Efficient Method to Detect Color Codes - RHOW Algorithm

효율적 칼라코드 검출법 - 우선법 알고리즘

Compared to the barcode which is being widely employed to store information on products, the color code may find more various applications because of its favorable appearance and larger possible number of combinations. However, the color values read in practice may suffer from distortions from environments and devices. In this paper, we propose efficient ways to reduce the effect of such distortions and to detect color codes. for which we apply the Right Hand on Wall (RHOW) algorithm originated from the area of the maze search. The color codes used in this paper have high values of Hue and Saturation components and have a circular shape. We first preprocessed the images to detect candidate areas of color codes, and then applied the RHOW algorithm to determine optimal coordinates of rectangles enclosing the areas. As a result, we could obtain accurate coordinates of color codes by using the RHOW algorithm.

상품 정보를 저장하기 위해 현재 널리 사용되고 있는 바코드에 비해, 칼라코드는 미관상 수려하고 더 많은 조합을 수용할 수 있기 때문에, 용도가 더 다양하다. 그러나, 실제 사용에 있어서 수집된 이미지에서의 칼라코드는 환경 또는 장비에 의해 색깔이 심하게 왜곡될 수 있다. 이 논문에서는 이러한 왜곡에 의한 영향을 줄이고, 미로 찾기에 사용되는 우선법(Right hand on wall) 알고리즘을 이용하여 효율적으로 칼라코드를 검출하는 방법을 제시한다. 이 논문에서 사용하는 칼라코드는 Hue 값과 Saturation값이 높은 색들을 사용하는 동심원형이며, 프리프로세싱에 의해 전체 이미지에서 칼라코드의 후보 영역을 검출한 견과 이미지에 우선법 알고리즘을 적용하여 각 후보 영역을 포함하는 최적 직각사각형의 좌표를 도출한다. 실험결과, 우선법을 적용하여 칼라코드 영역의 정확한 좌표를 도출할 수 있었다.