital data generated from a position having a smaller distance from the point-like image The information processing apparatus according to claim 1, wherein information is decoded according to the positional relationship.
請求項1から6のいずれかに記載の情報処理装置と、
光を照射する照射手段と、
前記照射手段により照射された光の反射光に応じて撮像する撮像手段と
を備え、
前記設定手段は、前記撮像手段により前記媒体が撮像されて得られる撮像画像から検出される点状画像に基づいて、前記配列線を設定する
ことを特徴とする撮像装置。
An information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6,
Irradiating means for irradiating light;
Imaging means for imaging according to the reflected light of the light irradiated by the irradiation means,
The imaging device, wherein the setting unit sets the array line based on a dot image detected from a captured image obtained by imaging the medium by the imaging unit.
コンピュータを、
規則的に配列した領域に点状の画像である点状画像が配置され、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像に基づいて、前記領域に対応する位置同士を結び前記点状画像の配列を示す線である配列線を設定手段と、
前前記設定手段が設定した配列線同士の交差部に対応して検出された点状画像の配置の態様に基づいて、前記交差部の座標と対応付けたデジタルデータを生成する生成手段と、
前記設定した配列線と前記検出された点状画像との対応関係に基づいて、前記生成手段が生成したデジタルデータの信頼の度合いである信頼度をそれぞれ算出する信頼度算出手段と、
前記信頼度算出手段が算出した信頼度がより高い前記デジタルデータを優先して使用して、前記撮像画像から特定した前記位置関係に応じて情報を復号する復号手段
として機能させるためのプログラム。
Computer
In a captured image that is an image of a medium in which a dot image, which is a dot image, is arranged in a regularly arranged region and an encoded image representing information is formed by the mutual positional relationship of the dot images. On the basis of the setting means, an array line that connects the positions corresponding to the region and indicates the array of the dot image,
Generation means for generating digital data associated with the coordinates of the intersection based on the arrangement of the dotted images detected corresponding to the intersection of the array lines set by the setting means before;
Reliability calculation means for calculating the reliability, which is the reliability of the digital data generated by the generation means, based on the correspondence between the set array line and the detected point image;
A program for preferentially using the digital data having a higher reliability calculated by the reliability calculation means to function as a decoding means for decoding information according to the positional relationship specified from the captured image.
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