説明

情報処理装置、撮像装置及びプログラム

【課題】点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、撮像画像から点状画像の相互の位置関係を特定する際に用いられ、点状画像の列毎の配列を示す線である配列線を設定する。
【解決手段】電子ペンは、点状画像が複数列で配列された符号化画像が形成された媒体を撮像した撮像画像から点状画像を検出する。電子ペンは、点状画像が符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値をそれぞれ算出する。電子ペンは、算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを点状画像の撮像画像上での座標に与えて、その点状画像の分布を示す回帰式を点状画像の配列の列毎に算出する。電子ペンは、列毎に算出した回帰式に基づいて、撮像画像から点状画像の相互の位置関係を特定する際に用いられ、点状画像の列毎の配列を示す配列線をそれぞれ設定する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、撮像装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
複数の点状画像の配列で情報を表す符号化画像を媒体上に形成し、この符号化画像を撮像装置で撮像した画像に基づいて情報を復号する技術が知られている(例えば、特許文献1から3)。かかる技術の符号化画像は、点状画像の相互の位置関係により情報を表すものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2006−85679号公報
【特許文献2】特開2003−511763号公報
【特許文献3】特開2007−179111号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、符号化画像が形成された媒体表面の汚れや、撮像装置の撮像過程等を原因として、符号化画像を撮像した画像から正しく情報が復号されない場合がある。
本発明の目的は、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、撮像画像から点状画像の相互の位置関係を特定する際に用いられる点状画像の配列を示す配列線を設定することである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
上述した課題を解決するため、本発明の請求項1に係る情報処理装置は、点状の画像である点状画像を複数列で配列し、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像から、前記点状画像を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した点状画像が前記符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値をそれぞれ算出する指標値算出手段と、前記指標値算出手段が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に与えて、当該点状画像の分布を示す回帰式を前記列毎に算出する回帰式算出手段と、前記回帰式算出手段により算出された回帰式に基づいて、前記撮像画像から前記位置関係を特定する際に用いられ、前記検出した点状画像の前記列毎の配列を示す線である配列線をそれぞれ設定する設定手段とを備えることを特徴とする。
【0006】
本発明の請求項2に係る情報処理装置は、請求項1の構成において、前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に基づいて検出され、前記複数列の並び方向と、当該並び方向に対する前記列同士の間隔とを示す配列情報を取得する取得手段を備え、前記設定手段は、前記検出した点状画像のいずれかを開始点として、前記取得手段が取得した配列情報が示す前記並び方向に沿って各地点を通過する前記配列線を順次設定するものであり、一の配列線を設定すると、当該配列線と前記開始点側に隣接する配列線との前記間隔とするように前記配列情報を更新し、更新した配列情報が示す前記間隔を用いてその次の列の前記配列線を設定することを特徴とする。
本発明の請求項3に係る情報処理装置は、請求項2の構成において、前記配列情報は、前記並び方向及び前記列同士の間隔のほか、前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に基づいて検出された前記点状画像の配列の列方向を示し、前記設定手段は、一の配列線を設定すると、当該配列線の傾きが示す前記列方向とするように前記配列情報を更新し、更新した配列情報が示す前記列方向を用いてその次の列の前記配列線を設定することを特徴とする。
【0007】
本発明の請求項4に係る情報処理装置は、請求項2又は3の構成において、前記指標値算出手段は、前記設定手段により一の配列線が設定されると、その次に配列線が設定される列について前記指標値を算出するものであり、当該一の配列線を基準として前記配列情報により特定される配列線との距離が小さい点状画像ほど、前記指標値を大きくすることを特徴とする。
【0008】
本発明の請求項5に係る情報処理装置は、請求項2又は3の構成において、前記指標値算出手段は、前記設定手段により一の配列線が設定されると、その次に配列線が設定される列について前記指標値を算出するものであり、当該一の配列線を基準として前記配列情報により特定される配列線と、前記検出した点状画像との距離をそれぞれ算出して更に平均値を算出し、当該距離と当該平均値との差が小さい点状画像ほど、前記指標値を大きくすることを特徴とする。
【0009】
本発明の請求項6に係る情報処理装置は、請求項1から5のいずれかの構成において、前記指標値算出手段は、前記検出した点状画像の形状、大きさ、濃度、当該点状画像と前記媒体表面との濃度差又はそれら複数の組み合わせに基づいて、前記指標値を算出することを特徴とする。
【0010】
本発明の請求項7に係る情報処理装置は、請求項1から6のいずれかの構成において、前記設定手段により設定された配列線と、前記撮像画像から特定される前記位置関係とに基づいて情報を復号する復号手段とを備えることを特徴とする。
【0011】
本発明の請求項8に係る撮像装置は、請求項1から7のいずれかに記載の情報処理装置と、光を照射する照射手段と、前記照射手段により照射された光の反射光に応じて撮像する撮像手段とを備え、前記検出手段は、前記撮像手段により前記媒体が撮像されて得られる撮像画像から、点状画像を検出することを特徴とする。
【0012】
本発明の請求項9に係るプログラムは、コンピュータを、点状の画像である点状画像を複数列で配列し、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像から、前記点状画像を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した点状画像が前記符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値をそれぞれ算出する指標値算出手段と、前記指標値算出手段が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に与えて、当該点状画像の分布を示す回帰式を前記列毎に算出する回帰式算出手段と、前記回帰式算出手段により算出された回帰式に基づいて、前記撮像画像から前記位置関係を特定する際に用いられ、前記検出した点状画像の前記列毎の配列を示す線である配列線をそれぞれ設定する設定手段として機能させるためのものである。
【発明の効果】
【0013】
請求項1,9に係る発明によれば、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、撮像画像から点状画像の相互の位置関係を特定する際に用いられる点状画像の配列を示す配列線を設定することができる。
請求項2に係る発明によれば、配列線を設定するたびに配列情報を更新しない場合に比べて、撮像画像の歪みによる影響を配列線同士の間隔に反映させた配列線を設定することができる。
請求項3に係る発明によれば、配列線を設定するたびに配列情報を更新しない場合に比べて、撮像画像の歪みによる影響を配列線の傾きに反映させた配列線を設定することができる。
請求項4,5に係る発明によれば、配列線と点状画像の距離を、その点状画像が符号化画像を構成するものであるもの確からしさの指標として用いることができる。
請求項6に係る発明によれば、撮像画像上での点状画像の特性を、その点状画像が符号化画像を構成するものであるもの確からしさの指標として用いることができる。
請求項7に係る発明によれば、符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように設定した配列線を用いて、情報を復号することができる。
請求項8に係る発明によれば、符号化画像を撮像し、正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、撮像により得られる撮像画像に配列線を設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【図1】システムの全体構成を示す図
【図2】符号化画像の構成を説明する図
【図3】単位符号パターンの構成を示す図
【図4】単位符号パターンの構成例を示す図
【図5】パターンブロックの構成を示す図
【図6】符号化画像のレイアウトを説明する図
【図7】電子ペンの構成を示す図
【図8】撮像画像における点状画像の配列の一例を示す図
【図9】撮像画像に歪みが生じた場合の点状画像の配列の一例を示す図
【図10】電子ペンの制御部の機能的構成を示す機能ブロック図
【図11】配列情報検出部の機能的構成を示す機能ブロック図
【図12】第2画像対検出部の機能を説明するための図
【図13】配列情報が示す内容を説明する図
【図14】デコード部の機能的構成を示す機能ブロック図
【図15】確度算出部の処理フローを示すフローチャート
【図16】確度算出部が算出する確度を説明する図
【図17】開始点決定部の処理フローを示すフローチャート
【図18】開始点決定部が決定する開始点を説明する図
【図19】配列線の設定に係る処理の概要を説明する図
【図20】配列線設定の処理フローを示すフローチャート
【図21】設定基準点の設定手順を模式的に表した図
【図22】指標値算出部の指標値の算出の手順を説明する図
【図23】列間隔が更新される様子を示す図
【図24】配列線設定部により設定された配列線の一例を示す図
【図25】ビット配列の構成を示す図
【図26】信頼度配列の構成を示す図
【図27】復号部の機能的構成を示す機能ブロック図
【発明を実施するための形態】
【0015】
[実施形態の構成]
以下、図面を参照しつつ本発明の一実施形態を説明する。
<A.システム構成>
図1は、本実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。本実施形態に係るシステムの構成は、PC(Personal computer)10と、媒体50と、電子ペン60とに大別される。電子ペン60は、本発明の撮像装置の一例であり、媒体50に文字や図形などを手書きで筆記する機能と、媒体50上に形成された符号化画像を撮像する機能とを備えるものである。媒体50上に形成される符号化画像は、決められた符号化方式に従って情報を符号化し画像化したものである。媒体50は、紙やOHPシートなどのプラスチック、その他の材質のものでもよいし、表示内容が電気的に書き換えられる電子ペーパでもよい。要するに、媒体50は、電子ペン60で撮像されるように符号化画像が形成されたものであればよい。PC10は、電子ペン60によって指定された位置の符号化画像から情報が復号されると、その復号された情報を取得して、それに基づく処理を実行する。この処理は、例えば、ユーザにより電子ペン60を用いて手書きされた筆記内容を電子化して、電子文書を示す電子データを生成するものである。
次に、媒体50に形成される符号化画像の構成について説明する。
【0016】
<B.符号化画像の構成>
図2は、符号化画像の構成を説明する図である。
符号化画像は、点状の画像である点状画像の配列で情報を表すものであり、媒体50の表面全体又は表面の一部に形成される情報ブロックP3の集合で構成される。ただし、図2には、媒体50に配置される情報ブロックP3のうちのひとつのみを示す。情報ブロックP3は、複数のパターンブロックP2の集合で構成される。パターンブロックP2は、複数の単位符号パターンP1の集合で構成される。
【0017】
図3は、単位符号パターンP1の構成を示す図である。
単位符号パターンP1は、符号化された情報に応じて点状画像が1つずつ配置される領域(以下、「配置領域」という。)をm個有している。ここでは、m=9であり、単位符号パターンP1は、規則的に配列した配置領域A1乃至A9を有している。単位符号パターンP1は、m個の配置領域から選択されるn(1≦n<m)箇所の点状画像の配置の態様に応じて、mCn(=m!/{(m−n)!×n!})通りの情報を表現する。図3に示す単位符号パターンP1は、9個の配置領域のうち2つに点状画像が配置される符号化方式を例示したものである。配置領域の数に占める点状画像の数は、点状画像の配置の態様と表現される情報との関係や、1つの単位符号パターンP1で表現される情報の種類の数に影響するが、本発明では点状画像の数は特定のものに限定されない。ただし、以下の説明では、単位符号パターンP1の配置領域の数に占める点状画像の数が、「2」である場合を説明する。
【0018】
図3に示す単位符号パターンP1で、黒で塗り潰された配置領域A1,A2には点状画像が配置されるが、斜線のハッチングで示される配置領域A3からA9には、点状画像は配置されていない。また、配置領域以外の領域は、点状画像が配置されることのない領域であり、例えば各点状画像を区別するために設けられる。
なお、符号化画像を構成する複数の点状画像は、それぞれ、相互の位置関係により情報を表すものである。点状画像の形状は、例えば正方形であるが、円形など別の形状であってもよい。また、点状画像の寸法は、本発明において特定の寸法に限定されるものではない。
【0019】
図4は、単位符号パターンP1の構成例を示す図である。
単位符号パターンP1には、点状画像の配置の態様がそれぞれ異なる複数種類が存在する。ここでは、単位符号パターンP1は9C2=36種類である。図4に示すように、点状画像の配置態様が異なる単位符号パターンP1同士を識別するためのパターン番号が割り当てられており、パターン番号「0」から「35」までの単位符号パターンP1が存在する。単位符号パターンP1のうち、点状画像が特定の配置態様であるものが第1単位符号パターンとして使用され、残りは第2単位符号パターンとして採用される。第1単位符号パターンは、媒体50に埋め込まれる情報を表現するものである。
【0020】
第2単位符号パターンは、媒体50に埋め込まれた第1単位符号パターンを取り出すために必要なパターンである。第2単位符号パターンは、例えば、第1単位符号パターンの位置を特定したり、媒体50を撮像した画像である二次元の撮像画像の回転を検出したりするために用いられる。要するに、第2単位符号パターンは、符号化画像が表す情報を正しく解釈するために参照される。例えば、撮像画像の回転の検出のために、以下の4種類の単位符号パターンP1が第2単位符号パターンとして用いられる。ここでは、パターン番号「32」の単位符号パターンP1を、正立した第2単位符号パターンとする。パターン番号「33」の単位符号パターンP1は、パターン番号「32」のそれを時計回りに90度回転したものである。パターン番号「34」の単位符号パターンP1は、パターン番号「32」のそれを時計回りに180度回転したものである。パターン番号「35」の単位符号パターンP1は、パターン番号「32」のそれを時計回りに270度回転したものである。この場合、36種類の単位符号パターンからこれら4種類の第2単位符号パターンを除いたものが、第1単位符号パターンに相当する。
なお、第2単位符号パターンは、特開2009−181347号公報に開示されている「同期パターン」に相当するものである。第2単位符号パターンは、同公報に記載の同期パターンと同じ用途で用いられる。
【0021】
図5は、パターンブロックP2の構成を示す図である。図5は、第2単位符号パターンが正立した状態のときのパターンブロックP2の構成を示したものである。
パターンブロックP2は、第1単位符号パターンと第2単位符号パターンとを決められたレイアウトに従って配置したものである。図5に示すように、パターンブロックP2は、単位符号パターンP1を正方形状に、縦5個×横5個の計25個配列した構成である。25個の単位符号パターンP1のうち、左上隅部に第2単位符号パターンが配置される。第2単位符号パターンの右側に位置する連続する4ブロックには、媒体50上の位置を定義するために用いられる座標平面(以下、「第1座標平面」という。)の一の軸(後述する、X軸)の座標を表す第1単位符号パターンが配置される。第2単位符号パターンの下に位置する連続する4ブロックに、第1座標平面の他方の軸(後述する、Y軸)の座標を表す第1単位符号パターンが配置される。残りの16ブロックには、例えば、媒体50の識別情報又は媒体50に形成される文書の識別情報を表す第1単位符号パターンが配置される。
なお、第1座標平面は、ここでは、X軸及びY軸で定義される二次元の直交座標系で記述される。また、ここでは、X軸は、撮像画像の矩形の画像領域において一方向に対する位置に対応し、Y軸は、他方に対する位置に対応する。また、ここでは、撮像画像の左下隅点が第1座標平面の原点であるとする。
【0022】
図6は、情報ブロックP3のレイアウトを説明する図である。
図6に示す最小サイズの1つの矩形は1つの符号化ブロックP1に対応し、その内側に含まれるアルファベット及び数値で表される符号が同じ符号化ブロックP1同士は、それぞれ同じ態様で配置領域A1乃至A9に点状画像が配置される。図6では、第2単位符号パターンを「S」で表し、X座標を表すパターンブロックP2を「X1」,「X2」,…で表し、Y座標を表すパターンブロックP2を「Y1」,「Y2」,…で表す。X座標及びY座標のそれぞれは、パターンブロックP2の内容に応じて、例えば媒体50上の互いする2方向のそれぞれについてM系列で表現される。また、識別情報の符号化には、例えばRS符号化が用いられる。図6では、識別情報を表すパターンを「IXY」(X=1から4,Y=1から4)で表している。
以上の構成を有する符号化画像は、互いに直交する2方向に対してそれぞれ点状画像が複数列で配列された構成である。
【0023】
以上の構成を有する符号化画像は、電子写真方式を用いて媒体50上に形成される場合には、例えば黒色のトナー(つまり、カーボンを含む赤外光吸収トナー)又は特殊トナーが用いられる。特殊トナーは、例えば、可視光領域(400nmから700nm)における最大吸収率が7%以下であり、近赤外領域(800nmから1000nm)における吸収率が30%以上の不可視トナーである。ここでいう「可視」および「不可視」は、目視により認識されるかどうかとは関係しない。ここでは、媒体50に形成された画像が可視光領域における特定の波長の吸収に起因する発色性の有無により認識されるかどうかで「可視」と「不可視」とを区別している。また、可視光領域における特定の波長の吸収に起因する発色性が若干あるが、人間の目で認識し難いものも「不可視」に含める。また、この不可視トナーは、画像の機械読み取りのために必要な近赤外光吸収能力を高めるために、平均分散径が100nmから600nmの範囲のものが望ましい。
符号化画像の構成の説明は、以上である。
【0024】
<C.電子ペン60の構成>
図7は、電子ペン60の構成を示すブロック図である。
制御部61は、本発明の情報処理装置の一例であり、電子ペン60の動作を制御する。制御部61は、画像処理部61aとデータ処理部61bとを備える。画像処理部61aは、CPU(Central Processing Unit)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)を含む演算装置やメモリを備え、媒体50を撮像した画像である撮像画像から検出した符号化画像に基づいて処理を実行する。データ処理部61bは、CPUを含む演算装置やメモリを備え、画像処理部61aの処理の実行結果に応じて情報を復号し、識別情報及び座標情報を抽出する。
なお、制御部61は、画像処理部61a及びデータ処理部61bを動作させるためのプログラムを格納する図示せぬ不揮発性メモリを有し、このプログラムを実行することにより各種の機能を実現する。
【0025】
圧力センサ62は、電子ペン60による筆記動作をペンチップ69に加わる圧力によって検出する。撮像ユニット70は、照射部63と撮像部64とを備える。照射部63は、本発明の照射手段の一例であり、例えばLED(Light Emitting Diode)であり、媒体50上に赤外光を照射する。撮像部64は、本発明の撮像手段の一例であり、照射部63から照射された赤外光の反射光に応じて、媒体50上の符号化画像を撮像する。電子ペン60においては、あらかじめ定められたフレームレート(例えば、60fps(フレーム毎秒))で撮像ユニット70により媒体50表面を撮像し、撮像画像を表す画像情報である撮像データを生成する。情報メモリ65は、データ処理部61bで抽出された識別情報および位置情報を記憶する。通信部66は、電子ペン60とPC10との通信に関する制御を行う。バッテリ67は、例えば充電池であり、電子ペン60を駆動するための電力を各部に供給する。ペンIDメモリ68は、電子ペン60の識別情報を記憶する。ペンチップ69は、いわゆるペン軸であり、その先端部にペン先69aが設けられている。ペン先69aは、ユーザによって筆記動作がなされる際に、撮像対象となる符号化画像が形成された媒体50上の位置を指示する。照射部63は、ユーザによって筆記動作がなされる際に、ペン先69aによって指示される媒体50上の撮像範囲Rに光を照射する。スイッチ75は、各種設定を切り替えるために用いられる。
次に、電子ペン60による符号化画像の撮像に係る課題について説明する。
【0026】
図8は、符号化画像を撮像した撮像画像における点状画像の配列の様子を示す図である。図8は、撮像画像上において点状画像の位置を、第1座標平面上に「□」印でプロットしたものである。
図8に示す撮像画像では、点状画像はX軸及びY軸の各軸に平行又はほぼ平行に配列される。ここで、互いに隣接する4つの点状画像の位置を線分で結んで形成される四角形はほぼ正方形であり、媒体50上での符号化画像の配列に対して差異がほとんどない。この場合、互いに隣接する2つの点状画像の位置関係を調べれば、点状画像の配列方向が、比較的容易に、かつ、正確に検出される。また、点状画像の配置態様に応じたデジタルデータに変換する処理であるデコードの手法として、点状画像の配列を示す線(以下、「配列線」という。)を設定し、配列線同士の交差部に対応する点状画像の配置態様を参照するという手法がある。上述した符号化画像の構成では、X軸又はY軸に平行な配列線(実線で図示)が点状画像の配列の各列に当てはめられる。図8に示す撮像画像では、各交差部の位置にほぼ一致するように点状画像が配置されるので、配列線と点状画像との対応関係からデコードが比較的容易に、かつ、正確に行われやすい。
ところで、電子ペン60においては、媒体50の表面に対する姿勢が傾斜して操作されることがある。この場合、電子ペン60の撮像面が媒体50表面に対して傾き、撮像画像に歪みが生じることがある。この場合、図8に示す撮像結果の場合と同等に、点状画像の配列方向を特定したり、配列線を設定したりすることが困難なときがある。
【0027】
図9は、撮像画像に歪みが生じた場合の点状画像の配列の様子を示す図である。図9においても、撮像画像上において点状画像が配置される位置が第1座標平面上に「□」印でプロットされている。
図9に示す撮像画像では、X軸方向に対する点状画像同士の間隔にばらつきがあり、Y軸方向に対する各位置でその間隔が相違する。ここでは、図9においてY軸の原点から遠ざかる軸方向に向かって次第にこの間隔が小さくなっている。これは、電子ペン60がY軸方向に対して傾いている場合に生じることがあるものである。このとき、互いに隣接する4つの点状画像の位置を線分で結んで形成される四角形は台形である。よって、図8に示すものと同じ配列線を設定した場合、撮像画像の全体又は部分的に配列線同士の交差部と点状画像の位置とがずれてしまい、デコードの妨げとなることがある。また、図9から分かるように、このような撮像画像の歪みは、撮像画像の中央部から端部に近づくほど大きくなりやすい。
【0028】
以上のように撮像画像に歪みが生じると、点状画像同士の間隔や点状画像の配列方向が撮像画像から正確に特定されないことがあり、符号化画像の撮像結果から情報が正しく復号されないことがある。また、特に図示しないが、X軸方向に対しても電子ペン60の姿勢が傾いている場合、互いに隣接する4つのコード画像の位置を線分で結んで形成される四角形は平行四辺形や菱形となる。この場合、X軸及びY軸の双方について、配列方向や点状画像間の間隔を正確に特定するのが困難になる。
【0029】
更に、撮像画像に生じる歪み以外にも、以下の原因で符号化画像の撮像結果から情報が正しく復号されない可能性がある。例えば、媒体50の表面に、符号化画像の形成時に落下したトナー等の汚れが付着していると、この汚れが符号化画像を構成する点状画像と誤って認識される虞がある。この場合、この汚れを点状画像として扱って、他の点状画像との相互の位置関係が特定され、これがデコードや復号の妨げとなることがある。また、電子ペン60が媒体50に対して照射光を照射して正反射が生じた場合、照射部63の照射光が媒体50表面で全反射して撮像部64で撮像されてしまうことがある。この場合、撮像範囲R内で画像ムラが多発する。このとき、撮像範囲R内の広範囲で明度が高くなり、撮像範囲R内で明度が低くなった部分が、符号化画像を構成する点状画像と誤って認識される虞がある。
以上のように、撮像画像から点状画像の位置を検出して情報を復号する手法では、撮像画像にその正確な復号を阻害する撮像結果が含まれることがある。かかる課題に対し、電子ペン60は、符号化画像の撮像結果から正しい復号が実現されない可能性を抑えるために、以下に説明する機能を実現する。
【0030】
[機能構成]
<D.電子ペン60の機能>
図10は、電子ペン60の制御部61の機能的構成の大略を示す機能ブロック図である。図10に示すように、制御部61が実現する機能は、配列情報検出部100と、デコード部200と、復号部300とに大別される。配列情報検出部100は、撮像画像から点状画像を検出し、検出した点状画像の撮像画像上での位置に基づいて、点状画像の配列の列方向と、その配列の列同士の間隔とを示す配列情報を検出するものである。デコード部200は、配列情報検出部100で検出された配列情報に基づいて、撮像画像から検出された点状画像をデジタルデータに変換するデコードを含む機能を実現するものである。復号部300は、デコード部200でのデコードの結果に基づいて、符号化画像が表す情報を復号するものである。
以上の3つに大別される機能のうち、配列情報検出部100及びデコード部200の機能は、例えば画像処理部61aによって実現され、復号部300の機能は、例えばデータ処理部61bによって実現される。
【0031】
<D.1 配列情報検出部100>
まず、配列情報検出部100が実現する機能について説明する。図11は、配列情報検出部100のより詳細な機能的構成を示す機能ブロック図である。図11に示すように、配列情報検出部100の機能は、撮像データ取得部101と、ノイズ除去部102と、点状画像検出部103と、第1画像対検出部104と、第2画像対検出部105と、列方向検出部106と、列間隔検出部107とに分けられる。
撮像データ取得部101は、符号化画像が形成された媒体50表面が電子ペン60によって撮像されると、1フレームの撮像画像を表す撮像データを取得する。
ノイズ除去部102は、撮像データが表す撮影画像からノイズを除去するための処理を行う。ノイズとしては、電子ペン60における撮像素子の特性によるものや電子回路によるものがある。ノイズ除去部102は、例えば、ぼかし処理やアンシャープマスキング等の先鋭化処理を行う。ただし、ノイズ除去部102がノイズを除去するためにいかなる処理を行うかは、電子ペン60の撮像系の特性に応じて決定されるとよい。
【0032】
点状画像検出部103は、ノイズが除去された撮像データに基づいて、撮像画像から点状画像を検出する。点状画像検出部103は、二値化処理を行うことで、点状画像とそれ以外の画像(つまり、背景に相当する画像)とを分離して、点状画像を検出する。点状画像検出部103は、二値化後の撮像画像にノイズ成分が多数含まれる場合には、撮像画像中の各画像の面積や形状により符号化画像を構成する点状画像であるか否かの判定を行うフィルタリング処理を併用してもよい。すなわち、点状画像検出部103は、本発明の検出手段の一例である。
なお、点状画像検出部103が検出する点状画像には、符号化画像を構成するもの(つまり、符号化画像を構成する点状画像を撮像したもの)のほか、媒体50上の汚れや電子ペン60の撮像過程等を原因として混入した、点状のノイズが混入することがある。
【0033】
第1画像対検出部104は、点状画像検出部103で検出された点状画像について、互いに近接する一対の点状画像を、第1画像対として検出する。第1画像対は、撮像画像上の点状画像とそれに最も近い位置にある点状画像との対により構成される。ここでは、最も近い位置とは、配置領域A1とA2やA2とA3のような、単位符号パターンP1において最短距離で隣接する配置領域同士の距離に対応している。
【0034】
第2画像対検出部105は、第1画像対検出部104で検出された第1画像対のうち、点状画像の配列の列方向に傾斜するものを、第2画像対として検出する。ただし、ここでは、点状画像の配列の列方向は、配置領域A1とA2やA2とA3のような、最短距離で隣接する配置領域が配列する方向のことであり、配置領域A1とA5のような、最短距離でない隣接方向を含まない。つまり、この実施形態の符号化画像の構成では、互いに異なる2つの配列の列方向が存在する。
第2画像対として検出するものを絞り込むために、第2画像対検出部105は、第1画像対のそれぞれについて点状画像の傾斜方向を特定し、出現頻度が高い傾斜方向である第1画像対のみを第2画像対として検出する。具体的には、第2画像対検出部105は、第1座標平面上での第1画像対の傾斜方向とX軸とが成す角度の度数分布を算出する。そして、第2画像対検出部105は、出現頻度が閾値以上である角度を特定する。例えば、第2画像対検出部105は、出現頻度が最大であった角度を基準として決められた範囲内に含まれる角度範囲を特定する。そして、第2画像対検出部105は、この角度範囲内で傾斜する第1画像対を、第2画像対として検出する。
【0035】
図12は、第2画像対検出部105の機能を説明するための図である。図12は、撮像画像の一例である撮像画像IMG1を示す図であり、「■」印で示す位置で点状画像が検出されたものとする。また、図12において、紙面右方向に沿ってX軸が延び、紙面上方向に沿ってY軸が延びている。既に説明したように、この実施形態の符号化画像においては、互いに直交する2方向に沿って点状画像が配列されるから、撮像画像上においてもこの2方向に対応する傾斜方向の出現頻度が、その他の方向に対して相対的に高くなるはずである。これにより、図12に示す例では、点状画像同士を破線で結んだ第1画像対が、第2画像対検出部105によって第2画像対として検出される。
【0036】
列方向検出部106は、第2画像対検出部105で検出された第2画像対の傾斜方向に基づいて、撮像画像上での点状画像の配列の列方向を検出する。列方向検出部106は、第2画像対検出部105において特定された角度範囲に応じて配列の列方向を検出する。例えば、列方向検出部106は、例えば角度範囲において出現頻度が最大であった角度や出現頻度に重み付けをした平均角度を、点状画像の配列の列方向として検出する。ここでは、第2画像対検出部105は、例えば、X軸に一致又はほぼ一致する傾斜方向と、Y軸に一致又はほぼ一致する傾斜方向という、点状画像の種類の配列の列方向を検出することになる。
【0037】
図13は、配列情報が示す内容を説明する図である。ここでは、配列情報が示す配列の列方向のみを説明する。図13に示すように、列方向検出部106は、X軸と成す角度θを用いて、点状画像の配列の列方向を表現する。ただし、列方向検出部106が検出する配列方向は、X軸と成す角度で、かつ、180度の範囲内の角度により表される。図13に示すように、X軸方向に対して原点側に位置する点状画像を基準として、もう一方の点状画像がY軸の矢印方向に傾斜する場合には、θは正の値となり、反対に、もう一方の点状画像がY軸の矢印と反対方向に傾斜する場合には、θは負の値となる。ここでは、列方向検出部106は、角度θ1,θ2という2方向を配列の列方向として検出する。これにより、撮像画像上での点状画像の配列の列方向がおおよそ把握される。
なお、列方向検出部106が検出する配列方向は、Y軸を基準とした角度で表されてもよい。
【0038】
列間隔検出部107は、第2画像対の点状画像間の距離に基づいて、点状画像の配列の列同士の間隔(つまり、列間隔)を検出する。ここでは、列間隔検出部107は、第2画像対の点状画像間の距離をそれぞれ算出して、それらの平均値を算出する。上述したように、符号化画像において各配列の列同士の間隔は一定であるから、この平均値により撮像画像上での列間隔のおおよその値が検出される。ただし、第2画像対の点状画像間の距離が突出して大きいものを排除するために、或る閾値を設け、列間隔検出部107は、距離が閾値以下である第2画像対に基づいて列間隔を算出するとよい。これにより、図13に示すように、角度θ1,θ2によって表される方向に対する列間隔がそれぞれ求められる。ここでは、角度θ1の配列方向に対する列間隔がD1で表され、角度θ2の配列方向に対する列間隔がD2で表されるものとする。角度θ1は、角度θ2の方向に沿って配列される点状画像の複数列の並び方向と換言されるし、角度θ2は、角度θ1の方向に沿って配列される点状画像の複数列の並び方向と換言される。
【0039】
以上が、配列情報検出部100が実現する機能の説明である。配列情報検出部100では、1フレームの撮像画像につき、一組の配列情報を検出し、これを各フレームの撮像画像について行う。この実施形態では、符号化画像は互いに直交する2方向に沿って複数列で点状画像が配列される構成であるから、図13に示すように、配列情報は、列方向と列間隔とを含むベクトルとしても観念される。
ただし、配列情報は、撮像画像全体で見たときの列方向と列間隔とを表すが、図9に示例示される、歪んだ撮像画像の場合には各位置で列方向や列間隔が異なるので、この位置毎に異なる列方向や列間隔を表現するわけではない。
【0040】
<D.2 デコード部200>
次に、デコード部200が実現する機能について説明する。図14は、デコード部200のより詳細な機能的構成を示す機能ブロック図である。図14に示すように、デコード部200の機能は、確度算出部201と、開始点決定部202と、配列線設定部203と、ビット配列生成部204と、信頼度配列算出部205とに分けられる。
【0041】
<D.2.1 確度算出部201>
まず、確度算出部201の機能について説明する。
確度算出部201は、点状画像検出部103が検出した点状画像が符号化画像を構成するものである確度を算出する。ここでいう確度は、検出された点状画像が符号化画像を構成するものを撮像した確からしさの指標となり、その値が大きいほど符号化画像を構成するものである可能性が高い。反対に、確度算出部201は、ノイズに相当する点状画像と推測される点状画像については確度を低くする。
ここで、確度算出部201で実行される処理フローについて、図15を参照しつつ説明する。図15は、確度算出部201での処理フローを示すフローチャートである。
なお、図15(a)は動作例1の処理フローを示し、図15(b)は動作例2の処理フローを示す。
【0042】
動作例1について説明する。
まず、確度算出部201は、撮像画像から検出される点状画像のいずれかに注目する。確度算出部201は、最終的には、撮影画像から検出されたすべての点状画像に注目するので、決められたアルゴリズムに従っていずれか一つを選択する。そして、確度算出部201は、注目した点状画像の撮像画像上での位置を示す座標を取得する(ステップSA1)。次に、確度算出部201は、注目した点状画像を基準とした隣接領域の撮像画像上での位置を示す座標を取得する(ステップSA2)。隣接領域は、注目した点状画像が配置された配置領域に対して、点状画像の配列の列方向に隣接する配置領域に相当する。ここでは、確度算出部201は、配列情報が示す角度θ1,θ2に応じて、4方向に隣接する配置領域を隣接領域として特定する(図16参照)。例えば、確度算出部201は、注目した点状画像が配置領域A5に対応していれば、配置領域A2,A4,A6,A8に対応する領域を隣接領域とする。また、確度算出部201は、配列情報が示す列間隔に基づいて、どの距離だけ離れた位置を隣接領域とするかを決定する。
なお、ここでは、確度算出部201は、角度θ1,θ2に応じて同一列に並ぶ配置領域を隣接領域として扱うが、例えば、配置領域A5に対して、A1,A3,A7,A9を含めた、計8方向の配置領域を隣接領域として扱ってもよい。
【0043】
次に、確度算出部201は、隣接領域に点状画像が配置されているか否かを参照する(ステップSA3)。ここでは、確度算出部201は、隣接領域を一点の座標に対応させるのではなく、その座標を基準として決められた範囲の座標を持つ隣接領域を定めてよい。このようにするのは、撮像画像に歪みが生じた場合に本来の位置関係から変化する場合が考えられるからである。
【0044】
そして、確度算出部201は、隣接領域に点状画像が1つでも配置されているか否かを判断する(ステップSA4)。ここで、図16(a)に示すように、確度算出部201が隣接領域に点状画像が1つでもあると判断した場合には(ステップSA4;YES)、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである確度が高いと判断し、その確度を「確度高」に設定する(ステップSA5)。ここでは、確度算出部201は、「確度高」である場合の確度を「4」という数値で表す。或る点状画像から見て隣接領域に点状画像があれば、点状画像が配置される可能性のある場所にそれが配置されているから、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである確率が高いと推測される。
【0045】
一方、図16(b)に示すように、確度算出部201が、隣接領域に点状画像が1つも配置されてないと判断した場合には(ステップSA4;NO)、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである確度が低いと判断し、その確度を「確度低」に設定する(ステップSA6)。ここでは、確度算出部201は、「確度低」である場合の確度を「0」という数値で表す。或る点状画像から見て隣接領域に点状画像がなければ、偶然、隣接領域に点状画像が配置されていなかったのか、又は注目した点状画像がノイズであるから隣接領域に点状画像が存在しないのかは不明である。しかしながら、少なくとも隣接領域に点状画像が存在する場合よりは、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである可能性は低いと推測される。よって、確度算出部201は、この場合には確度を低くする。
【0046】
次に、確度算出部201は、すべての点状画像について確度の算出が終了したか否かを判断する(ステップSA7)。ここで、確度算出部201は、すべての点状画像について確度の算出が終了していないと判断すると(ステップSA7;NO)、ステップSA1の処理に戻って別の点状画像に注目し、上記処理ステップSA1からSA6の処理ステップを繰り返す。一方、確度算出部201は、すべての点状画像について確度の算出が終了したと判断すると(ステップSA7;YES)、確度の算出に係る処理を終了する。
【0047】
以上が動作例1の説明であるが、確度算出部201は動作例2に従って確度を算出してもよい。動作例2では、確度算出部201は、隣接領域の点状画像の有無だけでなく、その点状画像の数を踏まえた確度を算出する。なお、以下の説明において、動作例1と重複する動作については同一の符号を付して表し、その説明を省略する。
確度算出部201は、ステップSA2の処理で隣接領域の位置を示す座標を取得すると、4方向の隣接領域に配置された点状画像を計数する(ステップSA8)。そして、確度算出部201は、計数した点状画像の数を確度に設定する(ステップSA9)。例えば、確度算出部201は、隣接画像の数が「4」であれば、確度「4」に設定し、隣接画像の数が「1」であれば、確度「1」に設定するという具合である。このようにしているのは、隣接領域の点状画像の数が多いほど、点状画像が配置される可能性のある場所にそれが配置されている頻度が高いから、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである可能性がより高いと推測されるからである。それ以外の処理は動作例1と同じであるから説明を省略する。以上のようにして、確度算出部201は、点状画像同士の隣接数を、撮像画像上の点状画像が符号化画像を構成するものである確度の指標として用いる。
確度算出部201は、動作例1,2のいずれかの手順に従って、各点状画像について確度を算出すると、その点状画像の位置を示す座標と確度とを対応付けてメモリに記憶する。
【0048】
<D.2.2 開始点決定部202>
次に、開始点決定部202の機能について説明する。
開始点決定部202は、確度算出部201が算出した確度と、点状画像の撮像画像上での位置とに基づいて、確度がより高いものを優先して、それらの点状画像のいずれかを開始点に決定する。この開始点は、デコード部200によるデコードの過程で、撮像画像から点状画像の相互の位置関係を特定する際にどの点状画像を基準として、他の点状画像の位置を特定するのかを定めるものである。具体的には、後述するデコード部200では、或る点状画像を開始点として撮像画像上の各点状画像を辿って行き、配置領域に対応して点状画像があるか否かが参照される。この参照を繰り返していくことで、デコード部200では点状画像の配置態様が特定されてデコードが行われる。このように、撮像画像のうちどの部分の撮像結果を基に情報が復号されるかは、開始点決定部202により決定される開始点の位置に左右される。よって、撮像画像において、開始点周辺の撮像結果はより信頼性の高いものが求められる。
【0049】
ここで、開始点決定部202で実行される処理フローについて、図17,18を参照しつつ説明する。図17は、開始点決定部202での処理フローを示すフローチャートである。図18は、撮像画像の一例を示す図であり、「■」印で示す位置に点状画像が検出されたものとする。
まず、開始点決定部202は、撮像画像上において確度が閾値(ここでは、「1」とする。)以上である点状画像の重心を算出する(ステップSB1)。開始点決定部202は、確度が閾値以上であった点状画像の座標をそれぞれ取得し、取得した座標に基づいて撮像画像上での重心を算出する。ここでは、開始点決定部202は、図18に示す重心Gの座標を算出したとする。
なお、撮像画像上の全体的に点状画像が分布していれば、重心は撮像画像上の中心付近に位置する。
【0050】
次に、開始点決定部202は、重心Gから近い順に、確度が閾値以上(ここでは、「1」以上とする。)である点状画像を探索する(ステップSB2)。ここでは、開始点決定部202は、図18に破線矢印で示すように、後述するステップSB3の処理を実行していない点状画像のうち、重心Gを基準としたあらかじめ決められた距離以内である探索範囲T内に含まれ、かつ、最も近い点状画像を探索する。
なお、探索範囲Tを定めているのは、撮像画像の歪みによる影響が現れやすい端部付近を開始点として決定しないためである。しかしながら、開始点決定部202は、探索範囲Tを定めないで、すべての点状画像を探索してもよい。
【0051】
次に、開始点決定部202は、重心GからステップS2の処理で探索した点状画像までの距離に、確度に応じた重み付けを与えて重み付け距離DWを算出する(ステップSB3)。具体的には、開始点決定部202は、確度が高くなるほど軽くなる重み付けを距離に与えて、重み付け距離DWを算出する。ここでは、開始点決定部202は、重み付け距離DW=D+f(K)という演算を行う。Dは、重心Gから点状画像までの直線距離である。f(K)は、確度Kを変数とした関数であり、確度が高くなるほどその値が小さくなる関数である。開始点決定部202は、例えば、f(K)=1/K,f(K)=exp(1/K)という関数を用いる。開始点決定部202は、算出した重み付け距離DWを各点状画像の座標に対応付けてメモリに記憶する。
なお、開始点決定部202が与える重み付けの態様は、確度が高くなるほど軽くなるという条件を満たしていれば、その他の態様であってもよい。
【0052】
次に、開始点決定部202は、探索範囲T内に含まれるすべての点状画像について重み付け距離DWを算出したか否かを判断する(ステップSB4)。ここで、開始点決定部202は、すべての点状画像について重み付け距離DWを算出していないと判断すると(ステップSB4;NO)、ステップSB1の処理に戻って別の点状画像について重み付け距離DWを算出するための処理ステップを実行する。一方、開始点決定部202は、すべての点状画像について重み付け距離DWを算出したと判断すると(ステップSB4;YES)、算出した重み付け距離DWが最小であった点状画像を開始点に決定する(ステップSB5)。例えば、開始点決定部202は、図18に示す点状画像を開始点Sに決定する。
【0053】
以上の処理により、開始点決定部202は、重心Gからの距離が相対的に小さく、かつ、確度が相対的に高いという双方の条件を満たす点状画像を開始点として決定する。開始点決定部202が、重心Gからの距離が小さい点状画像を優先して開始点として決定しようとするのは、撮像範囲Rの端部付近においては、図9に示したような歪みによる影響が、撮像範囲Rの中央付近に比べて大きいことが多いと考えられるからである。また、開始点決定部202が、確度が高い点状画像を優先して開始点として決定しようとするのは、誤ってノイズの位置を開始点に決定してしまい、他の点状画像との位置関係が正確に特定されない可能性を抑えるためである。仮に、ノイズが開始点に決定されると、符号化画像に応じた位置関係とならないので、結果的に情報が正しく復号されない可能性が増大するからである。
【0054】
なお、ステップSB5の処理を以下のようにしてもよい。
例えば、開始点決定部202は、重心Gからの距離が小さいほど重くなる重み付けを確度に与え、重み付け後の確度が最大である点状画像を開始点に決定してもよい。この場合も、開始点決定部202は、重心Gからの距離が小さく、かつ、確度が相対的に高いという双方の条件を満たす点状画像を開始点として決定することに等しい。また、開始点決定部202は、重心Gからの距離が同じである点状画像が複数あれば、確度が高いものを開始点としてもよいし、最大の確度である点状画像が複数あれば、距離が最小のものを開始点としてもよい。また、開始点決定部202は、ステップS5の処理で重心Gに代えて、撮像画像の中心の座標を用いてもよいし、その中心付近の別の座標を用いてもよい。要するに、開始点決定部202は、重心Gや撮像画像の中心の座標のように、撮像画像上で基準となる位置からの距離が小さい点状画像をより優先して開始点を決定し、また、確度が高い点状画像をより優先して開始点に決定すればよい。
以上が、開始点の決定手順の説明である。
【0055】
<D.2.3 配列線設定部203>
次に、配列線設定部203の機能について説明する。配列線設定部203は、撮像画像から点状画像同士の相互の位置関係を特定する際に用いられ、点状画像の列毎の配列を示す配列線を設定するものである。配列線設定部203の機能は、配列情報取得部2031と、第1配列線設定部2032と、指標値算出部2033と、回帰式算出部2034と、第2配列線設定部2035とに分けられる。
配列情報取得部2031は、配列情報検出部100で検出され、点状画像の配列の列方向と、その配列の列同士の間隔とを含む配列情報を取得する。この配列情報は、点状画像の配列の列方向に応じた種類となる。すなわち、ここでは、配列情報取得部2031は、図13に示したような、(D1,θ1)及び(D2,θ2)という2組の配列情報を取得する。すなわち、配列情報取得部2031は、本発明の取得手段の一例である。
【0056】
第1配列線設定部2032は、配列情報取得部2031で取得された配列情報に基づいて、開始点決定部202で決定された開始点を用いて配列線を設定する。より具体的には、第1配列線設定部2032は、開始点Sから配列情報が示す点状画像の配列の複数列の並び方向に沿って、各地点を通過する配列線を順次設定する。第1配列線設定部2032は、配列情報が示す列方向の傾きを有し、かつ、隣接する配列線同士を配列情報が示す列間隔とするように配列線を設定する。
【0057】
指標値算出部2033は、第1配列線設定部2032で配列線が設定された列について、その列を構成する点状画像の指標値をそれぞれ算出する。指標値は、ここでは、各点状画像から配列線までの距離に応じた値である。具体的には、点状画像が配列線に近い位置であるほど、その点状画像はより符号化画像に構成するものである確からしさが高く、指標値は大きくなる。反対に、配列線から遠いものはノイズに相当するものである可能性が高く、指標値は小さくなる。すなわち、指標値算出部2033は、本発明の指標値算出手段の一例である。
この場合、指標値は、撮像画像上の点状画像と第1配列線設定部2032により設定された配列線との対応関係に応じた値である。
【0058】
回帰式算出部2034は、指標値算出部2033が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを点状画像の撮像画像上での座標に与えて、それら点状画像の配列を示す回帰式を各列について算出する。この回帰式が示す回帰線は、撮像画像上での点状画像の分布を示すが、より符号化画像を構成するものとして確からしい結果がより重視される。よって、回帰式算出部2034が重み付けを与えない場合に比べて、ノイズなどの影響を抑えて点状画像の分布を示す回帰式が算出される。すなわち、回帰式算出部2034は、本発明の回帰式算出手段の一例である。
【0059】
第2配列線設定部2035は、回帰式算出部2034により算出された列毎の回帰線に基づいて、各列の配列線を改めて設定する。第2配列線設定部2035は、第1配列線設定部2032で設定された配列線を、回帰式算出部2034で算出された回帰式に基づいて補正するものと換言される。すなわち、第1配列線設定部2032及び第2配列線設定部2035の協働により、本発明の設定手段に相当する機能が実現される。
【0060】
ここで、配列線設定部203における配列線の設定に関する処理について、図19から図24を参照しつつ説明する。図19は、配列線の設定に係る処理の概要を説明する図であり、撮像画像の一例である撮像画像IMG2を示す図である。図19に示すように、開始点決定部202により決定された開始点Sが撮像画像IMG2上に設定されると、図19に矢印で示すように、開始点Sを基準として、配列情報の列方向が示す計4方向をそれぞれ設定方向とし、この設定方向に沿って配列線を1列ずつ順次設定していく。ここでの設定方向は、配列情報が示す列方向に一致し、この方向に配列線が設定される座標平面の座標軸が定められる。この座標平面を、以下では「第2座標平面」という。第2座標平面は、開始点Sを原点とするが、必ずしも直交座標系になるとは限らない。図20は、配列線の設定に係る処理フローを説明するフローチャートである。図21は、配列線の設定手順を説明する図である。以下では、配列線設定部203が、角度θに対応する方向を設定方向とする場合について説明する。また、ここでは、この設定方向に設定される各配列線同士の列間隔がDであるとする。
なお、ここでの角度θである列方向及び列間隔Dは、配列情報に基づいて定められる。図13の例に従えば、以下の説明において、設定方向がθ2に対応するものである場合、θ=θ1,D=D2であり、設定方向がθ1に対応するものである場合、θ=θ2,D=D1である。
【0061】
まず、第1配列線設定部2032は、設定基準点を開始点決定部202により決定された開始点Sに設定する(ステップSC1)。設定基準点は、配列線を設定する際の基準点であり、第1配列線設定部2032により設定される配列線は設定基準点を通過する。次に、第1配列線設定部2032は、配列情報取得部2031が取得した配列情報に基づいて、設定基準点を通過する配列線を設定する(ステップSC2)。ここでは、設定基準点が開始点Sであり、配列線の傾きは配列情報が示す列方向に応じたものとなる。ここでは、第1配列線設定部2032は、図21(a)に示すように、開始点Sである設定基準点を通過し、かつ、X軸との成す角がθである傾きを有する配列線Lを設定する。
【0062】
次に、指標値算出部2033は、第1配列線設定部2032で配列線が設定された列について、その列に対応する点状画像のそれぞれについて指標値を算出する(ステップSC3)。
図22は、指標値算出部2033の指標値の算出の手順を説明する図である。図22において、「■」印で示すものは、符号化画像を構成する点状画像に相当し、「□」印で示すものは、ノイズである。また、指標値算出部2033は、どの点状画像がどの列の配列線に対応しているかを把握するため、ここでは以下のようにする。
指標値算出部2033は、第1配列線設定部2032で設定された配列線Lを基準として、配列情報により特定される仮想線を設定する。具体的には、指標値算出部2033は、配列線Lの設定基準点から配列方向に列間隔Dだけ離れた点を特定し、この点を通過し、かつ、配列線Lと傾きが同じである仮想線を、配列線Lの両側に設定する。そして、指標値算出部2033は、配列線Lと仮想線との中心を通る境界線を設定する。指標値算出部2033は、配列線Lを基準として境界線よりも近い位置にある点状画像を、その配列線Lと共通する列の点状画像として扱う。よって、図22(a)に示す点状画像d1,d2は、ここでは指標値の算出対象とならない。
【0063】
指標値算出部2033は、指標値の算出対象とする点状画像を特定すると、図22(b)に示すように、配列線LをX軸又はY軸のいずれかに一致させるように、設定基準点を中心に撮像画像を回転させる。指標値算出部2033が、撮像画像を回転させているのは、指標値の算出のアルゴリズムを簡素化するためのものである。よって、かかる回転は本発明で必ずしも必須というわけではない。指標値算出部2033は、配列線Lに対する距離が小さい点状画像ほど指標値を大きくするように、それぞれ指標値を算出する。よって、各点状画像の指標値の大小は、図22(b)に示す傾向となる。図22(b)から分かるように、符号化画像の点状画像とは異なり、ランダムに混入するノイズは配列線Lから離れた位置に出現することがある。すなわち、配列線Lからの距離が相対的に大きい点状画像は、その距離が相対的に小さいものに比べて、ノイズである可能性が高いと推測される。よって、指標値算出部2033は、この距離が相対的に大きい点状画像の指標値を小さくして、それによる影響を低くする。
【0064】
図20に戻って説明する。
次に、回帰式算出部2034は、指標値が大きいほど重くなる重み付けを点状画像の撮像画像上での座標に与えて、点状画像の分布を示す回帰線の回帰式を算出する(ステップSC4)。この重み付けの仕方は、周知の手法を用いればよい。回帰式算出部2034は、この重み付けにより、ノイズの可能性が相対的に高い点状画像による影響を相対的に小さくして、点状画像の分布を示す回帰式を算出する。図21(b)は、第1配列線設定部2032により設定された配列線L(破線で図示)と、回帰式算出部2034により算出された回帰式が示す回帰線Lr(実線で図示)との関係を示したものである。図21(b)に示すように、第1配列線設定部2032により設定された配列線Lに対して、回帰式算出部2034により算出された回帰式が示す回帰線Lrは、元々の設定基準点を通過しないことがあるし、直線の傾きもθではない(ここでは、θaとする。)ことがある。
【0065】
そして、第2配列線設定部2035は、この回帰式に基づいて配列線を設定する(ステップSC5)。ここでは、第2配列線設定部2035は、例えば、配列線Lを回帰式Lrが示す回帰線に一致させるように補正する。これにより、図21(b)に示す回帰線Lrに一致する配列線が設定される。これにより、補正後の配列線は、新たな設定基準点を通過することになり、また、傾きもθaに変化する。
なお、ここでは、第2配列線設定部2035は、配列線を回帰式が示す回帰線に一致させているが、少なくとも、配列線の傾きを回帰線の傾きに近づけたり、回帰線と座標軸との交点に設定基準点がより近づくように配列線を移動させたりすればよい。
【0066】
次に、第2配列線設定部2035は、ステップSC5の処理で設定した配列線Lに基づいて配列情報を更新する(ステップSC6)。ここでは、補正前の傾きがθであり、補正後の傾きがθaであるから、第2配列線設定部2035は、配列情報が示す列方向をθからθaに更新する。第2配列線設定部2035は、配列線Lに基づいて列間隔も更新するが、開始点Sを設定基準点とした場合にはその更新をしない。
【0067】
次に、第2配列線設定部2035は、配列線の設定を完了したか否かを判断する(ステップSC7)。第2配列線設定部2035は、ステップSC7の処理で「NO」と判断すると、ステップSC8の処理に進む。そして、第1配列線設定部2032は、次の設定基準点を決定する。ここでは、第1配列線設定部2032は、ステップSC5の処理により設定基準点がΔmだけ設定方向に移動したとすると、その移動後の設定基準点に、Dを加算した位置に次の設定基準点を定める。
【0068】
第1配列線設定部2032は、設定基準点を定めると、ステップSC2の処理に戻って上記処理ステップを再び実行する。ただし、以降においては、第1配列線設定部2032は、配列情報が示す列間隔を、ステップSC7の処理で更新する。具体的には、第1配列線設定部2032は、配列線と開始点S側に隣接する配列線との軸上での距離(つまり、複数列の並び方向の距離)が示す列同士の間隔とするように、配列情報が示す列間隔を更新する。
【0069】
図23は、配列線の補正によって設定基準点が変更されて、列間隔が更新される様子を示す図である。
まず、或る配列線における設定基準点Aから列間隔Dの位置に設定基準点Bが設定され、この設定基準点Bを通る配列線が設定される。そして、配列線が補正されたことにより設定基準点B1がΔm1だけ設定方向に移動し、設定基準点Baとなったとする(図23(b))。このとき、第2配列線設定部2035は、設定基準点Aと補正後の設定基準点Baとの間の距離であるD+Δm1を新たな列間隔として更新する。その次に、設定基準点Baから列間隔D+Δm1の位置に、次の設定基準点Cが生成され(図23(c))、この設定基準点Cを通る配列線が設定される。そして、この配列線が補正されたことにより設定基準点CがΔm2だけ設定方向に移動し、設定基準点Caとなったとする(図23(d))。このとき、第2配列線設定部2035は、設定基準点Baと補正後の設定基準点Caとの間の距離であるD+Δm2を新たな列間隔に更新する。以降においても、第2配列線設定部2035は、同じ手順で列間隔を更新する。
【0070】
配列線設定部203では、上記処理ステップを実行して、開始点Sから設定方向に対して順次配列線を設定する。そして、撮像画像の端部まで至ると、配列線設定部203では、設定方向を変更して上記処理ステップを実行して配列線を設定する。そして、すべての配列線を設定すると、配列線設定部203は、設定した配列線を示す情報をメモリに記憶し、配列線の設定に係る処理を終了する。
【0071】
以上の配列線設定部203の機能によれば、撮像画像の端部に向かうにつれて撮像画像の歪みが大きくなっていく場合にも、配列線設定部203は、配列情報をその歪みに合わせるように順次更新することとなる。これにより、第1配列線設定部2032が設定する配列線でも、この歪みによる影響に或る程度適応した配列線となる。そして、第2配列線設定部2035は、この配列線を回帰式に基づいて補正して最終的な配列線を設定するので、この補正がない場合に比べて、撮像画像上での点状画像の配列をより正確に反映させた配列線が設定される。
なお、ここでは、列間隔を大きくするように配列情報を更新する場合を例示したが、列間隔を小さくする場合にも同じ手順で列間隔の更新が行われる。
【0072】
図24は、配列線設定部203により設定された配列線の一例を示す図である。図24において、点状画像の位置を通過するように引かれた実線が配列線である。
第2配列線設定部2035は、開始点Sから順に、実際の点状画像の位置に応じて列方向及び列間隔を補正しながら動的に配列線を設定する。これにより、図24に示すように、配列線設定部203は、撮像画像に歪みがある場合でも画像内の各位置で列方向や列間隔の異なる配列線を設定する。また、特に図示しないが、第2配列線設定部2035は、各配列線同士が交差する交差部に交差部番号を設定する。ここでは、第2配列線設定部2035は、各交差部に互いに重複しない交差部番号を割り当てて、メモリに記憶する。この交差部番号は、各交差部を識別する機能とともに、第2座標平面上での座標を表す機能をも実現する。
【0073】
ところで、配列線設定部203による配列線が設定される第2座標平面は、第1座標平面とは座標系が異なる。その理由は、開始点決定部202が決定した開始点を定め、開始点を原点として配列情報の列方向に座標軸が延びる座標系としているからである。よって、第2座標平面では、X軸が第1座標平面よりもθ1だけ傾き、Y軸が第1座標平面よりもθ2だけ傾いた座標系となり、各軸方向が点状画像の配列方向に一致又はほぼ一致する。
配列線設定部203の機能の説明は以上である。
【0074】
<D.2.4 ビット配列生成部204>
次に、ビット配列生成部204の機能について説明する。
ビット配列生成部204は、第2配列線設定部2035が設定した配列線同士の交差部に対応する点状画像の配置に基づいて、交差部の座標と対応付けたデジタルデータをそれぞれ生成する。ここでは、ビット配列生成部204は、配列線同士の交差部に対応して点状画像が存在するか否かに応じて、点状画像が存在する場合を「1」とし、点状画像が存在しない場合を「0」としたデジタルデータを生成する。また、ビット配列生成部204は、各交差部の交差部番号(つまり、第2座標平面上での座標)に対応する位置に、各座標に対応するデジタルデータが示す値(つまり、ビット値)を配列したデータである配列データ(以下、「ビット配列」という。)400を生成する。ここでは、ビット配列生成部204は、第2座標平面の座標系に対応させて、二次元的にデジタルデータが示す値を配列したビット配列を生成する。
【0075】
図25は、ビット配列400の構成を示す図である。図25に示すビット配列400において、紙面横方向に対する位置が異なるビット値同士は、それぞれ第2座標平面上でのX座標がそれぞれ異なる。また、ビット配列において、紙面縦方向の位置が異なるビット値同士は、それぞれ第2座標平面上でのY座標がそれぞれ異なる。つまり、ビット配列400において、ビット値が配置される位置と、第2座標平面上での座標、つまり、配列線同士の交差部の位置とは一対一で対応している。つまり、ビット配列400によれば、各ビット値がどの交差部から得られたのかが一意に特定される。
【0076】
<D.2.5 信頼度配列算出部205>
次に、信頼度配列算出部205の機能について説明する。
信頼度配列算出部205は、配列線設定部203により設定された列ごとの配列線と、その列に対応して検出された点状画像との対応関係に基づいて、ビット配列生成部204により生成されたデジタルデータの信頼の度合いである信頼度をそれぞれ算出する。ここでは、対応関係とは、各列での点状画像と配列線との距離である。信頼度配列算出部205は、点状画像から配列線までの距離が小さいほどデジタルデータの信頼度を高くする。そして、信頼度配列算出部205は、各交差部の座標に対応する位置に信頼度を示す値を配列したデータである、信頼度配列500を算出する。ここでは、信頼度配列算出部205は、第2座標平面の座標系に対応させて、二次元的に信頼度を配列した信頼度配列500を生成する。
【0077】
図26は、信頼度配列500の構成を示す図である。図26に示す信頼度配列500において、信頼度の値が配置される位置と、第2座標平面上の座標、つまり、配列線同士の交差部の位置とが一対一で対応している。つまり、信頼度配列500では、各信頼度の値がどの交差部から得られたのかが一意に特定される。ここでは、信頼度配列500とビット配列400とでは、各配列内での位置が同じもの同士は、各値の算出の対象となった交差部の位置が互い共通する。
【0078】
ところで、信頼度は「0」から「4」までの5段階であり、各列での点状画像と配列線との距離が小さくなるほど信頼度が高い。交差部という点状画像が配置されることのある場所に、実際に点状画像が配置されているということは、撮像結果の精度がよいか、又は配列線の設定がより忠実に点状画像の配列を示したものであると推測されるので、それに対応するデジタルデータの信頼度が高いと推測されるからである。一方、交差部から遠ざかっている点状画像ほど、それがノイズの可能性は大きいと推測され、対応するデジタルデータの信頼性はその距離が大きくなるほど低下すると考えられる。
以上のように、ビット配列400と信頼度配列500とを参照することで、撮像画像から得られるデジタルデータとその信頼度との対応関係が特定される。なお、ビット配列400と信頼度配列500では、二次元的に各値が配列されていたが、この配列の態様はあくまで一例であり、例えば一次元的に並べられてもよい。
【0079】
<D.3 復号部300の機能>
次に、復号部300の機能について説明する。復号部300は、本発明の復号手段の一例であり、ビット配列400と信頼度配列500とに基づいて、撮像画像から情報を復号するための機能を実現するものである。図27は、復号部300のより詳細な機能的構成を示す機能ブロック図である。図27に示すように、復号部300の機能は、符号パターン境界検出部301と、符号検出部302と、識別情報復号部303と、位置符号復号部304とに分けられる。
【0080】
符号パターン境界検出部301は、ビット配列400に基づいて、パターンブロックP2を構成する単位符号パターンの境界を検出する。
符号検出部302は、ビット配列400から符号パターン境界検出部301によって検出された境界に基づいて、ビット配列400に含まれる各々のパターンブロックP2を参照して、第2単位符号パターンを検出する。符号検出部302は、検出した第2単位符号パターンの回転角度により、ビット配列400の向きを検出してその向きを補正する。
【0081】
識別情報復号部303は、第2単位符号パターンが示す符号の位置を基準にして識別情報符号を取得し、それを復号することで識別情報を検出する。識別情報の復号は、符号化に用いた符号パラメータ(RS符号のパラメータ)と同じパラメータを使用する。
位置符号復号部304は、第2単位符号パターンが示す符号の位置を基準にして位置符号を取得し、それを復号することで位置情報を検出する。位置符号はこの実施形態ではM系列の部分系列として検出されるので、画像生成処理と同じM系列での検出した部分系列の位置を特定することで、位置情報を取得する。
【0082】
ところで、復号部300は、信頼度配列に500おいて信頼度がより高い領域を優先して、その領域に対応するビット配列400の領域を参照する。具体的には、復号部300は、ビット配列400のうち信頼度に応じて定まる位置のデータを優先して使用し、復号する。例えば、復号部300は、図26において矩形で囲んだ領域Rc1,Rc2のように信頼度が閾値以上(ここでは、「3」)であるデジタルデータのみを選択する。領域Rc1,Rc2はそれぞれ、図25に示す領域Rb1,Rb2のビット値に対応する。そして、復号部300は、選択したデジタルデータから点状画像の相互の位置関係に応じて情報を復号する。また、復号部300は、第2座標平面上で開始点Sからの距離がより小さい位置から生成されたデジタルデータを優先して選択し、復号してもよい。図26の例では、復号部300は、領域Rc2よりも領域Rc1に対応するデジタルデータを優先して選択する。この態様とする理由は、既に説明したが、位置関係の特定の開始点を示す開始点Sの決定はより信頼性の高い撮像結果を得るために決定されているからである。
【0083】
以上の手順で、復号部300が位置情報及び識別情報を復号すると、電子ペン60のデータ処理部61bは、通信部66を制御することにより、復号した情報をPC10に送信する。PC10では、この位置情報及び識別情報を受信して手書きの内容を電子データにするなどの、処理を実行する。
【0084】
以上説明したように、電子ペン60は、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、主として以下の3点の機能を実現する。
(1)検出した点状画像の確度と、その点状画像の撮像画像上での位置とに基づいて、確度がより高いものを優先して点状画像のいずれかを開始点に決定する。
(2)配列線の設定の際に、各点状画像が符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値を算出し、指標値の大きい点状画像の重み付けを相対的に重くした回帰式を用いて配列線を設定する。
(3)撮像画像からデコードしたデジタルデータのそれぞれについて配列線と点状画像との対応関係に応じた信頼度を算出し、信頼度がより高いデジタルデータを優先して使用し、情報を復号する。
電子ペン60が以上の(1)から(3)の機能を実現することによって、媒体50上に付着した汚れや、電子ペン60が媒体50表面を撮像するときの撮像過程等の原因で、撮像画像に欠陥が含まれていても、以上の(1)から(3)の機能を実現しない場合に比べて、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性が抑制される。
【0085】
[変形例]
本発明は、上述した実施形態と異なる形態で実施してもよい。また、以下に示す変形例は、各々を組み合わせてもよい。
[変形例1]
上述した実施形態において、確度算出部201は、隣接領域に配置される点状画像の数に基づいて確度を算出していたが、これを以下の(a)から(d)に置き換えてもよい。
(a)確度算出部201は、点状画像の形状があらかじめ決められた形状に近いほど確度を高くしてもよい。上述したように、符号化画像を構成する点状画像の形状は決まっているから、その形状が本来のものと異なっていれば、それがノイズであるか、符号化画像が正しく形成されていないことが考えられるからである。
(b)確度算出部201は、点状画像の寸法があらかじめ決められた寸法に近いほど確度を高くしてもよい。上述したように、符号化画像を構成する点状画像の寸法は決まっているから、その寸法が本来のものと異なっていれば、それがノイズであるか、符号化画像が正しく形成されていないことが考えられるからである。
(c)確度算出部201は、点状画像の濃度(例えば、光学濃度)があらかじめ決められた濃度に近いほど確度を高くしてもよい。上述したように、符号化画像を構成する点状画像の濃度は決まっているから、その濃度が本来のものと異なっていれば、それがノイズであるか、符号化画像が正しく形成されていないことが考えられるからである。
(d)確度算出部201は、点状画像の濃度と媒体50の表面の濃度差があらかじめ決められた濃度差に近いほど確度を高くしてもよい。媒体50の表面濃度が異なっている場合にはかかる濃度差はある値に定まるが、このずれが大きいと、トナー不足により符号化画像の形成が期待通りに行われていないことや、媒体50の表面に汚れが生じていることが考えられるからである。
また、確度算出部201は、上記(a)から(d)に係る条件を複数組み合わせて確度を算出してもよい。また、確度算出部201は、上述した実施形態の確度の算出方法と、上記(a)から(d)に係る点状画像の特性に応じた確度の算出方法とを組み合わせてもよい。
【0086】
[変形例2]
上述した実施形態において、指標値算出部2033は、点状画像が符号化画像を構成するものである指標値の算出の際に、上記(a)から(d)又はそれら複数の組み合わせの内容に基づいて指標値を算出してもよい。かかる指標値も、点状画像が符号化画像を構成するものである確からしさの指標であるからであり、確度の場合と同等の基準としてよい。また、指標値算出部2033は、これらの点状画像の特性に応じた指標値の算出方法と、上述した実施形態の算出方法と組み合わせてもよい。
【0087】
[変形例3]
上述した実施形態において、信頼度配列算出部205は、点状画像が符号化画像を構成するものである信頼度の算出の際に、上記(a)から(d)又はそれら複数の組み合わせのような点状画像の特性を加味して信頼度を算出してもよい。かかる信頼度も、点状画像が符号化画像を構成するものである確からしさの指標であるからであり、指標値の場合と同等の基準としてよい。また、指標値と信頼度の算出に共通する項目が含まれていれば、信頼度配列算出部205は、指標値算出部2033で算出された指標値をそのまま用いて、これを信頼度として算出してもよい。
【0088】
[変形例4]
また、信頼度配列算出部205は、点状画像と配列線との対応関係を、撮像画像上での点状画像の位置を基準としたあらかじめ決められた範囲内の画像の密度としてもよい。点状画像は、決められた規則に従って配列されているから、本来、或る点状画像を基準として決められた範囲内における画像密度は或る程度決まってくるはずである。そこで、信頼度配列算出部205は、画像の密度が符号化画像における点状画像の配置態様に応じて定まる密度に近いほど、信頼度を高くしてもよい。画像密度が必要以上に高ければ周囲にノイズが多発している可能性が推測されるし、低すぎる場合は、トナー不足等によって正しく符号化画像の形成が行われていない可能性が考えられるからである。
【0089】
[変形例5]
上述した実施形態において、電子ペン60は、特開2009−181347号公報に開示されている手法で開始点(同公報の「同期原点」に相当する。)を決定し、配列線設定部203に係る機能により配列線を設定してもよい。また、電子ペン60がビット配列生成部204及び信頼度配列算出部205に係る機能を実現しない場合には、点状画像の配列は実施形態のような、それぞれ異なる複数方向に複数列で点状画像が配列されるという規則に限定されない。この構成であれば、上述した実施形態の手順で、電子ペン60は交差部毎の点状画像の配置態様から信頼度を算出すればよい。
【0090】
[変形例6]
上述した実施形態では、配列線設定部203は、開始点Sから設定方向に順次配列線を設定する構成であったが、要するに、配列線設定部203は、撮像画像上の点状画像のいずれかの位置を原点とした第2座標平面上に、回帰式に基づいて点状画像の配列を示す配列線を列毎に設定するものであれば、少なくとも指標値を考慮しない従来構成に比べて復号の失敗の可能性は抑えられると考えられる。また、指標値算出部2033による指標値の算出の妨げにならない場合、第1配列線設定部2032に相当する機能を省略してもよい。
【0091】
[変形例7]
上述した実施形態では、撮像画像上の配列線同士の各交差部の点状画像の有無に応じたビット配列を生成するという符号化方式の符号化画像を用いていたが、本発明の符号化方式は他の符号化方式であってもよい。例えば、特許文献2に開示されている符号化方式の符号化画像を、本発明に適用してもよい。
【0092】
[変形例8]
上述した実施形態において、符号化画像では互いに異なる2方向に沿って点状画像が配列されていたが、3方向以上の各方向に沿って点状画像が配列される符号化画像を本発明に適用してもよい。
また、上述した実施形態の電子ペン60が実現していた機能の一部又は全部を、PC10などの電子ペン60以外の装置が実現してもよい。
【0093】
また、上述した実施形態では、第1座標平面は直交座標系であったが、例えば斜行座標系などであってもよい。また、第2座標平面において各軸方向は配列情報に応じたものに決められていたが、軸の設定方法はこれ以外の態様でもよく、配列線が軸を通過するものであればよい。なお、各座標系の定義によっては、媒体50上で直線状に配列される点状画像の配列を座標平面上で表す場合に、撮像画像上での配列が直線状にならず、それに伴い配列線が直線状にならない場合も考えられる。しかしながら、これは座標平面での表現の相違に過ぎないから、様々な座標系で記述された座標平面を本発明に適用してもよい。
【0094】
また、上述した実施形態では、開始点決定部202が決定した開始点を第2座標平面の原点に一致させていたが、開始点を第2座標平面上での原点からずらしてもよい。この場合であっても、配列線設定部203は、この開始点を利用して設定方向に向かって順次配列線を設定すればよい。
また、上述した電子ペン60の制御部61が実現する各機能は、複数のプログラムの組み合わせによって実現され、又は、複数のハードウェア資源の協働によって実現され得る。
【符号の説明】
【0095】
10…PC、100…配列情報検出部、101…撮像データ取得部、102…ノイズ除去部、103…点状画像検出部、104…第1画像対検出部、105…第2画像対検出部、106…列方向検出部、107…列間隔検出部、200…デコード部、201…確度算出部、202…開始点決定部、203…配列線設定部、2031…配列情報取得部、2032…第1配列線設定部、2033…指標値算出部、2034…回帰式算出部、2035…第2配列線設定部、204…ビット配列生成部、205…信頼度配列算出部、300…復号部、301…符号パターン境界検出部、302…符号検出部、303…識別情報復号部、304…位置符号復号部、50…媒体、60…電子ペン、61…制御部、61a…画像処理部、61b…データ処理部、62…圧力センサ、63…照射部、64…撮像部、66…通信部、70…撮像ユニット。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
点状の画像である点状画像を複数列で配列し、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像から、前記点状画像を検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した点状画像が前記符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値をそれぞれ算出する指標値算出手段と、
前記指標値算出手段が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に与えて、当該点状画像の分布を示す回帰式を前記列毎に算出する回帰式算出手段と、
前記回帰式算出手段により算出された回帰式に基づいて、前記撮像画像から前記位置関係を特定する際に用いられ、前記検出した点状画像の前記列毎の配列を示す線である配列線をそれぞれ設定する設定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に基づいて検出され、前記複数列の並び方向と、当該並び方向に対する前記列同士の間隔とを示す配列情報を取得する取得手段を備え、
前記設定手段は、前記検出した点状画像のいずれかを開始点として、前記取得手段が取得した配列情報が示す前記並び方向に沿って各地点を通過する前記配列線を順次設定するものであり、一の配列線を設定すると、当該配列線と前記開始点側に隣接する配列線との前記間隔とするように前記配列情報を更新し、更新した配列情報が示す前記間隔を用いてその次の列の前記配列線を設定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記配列情報は、前記並び方向及び前記列同士の間隔のほか、前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に基づいて検出された前記点状画像の配列の列方向を示し、
前記設定手段は、一の配列線を設定すると、当該配列線の傾きが示す前記列方向とするように前記配列情報を更新し、更新した配列情報が示す前記列方向を用いてその次の列の前記配列線を設定する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記指標値算出手段は、前記設定手段により一の配列線が設定されると、その次に配列線が設定される列について前記指標値を算出するものであり、当該一の配列線を基準として前記配列情報により特定される配列線との距離が小さい点状画像ほど、前記指標値を大きくする
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記指標値算出手段は、前記設定手段により一の配列線が設定されると、その次に配列線が設定される列について前記指標値を算出するものであり、当該一の配列線を基準として前記配列情報により特定される配列線と、前記検出した点状画像との距離をそれぞれ算出して更に平均値を算出し、当該距離と当該平均値との差が小さい点状画像ほど、前記指標値を大きくする
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記指標値算出手段は、前記検出した点状画像の形状、大きさ、濃度、当該点状画像と前記媒体表面との濃度差又はそれら複数の組み合わせに基づいて、前記指標値を算出する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記設定手段により設定された配列線と、前記撮像画像から特定される前記位置関係とに基づいて情報を復号する復号手段と
ことを特徴とする請求項1から6のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項8】
請求項1から7のいずれかに記載の情報処理装置と、
光を照射する照射手段と、
前記照射手段により照射された光の反射光に応じて撮像する撮像手段と
を備え、
前記検出手段は、前記撮像手段により前記媒体が撮像されて得られる撮像画像から、点状画像を検出する
ことを特徴とする撮像装置。
【請求項9】
コンピュータを、
点状の画像である点状画像を複数列で配列し、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像から、前記点状画像を検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した点状画像が前記符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値をそれぞれ算出する指標値算出手段と、
前記指標値算出手段が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に与えて、当該点状画像の分布を示す回帰式を前記列毎に算出する回帰式算出手段と、
前記回帰式算出手段により算出された回帰式に基づいて、前記撮像画像から前記位置関係を特定する際に用いられ、前記検出した点状画像の前記列毎の配列を示す線である配列線をそれぞれ設定する設定手段
として機能させるためのプログラム。

【図1】
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【図2】
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【図3】
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【図4】
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【図5】
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【図6】
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【図7】
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【図8】
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【図9】
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【図10】
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【図11】
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【図12】
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【図13】
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【図14】
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【図15】
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【図16】
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【図17】
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【図18】
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【図19】
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【図20】
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【図21】
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【図22】
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【図23】
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【図24】
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【図25】
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【図26】
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【図27】
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【公開番号】特開2012−43015(P2012−43015A)
【公開日】平成24年3月1日(2012.3.1)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2010−181090(P2010−181090)
【出願日】平成22年8月12日(2010.8.12)
【出願人】(000005496)富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Fターム(参考)】