基于色彩的图像代码的色彩分类方法技术

提供了一种分类基于色彩的图像代码的色彩的方法。通过从每一个单元采样预定数量的像素分类构成基于色彩的图像代码的每一个单元的色彩，随后应用基于最大通道的聚类方法、基于白平衡的色彩聚类方法、基于单链接算法的色彩分类方法、基于K-means算法的色彩分类方法等。因此能够准确识别图像代码的色彩，而不用考虑起因于相机、打印介质的特性等的色彩失真。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种解码基于色彩的图像代码的方法。更具体的，涉及一种在解码过程中分类图像代码的每一个单元的色彩的方法。
技术介绍
在近十年中研究了使用黑白图案的条形码的扩展现实和混合现实服务及商业服务，例如移动商务。近来，提出了用于移动计算机的基于色彩的图像代码，例如色彩代码。然而，构成基于色彩的图像代码的色彩单元的色彩依赖于照明、打印介质和常规照相机而变化，因此，与黑白标记相比，难以识别基于色彩的图像代码。最近的研究集中在用户接口上，其通过将标签介质嵌入物理对象中，并用阅读器识别该物理对象，来向用户提供虚拟世界中的数据或服务。在实际用户接口中使用的标签介质可以分为无线标签，例如射频识别(RFID)，和图像代码，例如条形码。具体的，将借助识别图像代码或标记的图像来提供服务的接口称为纸件用户接口(PUI)。这种接口方法用于研究扩展现实和混合现实服务及商业服务，例如使用移动电话的个人信息管理服务 (PIMS)、广告服务、移动商务等。图像代码和标记可以分为ID条形码和2D代码。ID条形码用黑白条方式的图案信息示出了识别号码、校验和数字和导引条。2D代码具有使用安全信息的错误纠正能力， 因为2D代码能够比ID条形码存储更大量的数据。图1是依据常规基于色彩的图像代码的 2D代码的实例图。用于移动计算环境的常规终端由低容量存储器、低性能处理器和常规用户内置相机构成，因此，常规终端在识别图像方面具有以下局限。首先，PUI应能够在日常生活中的各种照明下使用。其次，识别算法应是简单快速的，第三，应该用低性能相机来识别图像。考虑到这种约束的2D代码的实例包括计算机代码、限制单元数的快速响应(QR)代码和色彩代码，其中条形码、计算机代码和QR代码由黑白单元构成为图案，色彩代码是基于色彩的图像代码。大多数代码是黑白的，因为与其它颜色相比，黑和白是易于辨别的。然而，随着彩色介质变得普及，基于色彩的图像代码成为关注的中心，其与常规黑白代码相比，是介质友好的，并且需要大数据存储容量。在基于色彩的图像代码中，例如色彩代码，用色彩来编码标识符，并提供了使用双重奇偶技术的错误检验和方向检测功能。解码色彩代码的算法针对模糊现象是非常简单且有效的，因为数据不是按照单元的长度图案来表示的，而是按照具有相同尺寸的色彩单元来表示的。然而，在基于色彩的图像代码中的色彩变化，例如根据各种照明、相机特性和打印介质特性的移动计算环境中的色彩代码，使得难以辨别基于色彩的图像代码。
技术实现思路
技术问题本专利技术提供了一种分类色彩的方法，以准确容易的识别基于色彩的图像代码的每一个单元的色彩，即使在色彩按照相机、打印介质的特性等而变化的情况下。本专利技术还提供了一种计算机可读记录介质，具有记录在其上的程序，用于执行分类基于色彩的图像代码的色彩的方法。技术方案根据本专利技术的一个方面，提供了一种分类基于色彩的图像代码的色彩的方法，所述方法包括从构成基于色彩的图像代码的每一个单元采样预定数量的像素；从构成每一个采样像素的色彩通道中识别具有最大值的色彩通道的色彩，作为每一个采样像素的色彩；及将从每一个单元采样的像素的色彩中具有最高频率的色彩分类为该单元的色彩。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种分类基于色彩的图像代码的色彩的方法， 所述方法包括从基于色彩的图像代码的静区(quiet zone)采样预定数量的像素；获得采样数量像素的平均亮度值；用平均亮度值补偿构成基于色彩的图像代码的每一个单元的色彩通道的平均值；及将每一个单元的色彩通道的补偿平均值改变为能够进行色调提取的色彩模型，及基于能够进行色调提取的色彩模型的色调值和亮度，分类每一个单元的色彩。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种分类基于色彩的图像代码的色彩的方法， 所述方法包括获得构成基于色彩的图像代码的每一个单元的至少一个亮度值和饱和度值，基于所述至少一个亮度值和饱和度值，将单元分组为非彩色组和彩色组；及用能够进行色调提取的色彩模型的色调分类彩色组中的单元的色彩。有益效果根据本专利技术，即使当由于相机或打印介质的特性使得基于色彩的图像代码的色彩、阴影或形状失真时，基于色彩的图像代码可以变为其原始色彩或阴影，并能够补偿噪声。因此，能够准确的识别基于色彩的图像代码。此外，用本专利技术，能够在低性能计算环境中快速容易的识别色彩，因为使用了与静区或基于色彩的图像代码的色彩和阴影有关的信肩、ο附图说明图1是来自常规基于色彩的图像代码的2D代码的实例图；图2A是来自用于本专利技术的基于色彩的图像代码的色彩代码的实例图；图2B是显示用于本专利技术的色彩代码的特性的表；图3是根据本专利技术实施例的编码色彩代码的方法的流程图；图4是根据本专利技术实施例的解码色彩代码的方法的流程图；图5是根据本专利技术实施例的解码基于色彩的图像代码的方法的流程图；图6是根据本专利技术实施例，解码基于色彩的图像代码的方法的预处理操作的流程图；图7是根据本专利技术实施例的解码基于色彩的图像代码的方法的色彩分类操作的流程图8是根据本专利技术实施例，用于说明色彩分类操作的采样操作的图示；图9是根据本专利技术实施例，用基于最大通道聚类(MCC)方法分类基于色彩的图像代码的色彩的方法的流程图；图10是根据本专利技术实施例，用基于白平衡的色彩聚类(WBCC)方法分类基于色彩的图像代码的色彩的方法的流程图；图11是根据本专利技术实施例，用基于单链接算法的色彩分类(SLACC)方法分类基于色彩的图像代码的色彩的方法的流程图；图12是根据本专利技术实施例，用基于K-meanS(K均值)算法的色彩分类(KMACC)方法分类基于色彩的图像代码的色彩的方法的流程图；图13是根据本专利技术实施例的解码基于色彩的图像代码的方法的代码识别操作的流程图。具体实施例方式根据本专利技术的一个方面，提供了一种分类基于色彩的图像代码的色彩的方法，所述方法包括从构成基于色彩的图像代码每一个单元采样预定数量的像素；从构成每一个采样像素的色彩通道中识别具有最大值的色彩通道的色彩，作为每一个采样像素的色彩； 及将从每一个单元采样的像素的色彩中具有最高频率的色彩分类为该单元的色彩。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种分类基于色彩的图像代码的色彩的方法， 所述方法包括从基于色彩的图像代码的静区采样预定数量的像素；获得采样数量的像素的平均亮度值；用平均亮度值补偿构成基于色彩的图像代码的每一个单元的色彩通道的平均值；及将每一个单元的色彩通道的补偿平均值改变为能够进行色调提取的色彩模型，及基于能够进行色调提取的色彩模型的色调值和亮度，分类每一个单元的色彩。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种分类基于色彩的图像代码的色彩的方法， 所述方法包括获得构成基于色彩的图像代码的每一个单元的至少一个亮度值和饱和度值，基于所述至少一个亮度值和饱和度值，将单元分组为非彩色组和彩色组；及用能够进行色调提取的色彩模型的色调分类彩色组中的单元的色彩。专利技术模式下文中，将参考附图更充分的说明本专利技术，其中显示了本专利技术的实施例。图2A是来自用于本专利技术的基于色彩的图像代码的色彩代码的实例图，图2B是显示色彩代码的特性的表。通常，用于扩展现实服务的ARToolKit标记和设计者标记在动态移动计算环境中具有简单的代码结构，并需要较少数量的解码操作，但仅能存储非常少量的信息。然而，商业2D码能够存储大量的信息，本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种对基于色彩的图像代码的色彩进行分类的方法，所述方法包括：从基于色彩的图像代码的静区采样预定数量的像素；获得采样数量的像素的平均亮度值；用所述平均亮度值补偿构成基于色彩的图像代码的每一个单元的色彩通道的平均值；及将每一个单元的色彩通道的补偿平均值改变为能够进行色调提取的色彩模型，及基于能够进行色调提取的所述色彩模型的亮度和色调值，对每一个单元的色彩进行分类。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：郑哲虎，韩铎敦，李尚龙，
申请(专利权)人：卡勒兹普麦迪亚公司，卡勒兹普技术有限公司，
类型：发明
国别省市：KR