KR101707625B1

KR101707625B1 - 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법

Info

Publication number: KR101707625B1
Application number: KR1020150106141A
Authority: KR
Inventors: 강봉순; 조호상; 장경훈; 김근준; 김봉성; 성지목
Original assignee: 동아대학교 산학협력단
Priority date: 2015-07-27
Filing date: 2015-07-27
Publication date: 2017-02-16
Also published as: KR20170013123A

Abstract

본 발명은 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법을 제공한다. 이와 같은 본 발명에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법은 저해상도 조건에서도 패턴정보의 추출이 오류없이 정확하고 정밀하게 이루어지도록 하고, 이를 통해 환경변화에 강인한 패턴정보 추출 특성을 가지도록 하는 한편, 최적화된 정보추출 프로세스를 제공하여 데이터 연산시간이 최소화되도록 한다.
본 발명에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법은 패턴을 이루는 복수의 형상들로 구성된 패턴정보에 대한 영상촬영으로 생성된 패턴정보 영상이 분석장치에 입력되는 패턴정보 영상 입력단계와; 입력 패턴정보 영상의 선명도가 조정되어 입력 패턴정보 영상 내 패턴정보의 엣지정보(경계선 정보:edge information)가 강조된 엣지정보 강조 영상이 생성되는 엣지정보 강조단계와; 이진화 임계값이 설정되고, 엣지정보 강조 영상 내 엘리먼트의 조도값과 이진화 임계값가 비교되되, 이진화 임계값 이상의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 1이 부여되는 한편 이진화 임계값 미만의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 0이 부여되면서 이진화 영상이 생성되는 이진화 영상 생성단계와; 패턴정보를 이루는 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기가 추출되고, 각 엘리먼트가 추출된 엘리먼트 크기와 비교되면서 설정된 기준값 이하의 엘리먼트가 노이즈 엘리먼트로서 제거되는 노이즈 제거단계와; 노이즈가 제거된 이진화 영상의 유효영역을 판별하고, 유효영역으로부터 패턴정보를 구성하는 전체 엘리먼트 각각의 엘리먼트 크기가 산출되는 엘리먼트 크기정보 생성단계와; 상기 엘리먼트 크기정보 생성단계에서 산출되는 엘리먼트 크기 정보로부터 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기 대표값이 검출되고, 엘리먼트 크기 대표값과의 근접도에 따라 전체 엘리먼트 각각이 데이터 클러스터링되어 엘리먼트 종류에 대응하는 엘리먼트 군집이 구성되는 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계와; 설정된 엘리먼트 심볼 규격과 이진화 영상에서의 엘리먼트 크기가 비교되면서 엘리먼트의 크기가 엘리먼트 심볼 규격에 맞추어 수정되는 엘리먼트 크기 수정단계와; 상기 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계와 엘리먼트 크기 수정단계를 거쳐 검출된 엘리먼트 샘플링값이 디코더를 통해 주소값으로 변환되면서 패턴정보가 최종적으로 추출되는 패턴정보 추출단계를 포함하는 구성으로 이루어진다.

Description

영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법{Method for detecting pattern information using image data}

본 발명은 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법에 관한 것으로, 좀더 구체적으로는 저해상도 조건에서도 패턴정보의 추출이 오류없이 정확하고 정밀하게 이루어지도록 하고, 이를 통해 환경변화에 강인한 패턴정보 추출 특성을 가지도록 하는 한편, 최적화된 정보추출 프로세스를 제공하여 데이터 연산시간이 최소화되도록 하는 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법에 관한 것이다.

공장 자동화는 제품 생산단계가 간소화되고, 제품 생산 소요시간이 줄어들며, 제품의 품질이 향상되는 이점이 있다. 여기서 효율적인 자동화를 위해서는 자동화 시스템의 높은 신뢰성이 필수적이라고 할 수 있다. 일상 생활에서 많이 쓰이는 패턴정보는 물류와 유통 생산, 관리 분야의 자동화 시스템에서 광범위하게 사용되고 있다.

패턴의 인식방법은 레이저 스캔을 이용한 시스템과 영상정보를 이용한 시스템으로 나눌 수 있다. 레이저 스캔을 이용하는 방법은 세밀한 샘플링 데이터를 얻을 수 있는 장점이 있지만, 레이저 스캐너를 패턴정보가 부착된 부분에 가까이 위치시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 문제점은 생산되는 제품이 교체되어 패턴 위치가 바뀔 경우 추가적인 디바이스를 사용하거나 사람이 직접 스캐너를 이동시켜야 하기 때문에 추가 비용이 발생되고, 공장 자동화 시스템에 범용적으로 사용되기 힘든 단점이 있다. 영상정보를 이용한 방법은 입력 영상에 따른 패턴정보 샘플링 데이터 개수가 변한다는 단점이 있지만, 카메라 성능에 따라 패턴 영역을 멀리서 촬영할 수 있기 때문에 다양한 환경에 적용시키기 쉽다는 장점이 있다. 여기서 영상정보를 이용한 패턴 인식의 경우, 촬영된 영상 크기에 따라 정보를 얻어내는 패턴 영역의 크기가 변하게 된다. 만약 촬영된 영상의 인쇄 상태가 흐리거나 카메라에 의한 블러(blur) 현상이 있거나 패턴 정보 패치 부착 상태가 좋지 못할 경우에는 정보의 디코딩 과정에서 정상적인 데이터를 얻지 못하거나 인식에 실패할 가능성이 있다.

한편 종래의 영상 정보를 이용한 패턴 정보를 검출하는 기술에서 패턴 정보를 검출하기 위해 사용되는 방법으로 패턴 영상의 라인 정보와 패턴 정보를 구성하는 최소 기본 단위인 X Dimension을 이용하는 것이 있는데, 패턴 영상의 라인 정보에서 X Dimension을 추출하여 패턴 정보를 추출하게 된다. 그러나 패턴 영상의 라인 정보를 이용하기 때문에 영상 정보를 촬영하는 디바이스와 패턴 영상의 거리가 멀 경우 패턴 정보가 오 검출 되는 단점이 존재한다. 또한 촬영된 패턴의 인쇄 상태가 흐린 경우, 카메라에 의한 Blur 현상이 있는 경우, 패턴 정보 패치 부착 상태가 좋지 못 할 경우, 패턴 영상에 패턴 정보 데이터가 많은 경우 등에 취약한 문제점이 있다.

한편 패턴을 이루는 복수의 형상들로 구성된 패턴정보의 일종인 바코드를 영상으로부터 추출하여 인식하기 위한 기술로는 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-1161247호 "바코드 추출방법", 등록번호 제10-1293703호 "스큐된 데이터 매트릭스 바코드 디코딩 장치와 이를 위한 방법", 등록번호 제10-0960786호 "2D 부호의 인코딩 디코딩 방법 및 시스템", 등록번호 제10-0498763호 "바코드 고속 관심 영역 위치 판독 시스템 및 제어 방법" 등이 안출되어 있는데, 종재의 바코드 추출기술들도 주변환경에 민감한 문제점이 있다.

(특허문헌 1) 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-1161247호 "바코드 추출방법"

(특허문헌 2) 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-1293703호 "스큐된 데이터 매트릭스 바코드 디코딩 장치와 이를 위한 방법"

(특허문헌 3) 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-0960786호 "2D 부호의 인코딩 디코딩 방법 및 시스템"

(특허문헌 4) 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-0498763호 "바코드 고속 관심 영역 위치 판독 시스템 및 제어 방법"

따라서 본 발명은 이와 같은 종래 기술의 문제점을 개선하여, 패턴정보에 대한 영상촬영 거리가 멀거나, 패턴정보 영상의 인쇄상태가 흐리거나, 영상프레임 상의 블러(blur) 현상이 발생되거나, 패턴정보를 갖는 패치의 부착상태가 좋지 않거나, 패턴정보 영상에 패턴정보량이 많은 상태 등으로부터 야기되는 저해상도 조건에서도 패턴정보의 추출이 오류없이 정확하고 정밀하게 이루어지도록 하고, 이를 통해 환경변화에 강인한 패턴정보 추출 특성을 가지도록 하는 새로운 형태의 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법를 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은 패턴정보 영상 입력단계, 엣지정보 강조단계, 이진화 영상 생성단계, 노이즈 제거단계, 엘리먼트 크기정보 생성단계, 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계, 엘리먼트 크기 수정단계, 패턴정보 추출단계를 거쳐 패턴정보가 추출되는 최적화된 정보추출 프로세스를 제공함으로써 데이터 연산시간이 최소화되도록 하는 새로운 형태의 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법를 제공하는 것을 목적으로 한다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 의하면, 본 발명은 패턴을 이루는 복수의 형상들로 구성된 패턴정보에 대한 영상촬영으로 생성된 패턴정보 영상이 분석장치에 입력되는 패턴정보 영상 입력단계와; 입력 패턴정보 영상의 선명도가 조정되어 입력 패턴정보 영상 내 패턴정보의 엣지정보(경계선 정보:edge information)가 강조된 엣지정보 강조 영상이 생성되는 엣지정보 강조단계와; 이진화 임계값이 설정되고, 엣지정보 강조 영상 내 엘리먼트의 조도값과 이진화 임계값가 비교되되, 이진화 임계값 이상의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 1이 부여되는 한편 이진화 임계값 미만의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 0이 부여되면서 이진화 영상이 생성되는 이진화 영상 생성단계와; 패턴정보를 이루는 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기가 추출되고, 각 엘리먼트가 추출된 엘리먼트 크기와 비교되면서 설정된 기준값 이하의 엘리먼트가 노이즈 엘리먼트로서 제거되는 노이즈 제거단계와; 노이즈가 제거된 이진화 영상의 유효영역을 판별하고, 유효영역으로부터 패턴정보를 구성하는 전체 엘리먼트 각각의 엘리먼트 크기가 산출되는 엘리먼트 크기정보 생성단계와; 상기 엘리먼트 크기정보 생성단계에서 산출되는 엘리먼트 크기 정보로부터 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기 대표값이 검출되고, 엘리먼트 크기 대표값과의 근접도에 따라 전체 엘리먼트 각각이 데이터 클러스터링되어 엘리먼트 종류에 대응하는 엘리먼트 군집이 구성되는 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계와; 설정된 엘리먼트 심볼 규격과 이진화 영상에서의 엘리먼트 크기가 비교되면서 엘리먼트의 크기가 엘리먼트 심볼 규격에 맞추어 수정되는 엘리먼트 크기 수정단계와; 상기 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계와 엘리먼트 크기 수정단계를 거쳐 검출된 엘리먼트 샘플링값이 디코더를 통해 주소값으로 변환되면서 패턴정보가 최종적으로 추출되는 패턴정보 추출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법을 제공한다.

이와 같은 본 발명에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법에서 상기 엣지정보 강조단계는 패턴정보 영상 내 고주파 성분의 강화와 저주파 성분의 약화를 수행하는 고주파 필터링을 통해 엣지정보가 강조되도록 할 수 있다.

이와 같은 본 발명에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법에서 바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 상기 이진화 영상 생성단계는 엣지정보 강조 영상의 y축 열방향의 평균 조도를 x축 위치값에 대응시킨 평균조도 분포 그래프가 산출되는 평균조도 분포 그래프 산출단계와; 평균 조도 증감 방향이 변하는 변곡점(IP:inflection point)의 최대 편차값[max_diff], 평균값[mean(IP)], 표준편차[std(IP)]가 [수학식 1]에 입력되어 블러(blur) 범위값(range_value)과 블러영역(down_limit_point~up_limit_point)이 산출되면서 블러영역, 블러영역 상측 영역과 블러영역 하측 영역의 비 블러영역으로 구획되는 블러영역 검출단계와; 연속되는 변곡점이 서로 다른 영역에 분포되는 조건과 연속되는 변곡점의 평균 조도 차이가 설정된 조도차 임계값 이상인 조건 중에서 선택된 어느 하나의 조건을 충족시키는 변곡점이 엘리먼트 중심 후보로 선택되는 엘리먼트 중심 후보 선택단계와; 엘리먼트 중심 후보 분포 그래프에서의 변곡점을 찾아 해당 변곡점이 엘리먼트 중심으로 최종 선정되는 엘리먼트 중심 최종선정단계와; 최종 선정된 엘리먼트 중심 군(群)에서 순차적으로 선정되는 타켓 엘리먼트 중심과 다음 엘리먼트 중심이 미 블러영역에 위치하는 경우 전체 조도 평균값인 전역 임계값이 이진화 임계값으로 할당되고, 타켓 엘리먼트 중심과 다음 엘리먼트 중심이 블러영역에 위치하는 경우 [수학식 2]로부터 산출되는 지역 임계값이 이진화 임계값으로 할당되는 이진화 임계값 할당단계와; 엣지정보 강조 영상의 엘리먼트 조도값과 이진화 임계값의 비교에 의해 이진화 임계값 이상의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 1이 부여되는 한편 이진화 임계값 미만의 픽셀값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 0이 부여되면서 이진화 영상이 산출되는 이진화 영상 산출단계를 포함할 수 있다.

[수학식 1]

range_vale=(max_diff-(mean(IP)+std(IP)×0.5))×w

up_limit_point=mean(IP)+range_value×0.5

down_limit_point=mean(IP)-range_value×0.5

[수학식 2]

이와 같은 본 발명에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법에서 상기 노이즈 제거단계는 엘리먼트 사이즈 히스토그램 생성단계를 거쳐 수행되되, 상기 엘리먼트 사이즈 히스토그램 생성단계는 이진화 영상에서의 패턴정보를 이루는 엘리먼트 크기 별 엘리먼트 갯수를 그래프화한 엘리먼트 사이즈 히스토그램이 생성되는 단계이고, 상기 노이즈 제거단계는 엘리먼트 사이즈 히스토그램을 통해 패턴정보를 이루는 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기가 추출되고, 각 엘리먼트가 추출된 엘리먼트 크기와 비교되면서 설정된 기준값 이하의 엘리먼트가 노이즈 엘리먼트로서 제거되는 단계일 수 있다.

이와 같은 본 발명에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법에서 바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 상기 노이즈 제거단계는 엘리먼트 사이즈 히스토그램의 엘리먼트 크기 최소값과 엘리먼트 크기 최대값 사이 영역이 엘리먼트 종류수로 나뉘어져 복수의 분할영역으로 구획되는 히스토그램 영역 구획단계와; 가우시안 분포 마스크가 엘리먼트 사이즈 히스토그램의 각 분할영역에 적용되는 가우시안 분포 마스크 적용단계와; 가우시안 분포 마스크가 적용된 각 분할영역의 엘리먼트 갯수 최대값에 대응하는 엘리먼트 크기가 해당 분할영역에 대응하는 종류의 엘리먼트 크기로 추출되는 종류별 엘리먼트 크기 추출단계와; 추출된 엘리먼트 크기의 절반 이하의 엘리먼트 크기를 갖는 엘리먼트가 노이즈로 판단되는 노이즈 판단단계와; 노이즈로 판단된 엘리먼트가 이웃하는 엘리먼트와 비교되면서 해당 엘리먼트의 이진화 데이터가 조정되어 연속되는 단일한 엘리먼트가 형성되도록 하는 노이즈 엘리먼트 이진화데이터 조정단계를 포함할 수 있다.

이와 같은 본 발명에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법에서 바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 상기 엘리먼트 크기정보 생성단계는 이진화 영상의 행방향 라인 각각에서의 엘리먼트 갯수가 카운트되면서 메모리에 저장되는 라인별 엘리먼트 갯수 카운트단계와; 엘리먼트 심볼(symbol) 규격을 만족하는 전체 행방향 라인 중에서 동일한 엘리먼트 갯수를 갖는 행방향 라인의 빈도수가 계산되고, 행방향 라인의 빈도수 크기값이 큰 순서대로 해당 행방향 라인이 연산용 유효 후보로 판단되는 유효 라인 판단단계와; 행방향 라인의 빈도수 크기값이 가장 큰 행방향 라인으로부터 패턴정보를 구성하는 전체 엘리먼트 각각의 엘리먼트 크기가 산출되는 엘리먼트 크기정보 산출단계를 포함하되, 상기 패턴정보 추출단계의 디코더에 의한 디코딩 연산과정에서의 디코딩 실패시 상기 엘리먼트 크기정보 생성단계의 엘리먼트 크기정보 산출단계가 행방향 라인의 빈도수 크기값이 n번째(n≥2)로 큰 행방향 라인에 의해 수행된 다음 이후의 단계들이 수행되는 과정이 n의 값을 증대시키면서 반복 수행될 수 있다.

이와 같은 본 발명에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법에서 바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 상기 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계는 상기 엘리먼트 크기정보 생성단계에서 산출되는 엘리먼트 크기 별 엘리먼트 갯수를 그래프화한 유효 엘리먼트 크기 히스토그램을 산출하는 유효 엘리먼트 크기 히스토그램 산출단계와; 상기 유효 엘리먼트 크기 히스토그램의 엘리먼트 크기 최소값과 엘리먼트 크기 최대값 사이 영역이 엘리먼트 종류수로 나뉘어져 복수의 분할영역으로 구획되는 히스토그램 영역 구획단계와; 가우시안 분포 마스크가 유효 엘리먼트 크기 히스토그램의 각 분할영역에 적용되는 가우시안 분포 마스크 적용단계와; 가우시안 분포 마스크가 적용된 각 분할영역의 엘리먼트 갯수 최대값에 대응하는 엘리먼트 크기가 해당 분할영역에 대응하는 종류의 엘리먼트 크기 대표값으로 선정되는 종류별 엘리먼트 크기 대표값 추출단계와; 선정된 분할영역 별 대표값이 중심값으로 사용되면서 전체 엘리먼트 각각에 대하여 엘리먼트 크기값 x에 가장 가까운 대표값 Rmin이 검출되고, 각각의 대표값에 군집번호 n이 할당되며, 엘리먼트 크기값 x에 가강 가까운 대표값으로 Rmin을 갖는 엘리먼트의 집합체가 군집번호 n으로 구분되어 군집되는 엘리먼트 제1차 군집분리단계와; 엘리먼트 제1차 군집분리단계에서 산출된 각각의 엘리먼트 군집에 속한 엘리먼트 각각의 중심점 크기값이 연산되고, 해당 엘리먼트 중심점 크기값이 해당 엘리먼트 크기값과 해당 엘리먼트에 연동된 대표값 사이에 있을 경우 해당 엘리먼트의 소속 군집이 유지되고, 해당 엘리먼트 중심점 크기값이 해당 엘리먼트 크기값과 해당 엘리먼트에 연동된 대표값 사이에 있지 않을 경우 해당 엘리먼트의 소속 군집이 이웃한 엘리먼트 군집으로 변경되는 엘리먼트 제2차 군집분리단계를 포함할 수 있다.

이와 같은 본 발명에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법에서 상기 패턴정보 추출단계는 패턴정보 방향 판별단계와 제2차 엘리먼트 크기 수정단계를 거쳐 수행되되, 상기 패턴정보 방향 판별단계는 상기 엘리먼트 크기 수정단계에서 수정된 이진화 영상의 패턴정보 방향성이 판별되고, 정방향 패턴정보가 아닌 패턴정보가 정방향 패턴정보로 보정되는 단계이고, 상기 제2차 엘리먼트 크기 수정단계는 상기 패턴정보 방향 판별단계에서 방향 보정된 이진화 영상에서의 엘리먼트 크기가 설정된 엘리먼트 심볼 규격과 다시 비교되면서 엘리먼트의 크기가 엘리먼트 심볼 규격에 맞추어 수정되는 단계일 수 있다.

본 발명에 의한 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법에 의하면, 저해상도 조건에서도 패턴정보의 추출이 오류없이 정확하고 정밀하게 이루어지고, 이를 통해 환경변화에 강인한 패턴정보 추출 특성을 가지며, 최적화된 정보추출 프로세스에 의해 데이터 연산시간이 최소화되는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법을 보여주기 위한 블록도;
도 2의 (a)와 (b)는 입력 패턴정보 영상과 엣지정보 강조 영상의 예시도;
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 엣지정보 강조단계에서 사용되는 고주파 필터을 보여주기 위한 도면;
도 4와 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 엣지정보 강조단계를 설명하기 위한 도면;
도 6 내지 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 이진화 영상 생성단계를 설명하기 위한 도면;
도 12 내지 도 14는 엘리먼트 사이즈 히스토그램의 예시도;
도 15 내지 도 18은 본 발명의 실시예에 따른 노이즈 제거단계를 설명하기 위한 도면;
도 19와 도 20은 본 발명의 실시예에 따른 엘리먼트 크기정보 생성단계를 설명하기 위한 도면;
도 21 내지 도 25은 본 발명의 실시예에 따른 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계를 설명하기 위한 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면 도 1 내지 도 25에 의거하여 상세히 설명한다. 한편, 도면과 상세한 설명에서 일반적인 영상인식기술, 패턴인식기술, 패턴정보 검출방법, 바코드 검출방법 등으로부터 이 분야의 종사자들이 용이하게 알 수 있는 구성 및 작용에 대한 도시 및 언급은 간략히 하거나 생략하였다. 특히 도면의 도시 및 상세한 설명에 있어서 본 발명의 기술적 특징과 직접적으로 연관되지 않는 요소의 구체적인 기술적 구성 및 작용에 대한 상세한 설명 및 도시는 생략하고, 본 발명과 관련되는 기술적 구성만을 간략하게 도시하거나 설명하였다.

본 발명의 실시예에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법은 도 1에서와 같이 패턴정보 영상 입력단계, 엣지정보 강조단계, 이진화 영상 생성단계, 엘리먼트 사이즈 히스토그램 생성단계, 노이즈 제거단계, 엘리먼트 크기정보 생성단계, 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계, 엘리먼트 크기 수정단계, 패턴정보 방향 판별단계, 제2차 엘리먼트 크기 수정단계, 패턴정보 추출단계를 거쳐 수행될 수 있다.

패턴정보 영상 입력단계는 패턴을 이루는 복수의 형상들로 구성된 패턴정보에 대한 영상촬영으로 생성된 패턴정보 영상이 분석장치에 입력되는 단계이다.

엣지정보 강조단계는 도 2의 (a)에서와 같은 입력 패턴정보 영상의 선명도가 조정되어 입력 패턴정보 영상 내 패턴정보의 엣지정보(경계선 정보:edge information)가 강조된 도 2의 (b)에서와 같은 엣지정보 강조 영상이 생성되는 단계이다. 이와 같은 엣지정보 강조단계는 패턴정보 영상 내 고주파 성분의 강화와 저주파 성분의 약화를 수행하는 고주파 필터링을 통해 엣지정보가 강조되도록 할 수 있다. 여기서 엣지정보 강조단계는 도 3과 같은 7×5 Extended loG 마스크를 고주파필터를 통해 고주파 필터링이 수행되도록 할 수 있다.

특히 본 발명의 실시예에 따른 엣지정보 강조단계는 도 4에서와 같이 그레이 스케일 영상 생성단계, 고주파 필터링 단계, 엣지정보 강조 영상 생성단계를 거쳐 수행될 수 있다.

그레이 스케일 영상 생성단계는 도 5의 (a)와 같은 입력 패턴정보 영상에 대한 그레이 스케일(gray scale) 영상을 도 5의 (b)에서와 같이 생성하는 단계이고, 고주파 필터링 단계는 생성된 그레이 스케일 영상을 고주파 필터로 통과시키는 고주파 필터링을 통해 그레이 스케일 영상의 각 픽셀값이 조정되도록 하는 단계이다. 엣지정보 강조 영상 생성단계는 고주파 필터링된 그레이 스케일 영상의 각 픽셀값으로부터 도 5의 (c)와 같은 엣지정보 강조 영상을 생성하는 단계이다.

이진화 영상 생성단계는 이진화 임계값이 설정되고, 엣지정보 강조 영상 내 엘리먼트의 조도값과 이진화 임계값가 비교되되, 이진화 임계값 이상의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 1이 부여되는 한편 이진화 임계값 미만의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 0이 부여되면서 이진화 영상이 생성되는 단계이다.

여기서 바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 이진화 영상 생성단계는 도 6에서와 같이 평균조도 분포 그래프 산출단계, 블러영역 검출단계, 엘리먼트 중심 후보 선택단계, 엘리먼트 중심 최종선정단계, 이진화 임계값 할당단계, 이진화 영상 산출단계를 거쳐 수행될 수 있다.

평균조도 분포 그래프 산출단계는 엣지정보 강조 영상의 y축 열방향의 평균 조도를 x축 위치값에 대응시킨 평균조도 분포 그래프가 도 7에서와 같이 산출되는 단계이다. 여기서 엣지정보 강조 영상로부터 평균 영상을 생성한 다음 평균 영상의 y축 열방향의 평균 조도를 x축 위치값에 대응시킨 평균조도 분포 그래프가 산출되도록 할 수 있다. 그리고 블러영역 검출단계는 평균 조도 증감 방향이 변하는 변곡점(IP:inflection point)의 최대 편차값[max_diff], 평균값[mean(IP)], 표준편차[std(IP)]가 [수학식 1]에 입력되어 블러(blur) 범위값(range_value)과 블러영역(down_limit_point~up_limit_point)이 산출되면서 도 8에서와 같이 블러영역, 블러영역 상측 영역과 블러영역 하측 영역의 비 블러영역으로 구획되는 단계이다.

엘리먼트 중심 후보 선택단계는 연속되는 변곡점이 서로 다른 영역에 분포되는 조건과 연속되는 변곡점의 평균 조도 차이가 설정된 조도차 임계값 이상인 조건 중에서 선택된 어느 하나의 조건을 충족시키는 변곡점이 엘리먼트 중심 후보로 선택되는 단계이다. 패턴정보가 바코드 정보인 경우의 엘리먼트는 바와 스페이스로 이루어지는데, 각각의 바와 스페이스는 바코드 규격에 따라 크기(X dimension 또는 너비)를 달리한 다수 종류의 바 세트와 다수 종류의 스페이스 세트 중에서 선택되는 것이다. 여기서 블러영역은 조도차 임계값이 range_value×0.25로 설정되도록 할 수 있고, 비 블러영역은 조도차 임계값이 range_value×0.5로 설정되도록 할 수 있다.

엘리먼트 중심 최종선정단계는 엘리먼트 중심 후보가 블러영역과 비 블러영역에 포함되는지 판별하여 해당 영역의 조도차 임계값이 엘리먼트 중심 후보에 적용되도록 하고, 현재 판단대상 엘리먼트 중심 후보와 이웃한 엘리먼트 중심 후보와의 평균 조도 차이가 현재 판단대상 엘리먼트 중심 후보에 적용된 조도차 임계값보다 높을 때, 해당 판단대상 엘리먼트 중심 후보를 도 9에서와 같이 엘리먼트 중심으로 최종 선정하는 단계이다.

이진화 임계값 할당단계는 도 10에서와 같이 최종 선정된 엘리먼트 중심 군(群)에서 순차적으로 선정되는 타켓 엘리먼트 중심과 다음 엘리먼트 중심이 미 블러영역에 위치하는 경우 전체 조도 평균값인 전역 임계값이 이진화 임계값으로 할당되고, 타켓 엘리먼트 중심과 다음 엘리먼트 중심이 블러영역에 위치하는 경우 [수학식 2]로부터 산출되는 지역 임계값이 이진화 임계값으로 할당되는 단계이다.

이진화 영상 산출단계는 엣지정보 강조 영상의 엘리먼트 조도값과 이진화 임계값의 비교에 의해 이진화 임계값 이상의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 1이 부여되는 한편 이진화 임계값 미만의 픽셀값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 0이 부여되면서 도 11과 같이 이진화 영상이 산출되는 단계이다.

엘리먼트 사이즈 히스토그램 생성단계는 이진화 영상에서의 패턴정보를 이루는 엘리먼트 크기 별 엘리먼트 갯수를 그래프화한 엘리먼트 사이즈 히스토그램이 도 12에서와 같이 생성되는 단계이다.

바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 엘리먼트 사이즈 히스토그램 생성단계는 이진화 영상의 바와 스페이스를 엘리먼트로 각각 판별한 다음, 각 엘리먼트를 이루는 픽셀이 x축 방향으로 연속되어 있는 갯수 정보를 통해 엘리먼트 크기를 추출하고, 해당 엘리먼트 크기에 대응하는 엘리먼트의 갯수를 검출하여 엘리먼트 사이즈 히스토그램을 생성시키게 된다. 여기서 엘리먼트를 이루는 바와 스페이스를 분리하여 도 13과 같은 바 엘리먼트 사이즈 히스토그램과 도 14와 같이 스페이스 엘리먼트 사이즈 히스토그램을 독립적으로 생성시킬 수 있다.

노이즈 제거단계는 패턴정보를 이루는 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기가 추출되고, 각 엘리먼트가 추출된 엘리먼트 크기와 비교되면서 설정된 기준값 이하의 엘리먼트가 노이즈 엘리먼트로서 제거되는 단계이다. 여기서 노이즈 제거단계는 엘리먼트 사이즈 히스토그램을 통해 패턴정보를 이루는 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기가 추출되도록 할 수 있다.

바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 노이즈 제거단계는 도 15에서와 같이 히스토그램 영역 구획단계, 가우시안 분포 마스크 적용단계, 종류별 엘리먼트 크기 추출단계, 노이즈 판단단계, 노이즈 엘리먼트 이진화데이터 조정단계이다.

히스토그램 영역 구획단계는 도 16에서와 같이 엘리먼트 사이즈 히스토그램의 엘리먼트 크기 최소값과 엘리먼트 크기 최대값 사이 영역이 엘리먼트 종류수로 나뉘어져 복수의 분할영역으로 구획되는 단계이다. 여기서 엘리먼트 종류는 바코드 규격에 따라 크기(X dimension 또는 너비)를 달리한 다수 종류의 바와 다수 종류의 스페이스를 지칭한다.

가우시안 분포 마스크 적용단계는 도 17와 같은 가우시안 분포 마스크가 엘리먼트 사이즈 히스토그램의 각 분할영역에 적용되는 단계이다. 종류별 엘리먼트 크기 추출단계는 가우시안 분포 마스크가 적용된 각 분할영역의 엘리먼트 갯수 최대값에 대응하는 엘리먼트 크기가 해당 분할영역에 대응하는 종류의 엘리먼트 크기로 추출되는 단계이다.

노이즈 판단단계는 추출된 엘리먼트 크기의 절반 이하의 엘리먼트 크기를 갖는 엘리먼트가 노이즈로 판단되는 단계이다. 노이즈 엘리먼트 이진화데이터 조정단계는 노이즈로 판단된 엘리먼트가 이웃하는 엘리먼트와 비교되면서 해당 엘리먼트의 이진화 데이터가 조정되어 연속되는 단일한 엘리먼트가 형성되도록 하는 단계이다. 도 18의 (a)와 (c)에 도시된 노이즈를 갖는 이진화 영상은 노이즈로 판단된 엘리먼트의 이진화 데이터 조정을 통해 도 18의 (b)와 (d)과 같이 보정될 수 있다.

엘리먼트 크기정보 생성단계는 노이즈가 제거된 이진화 영상의 유효영역을 판별하고, 유효영역으로부터 패턴정보를 구성하는 전체 엘리먼트 각각의 엘리먼트 크기가 산출되는 단계이다.

바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 엘리먼트 크기정보 생성단계는 도 19에서와 같이 라인별 엘리먼트 갯수 카운트단계, 유효 라인 판단단계, 엘리먼트 크기정보 산출단계를 거쳐 수행될 수 있다.

라인별 엘리먼트 갯수 카운트단계는 이진화 영상의 행방향 라인 각각에서의 엘리먼트 갯수가 카운트되면서 메모리에 저장되는 단계이다.

유효 라인 판단단계는 도 20에서와 같이 엘리먼트 심볼(symbol) 규격을 만족하는 전체 행방향 라인 중에서 동일한 엘리먼트 갯수를 갖는 행방향 라인의 빈도수가 계산되고, 행방향 라인의 빈도수 크기값이 큰 순서대로 해당 행방향 라인이 연산용 유효 후보로 판단되는 단계이다.

엘리먼트 크기정보 산출단계는 행방향 라인의 빈도수 크기값이 가장 큰 행방향 라인으로부터 패턴정보를 구성하는 전체 엘리먼트 각각의 엘리먼트 크기가 산출되는 단계이다.

여기서 패턴정보 추출단계의 디코더에 의한 디코딩 연산과정에서의 디코딩 실패시 엘리먼트 크기정보 생성단계의 엘리먼트 크기정보 산출단계가 행방향 라인의 빈도수 크기값이 n번째(n≥2)로 큰 행방향 라인에 의해 수행된 다음 이후의 단계들이 수행되는 과정이 n의 값을 증대(n=2, 3, 4…)시키면서 반복 수행된다.[확률적인 문제로 모든 행방향 라인에 대한 디코딩 연산이 수행되지는 않고, 통상 n=2~4까지 디코딩 연산이 수행됨]

엘리먼트 샘플링 크기 검출단계는 엘리먼트 크기정보 생성단계에서 산출되는 엘리먼트 크기 정보로부터 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기 대표값이 검출되고, 엘리먼트 크기 대표값과의 근접도에 따라 전체 엘리먼트 각각이 데이터 클러스터링되어 엘리먼트 종류에 대응하는 엘리먼트 군집이 구성되는 단계이다.

바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계는 엘리먼트 크기정보 생성단계에서 산출되는 엘리먼트 크기 별 엘리먼트 갯수를 그래프화한 유효 엘리먼트 크기 히스토그램으로부터 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기 대표값이 검출되고, 엘리먼트 크기 대표값과의 근접도에 따라 전체 엘리먼트 각각이 데이터 클러스터링되어 엘리먼트 종류에 대응하는 엘리먼트 군집이 구성되는 과정으로 이루어질 수 있다. 특히 본 발명의 실시예에 따른 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계는 도 21에서와 같이 유효 엘리먼트 크기 히스토그램 산출단계, 히스토그램 영역 구획단계, 가우시안 분포 마스크 적용단계, 종류별 엘리먼트 크기 대표값 추출단계, 엘리먼트 제1차 군집분리단계, 엘리먼트 제2차 군집분리단계를 거쳐 수행될 수 있다.

유효 엘리먼트 크기 히스토그램 산출단계는 엘리먼트 크기정보 생성단계에서 산출되는 엘리먼트 크기 별 엘리먼트 갯수를 그래프화한 유효 엘리먼트 크기 히스토그램을 산출하는 단계이다. 히스토그램 영역 구획단계는 유효 엘리먼트 크기 히스토그램의 엘리먼트 크기 최소값과 엘리먼트 크기 최대값 사이 영역이 엘리먼트 종류수로 나뉘어져 복수의 분할영역으로 구획되는 단계이다.

가우시안 분포 마스크 적용단계는 가우시안 분포 마스크가 유효 엘리먼트 크기 히스토그램의 각 분할영역에 적용되는 단계이다. 종류별 엘리먼트 크기 대표값 추출단계는 도 22에서와 같이 가우시안 분포 마스크가 적용된 각 분할영역의 엘리먼트 갯수 최대값에 대응하는 엘리먼트 크기가 해당 분할영역에 대응하는 종류의 엘리먼트 크기 대표값으로 선정되는 단계이다.

엘리먼트 제1차 군집분리단계는 선정된 분할영역 별 대표값이 중심값으로 사용되면서 전체 엘리먼트 각각에 대하여 엘리먼트 크기값 x(픽셀 너비, x축 인덱스값)에 가장 가까운 대표값 Rmin이 검출되고, 각각의 대표값에 군집번호 n이 할당되며, 엘리먼트 크기값 x에 가강 가까운 대표값으로 Rmin을 갖는 엘리먼트의 집합체가 군집번호 n으로 구분되어 군집되는 단계이다. 여기서 중심값은 군집으로 분류된 엘리먼트 집합체의 중심이 되는 지점으로 군집에 속한 엘리먼트 집합체의 엘리먼트 크기값의 평균값으로 정의된다.

엘리먼트 제2차 군집분리단계는 엘리먼트 제1차 군집분리단계에서 산출된 각각의 엘리먼트 군집에 속한 엘리먼트 각각의 중심점 크기값이 연산되고, 해당 엘리먼트 중심점 크기값이 해당 엘리먼트 크기값과 해당 엘리먼트에 연동된 대표값 사이에 있을 경우 해당 엘리먼트의 소속 군집이 유지되고, 해당 엘리먼트 중심점 크기값이 해당 엘리먼트 크기값과 해당 엘리먼트에 연동된 대표값 사이에 있지 않을 경우 해당 엘리먼트의 소속 군집이 이웃한 엘리먼트 군집으로 변경되는 단계이다. 도 23에는 군집분리가 완료된 유효 엘리먼트 크기 히스토그램이 도시되어 있으며, 도 24와 같은 유효 엘리먼트 크기 히스토그램은 도 25에서와 같이 군집 분류되게 된다.

엘리먼트 크기 수정단계는 설정된 엘리먼트 심볼 규격과 이진화 영상에서의 엘리먼트 크기가 비교되면서 엘리먼트의 크기가 엘리먼트 심볼 규격에 맞추어 수정되는 단계이다.

패턴정보 방향 판별단계는 엘리먼트 크기 수정단계에서 수정된 이진화 영상의 패턴정보 방향성이 판별되고, 정방향 패턴정보가 아닌 패턴정보가 정방향 패턴정보로 보정되는 단계이다.

제2차 엘리먼트 크기 수정단계는 패턴정보 방향 판별단계에서 방향 보정된 이진화 영상에서의 엘리먼트 크기가 설정된 엘리먼트 심볼 규격과 다시 비교되면서 엘리먼트의 크기가 엘리먼트 심볼 규격에 맞추어 수정되는 단계이다.

패턴정보 추출단계는 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계와 엘리먼트 크기 수정단계를 거쳐 검출된 엘리먼트 샘플링값이 디코더를 통해 주소값으로 변환되면서 패턴정보가 최종적으로 추출되는 단계이다.

상기와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법은 패턴정보에 대한 영상촬영 거리가 멀거나, 패턴정보 영상의 인쇄상태가 흐리거나, 영상프레임 상의 블러(blur) 현상이 발생되거나, 패턴정보를 갖는 패치의 부착상태가 좋지 않거나, 패턴정보 영상에 패턴정보량이 많은 상태 등으로부터 야기되는 저해상도 조건에서도 패턴정보의 추출이 오류없이 정확하고 정밀하게 이루어지도록 하고, 이를 통해 환경변화에 강인한 패턴정보 추출 특성을 가지도록 한다. 또한 본 발명의 실시예에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법은 패턴정보 영상 입력단계, 엣지정보 강조단계, 이진화 영상 생성단계, 노이즈 제거단계, 엘리먼트 크기정보 생성단계, 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계, 엘리먼트 크기 수정단계, 패턴정보 추출단계를 거쳐 패턴정보가 추출되는 최적화된 정보추출 프로세스를 제공함으로써 데이터 연산시간이 최소화되도록 한다.

상술한 바와 같은, 본 발명의 실시예에 따른 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법을 상기한 설명 및 도면에 따라 도시하였지만, 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하며 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능하다는 것을 이 분야의 통상적인 기술자들은 잘 이해할 수 있을 것이다.

Claims

패턴을 이루는 복수의 형상들로 구성된 패턴정보에 대한 영상촬영으로 생성된 패턴정보 영상이 분석장치에 입력되는 패턴정보 영상 입력단계와;
입력 패턴정보 영상의 선명도가 조정되어 입력 패턴정보 영상 내 패턴정보의 엣지정보(경계선 정보:edge information)가 강조된 엣지정보 강조 영상이 생성되는 엣지정보 강조단계와;
이진화 임계값이 설정되고, 엣지정보 강조 영상 내 엘리먼트의 조도값과 이진화 임계값가 비교되되, 이진화 임계값 이상의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 1이 부여되는 한편 이진화 임계값 미만의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 0이 부여되면서 이진화 영상이 생성되는 이진화 영상 생성단계와;
패턴정보를 이루는 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기가 추출되고, 각 엘리먼트가 추출된 엘리먼트 크기와 비교되면서 설정된 기준값 이하의 엘리먼트가 노이즈 엘리먼트로서 제거되는 노이즈 제거단계와;
노이즈가 제거된 이진화 영상의 유효영역을 판별하고, 유효영역으로부터 패턴정보를 구성하는 전체 엘리먼트 각각의 엘리먼트 크기가 산출되는 엘리먼트 크기정보 생성단계와;
상기 엘리먼트 크기정보 생성단계에서 산출되는 엘리먼트 크기 정보로부터 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기 대표값이 검출되고, 엘리먼트 크기 대표값과의 근접도에 따라 전체 엘리먼트 각각이 데이터 클러스터링되어 엘리먼트 종류에 대응하는 엘리먼트 군집이 구성되는 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계와;
설정된 엘리먼트 심볼 규격과 이진화 영상에서의 엘리먼트 크기가 비교되면서 엘리먼트의 크기가 엘리먼트 심볼 규격에 맞추어 수정되는 엘리먼트 크기 수정단계와;
상기 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계와 엘리먼트 크기 수정단계를 거쳐 검출된 엘리먼트 샘플링값이 디코더를 통해 주소값으로 변환되면서 패턴정보가 최종적으로 추출되는 패턴정보 추출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법.
제 1항에 있어서,
상기 엣지정보 강조단계는 패턴정보 영상 내 고주파 성분의 강화와 저주파 성분의 약화를 수행하는 고주파 필터링을 통해 엣지정보가 강조되도록 하는 것을 특징으로 하는 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법.
제 1항에 있어서,
바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 상기 이진화 영상 생성단계는 엣지정보 강조 영상의 y축 열방향의 평균 조도를 x축 위치값에 대응시킨 평균조도 분포 그래프가 산출되는 평균조도 분포 그래프 산출단계와;
평균 조도 증감 방향이 변하는 변곡점(IP:inflection point)의 최대 편차값[max_diff], 평균값[mean(IP)], 표준편차[std(IP)]가 [수학식 1]에 입력되어 블러(blur) 범위값(range_value)과 블러영역(down_limit_point~up_limit_point)이 산출되면서 블러영역, 블러영역 상측 영역과 블러영역 하측 영역의 비 블러영역으로 구획되는 블러영역 검출단계와;
연속되는 변곡점이 서로 다른 영역에 분포되는 조건과 연속되는 변곡점의 평균 조도 차이가 설정된 조도차 임계값 이상인 조건 중에서 선택된 어느 하나의 조건을 충족시키는 변곡점이 엘리먼트 중심 후보로 선택되는 엘리먼트 중심 후보 선택단계와;
엘리먼트 중심 후보 분포 그래프에서의 변곡점을 찾아 해당 변곡점이 엘리먼트 중심으로 최종 선정되는 엘리먼트 중심 최종선정단계와;
최종 선정된 엘리먼트 중심 군(群)에서 순차적으로 선정되는 타켓 엘리먼트 중심과 다음 엘리먼트 중심이 미 블러영역에 위치하는 경우 전체 조도 평균값인 전역 임계값이 이진화 임계값으로 할당되고, 타켓 엘리먼트 중심과 다음 엘리먼트 중심이 블러영역에 위치하는 경우 [수학식 2]로부터 산출되는 지역 임계값이 이진화 임계값으로 할당되는 이진화 임계값 할당단계와;
엣지정보 강조 영상의 엘리먼트 조도값과 이진화 임계값의 비교에 의해 이진화 임계값 이상의 조도값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 1이 부여되는 한편 이진화 임계값 미만의 픽셀값을 갖는 엘리먼트에 이진화 데이터 0이 부여되면서 이진화 영상이 산출되는 이진화 영상 산출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법.
[수학식 1]
range_vale=(max_diff-(mean(IP)+std(IP)×0.5))×w
up_limit_point=mean(IP)+range_value×0.5
down_limit_point=mean(IP)-range_value×0.5
[수학식 2]
제 1항에 있어서,
상기 노이즈 제거단계는 엘리먼트 사이즈 히스토그램 생성단계를 거쳐 수행되되,
상기 엘리먼트 사이즈 히스토그램 생성단계는 이진화 영상에서의 패턴정보를 이루는 엘리먼트 크기 별 엘리먼트 갯수를 그래프화한 엘리먼트 사이즈 히스토그램이 생성되는 단계이고,
상기 노이즈 제거단계는 엘리먼트 사이즈 히스토그램을 통해 패턴정보를 이루는 엘리먼트 종류별 엘리먼트 크기가 추출되고, 각 엘리먼트가 추출된 엘리먼트 크기와 비교되면서 설정된 기준값 이하의 엘리먼트가 노이즈 엘리먼트로서 제거되는 단계인 것을 특징으로 하는 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법.
제 4항에 있어서,
바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 상기 노이즈 제거단계는 엘리먼트 사이즈 히스토그램의 엘리먼트 크기 최소값과 엘리먼트 크기 최대값 사이 영역이 엘리먼트 종류수로 나뉘어져 복수의 분할영역으로 구획되는 히스토그램 영역 구획단계와;
가우시안 분포 마스크가 엘리먼트 사이즈 히스토그램의 각 분할영역에 적용되는 가우시안 분포 마스크 적용단계와;
가우시안 분포 마스크가 적용된 각 분할영역의 엘리먼트 갯수 최대값에 대응하는 엘리먼트 크기가 해당 분할영역에 대응하는 종류의 엘리먼트 크기로 추출되는 종류별 엘리먼트 크기 추출단계와;
추출된 엘리먼트 크기의 절반 이하의 엘리먼트 크기를 갖는 엘리먼트가 노이즈로 판단되는 노이즈 판단단계와;
노이즈로 판단된 엘리먼트가 이웃하는 엘리먼트와 비교되면서 해당 엘리먼트의 이진화 데이터가 조정되어 연속되는 단일한 엘리먼트가 형성되도록 하는 노이즈 엘리먼트 이진화데이터 조정단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법.
제 5항에 있어서,
바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 상기 엘리먼트 크기정보 생성단계는 이진화 영상의 행방향 라인 각각에서의 엘리먼트 갯수가 카운트되면서 메모리에 저장되는 라인별 엘리먼트 갯수 카운트단계와;
엘리먼트 심볼(symbol) 규격을 만족하는 전체 행방향 라인 중에서 동일한 엘리먼트 갯수를 갖는 행방향 라인의 빈도수가 계산되고, 행방향 라인의 빈도수 크기값이 큰 순서대로 해당 행방향 라인이 연산용 유효 후보로 판단되는 유효 라인 판단단계와;
행방향 라인의 빈도수 크기값이 가장 큰 행방향 라인으로부터 패턴정보를 구성하는 전체 엘리먼트 각각의 엘리먼트 크기가 산출되는 엘리먼트 크기정보 산출단계를 포함하되,
상기 패턴정보 추출단계의 디코더에 의한 디코딩 연산과정에서의 디코딩 실패시 상기 엘리먼트 크기정보 생성단계의 엘리먼트 크기정보 산출단계가 행방향 라인의 빈도수 크기값이 n번째(n≥2)로 큰 행방향 라인에 의해 수행된 다음 이후의 단계들이 수행되는 과정이 n의 값을 증대시키면서 반복 수행되는 것을 특징으로 하는 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법.
제 6항에 있어서,
바코드 정보를 패턴정보로 추출하기 위한 상기 엘리먼트 샘플링 크기 검출단계는 상기 엘리먼트 크기정보 생성단계에서 산출되는 엘리먼트 크기 별 엘리먼트 갯수를 그래프화한 유효 엘리먼트 크기 히스토그램을 산출하는 유효 엘리먼트 크기 히스토그램 산출단계와;
상기 유효 엘리먼트 크기 히스토그램의 엘리먼트 크기 최소값과 엘리먼트 크기 최대값 사이 영역이 엘리먼트 종류수로 나뉘어져 복수의 분할영역으로 구획되는 히스토그램 영역 구획단계와;
가우시안 분포 마스크가 유효 엘리먼트 크기 히스토그램의 각 분할영역에 적용되는 가우시안 분포 마스크 적용단계와;
가우시안 분포 마스크가 적용된 각 분할영역의 엘리먼트 갯수 최대값에 대응하는 엘리먼트 크기가 해당 분할영역에 대응하는 종류의 엘리먼트 크기 대표값으로 선정되는 종류별 엘리먼트 크기 대표값 추출단계와;
선정된 분할영역 별 대표값이 중심값으로 사용되면서 전체 엘리먼트 각각에 대하여 엘리먼트 크기값 x에 가장 가까운 대표값 Rmin이 검출되고, 각각의 대표값에 군집번호 n이 할당되며, 엘리먼트 크기값 x에 가강 가까운 대표값으로 Rmin을 갖는 엘리먼트의 집합체가 군집번호 n으로 구분되어 군집되는 엘리먼트 제1차 군집분리단계와;
엘리먼트 제1차 군집분리단계에서 산출된 각각의 엘리먼트 군집에 속한 엘리먼트 각각의 중심점 크기값이 연산되고, 해당 엘리먼트 중심점 크기값이 해당 엘리먼트 크기값과 해당 엘리먼트에 연동된 대표값 사이에 있을 경우 해당 엘리먼트의 소속 군집이 유지되고, 해당 엘리먼트 중심점 크기값이 해당 엘리먼트 크기값과 해당 엘리먼트에 연동된 대표값 사이에 있지 않을 경우 해당 엘리먼트의 소속 군집이 이웃한 엘리먼트 군집으로 변경되는 엘리먼트 제2차 군집분리단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법.
제 1항에 있어서,
상기 패턴정보 추출단계는 패턴정보 방향 판별단계와 제2차 엘리먼트 크기 수정단계를 거쳐 수행되되,
상기 패턴정보 방향 판별단계는 상기 엘리먼트 크기 수정단계에서 수정된 이진화 영상의 패턴정보 방향성이 판별되고, 정방향 패턴정보가 아닌 패턴정보가 정방향 패턴정보로 보정되는 단계이고,
상기 제2차 엘리먼트 크기 수정단계는 상기 패턴정보 방향 판별단계에서 방향 보정된 이진화 영상에서의 엘리먼트 크기가 설정된 엘리먼트 심볼 규격과 다시 비교되면서 엘리먼트의 크기가 엘리먼트 심볼 규격에 맞추어 수정되는 단계인 것을 특징으로 하는 영상데이터를 이용한 패턴정보 추출방법.