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圖像化QR code之微結構對於辨識率之影響

【本篇報導由圖文傳播學系  王希俊教授研究團隊提供】

  QR code在以較小尺寸進行實體輸出時,印刷所產生的網點擴張使白色資訊點被遮掩,導致在錯誤分析中偽黑(原白點誤認為黑點)會大於偽白(原黑點誤認為白點),進而影響解碼率。為了降低實體輸出所產生的偽黑並降低辨識錯誤率,本研究改變QR code之微結構,將其以不影響解碼的方式下予以不同程度縮小。研究結果顯示,經過調整的微結構成功降低偽黑之發生及使辨識錯誤率降低。此方法可應用在傳統及圖像化QR code之實體輸出。


 

  隨著科技快速發展,資訊的傳播已從實體轉為數位化,而現代資訊傳播的方法眾多,其中二維條碼可在小面積儲存大量資訊,讓它被廣泛地應用於各領域,另傳統QR code為黑白點組成,並不美觀,故有許多經美化之圖像化QR code產生。而在實體輸出進行錯誤分析時,透過資訊點錯誤分析,因為印刷時的網點擴張導致偽黑情況大於偽白,得知網點擴張對於半色調圖像化QR code的解碼具有一定的影響(如圖a至d)。因此本研究將以抵消網點擴張的概念,縮小QR code中的黑色次模組,以降低辨識偽黑及錯誤率。

a)圖像化二維條碼的數位影像.   b) 圖a之局部放大影像.  c) 列印輸出之圖像化二維條碼.  d)  圖c之局部放大影像
a) 圖像化二維條碼的數位影像.   b) 圖a之局部放大影像.  c) 列印輸出之圖像化二維條碼.  d)  圖c之局部放大影像

 

  本研究提供了使較小尺寸之實體輸出QR code能夠被讀取的方法,透過辨識分析亦可以得知,將黑色次模組適當地縮小後,能有效抵消網點擴張進而降低偽黑情形及辨識錯誤率,並使用雷射印表機即可輸出。此方法除了用於圖像化QR code之外,亦可應用於傳統QR code,未來也建議在輸出QR code時可以將黑色次模組適當縮小,將會有助於提升解碼率。

 

原文出處:
Liu, H.C., Chou, T.R., Lu, C.S., Wang, H.C. (2021). Improving readability by modifying graphic QR code microstructure. Electronics Letters, 57(23), 879-881. https://doi.org/10.1049/ell2.12301

王希俊 教授 | 圖文傳播學系

現任國立臺灣師範大學圖文傳播學系教授,研究專長:圖像防偽科技、數位訊號處理、影像分析及加值應用。