алгоритм детектирования цветного двумерного

УДК 004.932.72'1
И.И.СИДОРКИН
I.I.SIDORKIN
АЛГОРИТМ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ЦВЕТНОГО ДВУМЕРНОГО
ШТРИХОВОГО КОДА
THE DETECTION ALGORITHM OF TWO-DEMENTIONAL COLORED
BAR CODE
В данной статье обсуждается проблема детектирования цветного двумерного штрихового кода на
скане отпечатка документа.
Ключевые слова: алгоритм, детектирование, цветной двумерный штриховой код, отпечаток
документа, пиксел, RGB-изображение.
In this paper we consider problem of detection of two-dimensional colored bar code on the scan of printed
document.
Keywords: algorithm, detection, two-dimensional colored bar code, printed document, pixel, RGB-image.
1 Введение
Применение различных машиночитаемых цветных объектов позволяет придать
обычным отпечаткам на офисном принтере свойства печатного документа: уникальность и
идентифицируемость. Информационная технология передачи данных на основе цветной
печати, обеспечивающей реализацию документооборота средствами установления
подлинности отпечатков электронных документов, реализована в [1-4] с помощью
машиночитаемых объектов – цветных двумерных штриховых кодов CBC (Color Bar Code).
Для декодирования CBC требуется сканирование их отпечатков с большим
разрешением, что приводит к появлению сканов больших размеров и большим временным
затратам на их обработку. Это затрудняет использование этих машиночитаемых объектов в
областях, критичных к требованиям по времени.
В связи с этим в рамках данной работы предлагается алгоритм детектирования СВС,
позволяющий существенно ускорить процедуру декодирования.
2 Постановка задачи
Для контроля над взаимной однозначностью документов на бумажных и электронных
носителях необходимо декодировать цветной двумерный штриховой код и основное
информационное наполнение печатного документа.
При этом сначала необходимо детектировать CBC – определить его местоположение в
скане.
В информационной технологии передачи данных на основе цветной печати,
реализованной в [1-4], автоматический поиск СВС осуществляется не по всему скану
отпечатка документа, а лишь в заранее определенной его области. В связи с этим требуется
заранее указывать реквизиты областей сканирования, в которых находятся CBC.
В рамках данной работы рассматривается задача детектирования CBC в условиях,
когда местоположение CBC в скане произвольно, т.е. заранее не делается предположений о
местоположении соответствующего фрагмента.
3 Метод детектирования цветного двумерного штрихового кода
Для детектирования CBC на RGB-скане предполагается выполнить следующую
последовательность действий:
1.
сканирование отпечатка документа и получения RGB-скана;
2.
предварительная обработка RGB-скана документа (подавление шумов);
3.
вычисление черно-белого изображения с выделением контуров объектов;
4.
вычисление местоположения объектов изображения;
5.
определение площадей объектов изображения;
6.
поиск объекта по заданным дескрипторам (форма, площадь);
7.
определение границ СBC.
На рисунке 1 изображена блок-схема алгоритма детектирования цветного думерного
штрихового кода.
1
Начало
RGB-скан
2
Сглаженное
изображение
3
Значения градиента
функции
интенсивности
пикселей
4
Координаты
объектов
изображения
5
6
Площади объектов
изображения
Область CBC
7
Объект =
CBC
Да
Нет
8
Координаты границ
CBC
10
Конец
9
Рисунок 1 – Блок-схема алгоритма детектирования цветного двумерного
штрихового кода
Процессами данной схемы являются:
1 – получение RGB-скана. Для получения 24-битного RGB-скана печатного документа
можно использовать следующие установки параметров сканирования:
1.1 unit/scaling – Pixels$;
1.2 resolution – 600х600 pixels;
1.3 image mode – 24bit color.
2 – подавление шума изображения в скользящем окне. Полученное RGB-изображение
содержит цифровой шум, который будет препятствовать корректному декодированию CBC и
основного информационного наполнения печатного документа. Предварительная обработка
RGB-скана документа позволяет избавиться от цифровых шумов на изображении, которые
могут быть повлиять на корректность дальнейшей обработки. Традиционным методом
подавления цифрового шума изображения является его обработка «скользящим окном».
Пространственно-инвариантная обработка такого вида описывается общим соотношением
g n1 , n2   G f n1  m1 , n2  m2 , m1 , m2  D
(2)
где f n1 ,n2  и g n1 , n2  – двумерные последовательности отсчетов входного и выходного
изображения соответственно;
G – оператор преобразования; D – конечное множество
отсчетов, заданное относительно начала координат и определяющее форму и размеры окна
обработки (рис. 2). Наиболее часто в качестве размера окна используется область [3х3];
3 – вычисление значений градиента функции интенсивности пикселей. Для вычисления
приближенного значения градиента функции интенсивности пикселей используется оператор
Собеля, построенном на вычисление сверток исходного изображения с ядрами G x и G y (рис.
3).
  1 0 1
 1  2  1


G x   2 0 2, G y   0
0
0 
  1 0 1
 1
2
1 
(3)
Данные вычисления позволяют определить значение первой частной производной изменения
интенсивности в горизонтальном и вертикальном направлении. На основе этого вычисляется
величина градиента для каждого пикселя RGB-скана (рис. 4).
G  G 2x  G 2y
(4)
4 – детектирование координат объектов изображения. Для вычисления координат
объектов изображения используется метод смазывания полученных контуров скользящим
окном размером [12x12] и линейным просмотром изображения с отнесением точек изображения
к тому или иному объекту;
5 – вычисление площадей объектов изображения. Вычисление площадей объектов
изображения осуществляется путем линейного просмотра изображения и подсчета количества
связанных точек изображения с присвоением каждому объекту порядкового номера;
6 – фильтрация объектов с заданными дескрипторами. Полученная информация о
площадях объектов фильтруется и определяется объект, являющийся областью CBC;
7 – определение принадлежности области объекта к CBC. Результат фильтрации
сравнивается с параметрами CBC;
8 – определение координат границ CBС;
9 – сохранение объекта CBC;
10 – выдача сообщения об отсутствии CBC на изображении.
4 Заключение
В данной статье был предложен метод детектирования цветного двумерного
штрихового кода.
Опыт практического применения предлагаемого метода при ограничениях [1-4]
показывает, что описанный метод позволяет выполнять автоматическое детектирование CBC
на RGB-скане отпечатка документа с возможностью последующего его декодирования.
Преимущество данного метода заключается в отсутствии необходимости раздельного
сканирования документа и CBC с заданием областей сканирования, что значительно
повышает скорость обработки документов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Архипов О.П., Зыкова З.П., Архипов П.О. Программа для ЭВМ «Комплекс
цветного штрихового кода (CBC)». Свидетельство № 2005613093 от 28.11.2005 г.
2. Архипов О.П., Архипов П.О., Зыкова З.П., Захаров В.Н. Использование цвета для
повышения информационной емкости штрих-кода// Наукоемкие технологии. -2005. -Т.6. -№
6. - C. 76-82.
3. Архипов О.П., Архипов П.О., Зыкова З.П. Метод генерации цветных
машиночитаемых зон в отпечатках офисных принтеров//Информационные технологии.2005.-№ 11.-С. 37-44
4. Архипов О.П., Архипов П.О., Зыкова З.П., Носова Н.Ю. Применение
машиночитаемых зон в современных информационных системах//Современные технологии
безопасности. -2006. -№3/4. -С. 32-34.
5. Методы компьютерной обработки изображений/ под ред. Сойфера В.А. 2-е изд.,
испр. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. -784 с.
Сидоркин Иван Игоревич
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального
образования Государственный университет – учебно-научно-производственный комплекс, г. Орел
Аспирант
Тел.: 89192651288
E-mail: [email protected]