(57)【要約】  本発明は、バーコード検出システムのようなパターン検出システムのための画像前処理方法に係る。この方法は、捕捉された画像の少なくとも一部分の画像データに基づきパターンの開始ポイント及び終了ポイントを検出するステップと、その検出された開始ポイント及び終了ポイントに基づき画像データ又は変更された画像データからポイントスプレッド関数を推定するステップと、その推定されたポイントスプレッド関数を使用して画像データ又は変更された画像データを回復するステップと、を備えている。【選択図】図３
2008541316.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
捕捉された画像の少なくとも一部分の画像データに基づきパターンの開始ポイント及び終了ポイントを検出するステップと、
前記検出された開始ポイント及び終了ポイントに基づき前記画像データ又は変更された画像データからポイントスプレッド関数を推定するステップと、
前記推定されたポイントスプレッド関数を使用して前記画像データ又は変更された画像データを回復するステップと、
を備えたパターン検出のための画像処理方法。
【請求項２】
前記パターンは、バーコードであり、前記回復された画像データ又は回復された変更画像データは、バーコード検出手順の入力である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記捕捉された画像のデータの一部分が、前処理ステップの画像データとして選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記選択された部分からの線が、前処理ステップの画像データとして選択される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ノイズ減少アルゴリズムが前記画像データに適用される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ビネット除去手順が前記開始ポイント及び終了ポイント検出ステップの前又は後に適用され、これにより、前記画像データがビネット補正されるか、又は前記ポイントスプレッド関数推定ステップ及び前記回復ステップのための前記変更画像データがビネット補正される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ポイントスプレッド関数は、前記画像に存在する既知のパターンの知識を利用することにより推定される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
画像捕捉手段及びパターン検出手段を備えた電子装置において、
捕捉された画像の少なくとも一部分の画像データに基づきパターンの開始ポイント及び終了ポイントを検出する手段と、
前記検出された開始ポイント及び終了ポイントに基づき前記画像データ又は変更された画像データからポイントスプレッド関数を推定する手段と、
前記推定されたポイントスプレッド関数を使用して前記画像データ又は変更された画像データを回復する手段と、
を備えた電子装置。
【請求項９】
前記電子装置は、バーコード検出手段を備え、そして前記電子装置は、バーコード検出手順のための前記回復された画像データ又は前記回復された変更画像データを入力するように構成される、請求項８に記載の電子装置。
【請求項１０】
前記電子装置は、捕捉された画像のデータの一部分を、前処理ステップの画像データとして選択するように構成された、請求項８に記載の電子装置。
【請求項１１】
前記電子装置は、前記選択された部分からの線を、前処理ステップの画像データとして選択するように構成された、請求項１０に記載の電子装置。
【請求項１２】
前記電子装置は、ノイズ減少アルゴリズムを画像データに適用するように構成される、請求項８に記載の電子装置。
【請求項１３】
前記電子装置は、前記開始ポイント及び終了ポイント検出ステップの前にビネット除去手順を適用して、画像データがビネット補正されるように構成されるか、或いは
前記電子装置は、前記開始ポイント及び終了ポイント検出ステップの後にビネット除去手順を適用して、前記ポイントスプレッド関数推定ステップ及び前記回復ステップのための前記変更画像データがビネット補正されるように構成される、
請求項８に記載の電子装置。
【請求項１４】
前記電子装置は、画像に存在する既知のパターンの知識を利用することによりポイントスプレッド関数を推定するように構成される、請求項９に記載の電子装置。
【請求項１５】
前記電子装置は、バーコードの始めに存在する黒及び白線の既知の組み合せを使用して前記ポイントスプレッド関数を推定するよう構成される、請求項１４に記載の電子装置。
【請求項１６】
プロセッサで動作できるコンピュータプログラム製品において、
捕捉された画像の少なくとも一部分の画像データに基づきパターンの開始ポイント及び終了ポイントを検出するためのコンピュータプログラムコード部分と、
前記検出された開始ポイント及び終了ポイントに基づき前記画像データ又は変更された画像データからポイントスプレッド関数を推定するためのコンピュータプログラムコード部分と、
前記推定されたポイントスプレッド関数を使用して前記画像データ又は変更された画像データを回復するコンピュータプログラムコード部分と、
を備えたコンピュータプログラム製品。
【請求項１７】
前記コンピュータプログラム製品は、ノイズ減少アルゴリズムを画像データに適用するためのコンピュータプログラムコード部分を備えた、請求項１６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
前記コンピュータプログラム製品は、ビネット除去手順を前記開始ポイント及び終了ポイント検出の前又は後に適用し、画像データをビネット補正し、或いはポイントスプレッド関数推定及び回復のための前記変更画像データをビネット補正するためのコンピュータプログラムコード部分を備えた、請求項１６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１９】
前記コンピュータプログラム製品は、画像に存在する既知のパターンの知識を利用することによりポイントスプレッド関数を推定するためのコンピュータプログラムコード部分を備えた、請求項１６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
バーコード検出ファシリティを伴う電子装置のための画像処理ユニットにおいて、
捕捉された画像の少なくとも一部分の画像データに基づきパターンの開始ポイント及び終了ポイントを検出する手段と、
前記検出された開始ポイント及び終了ポイントに基づき前記画像データ又は変更された画像データからポイントスプレッド関数を推定する手段と、
前記推定されたポイントスプレッド関数を使用して前記画像データ又は変更された画像データを回復する手段と、
を備えた画像処理ユニット。
【請求項２１】
パターン検出のための画像前処理方法において、
次のステップを含む画像ぼけ除去プロセスを遂行し、
ａ）回復された画像を初期化し、
ｂ）ポイントスプレッド関数を使用するぼけ除去アルゴリズムを適用して、回復された画像のぼけ除去された画像を計算し、更に、
前記ステップａ）及びｂ）を含む少なくとも１つの更に別の画像ぼけ除去プロセスを遂行し、ここでは、先行する画像ぼけ除去プロセスの出力が、前記ステップａ）の入力として適用され、そして
更に別の画像ぼけ除去プロセスの出力を、パターン検出、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に適用する、
ことを含む方法。
【請求項２２】
１）ステップａ）及びｂ）のサブプロセスを遂行し、
２）ぼけ除去された画像を、回復された画像として記憶し、そして
３）ステップ２）で記憶されたぼけ除去された画像により前記回復された画像を再初期化することでサブプロセス１）へ戻り、更に、この方法は、
所定回数の再初期化が実行されたかどうかチェックし、そして
サブプロセス１）の第１の又は更なる繰り返しの出力を、パターン検出、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に対して適用する、
ことを含む請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
所定のポイントスプレッド関数が適用される、請求項２１又は２２に記載の方法。
【請求項２４】
次の前処理特徴、即ち捕捉された画像を切り取り、捕捉された画像の一部分を、ぼけ除去を含む更なる処理のために選択し、ノイズ減少アルゴリズムを画像データに適用し、ビネットを除去する、のうちの少なくとも１つを、パターン認識に先行する前処理に更に適用する、請求項２１ないし２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２５】
画像捕捉手段及びパターン検出手段を含む電子装置において、
次のステップ、即ち
ａ）回復された画像を初期化するステップ、及び
ｂ）ポイントスプレッド関数を使用するぼけ除去アルゴリズムを適用して、回復された画像のぼけ除去された画像を計算するステップ、
を含む画像ぼけ除去プロセスを遂行する手段と、
前記ステップａ）及びｂ）を含む少なくとも１つの更に別の画像ぼけ除去プロセスを遂行する手段であって、先行する画像ぼけ除去プロセスの出力が、前記ステップａ）の入力として適用されるような手段と、
更に別の画像ぼけ除去プロセスの出力を、パターン検出、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に適用する手段と、
を備えた電子装置。
【請求項２６】
前記電子装置は、
１）ステップａ）及びｂ）のサブプロセスを遂行し、
２）ぼけ除去された画像を、回復された画像として記憶し、そして
３）ステップ２）で記憶されたぼけ除去された画像により前記回復された画像を再初期化することでサブプロセス１）へ戻る、
というように構成され、更に、電子装置は、
所定回数の再初期化が実行されたかどうかチェックし、そして
サブプロセス１）の第１の又は更なる繰り返しの出力を、パターン検出、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に対して適用する、
ように構成される請求項２５に記載の電子装置。
【請求項２７】
前記電子装置は、所定のポイントスプレッド関数を適用するように構成される、請求項２５又は２６に記載の電子装置。
【請求項２８】
次の前処理特徴、即ち捕捉された画像を切り取り、捕捉された画像の一部分を、ぼけ除去を含む更なる処理のために選択し、ノイズ減少アルゴリズムを画像データに適用し、ビネットを除去する、のうちの少なくとも１つを、パターン認識に先行する前処理に更に適用する、請求項２５ないし２７のいずれかに記載の電子装置。
【請求項２９】
コンピュータ読み取り可能なメディアに記憶され、電子装置のプロセッサで動作できるコンピュータプログラム製品において、
次のステップ、即ち
ａ）回復された画像を初期化するステップ、及び
ｂ）ポイントスプレッド関数を使用するぼけ除去アルゴリズムを適用して、回復された画像のぼけ除去された画像を計算するステップ、
を含む画像ぼけ除去プロセスを遂行するコンピュータプログラムコード部分と、
前記ステップａ）及びｂ）を含む少なくとも１つの更に別の画像ぼけ除去プロセスを遂行するためのコンピュータプログラムコード部分であって、先行する画像ぼけ除去プロセスの出力が、前記ステップａ）の入力として適用されるようなコンピュータプログラムコード部分と、
更に別の画像ぼけ除去プロセスの出力を、パターン検出、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に適用するためのコンピュータプログラムコード部分と、
を備えたコンピュータプログラム製品。
【請求項３０】
前記コンピュータプログラム製品は、
１）ステップａ）及びｂ）のサブプロセスを遂行し、
２）ぼけ除去された画像を、回復された画像として記憶し、そして
３）ステップ２）で記憶されたぼけ除去された画像により前記回復された画像を再初期化することでサブプロセス１）へ戻る、
ためのコンピュータプログラムコードを含み、更に、コンピュータプログラム製品は、
所定回数の再初期化が実行されたかどうかチェックするためのコンピュータプログラムコードと、
サブプロセス１）の第１の又は更なる繰り返しの出力を、パターン検出、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に対して適用するためのコンピュータプログラムコードと、
を含む請求項２９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３１】
前記コンピュータプログラム製品は、所定のポイントスプレッド関数を適用するためのコンピュータプログラムコードを含む、請求項２９又は３０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３２】
前記コンピュータプログラム製品は、次の前処理特徴、即ち捕捉された画像を切り取り、捕捉された画像の一部分を、ぼけ除去を含む更なる処理のために選択し、ノイズ減少アルゴリズムを画像データに適用し、ビネットを除去する、のうちの少なくとも１つを、パターン認識に先行する前処理に更に適用するためのコンピュータプログラムコードを備えた、請求項２９ないし３１のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン検出、例えば、バーコード検出を準備するための方法及び装置に係る。
【背景技術】
【０００２】
バーコードは、例えば、製品識別及び値段付けのための情報のソースとして種々様々な用途で使用されている。バーコードは、２進数字のセットであり、典型的に、黒のバーと白のスペース、又は黒及び白の方形で構成される。一次元のバーコードは、典型的に、黒及び白の線で構成され、一方、二次元のバーコードは、黒及び白の方形又は六角形又は楕円のアレーである。通常、バーコード検出に使用される標準的な古典的装置は、レーザビームを使用している（例えば、スパーマーケットや店舗で使用される専用の装置）。多数の移動装置は、既にカメラを備えているので、これら装置においてバーコード検出を準備することもできる。
【０００３】
検出されるべきバーコードの物理的寸法には、かなりの相違がある。広いエリアに低い情報密度しかもたないバーコードは、通常のカメラ電話で容易に検出することができる。というのは、このようなバーコードの場合、プリントされたバーコードと、カメラのレンズとの間の距離を長くして、ビューファインダーにバーコードを完全に含ませねばならないからである。この場合、バーコードを含む画像は、カメラのピントの合う範囲内に位置され、捕捉された画像のクオリティは、通常、検出に充分なほど良好である。他方、小さなエリアにプリントされたバーコードの場合には、たとえ情報密度が低くても、プリントされたコードとカメラとの間の距離が非常に短くなければならない。これは、このような小さなコードの場合に、カメラのピントの合う範囲内に位置するプリントされたバーコードの解像度が、カメラ電話の光学系の最大解像度に近いからである。この問題に対処するために、バーコードは、カメラの焦点距離よりも相当に短い距離で捕捉される。しかしながら、バーコードが非常に短い距離で捕捉されるときには、捕捉された画像が、カメラの光学系及びセンサの歪（ピントずれ）により大きな影響を受ける。通常、捕捉される画像は、捕捉される画像に追加されるセンサノイズ、カメラの光学系（レンズ）による光学的なぼけ及びビネットにより歪まされる。カメラとプリントされたバーコードとの間に短い距離を使用して捕捉されるこのような画像の一例が図１に示されている。この画像に直接的に適用されるバーコード検出は、ぼけの量のために失敗に終り、それ故、前処理が望まれる。
【０００４】
小さなバーコードに対して捕捉される画像のクオリティを改善する１つの仕方は、焦点距離が非常に短くて、捕捉画像に非常に僅かなぼけしか導入しないレンズを使用することである。しかしながら、このようなレンズを使用すると、移動電話への付加的な外部取り付けを必要とすると共に、ユーザにとって不快で且つ苛立たせることになる。又、これは大きなコスト増加にもなる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＩＥＥＥパブリケーション“Bar Code Recovery via the EM Algorithm”、William Turin and Robert A. Boie、IEEE Transactions on Signal Processing、第４６巻、第２号、１９９８年２月、第３５４−３６３ページには、統計学的予想−最大（ＥＭ）アルゴリズムに基づくバーコード回復方法が開示されている。この方法では、２レベルバーコードがぼかされて、入力ラインにフィットされる。ポイントスプレッド関数（ｐｓｆ）は、ガウスと仮定され、そしてバーコードエッジの位置が未知であると仮定する。又、ｐｓｆのパラメータも未知であると仮定する。最大見込み解決策を使用して、バーコードエッジの位置を見つける。この参照文献は、ぼけの量が小さい状態についての解決策を述べることに限定される。中程度及び著しくぼけた画像については、その方法の性能を示した例が参照文献に見られない。更に、この参照文献に述べられた方法は、赤外線センサに基づくバーコード検出器について得られたものであり、このようなセンサのモデルを使用して、アルゴリズムや方法が導き出される。これに加えて、この文献に提案されたアルゴリズムは、計算上著しく複雑であり、移動装置で実施するのに適していない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
ここでは、パターン検出のための改良された解決策が提供される。この解決策は、独立請求項に開示されたことを特徴とする方法、電子装置、コンピュータプログラム製品及び画像処理ユニットにより達成される。本発明の実施形態は、従属請求項に記載される。
【０００７】
本発明は、パターン検出システムに対して次の前処理ステップの組み合わせをベースとする。即ち、捕捉された画像の少なくとも一部分の画像データに基づきパターンの開始ポイント及び終了ポイントを検出するステップ、検出された開始ポイント及び終了ポイントに基づき画像データ又は変更された画像データからポイントスプレッド関数を推定するステップ、及び推定されたポイントスプレッド関数を使用して画像データ又は変更画像データを回復するステップ。
【０００８】
本発明の一実施形態において、パターンは、バーコードであり、回復された画像データ又は回復された変更画像データは、バーコード検出手順の入力である。
【０００９】
本発明の別の実施形態において、選択された部分からの線が、前処理ステップの画像データとして選択される。
【００１０】
本発明の更に別の実施形態において、ノイズ減少アルゴリズムが画像データに対して適用される。
【００１１】
本発明の主たる効果は、信頼性の高いパターン検出を可能にすることである。例えば、バーコード検出機器の場合には、プリントされた小さなバーコードの検出が促進される。本発明の特徴は、像形成装置のセンサ及び光学システムにより導入される異なる歪を減少し、これにより、パターン検出目的で捕捉される画像のクオリティを高めることである。又、小型サイズカメラモジュールを伴う電子装置、例えば、カメラが埋め込まれた移動ターミナルにおいて、信頼性のある検出を達成することができる。それ故、検出を可能にする上で付加的な光学系及び経費を回避することができ、装置におけるカメラ部分のサイズを増加する必要はない。本発明の前処理は、完全に自動的で且つ適応式であり、ユーザによる設定もチューニングも必要としない。必要なパラメータ及び関数は、入力画像から適応式に計算され、校正は不要である。
【００１２】
本発明の１つの態様によれば、画像のぼけを除去する多プロセスを適用する特定の画像前処理方法であって、次のステップを含む画像ぼけ除去プロセスが遂行される。即ち、
ａ）回復された画像を初期化するステップ；及び
ｂ）ポイントスプレッド関数を使用するぼけ除去アルゴリズムを適用して、回復された画像のぼけ除去画像を計算するステップ。
前記ステップａ）及びｂ）を含む少なくとも１つの更に別の画像ぼけ除去プロセスが遂行され、ここでは、先行する画像ぼけ除去プロセスの出力が、前記ステップａ）の入力として適用される。更に別の画像ぼけ除去プロセスの出力が、パターン検出に適用されるか、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に適用される。この解決策は、前処理のための時間を更に短縮することができる。
【００１３】
以下、添付図面を参照して、本発明の幾つかの実施形態を詳細に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図２は、カメラが装備された電子装置２００において本発明に関連した主たる特徴を示す図である。電子装置２００は、画像捕捉手段２１０と、画像前処理手段２２０と、バーコード検出手段２３０とを備えている。
【００１５】
画像捕捉手段２１０は、適当なデジタル像形成技術によって設けることができる。例えば、当業者に馴染みのあるＣＭＯＳ（相補的金属酸化物半導体回路）又はＣＣＤ（電荷結合デバイス）ベースのセンサ及び適当な光学系を使用することができる。光が画像センサにおいて電荷に変換され、ＲＧＢ値がピクセルとして定義され、そして電荷がデジタルフォーマットに変換される。画像捕捉手段２１０は、スチール画像及びビデオ画像の両方を記録できることに注意されたい。
【００１６】
電子装置２００は、特定の装置に限定されるものではなく、本発明の特徴は、画像を捕捉するのに適した装置であって、バーコード検出器が装備された装置に与えることができる。例えば、電子装置２００は、移動通信装置、デジタルカメラ、又は別の電子装置のための補助装置でよい。移動通信装置は、例えば、ＰＬＭＮ（公衆地上移動ネットワーク）ネットワーク、例えば、ＧＳＭ／ＧＰＲＳ（移動通信用のグローバル規格／汎用パケット無線サービス）ネットワーク、又は第三世代ネットワーク（例えば、３ＧＰＰ（第三世代パートナーシッププロジェクト）システム）とデータ送信を行なえる装置である。
【００１７】
又、本発明は、カメラ又は画像捕捉手段２１０が電子装置２００に一体化されるのではなく、カメラ発生画像情報が電子装置２００に接続されるようにも適用できることに注意されたい。
【００１８】
電子装置２００は、１つ以上の処理ユニットと、この処理ユニットを制御するデータ及びプログラムコードを記憶するためのメモリとを備えている。処理ユニットは、デジタル画像情報を圧縮したりメモリへ記憶したりする処理を遂行する。メモリに記憶されて処理ユニットで実行されるコンピュータプログラムコード部分を使用して、ユニット２２０による画像前処理機能に関する本発明の機能を与えるための手段を装置２００で実施するようにさせる。本発明の機能の幾つかの実施形態を、図３ないし９に関連して以下に説明する。このようなコンピュータプログラムコードは、独立したものでもよいし、ソフトウェアコードの一部分、例えば、バーコード検出アプリケーションソフトウェアの一部分でもよい。又、電子装置２００は、他の特徴、例えば、ユーザインターフェイスファシリティや、ワイヤレス通信用のトランシーバも備えている。
【００１９】
電子装置２００を制御するためのチップユニット又は他の何らかの種類のハードウェアモジュールは、一実施形態では、この装置が本発明の機能を遂行するようにさせる。例えば、このようなハードウェアモジュールは、以下に詳細に示すユニット２２０の機能を含むことができる。ハードウェアモジュールは、装置２００を機械的に及び／又は機能的に接続するための接続手段を備えている。従って、ハードウェアモジュールは、装置２００の一部分を形成してもよく、又、取り外し可能であってもよい。このようなハードウェアモジュールの幾つかの例は、サブアッセンブリ、ポータブルデータ記憶媒体、ＩＣカード又はアクセサリー装置である。本発明の機能を生じさせるコンピュータプログラムコードは、ネットワークを経て受け取ることもできるし、及び／又はメモリ手段、例えば、ディスク、ＣＤ−ＲＯＭディスク、又は他の外部メモリ手段に記憶して、ここから、装置２００のメモリにロードすることもできる。又、コンピュータプログラムは、例えば、ＴＣＰ／ＩＰプロトコルスタックを使用することによりネットワークを通してロードすることもできる。従って、本発明にとって特定のコンピュータプログラムコード部分は、装置２００において画像処理チェーンに埋め込まれてもよいし、或いはコンピュータプログラムコード部分は、必要時にダウンロードされてインストールされる個別のインストールパッケージとして実施されてもよい。又、ハードウェア解決策、或いはハードウェア及びソフトウェアを組み合せた解決策を使用して、本発明の機能を実施することもできる。
【００２０】
ユニット２２０による画像前処理は、より複雑なバーコード検出システムにおける第１ステップである。前処理の目的は、バーコードの検出を可能にする入力画像のクオリティを改善することである。前処理の主たるステップは、捕捉された画像の少なくとも一部分の画像データに基づきバーコードの開始ポイント及び終了ポイントを検出するステップと、その検出された開始ポイント及び終了ポイントに基づき画像データ部分の少なくとも一部からポイントスプレッド関数を推定するステップと、その推定されたポイントスプレッド関数を使用して画像データを回復するステップである。これらの特徴及び他の相補的な特徴を、図３を参照した実施形態において説明する。
【００２１】
図３のステップ３０１において、画像が捕捉され、そして本発明の前処理方法のための入力として適した画像データが準備される。ステップ３０２への入力画像データは、デジタルセンサ（例えば、ＣＣＤ又はＣＭＯＳ）から直接得られるベイヤー(Bayer)マトリクス画像データ、像形成チェーンの出力に得られるカラー画像、又は圧縮後に得られるＪＰＥＧ画像である。これは、画像処理チェーンに合体することができ、又は要求時にインストールされる個別のインストールパッケージとして実施できるという本発明の方法の特定の効果である。
【００２２】
例えば、ベイヤーマトリクスデータが入力として使用されるときには、センサから得られる画像が４つの成分、即ち１つの赤成分と、２つの緑成分と、１つの青成分とを含む。本発明の一実施形態では、緑成分の１つは、後処理に適用される。その理由は、次の通りである。第１に、ベイヤーマトリクスからの１つの成分のサイズは、全センサ画像のサイズの１／４であり、これは、計算の複雑さを減少すると共に、処理速度を高める。第２に、緑成分は、最も鮮明な成分で、ぼけ除去プロセスを容易にする。
【００２３】
別の実施形態では、前処理は、像形成チェーンの終りに得られるカラー画像に適用される。この場合に、カラー画像は、３つのカラー成分、赤、緑、青を適当に平均化することによりグレースケール画像に変換される。又、グレーレベル画像ではなく、カラー画像の１つの成分だけを使用することもできる。
【００２４】
いずれの場合にも（ベイヤーマトリクスデータ又はグレースケール画像）、このブロックの出力は、次のステップ３０２へ通される。
【００２５】
ステップ３０２において、画像が切り取られる。このステップにおいて、処理速度を上げるために、入力画像の小さな部分だけが保持される。例えば、１つの画像成分から多数の隣接線が保持される。例えば、関心のある線の周りの２０本の隣接線が保持されて、ノイズ除去のために次のブロックへ送信される。しかしながら、この保持は、特定の本数の線に限定されない。ここに示す例では、１本の線だけではなく、数本の線が入力画像から選択され、これは、次の効果を発揮する。第１に、次のノイズ除去ステップは、より多くの入力データを必要とするアルゴリズムを使用して多数の異なる仕方で実施することができる。第２に、良好なノイズ除去性能を得るために、真の画像に関してできるだけ多くの情報が維持される。
【００２６】
このステップにおける１つの重大な問題は、関心のある線、即ちバーコード検出のために実際に改善されて使用される線、をどのように選択するかである。電子装置２００のスクリーンに表示される水平ガイド線を使用して、この問題を解消することができる。一実施形態では、ユーザは、ディスプレイ装置上で関心のある線を手動で選択することができる。しかしながら、他の実現可能な方法も存在する。ユーザは、この線がコードの画像に交差するように、プリントされたバーコードに沿って装置２００を移動するよう促される。水平線の座標が分っているので、捕捉された画像からの線の周りの対応エリアが、関心のあるエリアとして選択される。
【００２７】
ステップ３０３において、ノイズ除去が実施される。従って、画像の切り取られた部分にノイズ減少アルゴリズムを適用し、センサのノイズレベルを減少させる。次の２つの実施形態によりこのステップを説明する。
【００２８】
第１の解決策は、簡単である上に、プリントされたバーコードに対するカメラの回転に対してより敏感である。この解決策では、関心のある線と、３本の隣接線とが単純に平均化される。この解決策は、バーコードの向きが水平に近いときには微細に機能する（４本の隣接線しか平均化されないので、僅かな回転では画像が歪まない）。バーコードが大きく回転される状況では、このノイズ除去方法は、より大きなぼけを導入する。この状況は、バーコードの向きを手動で又は自動的に検出することにより補正することができる。
【００２９】
ステップ３０３における画像ノイズ除去のための第２の解決策は、より精巧なアルゴリズムを実施することである。このようなアルゴリズムの一例は、シグマフィルタである。この場合には、４本の線だけではなく、全部で２０本の隣接線が入力として使用される。両方のアルゴリズムが実際にテストされ、良好な性能を示した。
【００３０】
ステップ３０４において、線の選択が行なわれ、１本以上の線が、更なる処理のために選択される。ここに示す実施形態では、切り取った画像から１本の線だけが保持される。
【００３１】
手前のステップ３０３においてフィルタリングのために平均化方法が使用される場合には、ノイズ除去プロセスの出力は、次のブロック３０５へ通される単一の線より成り、即ち、ステップ３０４は、ステップ３０３において既に実行される。ノイズ除去が、例えば、２０本の隣接線に適用されるシグマフィルタを使用することにより遂行される場合には、それにより得られる線の１つが、更なる処理のために選択される。
【００３２】
ステップ３０５ないし３０７において、ビネット除去手順のための特徴が適用される。このステップでは、電子装置２００の光学系によって導入されるビネット（非均一照明）プロセスを逆転し、それに応じて、選択された線を補正する。
【００３３】
以下、ビネット除去手順を遂行する実施形態を説明する。最初に、バーコードの白境界が検出される（３０５）。これは、バーコード画像の左側及び右側に位置する画像から白エリアを検出することにより行なわれる。白エリアを検出するために、２つの解決策を示す。第１の解決策では、選択された線の始めと終りにおける局部的平均値が計算される。計算された平均値から、バーコードを取り巻く白エリアに対応する大きい方が選択される。図７を参照して以下に述べる第２の解決策では、バーコードの開始ポイント及び終了ポイントが最初に検出され、そしてバーコードの白境界が最小巾であると仮定する。これらのエリアに位置するピクセルが、白ピクセルとみなされる。
【００３４】
ステップ３０６のチェックに基づいて白境界が首尾良く検出された場合には、ビネット除去のための以下に示すアルゴリズムが適用される（３０７）。さもなければ、このビネット除去ステップは、スキップされる。
【００３５】
バーコードを含む選択された線４００の一例が図４に示されている。ここでは、白境界の存在を見ることができる。アルゴリズムは、３つの局部平均値を次のように計算する。即ち、２つの局部平均値は、バーコードの左側で計算され（図４において各々Ａ及びＢで示す）、そして１つの平均値は、コードの右側で計算される（図４にＣで示す）。ビネット関数は、２次の多項式としてモデリングできると仮定する。
ｙ(ｘ)＝Ｄｘ2＋Ｅｘ＋Ｆ
但し、ｘは、水平のピクセル座標であり、そしてＤ、Ｅ及びＦは、一定の係数である。
【００３６】
前記で計算された３つの平均値を使用して次の方程式システムが形成される。
2008541316.tif 000003
ここで、ｘ1、ｘ2及びｘ3は、３つの局部平均値Ａ、Ｂ及びＣが各々計算される座標である。
【００３７】
この方程式システムを、Ｄ、Ｅ、Ｆについて解き、そしてそれをｙ(ｘ)の対応値で除算することにより、選択された線を補正する。又、図４は、推定されるビネット関数を線４０２で示している。図４から明らかなように、ここに示す自動ビネット検出方法は、光学系によるものではなく、外部の照明条件に基づくものである非均一照明の問題にも対処することができる。他のビネット除去方法も適用できることに注意されたい。適用可能な更に進歩したビネット除去方法の一例については、参考としてここに援用するＰＣＴ特許出願ＰＣＴ／ＦＩ２００４／０５００８２号に述べられた方法を参照されたい。
【００３８】
再び図３を参照すれば、ステップ３０８において、バーコードの開始ポイント及び終了ポイントが検出される。従って、バーコードの開始ポイント及び終了ポイントの座標が、選択された線から検出される。
【００３９】
明らかなように、バーコードの開始及び終了構造を検出する信頼し得る仕方は、その両方とも、画像内に大きな白エリアがあって、その後、黒へと鮮明に遷移して続いていることを検出することである。処理される線を考慮するときには、これは、長さ１５のウインドウでフィルタリングすることにより実行される。使用する一次元フィルタは、フィルタのウインドウ内における信号の最大値と最小値との間の差である。信号の両端に最も近いフィルタリングされた値の最小値は、それに対応する画像の白エリアの属すると考えられる。両方向（左から右及び右から左）においてこれらポイントの後の最初の大きな遷移が、ここで求めている座標を与える。
【００４０】
ステップ３０９において、その前のステップで得られたバーコードの開始ポイント及び終了ポイントに基づいて、選択された線から、ポイントスプレッド関数（ｐｓｆ）が直接推定される。バーコードの開始ポイント及び終了ポイントが、処理された線において検出されると、次のステップは、ぼけ関数（ｐｓｆ）を自動的に検出することである。この目的のために、次の情報が利用される。即ち、完全な一次元バーコードには、固定の既知の本数のバーが存在する（例えば、ＥＡＮ１３バーコードには、９５本のバーが存在する）。対応するサイズの２つの外部境界もバーとして考える場合には、終了部分には９７本のバーが使用されている。これら２つの外部境界は、本発明のビネット除去にも使用される。これは、固定数の垂直線でしかバーコードを構成できないことを意味する。
【００４１】
各バーコードは、次のように配列された同じ巾の５本の線のグループで開始し、終了する。即ち、白線、黒線、白線、黒線、及び白線。ユーザは、黒線及び白線が交換されたときに逆パターン方向に手動でスイッチすることができる。ＥＡＮコードの場合には、これらの線は、残りの線よりも長く、そしてコードの始めと終りに置かれる。ここに示す例では、同様の構成がコードの中央に存在し、これも、ＥＡＮ１３コードの場合には固定である。しかし、ＵＰＣ−Ｅのようなあるケースでは、固定の中央部分が欠落している。又、最も使用されている既存の一次元バーコードは、同様の固定の開始及び終了構造を含む。
【００４２】
この情報に基づき、ｐｓｆを次のように検出することができる。
コードが９７本の線で構成され、そしてバーコードの開始ポイント及び終了ポイントの座標Ｘ1及びＸ2が分ることから、１つのバーコードの長さ（ピクセル単位）が検出される。ＥＡＮ１３の場合には、これは、次のように計算される。
2008541316.tif 000004
この長さは、この手順を使用してオンラインで計算されねばならず、捕捉された画像においてバーコードのサイズが相違し得るためにアルゴリズムのパラメータとしてセーブすることはできない。
【００４３】
各バーコードが上述した１組の５本の線で開始しそして全ての線がＬピクセルの長さを有することが分ると、Ｘ1（バーコードの開始）からＸ1＋５Ｌ（最初の５本の線の終了）までの部分が、処理された線から切り取られる。処理された線のこの部分は、Ｙと示される。
【００４４】
Ｐと示されたｐｓｆは、５Ｌに等しい長さ及び分散σを伴うガウス形状を有すると仮定する。Ｙに対応する理想的なきれいな線が発生されて、Ｖと示される（Ｙを得るために光学系によりぼけが生じた５つの部分を含む線）。この理想的な線が図５に示されている。
【００４５】
この理想的な線Ｖは、σの多数の値（小さなσ、例えば０．１で始める）に対して発生されるｐｓｆ  Ｐでぼかされ、その値は、繰り返しごとに増加される。各繰り返しにおいて、ぼかされた線と入力線Ｙとの間の平均平方エラーが計算される。最初の繰り返しに対して（σが最適値に近付くまで）、平均平方エラーは減少する。σの値が大きくなり過ぎると（最適値を越えると）、平均平方エラーも増加する。この点において、繰り返しプロセスが停止され、最後の優れたσの値が保持される。
【００４６】
この点において、ｐｓｆの推定が得られる。ｐｓｆの推定は、形状がガウス状であり、長さは５Ｌに等しく、分散は、前記アルゴリズムのように計算される。このｐｓｆは、ステップ３０４で選択された線全体のぼけを除去するように更に使用される。
【００４７】
ステップ３１０において、線のぼけが除去される。従って、ステップ３０７におけるビネット除去の後の選択されたラインは、ステップ３０９で推定されたｐｓｆを使用して、回復（ぼけ除去）される。このプロセスは、ランドウェーバー(Landweber)アルゴリズムを使用して行なわれる。ステップ３０４で選択された線をＷで表わし、そして推定されたｐｓｆをＰで表わすと、次のぼけ除去アルゴリズムが実施される。
Initialize the restored line: Ｒ(0)＝Ｗ
For k=1 to ITER
Ｒ(k)＝Ｒ(k-1)＋μＰ(−ｎ)＊(Ｗ−Ｐ＊Ｒ(k-1))
End,
但し、インデックス（ｋ）は、繰り返し数を表わし、Ｐ（−ｎ）は、反転されたｐｓｆであり、＊は、コンボリューションを表わし、μは、一定のステップサイズである。ｐｓｆＰは、形状がガウス状であるので、対称的であり、従って、Ｐ（−ｎ）＝Ｐ（ｎ）であることに注意されたい。
【００４８】
ポイントスプレッド関数を使用する他のぼけ除去アルゴリズムを使用して、画像回復を遂行できることにも注意されたい。他の実施形態は、繰り返しプロセス中に回復された線に対して補足的な制約を課する。例えば、ＥＡＮ１３の場合に、各デジットの定義された構造のみが受け容れられる。ＥＡＮ１３の各デジットは、７ビットを使用してコード化され、従って、１２８の組み合せが考えられるが、１０又は２０しか有効でない。繰り返しプロセスは、次のように変化する。即ち、ぼけ除去アルゴリズムにおける各１０回の繰り返しの後に、１つのデジットが決定される。この決定は、次いで、残りの繰り返しプロセス中に凍結される。デコーディングは、バーコードの左から右へ順次に遂行され、次いで、第２のプロセスとして、右から左へ遂行される。デコーディングが同じであり、そしてデジットチェックがテストに合格する場合には、結果が有効となる。
【００４９】
別の例示的アルゴリズムが、参考としてここに取り上げる“Landweber Image Restoration with Adaptive Step-Size”authors Radu Ciprain Bilcu, Mejdi Trimeche, Sakari Alenius, and Markku Vehvilainenに示されている。
【００５０】
画像の回復された線は、Ｒ(ITER)であり、これは、バーコードのデコーディングを遂行するシステムの次のレベルへ通される。図６は、ここに示す実施形態を使用して回復された画像の例を示す。この図に示す画像は、回復された線を１００回繰り返すことにより得られたものである。このように、回復された線をプロットすると、得られた処理結果が明確に示される。繰り返しプロセスの遅延は短い。というのは、各繰り返しにおいて画像の１本の線しか処理されないからである。
【００５１】
再び図３を参照すれば、少なくとも幾つかのステップを異なる順序で実施することができ、且つ全てのステップが必須というものではないことに注意されたい。
【００５２】
図７は、ステップ７０１ないし７０４が図３のステップ３０１ないし３０４に対応する別の実施形態を示す。ステップ７０５において、バーコードの終了及び開始ポイントが検出される。これら２つのポイントを、ステップ７０６において、画像の選択された線と一緒に使用して（７０４から７０６への点線で示す）、ビネット除去を遂行する。更に、検出された開始及び終了ポイント（ステップ７０５で推定された）をステップ７０７で使用して、ｐｓｆを、画像の補正された線と一緒に推定する。最終的に、ステップ７０８において、ステップ７０７からの推定されたｐｓｆと、ステップ７０６からの補正された画像線とを使用して、選択された線を回復し、即ちぼけを除去する。
【００５３】
一実施形態において、更に別のステップ、即ち回転補正が、ユニット２２０によるバーコード検出の前に、画像前処理の一部分として遂行される。先ず、捕捉された画像におけるバーコードの位置及び向きが検出される。次いで、検出されたオブジェクトの凸状の殻(hull)が使用される。この凸状の殻の主軸は、その２つの最長線から等距離にあるものと考えられる。主軸は、５つの隣接線と共にスキャンされる。各ポイントにおける４つの値だけが保持され、最大値及び最小値が排除される。これら４つの値の平均は、現在ポイントの最終値を表わす。この実施形態は、ここに示す他の実施形態と共に適用することができる。
【００５４】
本発明の用途は、バーコード検出に限定されず、検出されるべき画像の幾つかの特徴が先験的に分っているパターン認識システムに適用することができる。この先見的情報は、ｐｓｆを推定するのに使用される。例えば、ここに示す特徴は、種々のＯＣＲ（光学的文字認識）技術に適用されてもよい。本発明は、パターンの予め定められた構造又は既知の連続が存在する他のパターン認識目的にも適用できる。別の応用分野は、例えば、テキスト検出である。
【００５５】
別の実施形態では、ぼけ除去に適用されるポイントスプレッド関数は、処理されている画像から定義されず（ステップ３０９及び７０７に関して先に示したように）、ぼけ除去された画像の計算中に先験的ｐｓｆが適用される。このような実施形態は、本発明の１つの態様に基づくぼけ除去方法に関して以下に詳細に説明する。
【００５６】
図８は、一般的な２段階式のぼけ除去方法を示す。第１のぼけ除去プロセスは、ステップ８０２において、ぼけ除去のための画像入力８０１に対して遂行される。このステップは、ポイントスプレッド関数を使用する繰り返しぼけ除去アルゴリズムを適用して、入力画像に基づいてぼけ除去された画像を計算することを含む。入力画像８０１は、デジタルセンサ（例えば、ＣＣＤ又はＣＭＯＳ）から直接得られるベイヤーマトリクス画像データ、像形成チェーンの出力に得られるカラー画像、又は例えば、圧縮後に得られるＪＰＥＧ画像である。従って、ここに示すぼけ除去方法は、全ての像形成用途に共通のベイヤーマトリクス補間、自動ホワイトバランス、等の１つ以上の画像処理手順を含む像形成チェーンの前又は後に適用することができる。例えば、このような手順は、従来のカラー画像が捕捉されるときにも使用できる。
【００５７】
ステップ８０３において、第１のぼけ除去サブプロセスの終了基準を満足するかどうかチェックされる。このような終了基準は、例えば、処理された画像に対して所定数の繰り返しが実行された場合に満足される。終了基準が満足されると、ステップ８０４において、第１のぼけ除去プロセスの適用により得られた処理された画像が、回復された画像として記憶される。或いは又、ステップ８０２へ復帰することにより示される別の繰り返しラウンドが遂行される。
【００５８】
ステップ８０５において、最近記憶された（８０４）ぼけ除去された画像に対してポイントスプレッド関数を使用するぼけ除去アルゴリズムを適用することにより、第２のぼけ除去プロセスが遂行される。
【００５９】
ステップ８０６のチェックに基づき第２のぼけ除去プロセスの終了基準が満足された場合には、第２の画像ぼけ除去プロセスの出力が、パターン検出、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に対して使用される（８０７）。一実施形態では、画像センサからの画像がステップ８０１に適用され、そしてステップ８０７では、その出力がパターン認識モジュールの入力として使用される。別の実施形態では、３つ以上のぼけ除去プロセスが適用され、先行するぼけ除去プロセスの出力が、後続のぼけ除去プロセスへの入力画像として適用される。従って、最後に繰り返されるぼけ除去プロセスの出力は、パターン検出、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に対して使用される。
【００６０】
図９は、変更ランドウェーバー方法を適用する実施形態に基づく２段階のぼけ除去プロセスを詳細に示す。ステップ９０１で最初に使用される入力画像に関しては、ステップ８０１に関して上述した種々の入力画像の可能性を参照されたい。この実施形態では、２つの（サブ）プロセスを含む繰り返しぼけ除去方法が入力画像に繰り返し適用される。このように、非常にぼけた入力画像の場合でもパターン検出段階のための健全な結果を与えるために入力画像が鮮明にされる。例えば、この方法がバーコード検出に適用される場合には、ぼけ除去手順は、多量のぼけを含む画像の場合でもバーコードの検出を行えるように入力画像を再構成するように形成できる。
【００６１】
次のステップが繰り返される。
ａ）回復された画像Ｉｍrを初期化する。
Ｉｍr＝Ｉｍin                                （１）
この（１）においてＩｍinは、入力画像である。
【００６２】
ｂ）Ｎ回の繰り返しに対して、現在繰り返しにおけるぼけ除去された画像を次のように計算する（９０２）。
Ｉｍr(k+1)＝Ｉｍr(k)＋αＨT＊（Ｉｍin−Ｈ＊Ｉｍr(k)）    （２）
この（２）において、αは、回復プロセスを制御する定数であり、Ｈは、ポイントスプレッド関数であり、＊は、２次元コンボリューションを表わし、そして上付き文字Ｔは、移項を表わす。
【００６３】
ｃ）回復された画像を入力画像に記憶する（９０４）。
Ｉｍin＝Ｉｍr                                  （３）
【００６４】
前記ステップａ）及びｂ）は、多数の繰り返しに対し、収斂するまで繰り返される（９０２、９０３）。所定数、例えば、２又は３回の繰り返しが行なわれると、この方法は、ステップｃ）（９０４）に入り、入力画像を、処理中に得た部分的結果で再初期化する。ステップ９０５において、ぼけ除去のための終了基準を満足するかどうかチェックする。もし満足しなければ、ステップｃ（９０４）で記憶された画像に対してステップａ）及びｂ）を、ステップ９０３でチェックされるように所定の回数だけ繰り返す。得られた画像は、再び記憶され（９０４）、ステップａ）及びｂ）を繰り返すアルゴリズムに再び復帰する。しかしながら、ぼけ除去のための終了基準を満足すると、ステップ９０６において、ぼけ除去された画像を、パターン検出、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に対して使用することができる。ステップａ）ないしｃ）（９０１ないし９０５）のプロセスの所定回数の繰り返しが実行された場合には終了基準が満足される。
【００６５】
それ故、ステップ９０２及び９０３のループは、第１のぼけ除去プロセスと考えられ、そしてステップ９０４、９０５で表わされ、ステップ９０１へ戻るループは、繰り返される第２のぼけ除去プロセスを表わすと考えられる。換言すれば、この方法は、次のものを含み、
１）ステップａ）及びｂ）のサブプロセスを遂行し、
２）ぼけ除去された画像を、回復された画像として記憶し、そして
３）ステップ２）で記憶されたぼけ除去された画像により回復された画像を再初期化することでサブプロセス１）へ戻り、更に、この方法は、
所定回数の再初期化が実行されたかどうかチェックし、そしてサブプロセス１）の第１又は更なる繰り返しの出力を、パターン検出、又はパターン検出に先行する更に別の画像処理に対して適用する、
ことを含む。
【００６６】
一実施形態において、式（２）を計算する繰り返し回数は、Ｎ＝３である。この値は、良好な回復特性及び充分な処理速度を与えるが、他の繰り返し回数を使用してもよいことに注意されたい。
【００６７】
ここに示す変更された方法は、特に、高い収斂速度を与え、そしてパターン認識に適した前処理された画像を得るための前処理にあまり時間を要さない。実際に、これらステップの小さな繰り返し数、例えば、２ないし４、一実施形態では３回の繰り返しは、移動通信装置のようなハンドヘルド電子装置で実施されたときには、良好な回復性能及び高速の処理速度を与えることが観察されている。例えば、カメラを備え、２次元のバーコード検出器が装備され、そして本前処理方法を使用する移動通信装置は、かなりぼけたバーコードでも素早くデコードし、実質的にリアルタイムで実行できると考えられることに注意されたい。本前処理方法は、焦点ずれした位置で捕捉がなされるときでも、パターン検出の精度を向上させることができる。ここに提案する前処理は、簡単であり、移動実施に適しており、設定すべきパラメータは僅かである。上述した実施形態では、所定のポイントスプレッド関数が使用される。しかしながら、本ぼけ除去方法の用途は、このようなポイントスプレッド関数の使用に限定されない。
【００６８】
ここに示す実施形態で提案される前処理は、パターン検出に意図されたもので、汎用の像形成に意図されたものではないことに注意されたい。これは、回復された画像が必ずしもオリジナル画像のようには見えず、希望の細部は向上されるが、色のような重要でない他のものを変更できるように処理されることを意味する。例えば、処理された画像は、ある程度のエッジオーバーシュートを含み、即ちオブジェクトのあるエッジは、偽の色が存在するように過剰に強調される。明らかに、このような画像は、例えば、画像をプリントすべき場合には望ましくないが、パターン検出の場合には、本方法の適用が有益である。
【００６９】
上述したぼけ除去特徴は、図２を参照して既に説明した電子装置２００のように、像形成及びパターン認識能力をもつ電子装置に適用することができる。この解決策は、自動焦点機能をもたない装置に特に有用である。電子装置２００のメモリに記憶されて処理ユニットで実行されるコンピュータプログラムコード部分を使用して、装置２００が、上述したぼけ除去特徴を与える手段を実施するようにさせることができる。
【００７０】
上述したぼけ除去プロセスは、考えられる構成の幾つかの例に過ぎないことに注意されたい。例えば、リソースの利用と精度とのバランスをとるように繰り返しの回数を変えることができる。ぼけ除去プロセスは、３つ以上のステップを含むマルチステッププロセスでもよい。図９の実施形態に比して異なる構成の一例として、ステップ９０３の肯定応答の後にチェックステップ（９０５）を直接実行してもよいし、チェックステップ（９０５）の否定応答の後に出力画像を入力画像として記憶し、ステップ９０１における再初期化の準備をしてもよい。更に、図８及び９に関連して上述した特徴は、図３のステップ３０２ないし３０８及び／又は図７のステップ７０２ないし７０６に関連して示した特徴と共に適用されてもよい。これら手順の１つ以上を適用してもよいが、これら特徴の全部が適用されない場合には、ある程度の変更が必要となる。一実施形態では、図８及び９に関連して上述した（マルチステップ）ぼけ除去処理は、更に、次の前処理特徴の１つ以上を含む。即ち、画像を切り取り、捕捉された画像の一部分を、ぼけ除去を含む更なる処理のために選択し、例えば、ステップ３０３に関連して上述したようなノイズ減少アルゴリズムを画像データに適用し、ビネットを除去する。これら特徴の１つ以上が、上述したぼけ除去プロセスに先行してもよく、そしてステップの順序は、上述したものとは異なってもよい。例えば、ビネット除去アルゴリズムが画像データに適用され、この手順の出力が、ステップ８０１又は９０１に最初に入るときに適用される。別の実施形態では、図３のステップ３０１ないし３０５に示された特徴がぼけ除去プロセスの前に適用されるか、又はステップ７０１ないし７０５がぼけ除去プロセスの前に適用される。システムの性能及び／又は精度を更に改善するために、上述した更に別の前処理特徴の１つ以上を適用してもよい。添付図面及びそれを参照した説明は、本発明を例示するものに過ぎない。当業者であれば、特許請求の範囲に定義された本発明の範囲から逸脱せずに、本発明の異なる変更や修正が明らかであろう。例えば、従属請求項における特徴は、同じ請求項分類における手前の請求項で述べた特徴と結合されてもよい。従って、異なる特徴は、省略されてもよいし、変更されてもよいし、又は等効物と置き換えられてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】バーコードの歪んだ画像を例示する図である。
【図２】バーコード検出のための電子装置の特徴を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態による方法を示すフローチャートである。
【図４】バーコードの選択された線、及び自動ビネット補正に使用されるポイントを例示する図である。
【図５】ｐｓｆ検出に使用される理想的発生バーコードを例示する図である。
【図６】本発明の実施形態を使用する回復された画像を例示する図である。
【図７】本発明の別の実施形態による方法を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態による方法を示すフローチャートである。
【図９】本発明の更に別の実施形態による方法を示すフローチャートである。
【図１】
2008541316.tif 000005
【図２】
2008541316.tif 000006
【図３】
2008541316.tif 000007
【図４】
2008541316.tif 000008
【図５】
2008541316.tif 000009
【図６】
2008541316.tif 000010
【図７】
2008541316.tif 000011
【図８】
2008541316.tif 000012
【図９】
2008541316.tif 000013
【国際調査報告】
2008541316.tif 000014
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2008541316.tif 000016
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