Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/35965
Title: | กระบวนการขจัดรอยขีดข่วนบนภาพคิวอาร์โค้ด |
Other Titles: | A process to remove scratches from QR Code images |
Authors: | กมล หอมขจร |
Advisors: | สาธิต วงศ์ประทีป |
Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ |
Advisor's Email: | [email protected] |
Subjects: | คิวอาร์โค้ด บาร์โคด การประมวลผลภาพ -- เทคนิคดิจิตอล คิวอาร์โค้ด -- การบำรุงรักษาและการซ่อมแซม QR Code QR Code -- Maintenance and repair Bar coding Image processing -- Digital techniques |
Issue Date: | 2555 |
Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
Abstract: | งานวิจัยนี้นำเสนอเกี่ยวกับกระบวนการขจัดรอยขีดข่วนบนภาพ QR Code โดยที่มีการนำเทคนิคการประมวลผลภาพ (Digital image processing) ซึ่งมีขั้นตอนประกอบไปด้วยการแบ่ง แยกภาพโดยใช้แบบจำลองสี HSV (Color segmentation using HSV Model) เพื่อทำการแยกความต่างของสีของ QR Code กับรอยขีดข่วนแล้วนำภาพรอยที่ได้เข้าสู่การทำ Binarization ซึ่งเป็นขั้นตอนการแปลงภาพรอยให้เป็นภาพไบนารี (Binary Image), การทำ Morphological Image Processing โดยใช้เทคนิค Opening ร่วมกับ Closing เพื่อปรับปรุงโครงสร้างของภาพรอยที่ได้ให้มีความสมบูรณ์มากยิ่งขึ้นแล้วนำตำแหน่งรอยที่ได้ไปใช้ในการลบรอยออกจากภาพที่มีรอยขีดข่วน แล้วเข้าสู่ขั้นตอนการกำหนดพื้นที่ที่สนใจ(Region of Interest : ROI) เพื่อให้ได้ QR Code ที่ไม่มี Quiet Zone แล้วทำการวาดเส้นตาราง (Grids Generation) เพื่อกำหนดพื้นที่ย่อยของ QR Codeโดยใช้ขนาดโมดูลของ QR Code ในเวอร์ชันที่ใช้ในการทดลองเมื่อได้พื้นที่ของโมดูลย่อยแล้วทำการวิเคราะห์กลุ่มสมาชิกของพื้นที่ย่อยเพื่อทำการเติมเต็มส่วนของ QR Code ที่เสียหายในแต่ละโมดูล (Reconstruction QR Code) และในขั้นตอนสุดท้ายเมื่อผ่านกระบวนการต่างๆ จะได้ภาพผลลัพธ์ ของ QR Code ที่สามารถนำไปอ่านเพื่อถอดรหัสโดยใช้ซอฟแวร์ที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
Other Abstract: | This thesis presents a process to remove scratches from QR Code Image. The Digital Image Processing technique involves and breaks down into several processes: HSV (Color segmentation using HSV Model), differentiate color of two-dimensional QR code, segment the scratches locate on QR code, and convert the damage (scratches) into Binary image. Morphological Image processing techniques for Opening Closing with the restructuring of the tracks in order to make the mark even come close to perfect mark. Then compare the mark with damage QR code with scratches, this lead to Region of Interest: ROI. ROI technique will remove quietzone and generate Grids Generation to determine segmentation area of QR code. The tiny area (module) after segmentation is complete, group of pixels of each tiny area is analyze in order to fill and fix up the damage QR code of each module.Through various processes, reconstruction QR Code is the last process and as the result, the product of the last process is ready for the QR code ready software to decode with efficiency. |
Description: | วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2555 |
Degree Name: | วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต |
Degree Level: | ปริญญาโท |
Degree Discipline: | วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ |
URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/35965 |
URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2012.1450 |
metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2012.1450 |
Type: | Thesis |
Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
kamon_ho.pdf | 8.82 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.