Abstract
In an effort to increase the data capacity of one-dimensional symbology, 2D barcodes have been proposed a decade ago. In this paper, we present an effective 2D barcode detection algorithm from gray-level images, especially for the handheld 2D barcode recognition system. To locate the symbol inside the image, a criteria based on the block contrast is adopted, and a gray-scale projection with sub-pixel operation is utilized to segment the symbol precisely from the region of interest(ROI). Finally, the segmented ROI is normalized using the inverse perspective transformation for the following decoding processes. We also introduce the post-processing steps for decoding the QR-code. The proposed method ensures high performances under various lighting/printing conditions and strong perspective deformations. Experiments shows that our method is very robust and efficient in detecting the code area for the various types of 2D barcodes in real time.
일차원 심벌의 데이터 용량 문제를 극복하기 위하여 십 여년 전에 2차원 바코드가 처음으로 소개되었다. 본 논문에서는 그레이 영상에서부터 2차원 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하는데, 특히 손에 들고 사용하는 2D 바코드 인식 시스템에 탑재를 목표로 한다. 제안된 방법에서는 먼저 영상 내 2차원 바코드의 대략적인 위치를 검출하기 위해 블록 명암대비를 바탕으로 한 후보블록 기준을 정의하고, 관심영역으로부터 바코드 영역을 정확히 분리하기 위해 그레이 스케일 프로젝션과 부 화소 처리를 사용한다. 마지막으로 분리된 바코드 영역은 이어지는 디코딩 단계를 위해 역 투시변환을 통해 정규화 된다. 본 논문에서는 QR-코드에 대한 디코딩을 위한 후처리 과정도 소개한다. 제안된 방법은 다양한 조명상태나 인쇄상태 및 투시변환에 의해 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타낸다. 실험을 통해 제안된 방법이실시간으로 다양한 종류의 2차원 바코드에 대한 코드영역을 안정적이고 효과적으로 추출해 주는 것을 알 수 있었다.