KR101807566B1 - 바코드 검출 방법 및 장치 - Google Patents

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KR101807566B1 KR1020160075767A KR20160075767A KR101807566B1 KR 101807566 B1 KR101807566 B1 KR 101807566B1 KR 1020160075767 A KR1020160075767 A KR 1020160075767A KR 20160075767 A KR20160075767 A KR 20160075767A KR 101807566 B1 KR101807566 B1 KR 101807566B1
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박동진
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인천대학교 산학협력단
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Abstract

영상이미지로부터 바코드를 검출하는 방법 및 장치를 제공한다. 특히, 영상 이미지로부터 바코드를 검출하는 방법에 있어서, 상기 영상 이미지 중 바코드를 포함하는 것으로 추정되는 영역인 관심영역을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 관심 영역으로부터 바코드 이미지를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 방법이 제공된다.

Description

바코드 검출 방법 및 장치{Method and Apparatus of barcode detection}
본 발명의 기술적 사상은 바코드 검출 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 기울기와 노이즈에 강인한 바코드 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.
바코드는 물품의 정보를 표시하는 라벨로써, 안정적으로 정보를 담고 이를 빠르게 읽을 수 있는 장점 때문에 현재까지도 광범위하게 사용되고 있다. 무엇보다 바코드는 생산되는 제품에 정해진 코드를 부여함으로서, 저렴한 가격으로, 효율적인 상품관리를 가능하게 한다. 때문에 바코드는 전 세계적으로 사용되고 있고, 소비자는 바코드를 이용해 상품의 정보를 손쉽게 얻을 수 있다.
바코드는 일반적으로 레이저 스캐너를 통해 인식되는데, 이 때 스캐너를 바코드에 가까이 접촉하는 과정이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 속에서 바코드를 검출하는 기술이 꾸준히 연구되고 있다.
예를 들면, skeletonizing으로 알려진 morphological 처리를 통해 영상에서 바코드의 위치를 검출하는 방법이 있다. 하지만 이 방법은 바코드가 기울어져 있을 경우 바코드의 주파수 성질이 변해 검출할 수 없는 한계점을 가지고 있다.
또한, 허프 변환(Hough Transform, HT)을 이용해 영상 내 바코드의 기울어진 각도를 계산하고, 이를 회전시켜 바코드를 검출하는 방법이 있다. 허프 변환은 영상 속에서 특정 모양을 투표방식으로 검출하는 알고리즘이다. 예를 들어 입력한 영상이 M개의 에지 픽셀을 가지고 있다면, M개의 픽셀들의 수만큼 2차원 파라미터 공간에 투표 결과를 저장한다. 즉, 입력영상의 해상도가 커질수록 많은 연산량과 높은 메모리를 요구한다. 그러므로, 이 방법은 모든 경계선 값의 투표를 통해 직선을 검출하기 때문에 다른 직선 형태의 노이즈가 있을 경우 안정적으로 동작하지 않는다.
또한, 확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transfom, PHT)을 사용해 조밀하게 분포하는 평행선들을 찾아 바코드를 검출하는 방법이 있다. 확률적 허프 변환은 투표에 참여 가능한 자격조건을 두고, 조건에 부합하는 픽셀들만 투표에 참여시킴으로써 입력 영상의 해상도가 커지더라도 많은 연상량과 높은 메모리를 요구하지 않으며, 자격조건을 통해 사용자가 원하는 모양을 검출할 수 있다. 하지만, 확률적 허프 변환만을 이용해 바코드를 검출하면, 직선 형태의 노이즈가 포함된 경우, 바코드 검출 정확도가 낮은 단점이 있다.
또한, 해당영역을 필터링해 찾고자 하는 검색대상 영역만을 남기는 모폴로지 알고리즘을 이용하는 방법도 있다. 하지만 이 방법은 영상 속에 바코드 개수가 많아질수록 바코드 영역이 작아지고, 상대적으로 노이즈 영역이 커지므로 검출이 불안정해진다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 기울기와 노이즈에 강인한 바코드 검출 방법을 제안한다.
한국등록특허 제10-0393423호 한국등록특허 제10-0401778호
상술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 바코드의 기울어짐, 직선 형태의 노이즈 및 복수의 바코드 인식에 영향을 받지 않는 바코드 검출 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 영상 이미지로부터 바코드를 검출하는 방법에 있어서, 상기 영상 이미지 중 바코드를 포함하는 것으로 추정되는 영역인 관심 영역을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 관심 영역으로부터 바코드 이미지를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 방법이 제공된다.
일 실시예에서, 상기 관심 영역을 추출하는 단계는, 상기 영상 이미지에 포함된 에지 성분을 강조하는 단계; 상기 에지 성분이 강조된 영상 이미지를 이진화하는 단계; 및 상기 이진화된 영상 이미지로부터 캐니 에지 검출(Canny Edge Detection)에 의해 에지 이미지를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 에지 성분을 강조하는 단계는, 상기 영상 이미지를 제1 그레이 이미지로 변환하는 단계; 상기 제1 그레이 이미지에 언샤프 마스크를 적용하여 제2 그레이 이미지를 생성하는 단계; 및
상기 제1 그레이 이미지에서 상기 제2 그레이 이미지를 감산하여 에지 성분을 추출한 후 상기 추출된 에지 성분을 상기 영상 이미지에 부가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 에지 이미지를 검출하는 단계에 이어서, 상기 에지 이미지로부터 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 단계; 상기 추출된 복수 개의 직선 이미지로부터 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 단계; 상기 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 개수를 확인한 후 확인 결과 상기 개수가 미리 결정된 임계값 이상인 경우 상기 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 바코드 이미지로 추정하는 단계; 및 상기 추정된 바코드 이미지에 포함된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지 중 하나의 직선 이미지를 기준선으로 결정한 후 상기 기준선에 따라 사각 형태의 관심 영역을 설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 단계는, 확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)에 의해 수행되며, 상기 확률적 허프 변환은 하기 수학식 1에 의해 수행되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112016058527839-pat00001
여기서, ρ는 원점에서 직선까지의 거리, θ는 원점에서 직선에 그어진 수선과 y축 사이의 각도를 나타내며, (x,y)는 직선을 이루는 좌표를 나타낼 수 있다.
일 실시예에서, 상기 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 단계는, 하기 수학식 2에 의해 수행되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112016058527839-pat00002
여기서, n개의 직선에 대해, i번째 직선의 시작점의 좌표를 Si(x,y), 끝점의 좌표를 Ei(x,y), 직선의 기울기는 Gi로 나타낼 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사각 형태의 관심 영역을 설정하는 단계는, 상기 추정된 바코드 이미지에 포함된 복수 개의 직선 이미지 각각에 대하여 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리를 계산하는 단계; 상기 계산 결과에 따라 상기 복수 개의 직선 이미지 중 상기 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 상기 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리가 최소가 되는 직선을 상기 기준선으로 결정하는 단계; 상기 기준선의 상단의 일 지점 또는 하단의 일 지점을 기준점으로 하는 사각 형태의 관심 영역을 결정하는 단계; 및 상기 사각 형태의 관심 영역에 포함된 상기 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 기울기에 따라 상기 사각 형태의 관심 영역을 회전시켜 상기 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 수직 형태로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 바코드 이미지 추출 단계는, 상기 관심 영역 추출 단계를 통해 추출된 관심 영역으로부터 소벨 연산에 의해 수평 및 수직한 에지 이미지를 검출하는 단계; 상기 검출된 수평 및 수직한 에지 이미지를 이진화하는 단계; 상기 이진화된 이미지의 영역을 변형시켜 사각 형태의 바코드 영역을 추출하는 단계; 및 상기 관심 영역 내에 적어도 한 개 이상의 바코드 영역 중 최대 크기의 바코드 영역을 추출해 바코드 이미지로 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 이진화된 이미지의 영역을 변형시켜 사각 형태의 바코드 영역을 추출하는 단계는, 형태학적 연산에 의해 수행되는 것을 특징으로 하며, 상기 형태학적 연산은, 닫힘 연산을 통해 상기 바코드 영역의 빈틈들을 제거하는 단계; 침식 연산을 통해 상기 바코드 영역 이외의 노이즈를 제거하는 단계; 및 팽창 연산을 통해 상기 바코드 영역을 확대하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 영상 이미지로부터 복수 개의 바코드 이미지를 검출하는 방법에 있어서, 상기 영상 이미지로부터 복수 개의 관심 영역을 추출하는 단계; 상기 추출된 복수 개의 관심 영역 각각에 포함된 직선 이미지들의 개수를 확인하는 단계; 상기 확인 결과에 따라 상기 추출된 복수 개의 관심 영역 중 상기 직선 이미지들의 개수가 미리 결정된 임계값 이상인 적어도 하나 이상의 관심 영역을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 관심 영역으로부터 바코드 이미지를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 복수 개의 바코드 이미지 검출 방법이 제공된다.
일 실시예에서, 상기 바코드 이미지 추출은 상기 직선 이미지들의 개수가 최대인 관심 영역부터 상기 직선 이미지들의 개수에 따라 순차적으로 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 영상 이미지로부터 바코드를 검출하는 장치에 있어서, 상기 영상 이미지 중 바코드를 포함하는 것으로 추정되는 영역인 관심영역을 추출하는 관심 영역 추출부; 및 상기 추출된 관심 영역으로부터 바코드 이미지를 추출하는 바코드 이미지 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 장치가 제공된다.
일 실시예에서, 상기 관심 영역 추출부는, 상기 영상 이미지에 포함된 에지 성분을 강조하는 에지 성분 강조부; 상기 에지 성분이 강조된 영상 이미지를 이진화하는 제1 이진화부; 및 상기 이진화된 영상 이미지로부터 캐니 에지 검출(Canny Edge Detection)에 의해 에지 이미지를 검출하는 제1 에지 검출부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 에지 성분 강조부는, 상기 영상 이미지를 제1 그레이 이미지로 변환하는 제1 그레이 이미지부; 상기 제1 그레이 이미지에 언샤프 마스크를 적용하여 제2 그레이 이미지를 생성하는 제2 그레이 이미지부; 및 상기 제1 그레이 이미지에서 상기 제2 그레이 이미지를 감산하여 에지 성분을 추출한 후 상기 추출된 에지 성분을 상기 영상 이미지에 부가하는 샤프닝부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 관심 영역 추출부는, 상기 에지 검출부로부터 출력된 에지 이미지로부터 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 직선 추출부; 상기 추출된 복수 개의 직선 이미지로부터 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 평행 직선 추출부; 상기 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 개수를 확인한 후 확인 결과 상기 개수가 미리 결정된 임계값 이상인 경우 상기 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 바코드 이미지로 추정하는 바코드 이미지 추정부; 및 상기 추정된 바코드 이미지에 포함된 복수 개의 직선 이미지 중 하나의 직선 이미지를 기준선으로 결정한 후 상기 기준선에 따라 사각 형태의 관심 영역을 설정하는 사각 영역 설정부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 직선 추출부는, 확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)에 의해 수행되며, 상기 확률적 허프 변환은 하기 수학식 1에 의해 수행되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112016058527839-pat00003
여기서, ρ는 원점에서 직선까지의 거리, θ는 원점에서 직선에 그어진 수선과 y축 사이의 각도를 나타내며, (x,y)는 직선을 이루는 좌표를 나타낼 수 있다.
일 실시예에서, 상기 평행 직선 추출부는, 하기 수학식 2에 의해 수행되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112016058527839-pat00004
여기서, n개의 직선에 대해, i번째 직선의 시작점의 좌표를 Si(x,y),끝점의 좌표를 Ei(x,y),직선의 기울기는 Gi로 나타낼 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사각 영역 설정부는, 상기 추정된 바코드 이미지에 포함된 복수 개의 직선 이미지 각각에 대하여 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리를 계산하고, 상기 계산 결과에 따라 상기 복수 개의 직선 이미지 중 상기 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 상기 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리가 최소가 되는 직선을 상기 기준선으로 결정하는 기준선 결정부; 상기 기준선의 상단의 일 지점 또는 하단의 일 지점을 기준점으로 하는 사각 형태의 관심 영역을 결정하는 사각 영역 결정부; 및 상기 사각 형태의 관심 영역에 포함된 상기 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 기울기에 따라 상기 사각 형태의 관심 영역을 회전 시켜 상기 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 수직 형태로 변환하는 사각 영역 회전부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 바코드 이미지 추출부는, 상기 관심 영역 추출부를 통해 추출된 관심 영역으로부터 소벨 연산에 의해 수평 및 수직한 에지 이미지를 검출하는 제2 에지 검출부; 상기 검출된 수평 및 수직한 에지 이미지를 이진화하는 제2 이진화부; 및 상기 이진화된 이미지의 영역을 변형시켜 사각 형태의 바코드 영역을 추출하는 바코드 영역 추출부를 포함하며, 상기 관심 영역 내에 적어도 한 개 이상의 바코드 영역 중 최대 크기의 바코드 영역을 추출해 바코드 이미지로 추출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 바코드 영역 추출부는, 형태학적 연산에 의해 수행되는 것을 특징으로 하며, 상기 형태학적 연산은, 상기 바코드 영역의 빈틈들을 제거하는 닫힘연산; 상기 바코드 영역 이외의 노이즈를 제거하는 침식연산; 및 상기 바코드 영역을 확대하는 팽창연산을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 영상 이미지에서 바코드를 검출할 때, 바코드의 기울어짐, 직선 형태의 노이즈 및 복수의 바코드 인식에 영향을 받지 않으므로, 보다 정확하게 바코드를 검출할 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 검출 장치에 대한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출부에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예 에 따른 관심 영역 추출부 중 에지 성분 강조부에 대한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출부 중 사각 영역 설정부에 대한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 이미지 추출부에 대한 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 검출 방법에 대한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 이미지로부터 관심 영역을 추출하는 방법에 대한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출 단계 중 에지 성분을 강조하는 단계에 대한 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출 단계 중 사각 형태의 관심 영역을 설정하는 단계에 대한 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 이미지 추출 단계에 대한 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 바코드 이미지 추출 방법에 대한 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출 과정을 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 허프 변환 및 확률적 허프 변환의 차이점을 나타내기 위한 참조 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 이미지 추출 과정을 나타낸도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 형태학적 연산 과정을 나타낸 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 기울어진 바코드 이미지를 검출하는 실험을 나타낸 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 직선형태의 노이즈 영상에서 바코드이미지를 검출하는 실험을 나타낸 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수 개의 바코드 이미지를 검출하는 실험을 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서, 일 구성요소로부터 다른 구성요소로 신호, 데이터, 메시지 등이 “전송된다” 거나 “수신된다”라고 언급되거나 또는 일 구성요소와 다른 구성요소 간이 “접속된다”거나 “연결된다”라고 언급되는 경우에는, 상기 일 구성요소로부터 상기 다른 구성요소로 해당 신호, 데이터, 메시지 등이 직접 전송 또는 수신되거나 또는 상기 일 구성요소와 상기 다른 구성요소 같이 직접 접속 또는 연결될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 해당 신호, 데이터, 메시지 등이 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 전송되거나 또는 수신될 수도 있으며 상기 일 구성요소와 상기 다른 구성요소 간이 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 접속 또는 연결될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들에 따른 바코드 검출 방법 및 장치에 관하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 검출 장치(1)에 대한 블록도이다.
본 발명에서는, 외부 장치로부터 입력된 영상 이미지에서 바코드 이미지를 검출할 수 있다. 여기서, 외부 장치는 카메라, 휴대폰, 컴퓨터 등의 장치일 수 있다.
도 1을 참조하면, 바코드 검출 장치(1)는 관심 영역 추출부(100) 및 바코드 이미지 추출부(200)를 포함하여 구성된다. 여기서, 관심 영역 추출부(100) 및 바코드 이미지 추출부(200)는 순차적으로 동작할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역 추출부(100)는 영상 이미지에서 바코드를 포함하는 것으로 추정되는 영역을 관심 영역으로 설정한다. 이 후, 바코드 이미지 추출부(200)는 관심 영역 추출부(100)에서 설정된 관심 영역에서 바코드 이미지만 추출할 수 있다. 이하, 도 2를 참조하여 관심 영역 추출부(100)에 대하여 보다 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출부(100)에 대한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 관심 영역 추출부(100)는 에지 성분 강조부(110), 제1 이진화부(120), 제1 에지 검출부(130), 직선 추출부(140), 평행 직선 추출부(150), 바코드 이미지 추정부(160) 및 사각 영역 설정부(170)를 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 에지 성분 강조부(110)는 영상 이미지에 포함된 에지 성분을 강조하고 노이즈를 제거할 수 있다. 에지(Edge)란, 윤곽이란 말로, 사전적으로는 물체의 외각을 나타내는 선이라고 정의하며, 이러한 윤곽은 영상처리의 차원에서 영상을 특징 짓는 선 요소라고 말할 수 있다. 이하, 도 3을 참조하여 에지 성분 강조부(110)에 대하여 보다 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출부(100) 중 에지 성분 강조부(110)에 대한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 에지 성분 강조부(110)은 제1 그레이 이미지부(111), 제2 그레이 이미지부(112) 및 샤프닝부(113)를 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 제1 그레이 이미지부(111)는 영상 이미지를 그레이 이미지로 변환할 수 있다. 이후, 제2 그레이 이미지부(112)는 언샤프 마스크(Unsharp Mask)를 적용하여 제2 그레이 이미지를 생성할 수 있다. 여기서, 제2 그레이 이미지는 흐릿한 영상일 수 있다. 언샤프 마스크(Unsharp Mask)는 영상 이미지에서 어느 한 부분을 강조하기 위하여 사용하는 방법이다. 이어서, 샤프닝부(113)은 제1 그레이 이미지 및 제2 그레이 이미지를 이용하여 영상 이미지 내에 에지 성분을 강조할 수 있다. 여기서, 샤프닝부(113)는 제1 그레이 이미지에서 제2 그레이 이미지, 즉 흐릿한 영상을 빼, 에지 성분만을 추출한 후, 추출된 에지 성분을 기존 영상 이미지에 다시 더해 에지 성분이 강조된 영상 이미지를 획득할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 제1 이진화부(120)에서는 에지 성분 강조부(110)에서 에지 성분이 강조된 영상 이미지를 이진화할 수 있다. 예를 들어, 바코드는 일반적으로 검은색으로 구성되기 때문에, 경계값을 120으로 설정해 이진화를 진행할 수 있다.
제1 에지 검출부(130)는 제1 이진화부(120)에서 이진화된 영상 이미지로부터 에지 이미지를 검출할 수 있다. 여기서 제1 에지 검출부(130)는 캐니 에지 검출(Canny Edge Detection)에 의해 수행될 수 있다.
이후, 직선 추출부(140)는, 제1 에지 검출부(130)에서 검출된 에지 이미지로부터 복수 개의 직선 이미지를 추출할 수 있다. 여기서, 복수 개의 직선 이미지 추출은 확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)을 이용할 수 있다. 확률적 허프 변환은 허프 변환(Hough Transform)의 종류로, 기존의 허프 변환의 단점을 보완할 수 있는 직선 이미지 추출법이다. 허프 변환이란, 영상 이미지에서 직선을 추출하는 방법이다. 허프 변환은 직선의 존재유무만 알 수 있고, 직선이 존재하는 좌표정보를 알 수 없으며, 직선을 분할할 수 없기 때문에, 영상 이미지 전체를 가로지르는 선을 그리게 된다. 이에 비해 확률적 허프 변환은 검색하고자 하는 직선의 성질을 지정할 수 있다. 즉, 검색조건으로 구하고자 하는 직선의 최소길이와 주변 직선들과의 간격을 지정하면, 조건을 만족시키는 직선들만을 검출할 수 있다. 또한 직선의 시작점과 끝점 좌표를 알 수 있는데, 직선의 한쪽 끝을 시잠점으로 지정하면 직선의 반대쪽 끝은 끝점으로 지정될 수 있다. (a)허프 변환의 직선 검출 결과 영상 및 (b)확률적 허프 변환의 직선 검출 결과 영상은 도 13에서 확인할 수 있다. 이러한 확률적 허프 변환을 이용한 직선 추출부는 하기 수학식 1에 의해 수행될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112016058527839-pat00005
여기서, ρ는 원점에서 직선까지의 거리, θ는 원점에서 직선에 그어진 수선과 y축 사이의 각도를 나타내며, (x,y)는 직선을 이루는 좌표를 나타낸다.
평행 직선 추출부(150)는 직선 추출부(140)에서 추출된 복수 개의 직선 이미지로부터 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 추출할 수 있다. 평행한 직선들로 구성되어 있는 바코드의 도형적 특성상 평행한 직선들이 많은 영역이 바코드일 확률이 높으므로, 평행한 형태를 갖는 직선 이미지들을 추출한다. 이러한 평행 직선 추출부(150)는 하기 수학식 2에 의해 수행될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112016058527839-pat00006
여기서, n개의 직선에 대해, i번째 직선의 시작점의 좌표를 Si(x,y), 끝점의 좌표를 Ei(x,y), 직선의 기울기는 Gi로 나타낸다.
상기의 수학식 2를 통해 모든 직선 이미지들의 기울기를 계산할 수 있고, 같은 기울기를 가진 직선 이미지들을 검출할 수 있다.
바코드 이미지 추정부(160)는 평행 직선 추출부(150)에서 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 개수를 확인할 수 있다. 이후, 확인 결과 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 개수가 미리 결정된 임계값 이상인 경우, 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 바코드 이미지로 추정할 수있다.
사각 영역 설정부(170)에서는, 바코드 이미지 추정부(160)로부터 추정된 바코드 이미지가 포함된 복수 개의 직선 이미지 중 하나의 직선 이미지를 기준선으로 결정할 수 있다. 이후 결정된 기준선에 따라 사각 형태의 관심 영역을 설정할 수 있다. 사각 형태의 관심 영역은 바코드 이미지로 추정되는 복수 개의 직선 이미지 모두를 포함할 수 있는 크기로 설정할 수 있다. 이하, 도 4를 참조하여, 사각 영역 설정부(170)에 대하여 보다 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출부(100) 중 사각 영역 설정부(170)에 대한 블록도이다.
도 4를 참조하면, 사각 영역 설정부(170)는 기준선 결정부(171), 사각 영역 결정부(172) 및 사각 영역 회전부(173)를 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 기준선 결정부(171)는 바코드 이미지 추정부(160)에서 추정된 바코드 이미지에 포함된 복수 개의 직선 이미지 각각에 대하여 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리를 계산할 수 있다. 이후, 기준선 결정부(171)는 계산 결과에 따라 복수 개의 직선 이미지 중 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리가 최소가 되는 직선을 기준선으로 결정할 수 있다.
사각 영역 결정부(172)는 기준선 결정부(171)에서 결정된 기준선의 상단의 일 지점 또는 하단의 일 지점을 기준점으로 하여 바코드 이미지로 추정되는 복수 개의 직선 이미지 모두를 포함할 수 있는 크기로 사각 형태의 관심 영역을 결정할 수 있다. 상단의 일 지점 또는 하단의 일 지점은 시작점 좌표 또는 끝점 좌표가 될 수 있다.
사각 영역 회전부(173)는 사각 형태의 관심 영역에 포함된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 기울기에 따라 사각 형태의 관심 영역을 회전시켜 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 수직한 형태로 변환할 수 있다. 이하에서는, 도 5를 참조하여, 관심 영역 추출부(100)에서 추출된 관심 영역으로부터 바코드 이미지를 추출하는 바코드 이미지 추출부에 대하여 상세히 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 이미지 추출부(200)에 대한 블록도이다.
도 5를 참조하면, 바코드 이미지 추출부(200)는 제2 에지 검출부(210), 제2 이진화부(220) 및 바코드 영역 추출부(230)를 포함하여 구성될 수 있다.
제2 에지 검출부(210)는 관심 영역 추출부(100)를 통해 추출된 관심 영역에서 수평 및 수직한 에지 이미지를 검출할 수 있다. 제2 에지 검출부(210)는 소벨 연산에 의해 수행될 수 있다. 여기서, 관심 영역에서 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지는 사각 영역 회전부(173)에 의해 수직한 형태로 변환되었으므로 그 이외의 수직 및 수평하지 않은 직선 이미지는 제2 에지 검출부(210)를 통해 제거될 수 있다.
제2 이진화부(220)는 제2 에지 검출부(210)로부터 검출된 수평 및 수직한 에지 이미지를 이진화할 수 있다. 여기서, 이진화를 통해 제2 에지 검출부에서 제거되지 않은 노이즈들을 제거할 수 있다.
바코드 영역 추출부(230)는 이진화된 이미지의 영역을 변형시켜 사각 형태의 바코드 영역을 추출할 수 있다. 바코드 영역 추출부(230)는 형태학적 연산에 의해 수행될 수 있다. 여기서, 형태학적 연산은, 모폴로지(Morphology) 연산으로도 불리며, 바코드 영역의 빈틈들을 제거하는 닫힘연산, 바코드 영역 이외의 노이즈를 제거하는 침식연산 및 바코드 영역을 확대하는 팽창연산을 포함할 수 있다.
이후, 관심 영역 내에 적어도 한 개 이상의 바코드 영역 중 최대 크기의 바코드 영역을 추출해 바코드 이미지로 추출할 수 있다. 이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 이미지로부터 바코드를 검출하는 방법에 대하여 상세히 설명한다.
이하에서는, 도 6 내지 도 11을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 이미지로부터 바코드를 검출하는 방법에 대하여 상세하게 설명한다. 이하에서 설명될 각 단계들을 수행하는 장치는 도 1 내지 도 5에서 설명한 관심 영역 추출부(100) 및 바코드 이미지 추출부(200) 내의 특정 구성 요소들일 수 있으나, 설명의 편의상 각 단계들을 수행하는 주체에 관한 별도의 설명은 생략하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 검출 방법에 대한 순서도이다.
단계 S100을 참조하면, 관심 영역 추출부(100)은 영상 이미지 중 바코드를 포함하는 것으로 추정되는 영역인 관심 영역을 추출한다.
단계 S200을 참조하면, 바코드 이미지 추출부(200)는 추출된 관심 영역으로부터 바코드 이미지를 추출한다. 이하에서는, 도 7을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 이미지로부터 관심 영역을 추출하는 방법에 대해 보다 상세히 설명한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 이미지로부터 관심 영역을 추출하는 방법에 대한 순서도이다.
단계 S110을 참조하면, 에지 성분 강조부(110)는 영상 이미지에 포함된 에지 성분을 강조한다. 단계 S110에 대해서는 도 8에서 보다 상세히 설명한다.
단계 S120에서, 제1 이진화부(120)는 앞선 단계인 S110에서 에지 성분이 강조된 영상 이미지를 이진화한다.
단계 S130에서, 제1 에지 검출부(130)는 이진화된 영상 이미지로부터 에지 이미지를 검출한다.
단계 S140에서, 직선 추출부(140)는 검출된 에지 이미지로부터 복수 개의 직선 이미지를 추출한다.
단계 S150에서, 평행 직선 추출부(150)는 추출된 복수 개의 직선 이미지로부터 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 추출한다.
단계 S160에서, 바코드 이미지 추정부(160)는 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 개수를 확인한다.
이후, 단계 S170에서, 바코드 이미지 추정부(160)는 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 개수를 확인한 결과 미리 결정된 임계값 이상인 경우 단계 S180으로 진행하고, 임계값 미만일 경우 단계 150으로 돌아가, 복수의 직선 이미지로부터 다른 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 추출하여 다시 진행한다.
단계 S180에서, 바코드 이미지 추정부(160)는 미리 결정된 임계값 이상인 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 바코드 이미지로 추정한다.
단계 S190에서, 사각 영역 설정부(170)는 추정된 바코드 이미지에 포함된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지 중 하나를 기준선으로 결정한 후 기준선에 따라 사각 형태의 관심 영역을 설정한다. 단계 S190에 대해서는 도 9에서 보다 상세히 설명한다. 이하에서는, 도 8을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출 단계 중 에지 성분을 강조하는 단계에 대해 보다 상세히 설명한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출 단계 중 에지 성분을 강조하는 단계에 대한 순서도이다.
단계 S111을 참조하면, 관심 영역 추출부(100)는 외부로부터 영상 이미지를 획득한다.
단계 S112에서, 제1 그레이 이미지부(111)는 외부로부터 획득한 영상 이미지를 제1 그레이 이미지로 변환한다.
단계 S113에서, 제2 그레이 이미지부(112)는 변환된 제1 그레이 이미지에 언샤프 마스크를 적용하여 제2 그레이 이미지를 생성한다.
단계 S114에서, 샤프닝부(113)는 제1 그레이 이미지에서 제2 그레이 이미지를 감산하여 에지 성분을 추출한 후 추출된 에지 성분을 영상 이미지에 부가하여 에지 성분을 강조한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출 단계 중 사각 형태의 관심 영역을 설정하는 단계에 대한 순서도이다.
단계 S191을 참조하면, 기준선 결정부(171)는 도 7의 단계 S180에서 추정된 바코드 이미지에 포함된 복수 개의 직선 이미지 각각에 대하여 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리를 계산한다.
단계 S192에서, 기준선 결정부(171)는 단계 S191의 계산 결과에 따라 복수 개의 직선 이미지 중 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리가 최소가 되는 직선을 기준선으로 결정한다.
단계 S193에서, 사각 영역 결정부(172)는 결정된 기준선의 상단의 일 지점 또는 하단의 일 지점을 기준점으로 하는 사각 형태의 관심 영역을 결정한다.
단계 S194에서, 사각 영역 회전부(173)는 사각 형태의 관심 영역에 포함된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 기울기에 따라 사각 형태의 관심 영역을 회전시켜 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 수직 형태로 변환한다. 이하에서는, 도 10을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 이미지 추출 단계에 대하여 상세히 설명한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 이미지 추출 단계에 대한 순서도이다.
단계 S210을 참조하면, 제2 에지 검출부(210)는 관심 영역 추출 단계에서 추출된 관심 영역으로부터 수평 및 수직한 에지 이미지를 검출한다.
단계 S220에서, 제2 이진화부(220)는 단계 S210에서 검출된 수평 및 수직한 에지 이미지를 이진화한다.
단계 S230에서, 바코드 영역 추출부(230)는 이진화된 이미지의 영역을 변형시켜 사각 형태의 바코드 영역을 추출한다.
단계 S240에서, 바코드 이미지 추출부(200)는 관심 영역 내에 적어도 한 개 이상의 바코드 영역 중 최대 크기의 바코드 영역을 추출해 바코드 이미지로 추출한다. 이하에서는, 도 11을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 바코드 이미지 추출 방법에 대하여 상세히 설명한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 바코드 이미지 추출 방법에 대한 순서도이다.
단계 S310을 참조하면, 관심 영역 추출부(100)는 영상 이미지로부터 복수 개의 관심 영역을 추출한다.
단계 S320에서, 관심 영역 추출부(100)는 단계 S310에서 추출된 복수 개의 관심 영역 각각에 포함된 직선 이미지들의 개수를 확인한다.
단계 S330에서, 관심 영역 추출부(100)는 단계 320에서의 확인 결과에 따라 추출된 복수 개의 관심 영역 중 직선 이미지들의 개수가 미리 결정된 임계값 이상인 적어도 하나 이상의 관심 영역을 결정한다.
단계 S340에서, 바코드 이미지 추출부(200)는 단계 330에서 결정된 관심 영역으로부터 바코드 이미지를 추출한다. 여기서, 바코드 이미지 추출은 직선 이미지들의 개수가 최대인 관심 영역부터 직선 이미지들의 개수에 따라 순차적으로 이루어진다. 이하에서는, 도 12를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출 과정에 대해 상세히 설명한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 추출 과정을 나타낸 도면이다.
도 12를 참조하면, 관심 영역을 추출하기 위해서 먼저 영상 이미지를 그레이 이미지로 변환한다. 변환된 그레이 이미지에 대해 에지 성분을 강조하고, 이진화를 진행한다. 이후, (a)에서 캐니 에지 검출(Canny edge detection)을 통해 에지 이미지를 검출한다. 이후, (b)에서 확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)을 이용하여 직선 이미지를 추출한다. 이후, (c)에서 노이즈를 제거하고 바코드 이미지를 추정한다. 여기서 노이즈란, 추출된 직선 이미지 중 평행한 형태의 직선 이미지들이 아닌 직선 이미지들을 제거하는 것이다. 이후, (d)에서 관심 영역을 추출한 다음, (e)에서 관심 영역을 회전시켜, 바코드 이미지로 추정되는 평행한 형태의 직선 이미지들을 수직 형태로 변환하여 관심 영역 추출 과정을 마친다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 허프 변환 및 확률적 허프 변환의 차이점을 나타내기 위한 참조 도면이다.
도 13을 참조하면, (a)는 허프 변환을 통한 직선 검출 영상이다. (a)에서는 직선을 분할할 수 없기 때문에, 영상 이미지 전체를 가로지르는 선을 그리게 된다. 또한, 검출된 직선 이미지들의 유무만을 파악할 수 있고, 직선이 존재하는 좌표 정보를 파악할 수 없다. (b)는 확률적 허프 변환을 통한 직선 검출 영상이다. (b)의 경우 검출된 직선 이미지의 시작과 끝 좌표를 파악할 수 있다. (a) 및 (b)를 참조하면, (b)는 노이즈인 직선 이미지들의 개수가 (a)의 경우 보다 감소한 것을 볼 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 바코드 이미지 추출 과정을 나타낸도면이다.
도 14를 참조하면, 바코드 이미지를 추출하기 위해서 먼저 도 12에서 추출된 관심 영역으로부터 수평 및 수직한 에지 이미지를 검출한다. 여기서, 수평 및 수직한 에지 이미지는 소벨 연산을 통해 검출된다. 여기서, (a)에서는 관심 영역을 나타낸 것이고, (b)에서는 소벨 연산을 통해 검출된 에지 이미지를 나타낸 것이다. 이후, (c)에서 이진화를 통해 노이즈를 제거하고, (d)에서 모폴로지 연산, 즉 형태학적 연산을 통해 바코드 영역을 추출한 다음 (e)에서 바코드 이미지를 추출한다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 형태학적 연산 과정을 나타낸 도면이다.
도 15를 참조하면, 형태학적 연산은 바코드 영역만을 남기기 위해 수행하는 것으로, 먼저 바코드 영역의 빈틈을 제거하기 위해 닫힘연산을 수행한다. 이후, 바코드 영역 이외의 노이즈는 침식연산으로 제거한다. 마지막으로, 팽창연산을 통해 바코드 영역을 확대한다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 기울어진 바코드 이미지를 검출하는 실험을 나타낸 도면이다.
도 16을 참조하면, 바코드 이미지를 0°, 20°, 45°, 70°, 90° 회전시킨 영상 이미지를 인위적으로 설정한다. 이후, 각각의 관심 영역을 검출하고, 바코드 이미지를 추출한다. 여기서, 검출된 관심 영역과 바코드 이미지를 확인해보면, 바코드 이미지의 각도에 따라 관심 영역이 올바르게 지정되고, 바코드 이미지가 정확하게 추출된 것을 알 수 있다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 직선형태의 노이즈 영상에서 바코드이미지를 검출하는 실험을 나타낸 도면이다.
도 17을 참조하면, (a)에서 바코드 이미지가 아닌 곳에 관심 영역이 설정된 것을 볼 수 있다. 하지만 바코드 이미지 추출 단계에서, 노이즈로 판명되어 최종 결과에서 제외된다. (b)에서는 바코드 이미지가 포함된 관심 영역을 추출하고, 이후 (c)에서 올바르게 바코드 이미지가 추출됨을 볼 수 있다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수 개의 바코드 이미지를 검출하는 실험을 나타낸 도면이다.
도 18을 참조하면, (a)에서 다섯 개의 바코드 이미지가 한 영상 속에 위치한다. (b), (c), (d)는 각각의 관심영역이 올바르게 설정되고, 이후, 정확히 바코드 이미지가 추출됨을 볼 수 있다.
이와 같이 본 발명에서는 영상처리를 통해 영상 이미지 속에서 바코드 이미지를 검출하는 방법 및 장치에 있어서, 기존 바코드 이미지 검출 방법과는 달리 바코드 이미지의 기울기와 노이즈에 영향을 받지 않고 복수 개의 바코드 이미지 검출이 가능하다. 이를 위하여, 바코드 이미지가 존재할 가능성이 높은 영역을 추출하는 관심 영역 추출 단계와 추출된 관심 영역에서 바코드 이미지만을 추출하는 바코드 이미지 추출 단계로 구성될 수 있다.
이상 본 발명을 바람직한 실시예를 들어 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상 및 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러 가지 변형 및 변경이 가능하다.
100: 관심 영역 추출부
110: 에지 성분 강조부
111: 제1 그레이 이미지부
112: 제2 그레이 이미지부
113: 샤프닝부
120: 제1 이진화부
130: 제1 에지 검출부
140: 직선 검출부
150: 평행 직선 추출부
160: 바코드 이미지 추정부
170: 사각 영역 설정부
171: 기준선 결정부
172: 사각 영역 결정부
173: 사각 영역 회전부
200: 바코드 이미지 추출부
210: 제2 에지 검출부
220: 제2 이진화부
230: 바코드 영역 추출부

Claims (20)

  1. 영상 이미지로부터 추출된 복수개의 관심 영역의 각각에 포함된 직선 이미지들의 개수를 확인한 후 확인된 직선 이미지들의 개수에 따라 상기 추출된 복수개의 관심 영역 중 상기 직선 이미지들의 개수가 미리 결정된 임계값 이상인 적어도 하나 이상의 관심 영역을 결정하는 관심 영역 추출 단계; 및
    상기 관심 영역 추출 단계에서 추출된 관심 영역에 대해 상기 직선 이미지들의 개수가 최대인 관심 영역부터 상기 직선 이미지들의 개수에 따라 순차적으로 바코드 이미지를 추출하는 바코드 이미지 추출 단계를 포함하고,
    상기 관심 영역 추출 단계는, 상기 영상 이미지를 제1 그레이 이미지로 변환하고, 상기 제1 그레이 이미지에 언샤프 마스크를 적용하여 제2 그레이 이미지를 생성하며, 상기 제1 그레이 이미지에서 상기 제2 그레이 이미지를 감산하여 에지 성분을 추출한 후 상기 추출된 에지 성분을 상기 영상 이미지에 부가하는, 에지 성분을 강조하는 단계; 상기 에지 성분이 강조된 영상 이미지를 이진화하는 단계; 및 상기 이진화된 영상 이미지로부터 캐니 에지 검출에 의해 에지 이미지를 검출하는 단계를 포함하고,
    상기 관심 영역 추출 단계는, 상기 에지 이미지로부터 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 단계; 상기 추출된 복수 개의 직선 이미지로부터 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 단계; 상기 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 개수를 확인한 후 확인된 직선 이미지의 개수가 임계값 이상인 경우 상기 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 바코드 이미지로 추정하는 단계; 및 상기 추정된 바코드 이미지에 포함된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지 중 하나의 직선 이미지를 기준선으로 결정한 후 상기 기준선에 따라 사각 형태의 관심 영역을 설정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 사각 형태의 관심 영역을 설정하는 단계는, 상기 추정된 바코드 이미지에 포함된 복수 개의 직선 이미지 각각과 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리를 계산하는 단계; 상기 계산 결과에 따라 상기 복수 개의 직선 이미지 중 상기 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 상기 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리가 최소가 되는 직선을 상기 기준선으로 결정하는 단계; 상기 기준선의 상단의 일 지점 또는 하단의 일 지점을 기준점으로 하는 사각 형태의 관심 영역을 결정하는 단계; 및 상기 사각 형태의 관심 영역에 포함된 상기 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 기울기에 따라 상기 사각 형태의 관심 영역을 회전시켜 상기 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 소정의 각도로 회전 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 단계는,
    확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)에 의해 수행되며,
    상기 확률적 허프 변환은 하기 수학식 1에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112017105104216-pat00007

    여기서, ρ는 원점에서 직선까지의 거리, θ는 원점에서 직선에 그어진 수선과 y축 사이의 각도를 나타내며, (x,y)는 직선을 이루는 좌표를 나타낸다.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 단계는,
    하기 수학식 2를 이용하여 평행한 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 방법.
    [수학식 2]
    Figure 112017105104216-pat00008

    여기서, 상기 추출된 복수 개의 직선 이미지의 해당 n개의 직선에 대해, i번째 직선의 시작점의 좌표를 Si(x,y), 끝점의 좌표를 Ei(x,y), 직선의 기울기는 Gi로 나타낸다.
  7. 삭제
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 바코드 이미지 추출 단계는,
    상기 관심 영역 추출 단계를 통해 추출된 관심 영역으로부터 소벨 연산에 의해 소정의 에지 이미지를 검출하는 단계;
    상기 소벨 연산에 의해 검출된 에지 이미지를 이진화하는 단계;
    상기 이진화된 이미지의 영역을 변형시켜 사각 형태의 바코드 영역을 추출하는 단계; 및
    상기 관심 영역 내에 적어도 한 개 이상의 바코드 영역 중 최대 크기의 바코드 영역을 추출해 바코드 이미지로 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 이진화된 이미지의 영역을 변형시켜 사각 형태의 바코드 영역을 추출하는 단계는, 형태학적 연산에 의해 수행되는 것을 특징으로 하며,
    상기 형태학적 연산은,
    닫힘 연산을 통해 상기 바코드 영역의 빈틈들을 제거하는 단계;
    침식 연산을 통해 상기 바코드 영역 이외의 노이즈를 제거하는 단계; 및
    팽창 연산을 통해 상기 바코드 영역을 확대하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 방법.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 영상 이미지로부터 추출된 복수개의 관심 영역의 각각에 포함된 직선 이미지들의 개수를 확인한 후 확인된 직선 이미지들의 개수에 따라 상기 추출된 복수개의 관심 영역 중 상기 직선 이미지들의 개수가 미리 결정된 임계값 이상인 적어도 하나 이상의 관심 영역을 결정하는 관심 영역 추출부; 및
    상기 관심 영역 추출부에서 결정된 관심 영역에 대해, 상기 직선 이미지들의 개수가 최대인 관심 영역부터 상기 직선 이미지들의 개수에 따라 순차적으로 바코드 이미지를 추출하는 바코드 이미지 추출부를 포함하고,
    상기 관심 영역 추출부는, 상기 영상 이미지를 제1 그레이 이미지로 변환하고, 상기 제1 그레이 이미지에 언샤프 마스크를 적용하여 제2 그레이 이미지를 생성하며, 상기 제1 그레이 이미지에서 상기 제2 그레이 이미지를 감산하여 에지 성분을 추출한 후 상기 추출된 에지 성분을 상기 영상 이미지에 부가하는, 에지 성분 강조부; 상기 에지 성분이 강조된 영상 이미지를 이진화하는 제1 이진화부; 및 상기 이진화된 영상 이미지로부터 캐니 에지 검출(Canny Edge Detection)에 의해 에지 이미지를 검출하는 제1 에지 검출부를 포함하고,
    상기 관심 영역 추출부는, 상기 제1 에지 검출부로부터 출력된 에지 이미지로부터 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 직선 추출부; 상기 추출된 복수 개의 직선 이미지로부터 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 평행 직선 추출부; 상기 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 개수를 확인한 후 확인된 직선 이미지의 개수가 임계값 이상인 경우 상기 추출된 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 바코드 이미지로 추정하는 바코드 이미지 추정부; 및 상기 추정된 바코드 이미지에 포함된 복수 개의 직선 이미지 중 하나의 직선 이미지를 기준선으로 결정한 후 상기 기준선에 따라 사각 형태의 관심 영역을 설정하는 사각 영역 설정부를 더 포함하고,
    상기 사각 영역 설정부는, 상기 추정된 바코드 이미지에 포함된 복수 개의 직선 이미지 각각에 대하여 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리를 계산하고, 상기 계산 결과에 따라 상기 복수 개의 직선 이미지 중 상기 일측으로 대향하는 직선 이미지의 거리 또는 상기 타측으로 대향하는 직선 이미지의 거리가 최소가 되는 직선을 상기 기준선으로 결정하는 기준선 결정부; 상기 기준선의 상단의 일 지점 또는 하단의 일 지점을 기준점으로 하는 사각 형태의 관심 영역을 결정하는 사각 영역 결정부; 및 상기 사각 형태의 관심 영역에 포함된 상기 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지의 기울기에 따라 상기 사각 형태의 관심 영역을 회전 시켜 상기 평행한 형태를 갖는 복수 개의 직선 이미지를 소정의 각도로 회전 변환하는 사각 영역 회전부를 포함하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 장치.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 제 12항에 있어서,
    상기 직선 추출부는,
    확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)에 의해 수행되며,
    상기 확률적 허프 변환은 하기 수학식 1에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112017105104216-pat00009

    여기서, ρ는 원점에서 직선까지의 거리, θ는 원점에서 직선에 그어진 수선과 y축 사이의 각도를 나타내며, (x,y)는 직선을 이루는 좌표를 나타낸다.
  17. 제 12항에 있어서,
    상기 평행 직선 추출부는,
    하기 수학식 2를 이용하여 평행한 복수 개의 직선 이미지를 추출하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 장치.
    [수학식 2]
    Figure 112017105104216-pat00010

    여기서, 상기 추출된 복수 개의 직선 이미지의 해당 n개의 직선에 대해, i번째 직선의 시작점의 좌표를 Si(x,y), 끝점의 좌표를 Ei(x,y), 직선의 기울기는 Gi로 나타낸다.
  18. 삭제
  19. 제 12항에 있어서,
    상기 바코드 이미지 추출부는,
    상기 관심 영역 추출부를 통해 추출된 관심 영역으로부터 소벨 연산에 의해 소정의 에지 이미지를 검출하는 제2 에지 검출부;
    상기 제2 에지 검출부에서 검출된 에지 이미지를 이진화하는 제2 이진화부; 및
    상기 이진화된 이미지의 영역을 변형시켜 사각 형태의 바코드 영역을 추출하는 바코드 영역 추출부를 포함하며,
    상기 관심 영역 내에 적어도 한 개 이상의 바코드 영역 중 최대 크기의 바코드 영역을 추출해 바코드 이미지로 추출하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 장치.
  20. 제 19항에 있어서,
    상기 바코드 영역 추출부는, 형태학적 연산에 의해 수행되는 것을 특징으로 하며,
    상기 형태학적 연산은,
    상기 바코드 영역의 빈틈들을 제거하는 닫힘연산;
    상기 바코드 영역 이외의 노이즈를 제거하는 침식연산; 및
    상기 바코드 영역을 확대하는 팽창연산을 포함하는 것을 특징으로 하는 바코드 검출 장치.
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