- Код статьи
- 10.31857/S0132347424050044-1
- DOI
- 10.31857/S0132347424050044
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 5
- Страницы
- 42-53
- Аннотация
- Представляются математические основы и алгоритмы распознавания бихроматических двумерных графических кодов вне зависимости от их вида (QR-коды, DataMatrix, GridMatrix и др.). Этапы достижения результата включают в себя обнаружение кода, локализацию его произвольным четырехугольником, трансформацию четырехугольника в канонический квадрат, построение сетки элементов (модулей) квадратного кода и заполнение ее последовательностью битов. Показано, что формулы преобразования перспективы позволяют трансформировать локализованные четырехугольные области в канонические квадраты с допустимым для дальнейшей обработки уровнем погрешности. Плоская сетка элементов квадратного кода формируется на основе поиска экстремумов производных от распределения интенсивности пикселей изображения квадрата по осям 0х и 0y. В алгоритме заполнения ячеек сетки (модулей кода) последовательностью 0 и 1 используется информация о средней интенсивности каждой такой ячейки. В завершение статьи проводится тестирование алгоритмов на множестве реальных изображений двумерных кодов, исследуются ограничения предложенных алгоритмов.
- Ключевые слова
- двумерный графический код QR-код DataMatrix распознавание образов преобразование Хафа преобразование перспективы численное дифференцирование бинаризация
- Дата публикации
- 17.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 18
Библиография
- 1. Trubitsyn A.A., Shadrin M.V., Serezhin A.A. Localization of image fragments with high frequency intensity oscillation. Journal of Autonomous Intelligence. 2023. V. 6. № 2. P. 1–16.
- 2. Трубицын А.А., Шадрин М.В. Обнаружение, локализация и трансформация двумерного графического кода. ГрафиКон 2023: 33-я Международная конференция по компьютерной графике и машинному зрению, 19–21 сентября 2023 г., Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, г. Москва, Россия. 2023. С. 509–516.
- 3. Karrach L., Pivarciova E. Options to use data matrix codes in production engineering. Management Systems in Production Engineering. 2018. V. 26. № 4. P. 231–236.
- 4. Yamaguchi et al. Code type determining method and code boundary detecting method. US Patent 2005/O121520 A1. 09.06.2005.
- 5. Szentandrási I., Herout A., Dubská M. Fast detection and recognition of QR codes in high-resolution images. SCCG '12: Proceedings of the 28th Spring Conference on Computer Graphics March. 2013. P. 129–136.
- 6. Lin J.A., Fuh C.S. 2D barcode image decoding. Mathematical Problems in Engineering. 2013. 2013: 848276.
- 7. Heckbert P.S. Fundamentals of texture mapping and image warping [M.S. thesis]. Department of Electrical Engineering, University of California, Berkeley, Calif, USA. 1989.
- 8. Gonzalez R, Rafael R. Digital image processing. NY: Pearson. 2018. 1168 p.
- 9. Abramowitz M., Stegun I.A. Handbook of Mathematical Functions: With Formulas, Graphs, and Mathematical Tables. NY: Dover Publications Inc. 1965. 1046 p.
- 10. Otsu N.A. Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. IEEE Trans. Sys. Man. Cyber. 1979. V. 9. № 1. P. 62–66.
- 11. Koleda P, Hrčková M. Global and Local Thresholding Techniques for Sawdust Analysis. Acta Facultatis Technicae. 2018. Vol XXIII. No 1. P. 33–42.
- 12. Trubitsyn A., Grachev E. Switching median filter for suppressing multi-pixel impulse noise. Computer Optics. 2021. V. 45. № 4. P. 580–588.
