[논문]업샘플링을 통한 바코드 이미지 인식 성능 개선

안희준; 도딴뚜안

doi:10.7840/kics.2016.41.8.911

업샘플링을 통한 바코드 이미지 인식 성능 개선
An Improved Recognition Technique for Bar Code Images Using Upsampling 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.41 no.8, 2016년, pp.911 - 913

안희준 (SeoulTech, Dept. of Electrical and Information Eng.) , 도딴뚜안 (SeoulTech, Dept. of Electrical and Information Eng.)

초록
AI-Helper

최근 이미지기반 바코드 인식 시스템의 활용도가 커지고 있으나, 촬영된 바코드영역의 유효해상도가 낮은 경우 인식률이 현저하게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 유효해상도에서도 인식률을 향상시킬 수 있는 업샘플링을 통한 부화소-레벨 동기화 방법을 제안한다. 표준 ITF-18 포맷에 대한 실험결과 VGA ($640{\times}480$)급, CIF ($320{\times}240$)인 영상에서 기존방식과 비교하여 각각 66%, 100%의 인식률 증가를 확인 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently barcode detection using a camera is popular, but the recognition performance is low at the effectively low-resolution. The paper propose sub-pixel synchronization technique for better recognition performance. The experiments with ITF-18 demonstrates its performance gain (66% for CIF, 100% f...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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제안 방법

획득하는 영상은 바코드의 영역이 화면전체의 수평축을 기준으로 20%에서 80%까지 다양한 비율을 차지하도록 하였다. HD급 이상의 해상도에서 두방식의 차이가 크게 눈에 뜨이지 않았고 본 연구의 목적이 저해상도의 경우를 가정하고 있기 때문에 CIF과 VGA급 영상인 경우에만 실험하였다.
비교실험을 위하여 바코드의 대표 오픈소스인 ZXing(버전 3.2)의 Java 구현체의 알고리즘을 Matlab^TM 환경으로 포팅 하였고, ZXing에서 자체적으로 제공되는 테스트 이미지를 사용한 테스트를 사용하여, 결과는 동일함을 확인하였다.
3은 영상 촬영에 사용한 환경의 모습을 보여주고 있다. 획득하는 영상은 바코드의 영역이 화면전체의 수평축을 기준으로 20%에서 80%까지 다양한 비율을 차지하도록 하였다. HD급 이상의 해상도에서 두방식의 차이가 크게 눈에 뜨이지 않았고 본 연구의 목적이 저해상도의 경우를 가정하고 있기 때문에 CIF과 VGA급 영상인 경우에만 실험하였다.

대상 데이터

본 연구의 실험에 사용하는 영상은 임베디드 환경을 고려하기 위하여 최근에 임베디드 환경에 대표적인 라즈베리파이 2와 라즈베리 카메라를 사용하여, 실험실 환경에서 320x240 (CIF)와 640x480 (VGA) 해상도의 영상으로 확보하였다. Fig.

이론/모형

그러나, 샘플링이 수행된 디지털 영상은 기존에 가지고 있는 해상도 정보를 손실 한 것이 아니기 때문에, 바코드 영상의 제한사항 (일정한 간격, 직선, 검정과 흰색의 이진값으로만 구성)을 고려하면, 원 샘플링 이전의 영상이 가지고 있던 정보를 복원 해낼 수 있다. 이러한 해상도 복원을 지원하기위하여 다음과 같이 기존의 영상처리 과정에 업샘플링 과정을 추가하였다 (본 논문은 선형 보간 방법^[5]을 사용)

성능/효과

Table 1에서 5배 업샘플링한 영상을 이진화하여 인식한 결과와 기존의 결과를 비교하였다. 30%대의 인식 률을 나타내는 환경에서 두 배 이상의 성능향상을 보였으며, 해상도가 낮은 경우 그 차이가 조금 더 높음을 보이는데 이는 알고리즘의 특성으로 예측할 수 있는 결과이다.
4에서 보는 바와 같이 성능은 기본 길이 당 5픽셀 정도가 되면 성능향상은 포화상태에 이르는 것을 확인할 수 있다. 따라서 실험에 사용한 영상의 경우 3-5배 업샘플링이면 충분한 것으로 평가되었다. Table 1에서 5배 업샘플링한 영상을 이진화하여 인식한 결과와 기존의 결과를 비교하였다.
본 연구에서 바코드의 이진영상 특성을 이용하여 저해상도 바코드 영상의 해상도 확장이 가능하며 이를 통한 인식률 향상을 얻을 수 있음을 확인하였다. 정밀도 향상의 원리는 2차원바코드에도 적용될 수 있을 것으로 판단되나.

후속연구

2차원 방식은 그 세부적인 포맷의 차이로, 본 연구의 원리를 적용하기 위해서는 추가적으로 고려하여야할 사항들이 존재한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 구체적인 방법과 실험을 1차원 바코드에 한하여 하였으나, 2차원 바코드에 대한 추가 연구를 진행 중에 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	바코드를 사용한 사물인식방법은 어떤 방식인가?	바코드를 사용한 사물인식방법은 20자리 내외의 숫자를 바와 같은 기하학적인 형태로 표현하여 기계적인 인식이 쉽도록 하는 방식으로, 1980년대에 개발 되어 현재 마트 등에서 많은 공산품의 물류방법으로 사용하고 있다[1-4]. 1차원 바코드는 UPC, EAN, ITF 등이 사용되고 있고, 2차원 방식은 QR code, data matrix, PDF41등 다수의 포맷이 존재하나, 기본적인 인식 방식은 유사하다.
	바코드를 사용한 사물인식방법은 현재 어디에서 사용되고 있는가?	바코드를 사용한 사물인식방법은 20자리 내외의 숫자를 바와 같은 기하학적인 형태로 표현하여 기계적인 인식이 쉽도록 하는 방식으로, 1980년대에 개발 되어 현재 마트 등에서 많은 공산품의 물류방법으로 사용하고 있다[1-4]. 1차원 바코드는 UPC, EAN, ITF 등이 사용되고 있고, 2차원 방식은 QR code, data matrix, PDF41등 다수의 포맷이 존재하나, 기본적인 인식 방식은 유사하다.
	본 논문에서 업샘플링을 통한 부화소-레벨 동기화 방법을 제안하는 이유는 기존 방식의 어떤 문제 때문인가?	최근 이미지기반 바코드 인식 시스템의 활용도가 커지고 있으나, 촬영된 바코드영역의 유효해상도가 낮은 경우 인식률이 현저하게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 유효해상도에서도 인식률을 향상시킬 수 있는 업샘플링을 통한 부화소-레벨 동기화 방법을 제안한다.

참고문헌 (5)

T. Pavlidis, J. Swartz, and Y. P. Wang, "Fundamentals of bar code information theory," IEEE Computer, vol. 23, no. 4, pp. 74-86. Apr. 1990.
H. Yang, A. C. Kot, and X. Jiang, "Binarization of low-quality barcode images captured by mobile phones using local window of adaptive location and size," IEEE Trans. Image Processing, vol. 21, no. 1, pp. 418-425, Jan. 2012.

상세보기
H. S. Kim, K. H. Lee, and J. D. Yoo, "Recognition of width and height modulated barcode printed at arbitrary position for postal service," J. KICS vol. 23, no. 4, pp. 805-814 Mar. 1998.
C. Scheuermann, "Evaluation of barcode decoding performance using zxing library" in Proc. 2nd Workshop on Smart Mob. Appl., Newcastle, UK, Jun. 2012.
A. V. Oppenheim, A S. Willsky, and S. H. Nawab, Signals and systems, Pearson, 2014.

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