專利名稱：基于色彩的圖像代碼的色彩分類方法
技術領域：
本發明涉及一種解碼基于色彩的圖像代碼的方法。更具體的，涉及一種在解碼過程中分類圖像代碼的每一個單元的色彩的方法。
背景技術：
在近十年中研究了使用黑白圖案的條形碼的擴展現實和混合現實服務及商業服務，例如移動商務。近來，提出了用于移動計算機的基于色彩的圖像代碼，例如色彩代碼。然而，構成基于色彩的圖像代碼的色彩單元的色彩依賴于照明、打印介質和常規照相機而變化，因此，與黑白標記相比，難以識別基于色彩的圖像代碼。最近的研究集中在用戶接口上，其通過將標簽介質嵌入物理對象中，并用閱讀器識別該物理對象，來向用戶提供虛擬世界中的數據或服務。在實際用戶接口中使用的標簽介質可以分為無線標簽，例如射頻識別(RFID)，和圖像代碼，例如條形碼。具體的，將借助識別圖像代碼或標記的圖像來提供服務的接口稱為紙件用戶接口(PUI)。這種接口方法用于研究擴展現實和混合現實服務及商業服務，例如使用移動電話的個人信息管理服務 (PIMS)、廣告服務、移動商務等。圖像代碼和標記可以分為ID條形碼和2D代碼。ID條形碼用黑白條方式的圖案信息示出了識別號碼、校驗和數字和導引條。2D代碼具有使用安全信息的錯誤糾正能力， 因為2D代碼能夠比ID條形碼存儲更大量的數據。圖1是依據常規基于色彩的圖像代碼的 2D代碼的實例圖。用于移動計算環境的常規終端由低容量存儲器、低性能處理器和常規用戶內置相機構成，因此，常規終端在識別圖像方面具有以下局限。首先，PUI應能夠在日常生活中的各種照明下使用。其次，識別算法應是簡單快速的，第三，應該用低性能相機來識別圖像。考慮到這種約束的2D代碼的實例包括計算機代碼、限制單元數的快速響應(QR)代碼和色彩代碼，其中條形碼、計算機代碼和QR代碼由黑白單元構成為圖案，色彩代碼是基于色彩的圖像代碼。大多數代碼是黑白的，因為與其它顏色相比，黑和白是易于辨別的。然而，隨著彩色介質變得普及，基于色彩的圖像代碼成為關注的中心，其與常規黑白代碼相比，是介質友好的，并且需要大數據存儲容量。在基于色彩的圖像代碼中，例如色彩代碼，用色彩來編碼標識符，并提供了使用雙重奇偶技術的錯誤檢驗和方向檢測功能。解碼色彩代碼的算法針對模糊現象是非常簡單且有效的，因為數據不是按照單元的長度圖案來表示的，而是按照具有相同尺寸的色彩單元來表示的。然而，在基于色彩的圖像代碼中的色彩變化，例如根據各種照明、相機特性和打印介質特性的移動計算環境中的色彩代碼，使得難以辨別基于色彩的圖像代碼。
發明內容
技術問題本發明提供了一種分類色彩的方法，以準確容易的識別基于色彩的圖像代碼的每一個單元的色彩，即使在色彩按照相機、打印介質的特性等而變化的情況下。本發明還提供了一種計算機可讀記錄介質，具有記錄在其上的程序，用于執行分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法。技術方案根據本發明的一個方面，提供了一種分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法，所述方法包括從構成基于色彩的圖像代碼的每一個單元采樣預定數量的像素；從構成每一個采樣像素的色彩通道中識別具有最大值的色彩通道的色彩，作為每一個采樣像素的色彩；及將從每一個單元采樣的像素的色彩中具有最高頻率的色彩分類為該單元的色彩。根據本發明的另一個方面，提供了一種分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法， 所述方法包括從基于色彩的圖像代碼的靜區(quiet zone)采樣預定數量的像素；獲得采樣數量像素的平均亮度值；用平均亮度值補償構成基于色彩的圖像代碼的每一個單元的色彩通道的平均值；及將每一個單元的色彩通道的補償平均值改變為能夠進行色調提取的色彩模型，及基于能夠進行色調提取的色彩模型的色調值和亮度，分類每一個單元的色彩。根據本發明的另一個方面，提供了一種分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法， 所述方法包括獲得構成基于色彩的圖像代碼的每一個單元的至少一個亮度值和飽和度值，基于所述至少一個亮度值和飽和度值，將單元分組為非彩色組和彩色組；及用能夠進行色調提取的色彩模型的色調分類彩色組中的單元的色彩。有益效果根據本發明，即使當由于相機或打印介質的特性使得基于色彩的圖像代碼的色彩、陰影或形狀失真時，基于色彩的圖像代碼可以變為其原始色彩或陰影，并能夠補償噪聲。因此，能夠準確的識別基于色彩的圖像代碼。此外，用本發明，能夠在低性能計算環境中快速容易的識別色彩，因為使用了與靜區或基于色彩的圖像代碼的色彩和陰影有關的信肩、ο
圖1是來自常規基于色彩的圖像代碼的2D代碼的實例圖；圖2A是來自用于本發明的基于色彩的圖像代碼的色彩代碼的實例圖；圖2B是顯示用于本發明的色彩代碼的特性的表；圖3是根據本發明實施例的編碼色彩代碼的方法的流程圖；圖4是根據本發明實施例的解碼色彩代碼的方法的流程圖；圖5是根據本發明實施例的解碼基于色彩的圖像代碼的方法的流程圖；圖6是根據本發明實施例，解碼基于色彩的圖像代碼的方法的預處理操作的流程圖；圖7是根據本發明實施例的解碼基于色彩的圖像代碼的方法的色彩分類操作的流程圖8是根據本發明實施例，用于說明色彩分類操作的采樣操作的圖示；圖9是根據本發明實施例，用基于最大通道聚類(MCC)方法分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法的流程圖；圖10是根據本發明實施例，用基于白平衡的色彩聚類(WBCC)方法分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法的流程圖；圖11是根據本發明實施例，用基于單鏈接算法的色彩分類(SLACC)方法分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法的流程圖；圖12是根據本發明實施例，用基于K-meanS(K均值)算法的色彩分類(KMACC)方法分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法的流程圖；圖13是根據本發明實施例的解碼基于色彩的圖像代碼的方法的代碼識別操作的流程圖。
具體實施例方式根據本發明的一個方面，提供了一種分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法，所述方法包括從構成基于色彩的圖像代碼每一個單元采樣預定數量的像素；從構成每一個采樣像素的色彩通道中識別具有最大值的色彩通道的色彩，作為每一個采樣像素的色彩； 及將從每一個單元采樣的像素的色彩中具有最高頻率的色彩分類為該單元的色彩。根據本發明的另一個方面，提供了一種分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法， 所述方法包括從基于色彩的圖像代碼的靜區采樣預定數量的像素；獲得采樣數量的像素的平均亮度值；用平均亮度值補償構成基于色彩的圖像代碼的每一個單元的色彩通道的平均值；及將每一個單元的色彩通道的補償平均值改變為能夠進行色調提取的色彩模型，及基于能夠進行色調提取的色彩模型的色調值和亮度，分類每一個單元的色彩。根據本發明的另一個方面，提供了一種分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法， 所述方法包括獲得構成基于色彩的圖像代碼的每一個單元的至少一個亮度值和飽和度值，基于所述至少一個亮度值和飽和度值，將單元分組為非彩色組和彩色組；及用能夠進行色調提取的色彩模型的色調分類彩色組中的單元的色彩。發明模式下文中，將參考附圖更充分的說明本發明，其中顯示了本發明的實施例。圖2A是來自用于本發明的基于色彩的圖像代碼的色彩代碼的實例圖，圖2B是顯示色彩代碼的特性的表。通常，用于擴展現實服務的ARToolKit標記和設計者標記在動態移動計算環境中具有簡單的代碼結構，并需要較少數量的解碼操作，但僅能存儲非常少量的信息。然而，商業2D碼能夠存儲大量的信息，但需要以便于識別的高性能相機和大量的操作，因此，不適于動態移動計算環境中。參考圖2A和2B，色彩代碼是2D矩陣型代碼，由色彩單元構成。在用于移動計算機的色彩代碼的情況下，一個單元表示2比特，因此，將信息編碼為4種色彩。能夠僅通過修改在線連接的數據庫的內容來改變色彩代碼的服務。此外，與其它2D碼不同，色彩代碼適于移動計算環境，因為可以借助內置在移動電話或PDA中的常規相機來識別色彩代碼，而不通過專門用于掃描色彩代碼的掃描器。色彩代碼可以用于在線應用的代碼服務和擴展現實服務，因為代碼結構簡單，所需的操作數少，并使用了色彩，因此，具有大量的信息色彩代碼由數據位單元、奇偶位單元和代碼排列單元構成。將表示識別數量的比特流布置在數據位單元中。沿著數據位單元的列和行執行奇偶操作，由奇偶操作得到的奇偶位布置在色彩代碼的右側和底部。代碼排列單元布置在色彩代碼的右下方。通過取一個列和行的奇偶性的倒數，代碼排列單元能夠區分一個列和行與另一個列和行上的奇偶操作方法，并能夠用作在解碼過程中排列單元的基礎。在圖2A中，數據位單元是D11到D44,奇偶位單元是P15、P25到P45、P51和P52到P54。 此外，Pa是代碼排列單元。由于在色彩代碼中不使用白色，就不需要用于搜索代碼區域的邊界，但在色彩代碼周圍可以存在具有1個單元厚度的白色靜區，以便區分色彩代碼與相鄰噪聲。能夠表示的圖案數量按照色彩代碼的列和行數及奇偶方法的數量而變化。圖3是根據本發明實施例的編碼色彩代碼的方法的流程圖。參考圖3，當編碼器在操作S300接收識別號時，編碼器將識別號變為數據比特流， 并在操作S310中以矩陣形式排列數據比特流。在操作S320，編碼器計算并相加每一個列和行的奇偶位，用于錯誤糾正，并用奇偶位產生并相加代碼排列位。當完成包括奇偶位等的代碼比特流時，編碼器在操作S330將每一個代碼比特流變為相應的色彩，并在操作S340產生和排列由色彩構成的色彩單元。圖4是根據本發明實施例的解碼色彩代碼的方法的流程圖。參考圖4，在操作S400解碼器從相機接收原始圖像，其包括基于色彩的圖像代碼。 解碼器從原始圖像提取代碼圖像區，以便在操作S410讀取色彩單元，并在操作S420將色彩單元變為相應的比特流。解碼器通過在操作S430執行奇偶操作檢測并糾正錯誤。隨后， 在操作S440解碼器獲得代碼排列位，參考代碼排列位的位置排列數據比特流，并提取識別號。此外，可以通過合并數據比特流與奇偶操作的類型來獲得額外的色彩代碼圖案。圖5是根據本發明實施例的解碼基于色彩的圖像代碼的方法的流程圖。參考圖5，該方法包括圖像獲得操作S500，預處理操作S505，色彩分類操作S525， 錯誤檢測操作S545，和代碼識別操作S555。解碼器包括參數，依據預處理方法標識符 (PID)，其設定了用于預處理操作S505中的預處理方法的類型，及色彩單元分類方法標識符(CID)，其設定在色彩分類操作S525中的色彩分類方法的類型。通過順序應用由參數設定的方法，解碼器解碼基于色彩的圖像代碼。在圖像獲得操作S500，獲得圖像，其可以以物理的或電的方式來表示。圖像可以打印在物理介質上，例如紙張，金屬或塑料，或者顯示在顯示器上，例如移動電話的液晶顯示器(LCD)，監視器，TV或光束投影機。此外，可以以電的方式，例如比特流，或電子文件形式提供圖像。為了讀取打印在物理介質上的圖像，使用了圖像輸入設備，例如相機電話，掃描器，數碼相機，PC相機或傳真機。此外，經網絡或存儲設備獲得以比特流或電子文件形式表示的圖像。因此，會將在圖像獲得操作S500期間的輸出信號稱為原始圖像，其形式為能夠在計算機中處理的圖像文件。原始圖像包括噪聲或背景，具有包含代碼信息的代碼圖像。通常，由于照明、顯示代碼圖像的介質和讀取代碼圖像的讀出裝置使得原始圖像中的代碼圖像的色彩和形狀失真。
如果在圖像獲得操作S500接收到圖像，就在預處理操作S505中預處理接收的圖像。如果在操作S510中沒有提取代碼圖像，就在操作S515增加PID，并再次在預處理操作 S505中預處理圖像。如果在操作S520中全部執行了最大數量的預處理方法，就是說，PID 大于最大預處理方法標識符(MAXPID)，就確定圖像是不恰當的，因此在圖像獲得操作S500 再次接收圖像。如果在色彩分類操作S525期間在操作S530不能分類一個色彩，或者如果即使在操作S530分類了色彩，但在錯誤檢測操作S545期間在操作S550出現錯誤，就在操作S535中增加CID，并在色彩分類操作S525執行相應的色彩分類算法。如果全部執行了最大數量的色彩分類方法，就是說，CID大于最大色彩單元分類方法標識符(MAXCID)，且在操作 S540不能分類色彩，就再次執行預處理操作S505。在錯誤檢測操作S545，檢測器執行奇偶操作，并從色彩代碼的比特流檢測錯誤。如果沒有檢測到錯誤，就輸出識別號，如果在操作S550檢測到錯誤，就再次執行色彩分類操作S525。圖6是根據本發明實施例，解碼圖5所示的基于色彩的圖像代碼的方法的預處理操作S505的流程圖。執行圖5的預處理操作S505，以便從接收到的圖像提取代碼圖像，提取代碼圖像的特征點，并搜索每一個色彩單元的中心。通過從彩色圖像產生灰度圖像并使用該灰度圖像，來執行預處理操作S505。具體的，預處理操作S505包括二值化操作S600，降噪操作 S610，邊界矩形搜索操作S620，頂點檢測操作S630，及色彩單元中心搜索操作S640。(1) 二值化操作 S600二值化用于將代碼圖像從背景或圍繞代碼的對象中分離，并減小檢測代碼圖像特征點的操作的復雜性。在二值化操作S600，用像素的亮度信息將原始圖像的每一個像素轉換為黑白色。如果像素的亮度值高于閾值，就將像素轉換為白色，如果像素的亮度值低于閾值，就將像素轉換為黑色。圖像的常規二值化以黑白色表示；然而本發明的二值化可以以其它色彩表示。(2)降噪操作 S610在降噪操作S610，檢測二值化的原始圖像中的每一個對象的邊界，并沿著檢測到的邊界將原始圖像分為是代碼圖像的區域和不是代碼圖像的區域。在此，分割兩個區域的基礎可以是邊界的長度(周長)，對象的形狀等。(3)邊界矩形搜索操作S620為了從接收到的原始圖像提取代碼圖像，預測代碼的中心并基于代碼中心搜索代碼圖像的邊界矩形。因此，將整個代碼圖像分為η塊，并搜索具有位于每一塊中最大數量像素的塊。(4)頂點檢測操作S630代碼圖像的特征點指明反映代碼圖像的特性的像素。特征點的實例包括色彩代碼的矩形頂點、QR代碼的取景器圖案的四個頂點、排列圖案和時序圖案。如果代碼圖像是確定的形狀或者未定的形狀，就可以在片段中表達特征點，例如輪廓組。用常規特征點提取方法可以易于從提取的特征點圖像找到代碼圖像的特征點，例如匹配方法或地理距離操作， 并可以參照每一個代碼的識別方法更容易的找到它。(5)色彩單元中心搜索操作S640由于以色彩單元構成色彩代碼，就通過從每一個色彩單元的中心提取彩色像素來分類色彩。圖7是根據本發明實施例，解碼圖5的基于色彩的圖像代碼的方法的色彩分類操作S525的流程圖。參考圖7，當在預處理操作S505找到基于色彩的圖像代碼的每一個色彩單元的中心(參考圖6)時，就執行色彩分類操作S525。色彩分類操作S525包括采樣操作S1100，其基于每一個色彩單元的中心采樣每一個色彩單元的彩色像素數，及色彩單元分類操作S1110， 其分類每一個色彩單元的色彩。
圖8是根據本發明實施例，用于說明色彩分類操作S525的采樣操作S1100的圖示。參考圖8，從每一個色彩單元采樣的像素數根據接收到的代碼圖像的尺寸而不同。在本發明中，將基于最大通道聚類(MCC)方法、基于白平衡的色彩聚類(WBCC)方法、基于單鏈接算法的色彩分類(SLACC)方法及基于K-means算法的色彩分類(KMACC)方法用于分類色彩單元。用以上方法能夠分類各種色彩，但在本發明中，為了便于說明將色彩限于四種色彩，即黑、紅、藍和綠。(A) MCC 方法圖9是根據本發明實施例，用MCC法分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法的流程圖。參考圖9，如圖8所述，在操作S1300從每一個色彩單元采樣預定數量的像素，并將 MCC方法應用到采樣數量的像素。在下文中，將更詳細的說明MCC方法。彩色像素或色彩單元包括紅色、綠色和藍色通道，每一個色彩通道都具有從0到 255的值。MCC方法在從色彩單元采樣的像素的色彩通道預測具有最大值的色彩通道的色彩，作為色彩單元的相應像素的色彩組。此外，使用了在預處理操作S505的二值化操作 S600期間使用的閾值TPID，以便分類黑色。當從每一個色彩單元采樣的像素數是η時，第i 個像素是Pi = Ovgi,bi)T，最大色彩通道值是Hiaxi =Hiax(IVgpbi),中間通道值是HIidi = HiicKri, gi, h)，分類每一個色彩的閾值是T，色彩分類函數fM。。如下。[等式1]如果 Iiiaxi = InaxCri, gi bj) Iiiidi = HiicKri, gi bj), i = 1, 2, ... , η 那么
黑色其中(max； < TpjdJeL max； - Tnidi < Τκι)或者 max； <TK2 紅色其中 max； = η Kmaxj-Jnidj > Tr /mcc (P1) = 1 綠色其中 max, = g1 且 max, - Tnidi > Tg 藍色其中 max;. =Iji 禾Π Inaxi-TOZiZi. > Tb 其它未知的在MCC方法中，在操作S1310分類從一個色彩單元采樣的每一個像素的色彩，即來自紅色、綠色和藍色的色彩，并在操作S1320將具有最高頻率的色彩認為是相應色彩單元的色彩。MCC方法可以借助設定Ttccj = (Tj, TKli，TK2i，TE, Tg, Tb}和j = PID來分類色彩，因此，如果圖像特性是已知的，MCC方法是有優勢的。另一方面，如果要素，例如照明和打印介質的特性是未知的，那么MCC方法的性能就降低。因此，為了改進解碼器的性能，就在一個PID中設定幾組閾值T，并相應地分類色彩。例如，當Tk2是具有幾個要素的組，那么具有第j個PID的第k個閾值T的組就如下。
[等式2]Tmccjk 一 {Tj，Tkli, TK2ik，TRj，TGj，TBj}，Tk2j- 一 {TK2jl, TK2j2，TK2j3}，j 一 1，2，3由于MCC方法是非常簡單的算法，因此可以快速地執行MCC方法。(B) WBCC 方法圖10是根據本發明實施例，用WBCC方法分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法的流程圖。WBCC方法用代碼圖像周圍的靜區來分類色彩單元的色彩。代碼圖像周圍的靜區的尺寸至少是一個色彩單元。靜區是白色的，并反映關于照明和打印介質的色彩變化。WBCC 方法包括白斑操作和色彩分類操作S1430。(1)白斑操作由于靜區的顏色是白色的，就可以用該靜區預測照明或相機的特性。WBCC方法調節色彩單元的色彩通道的值。WBCC方法類似于灰色世界假定(GWA)方法，它是色彩糾正算法之一，然WBCC方法使用靜區的像素的亮度值，而不是整個原始圖像的平均亮度值。假定構成基于色彩的圖像代碼的η個色彩單元中的第i個色彩單元的色彩信息是Pi = (V1 ,J1Af在此，能夠通過從相應色彩單元采樣幾個像素，隨后計算這些像素的每一個紅、綠和藍色彩通道的平均值來獲得Pi。類似的，當在操作S1400從靜區采樣m個像素時，采樣的第j個像素是Pwj = (rWJ, gWJ, bwj)T，其中j = 1，2，. . .，m，可以在操作S1410由等式3獲得每一個色彩通道的平均值和相應像素的亮度值。[等式3]
權利要求
1.一種對基于色彩的圖像代碼的色彩進行分類的方法，所述方法包括 從基于色彩的圖像代碼的靜區采樣預定數量的像素；獲得采樣數量的像素的平均亮度值；用所述平均亮度值補償構成基于色彩的圖像代碼的每一個單元的色彩通道的平均值；及將每一個單元的色彩通道的補償平均值改變為能夠進行色調提取的色彩模型，及基于能夠進行色調提取的所述色彩模型的亮度和色調值，對每一個單元的色彩進行分類。
2.如權利要求1所述的方法，其中，能夠進行色調提取的所述色彩模型是能夠進行色調提取的HSV、HIS、CMYK、RGB、YIQ和CIE色彩模型中的任何一個色彩模型。
3.如權利要求1所述的方法，其中，獲得平均亮度值包括 獲得采樣數量的像素的每一個色彩通道的平均值；及通過將所述色彩通道的平均值的總和除以色彩通道的數量，來獲得所述平均亮度值。
4.如權利要求1所述的方法，其中，平均值的補償包括從構成基于色彩的圖像代碼的每一個單元采樣預定數量的像素； 獲得采樣數量的像素的每一個色彩通道的平均值；及用所述平均亮度值補償每一個通道的平均值。
全文摘要
提供了一種分類基于色彩的圖像代碼的色彩的方法。通過從每一個單元采樣預定數量的像素分類構成基于色彩的圖像代碼的每一個單元的色彩，隨后應用基于最大通道的聚類方法、基于白平衡的色彩聚類方法、基于單鏈接算法的色彩分類方法、基于K-means算法的色彩分類方法等。因此能夠準確識別圖像代碼的色彩，而不用考慮起因于相機、打印介質的特性等的色彩失真。
文檔編號G06K19/06GK102360441SQ201110308978
公開日2012年2月22日 申請日期2007年6月22日 優先權日2006年6月23日
發明者李尚龍, 鄭哲虎, 韓鐸敦 申請人:卡勒茲普技術有限公司, 卡勒茲普麥迪亞公司