WO2004090801A1 - 情報符号化装置、情報復号化装置ならびにその方法及びプログラム - Google Patents

情報符号化装置、情報復号化装置ならびにその方法及びプログラム Download PDF

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WO2004090801A1
WO2004090801A1 PCT/JP2004/005090 JP2004005090W WO2004090801A1 WO 2004090801 A1 WO2004090801 A1 WO 2004090801A1 JP 2004005090 W JP2004005090 W JP 2004005090W WO 2004090801 A1 WO2004090801 A1 WO 2004090801A1
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PCT/JP2004/005090
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Masahiro Endo
Yoshiaki Kurokawa
Shogo Yagi
Takaya Tanabe
Original Assignee
Nippon Telegraph And Telephone Corporation
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G06K19/06009—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking
    • G06K19/06037—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking multi-dimensional coding
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03H—HOLOGRAPHIC PROCESSES OR APPARATUS
    • G03H1/00—Holographic processes or apparatus using light, infrared or ultraviolet waves for obtaining holograms or for obtaining an image from them; Details peculiar thereto
    • G03H1/04—Processes or apparatus for producing holograms
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    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/12—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using a selected wavelength, e.g. to sense red marks and ignore blue marks

Definitions

  • the present invention relates to an information coding apparatus, an information decoding apparatus, a method thereof and a program, which are used for optical information recording and reproduction.
  • the information to be recorded is encoded into a two-dimensional image, and the encoded information of the two-dimensional image is recorded by using laser light or the like as signal light or reference light. Record on a medium (recording material).
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-366014 (hereinafter referred to as Patent Document 1)).
  • Patent Document 2 There is also a distortion correction method for correcting the detected image to the original image size (see Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-78746 (hereinafter referred to as Patent Document 2)).
  • information is usually recorded as a binary image consisting of black and white.
  • playback of the recorded information is performed by capturing an image with an imaging device such as a CCD (Ch ad g e C o d ic u d ic ic e) camera and reading out the recorded information.
  • CCD Ch ad g e C o d ic u d ic ic e
  • an image is captured by an imaging device such as a CCD camera during playback.
  • an imaging device such as a CCD camera
  • the pixels of the CCD camera and the pixels of the recorded image shift, it may not be possible to read out the information well.
  • the CCD pixel located between white and black will It becomes gray, which is an intermediate color between white and black, arranged in gray, gray, gray, and original information can not be extracted. That is, when meaningful information is arranged at the pixel pitch of the imaging device, it becomes difficult to read out due to the influence of positional deviation and the like.
  • Patent Document 1 proposes a coding method that expresses 2-bit information with 4 pixels and 4 pixels.
  • 16 bits represent 2 bits with 16 pixels, so there is a problem that the amount of information that can be recorded is reduced to 1/8. Disclosure of the invention
  • the present invention has been made in consideration of such circumstances, and an object thereof is to provide an information encoding apparatus and an information decoding apparatus capable of expressing a large amount of information with a small number of pixels. And to provide a program.
  • an information coding apparatus is a two-dimensional information input device comprising: m (m is a natural number) multiplied by n (n is a natural number) pixels
  • the code blocking means comprises code blocking means for coding as a block of an image, wherein the code blocking means is configured to: (mo) by (np) pixels of a code block indicating the information bit, among the m by n pixel code blocks It is arranged in the code part (o, p is a natural number satisfying 0 ⁇ o ⁇ m, 0 ⁇ p ⁇ n) which is a region of ⁇ ⁇ ⁇ , and is a region of another pixel in the code block of m by n pixels. In the guide portion, no pixel indicating the information bit is arranged.
  • the information encoding apparatus of the present invention further comprises code blocking means for encoding input information bits as a block of a two-dimensional image consisting of m (m is a natural number) multiplied by n (n is a natural number) pixels.
  • the code blocking means indicates the information bit
  • the code portion (o, p is 0 ⁇ o m, 0 ⁇ p ⁇ n) which is the area of (m ⁇ o) times (n ⁇ p) pixels in the code block of m times n pixels.
  • a pixel indicating a predetermined information bit in the guide section which is the area of another pixel in the m by n pixel code block.
  • the code blocking unit may be configured to set the size and the arrangement position of the pixels arranged in the area of the (m ⁇ o) multiplied by (n ⁇ p) pixels. ) It may be determined based on the size of the area of the (n_p) pixel.
  • one code block is (m ⁇ o) multiplied by (n_p) pixels representing an information bit (m, n is a natural number, o, p is 0 and 0 ⁇ o
  • n_p pixels representing an information bit
  • a two-dimensional image composed of an area of m by n pixels having a code section in which m, 0 ⁇ p ⁇ n and a guide section in which a pixel indicating the information bit is not disposed is captured
  • Code pattern estimation means for receiving a captured image and estimating a code block pattern based on a relative comparison result between the captured image and an image in an ideal state; and a result of the pattern estimation.
  • a bit string restoration unit that decodes the information bit 1 of the input captured image.
  • a code for the code pattern is detected based on a displacement amount detecting means for detecting a displacement amount between a pixel of the two-dimensional image and a pixel of the captured image, and the detected displacement amount. Further, an ideal captured image calculating means for calculating an ideal captured image of a block, an image comparing means for calculating a relative value by comparing the input captured image with the calculated ideal captured image.
  • the code pattern estimation means may estimate the pattern of the code block from the calculated relative value.
  • a code for the code pattern is detected based on position shift amount detecting means for detecting the position shift amount between the pixel of the two-dimensional image and the pixel of the captured image;
  • Ideal imaged image calculation means for calculating an ideal imaged image of a block, Ideal image for calculating an ideal restored image of a code block based on the calculated ideal imaged image and the detected positional deviation amount Restored image calculating means, based on the detected positional displacement amount, restoring the two-dimensional image from the captured image
  • the image processing apparatus further comprises: restored image calculation means for calculating an image; and an image comparison means for calculating a relative value by comparing the restored image calculated from the captured image with the restored image calculated from the code block.
  • the code pattern estimation means may estimate the pattern of the code block from the calculated relative value.
  • the information coding method of the present invention is an information coding method for coding input information bits as a block of a two-dimensional image consisting of m (m is a natural number) multiplied by n (n is a natural number) pixels.
  • a code section (o, p is an area of 0 ⁇ o m, 0 ⁇ p ⁇ 0) which is an area of (m_o) times (n_p) pixels in the code block of m times n pixels of the pixel indicating the information bit and n is a natural number satisfying n), and a pixel indicating the information bit is not arranged in a guide portion which is a region of another pixel in the code block of m times n pixels.
  • the information coding method of the present invention is an information coding method for coding input information bits as a block of a two-dimensional image consisting of m (m is a natural number) multiplied by n (n is a natural number) pixels.
  • a code portion (o, p is 0 ⁇ o ⁇ m, which is a region of ( m _ 0 ) times (n ⁇ p) pixels in the code block of m by n pixels, which represents the pixel indicating the information bit) It arranges to a guide part which is a field of other pixels among code blocks of m times n pixels, and arranges a pixel which shows a predetermined information bit.
  • the size and arrangement position of the pixels arranged in the area of the (mo) multiplied by (n_p) pixels are expressed by the size of the area of the (m ⁇ o) multiplied by (n_p) pixels. It may be determined based on
  • one code block indicates (mo) multiplied by (n ⁇ p) pixels (m, n is a natural number, o, p is 0 and 0 ⁇ m, 0) representing an information bit.
  • n is a natural number, o, p is 0 and 0 ⁇ m, 0
  • a natural number that satisfies P ⁇ n is arranged, and a guide unit in which a pixel indicating the information bit is not arranged is a captured image of a two-dimensional image composed of an area of m times n pixels
  • the pixels of the two-dimensional image and the captured image may be An amount of positional deviation from the pixel is detected, and based on the detected amount of positional deviation, an ideal captured image of the code block for the code pattern is calculated, and the input captured image and the calculated ideal imaging
  • the relative value may be calculated by comparing with an image, and the pattern of the code block may be estimated from the calculated relative value.
  • the positional deviation amount between the pixel of the two-dimensional image and the pixel of the captured image is detected, and based on the detected positional deviation amount, an ideal code block for the code pattern.
  • a captured image is calculated, and the ideal restored image of the code block is calculated based on the calculated ideal captured image and the detected displacement amount, and the imaging is performed based on the detected displacement amount.
  • the restored image of the two-dimensional image is calculated from the image, the restored image calculated from the captured image is compared with the restored image calculated from the code block to calculate a relative value, and the calculated relative value
  • the pattern of the code block may be estimated.
  • the information encoding program of the present invention encodes information bits to be input as a block of a two-dimensional image consisting of m (ni is a natural number) multiplied by n (n is a natural number) information that causes a computer to execute encoding processing
  • An encoding program which is an area of (m ⁇ o) times (n ⁇ p) pixels of the code block of m times n pixels in the encoding process; It is arranged in the code part (o, p is a natural number satisfying 0 ⁇ o ⁇ m, 0 and p ⁇ n), and the guide part which is the area of the other pixel in the m by n pixel code block Do not place a pixel indicating the information bit.
  • the information encoding program of the present invention executes, on a computer, an encoding process for encoding input information bits as a block of a two-dimensional image consisting of m (m is a natural number) multiplied by n (n is a natural number) pixels.
  • a code that is a region of (m_ o) times (n ⁇ p) pixels in the code block of m times n pixels in the coding process.
  • Part (o, p is a natural number satisfying 0 ⁇ o ⁇ m, 0 ⁇ p ⁇ n)
  • a guide part which is a region of another pixel in the code block of m times n pixels is defined in advance.
  • the size and arrangement position of the pixels arranged in the area of the (m ⁇ o) multiplied by (n ⁇ p) pixels are multiplied by the (in ⁇ o) times the area of the (n ⁇ p) pixels. It may be determined based on the size of.
  • one code block indicates (m-o) times (n-p) pixels (m, n is a natural number) representing an information bit, ⁇ , ⁇ is 0 ⁇ o ⁇ m, 0
  • a captured image obtained by capturing a two-dimensional image composed of an area of m by n pixels having a code section where a natural number satisfying ⁇ p> n is arranged and a guide section where the pixel indicating the information bit is not arranged
  • a process of detecting the amount of positional deviation between the pixel of the two-dimensional image and the pixel of the captured image, and an ideal code block for the code pattern based on the detected amount of positional deviation A process of calculating a captured image, a process of calculating an ideal restored image of a code block based on the calculated ideal captured image, and the detected positional shift amount; A process of calculating a restored image of the two-dimensional image from the captured image, and a process of calculating a relative value by comparing a restored image calculated from the captured image with a restored image calculated from the code block And the process of estimating the pattern of the code block from the calculated relative value may further be executed by the computer.
  • the information bit to be input is coded as a block of a two-dimensional image consisting of m (m is a natural number) multiplied by n (n is a natural number) pixels
  • m is a pixel representing an information bit Of the code blocks of n pixels to be multiplied, it is arranged in the code part (o, p is a natural number that satisfies 0, o ⁇ m, 0 and p> n) which is the area of (m_ o) multiplied by (n ⁇ p) pixels.
  • the code block Since a pixel indicating a predetermined information bit is arranged in the gapped part which is an area of another pixel in the code block of m times n pixels, the code block is arranged on the two-dimensional image. However, since the code parts are not arranged adjacent to each other, code blocks can be separated with certainty, and the information bits arranged in the guide part are known, so correction corresponding to this is applied. In this case, it is possible to decode it reliably.
  • the present invention is based on the size of the area of (m ⁇ o) multiplied by (n_p) pixels and the size and arrangement position of the pixels to be arranged in the area of (m ⁇ o) multiplied by (n_p) pixels. Therefore, no matter how the code block is placed on the two-dimensional image, the code part is not placed adjacent to one another, and the code block can be separated with certainty.
  • the coding design with high freedom can be made according to the nature etc.
  • one code block indicates (m-o) times ( ⁇ -)) pixels indicating information bits (m, n is a natural number, ⁇ ⁇ ) , ⁇ is a region of m by n pixels having a code portion where a 0 m m, 0 a natural number satisfying 0 and p ⁇ n), and a guide portion where a pixel indicating an information bit is not placed
  • the pattern of code blocks is estimated based on the relative comparison result with the image, and the information bits are decoded based on the results of the pattern estimation, the recorded code pattern can be estimated. High-density coded information can be efficiently decoded.
  • the present invention detects the amount of positional deviation between the pixels of the two-dimensional image and the pixels of the captured image, calculates an ideal captured image of the code block for the code pattern based on the detected amount of positional displacement, and inputs It is possible to estimate the recorded code pattern because the pattern of the code block is estimated from the calculated relative value by comparing the calculated captured image with the calculated ideal captured image and calculating the relative value. It can efficiently decode high-density encoded information.
  • the present invention detects the amount of positional deviation between the pixels of the two-dimensional image and the pixels of the captured image, and calculates and calculates an ideal captured image of the code block for the code pattern based on the detected amount of positional displacement.
  • the ideal restored image of the code block is calculated based on the ideal captured image and the detected displacement amount, and the restored image of the two-dimensional image is calculated from the captured image based on the detected displacement amount. Since the relative value is calculated by comparing the restored image calculated from the captured image with the restored image calculated from the code block and the pattern of the code block is estimated from the calculated relative value, the recorded code pattern is obtained. Can be estimated, and high-density coded information can be decoded more efficiently.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the flow of encoding.
  • FIGS. 2A and 2B are diagrams for explaining a method of capturing a recorded image.
  • FIG. 3A and FIG. 3B are diagrams for explaining the encoding procedure.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the configuration of the code block.
  • 5A-5E illustrate the method of code block separation.
  • 6A to 6D illustrate the size and position of a bright spot.
  • 7A and 7B are diagrams for explaining the flow of decoding.
  • 8A and 8B are diagrams for explaining the decoding procedure.
  • 9A to 9P are diagrams for explaining the code block.
  • FIG. 10 to FIG. 10C are diagrams for explaining imaging by the imaging device.
  • Fig. 1 1 A and Fig. 1 1 B are diagrams for explaining the flow of calculation of a restored image.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the calculation of an ideal captured image.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the calculation of a restored image.
  • pixel values are expressed in 2 5 6 steps from 0 to 25 5.
  • the pixel value 0 is represented as black and the pixel value 2 5 5 as white. This is what we define for the sake of explanation, and the numbers, white and black assignments have no special meaning. '
  • the digital bit string of information is not imaged as it is, but is divided into bit strings of appropriate length, converted into code blocks for each bit string, and the code blocks are arranged to form a two-dimensional image.
  • a code block consists of m (m is a natural number) multiplied by n (n is a natural number) pixel area
  • the code part is multiplied by (m_ o) by (n ⁇ p) pixels
  • a region (o, p is a natural number that satisfies 0 and 0 ⁇ m, 0 ⁇ p ⁇ n) is used, and the other regions are used as the guidance part.
  • the code part can represent information of up to 4 bits, so the coding rate is up to 4/9 and the above information More information can be expressed than the coding method.
  • the arrangement of pixel values in the code section is arbitrary, and can be designed according to the system that performs recording and reproduction.
  • the size of the code block is arbitrary and can be designed according to the recording and reproduction system.
  • a code pattern is estimated by comparing an ideal captured image of a code block with respect to a code pattern and a captured image actually obtained, and the encoded two-dimensional image is decoded.
  • the first method of the decoding method is as follows.
  • a two-dimensional image is captured by an imaging element and captured as a captured image.
  • the actual captured image and the ideal captured image are compared, and the closest pattern is estimated as a mark ⁇ > pattern.
  • the second method of the decoding method is as follows.
  • an ideal captured image is calculated from the two-dimensional image and the displacement amount of the image sensor and the code pattern to be decoded, and an ideal restored image is calculated from the ideal captured image and the displacement amount.
  • the restored image of the two-dimensional image that is, the actual restored image is calculated based on the detected positional displacement amount and the captured image.
  • the closest pattern is estimated as a code pattern.
  • Japanese Patent Application No. 2 0 0 2-2 4 7 6 8 2 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2 0 3 0 5 0 8 8 8) for a method of detecting displacement.
  • Application for example, using the method described in the application. That is, two dimensional A predetermined pattern is recorded in advance in the image, and at the time of decoding, the approximate position of this pattern is detected, and the detected approximate position and the barycenter of the distribution of similarity between the area in the captured image and the pattern Calculate and, based on this, detect the detailed position of the pattern. Then, from the position of the pattern recorded in advance and the detailed position of the pattern detected at the time of decoding, the amount of positional deviation between the two-dimensional image and the imaging device is detected.
  • the guide part always exists around the code part. Therefore, the number of pixels of the imaging device for imaging the area of the code part is three times at maximum. There are three pixels, and in the pixel area ⁇ , the pixels other than those in the code area do not affect the pixel value.
  • the ideal captured image and the restored image can be calculated corresponding to the actual captured image and the restored image.
  • the code pattern can be estimated by comparing the restored image with the actual captured image or the restored image.
  • a two-dimensional image taken by the imaging device is usually written on or from some medium, and distortion or the like occurs on the imaging device, causing an image to be taken. May be In that case, it is effective to apply the second method, calculate the restored image in consideration of displacement and distortion, and estimate the code pattern.
  • the first method which requires less computational complexity, is effective.
  • input information that is, information bits, (m ⁇ o) times one code block indicating information bits is multiplied by (n ⁇ p) pixels (m, n is a natural number, o, p is a region of m multiplied by n pixels having a code portion where 0 ⁇ o ⁇ m, a natural number satisfying 0 ⁇ p ⁇ n), and a guide portion where a pixel indicating an information bit is not arranged Encoded into a two-dimensional image.
  • Figure 1 shows the configuration of the coding device 12 of this embodiment.
  • the coding device 12 of this embodiment is composed of a bit string conversion unit 13, a bit string division unit 14, a code blocking unit 15 and an image generation unit 1 _ 6.
  • the bit string conversion unit 1 _ 3 receives the information 1 1 1 input and performs processing to convert it into a bit string.
  • the bit string division unit 1 to 4 Upon receiving the input of the information bit converted into the bit string, the bit string division unit 1 to 4 divides the information bit into predetermined units.
  • the code blocking unit 1_5 receives an input of a predetermined unit of information bit divided into a plurality of units, and multiplies this information bit by m (m is a natural number) multiplied by n (n is a natural number). Encode as a block of the image.
  • the code blocking unit 1 ⁇ 5 is an area of (mo) times (np) pixels in the code block of m times n pixels indicating the information bit (o, p is 0 ⁇ o ⁇ m A natural number satisfying 0 ⁇ p ⁇ n) is arranged, and a pixel representing an information bit is not arranged in the area of another pixel in the code block of m times n pixels.
  • pixels indicating predetermined information bits may be arranged in the area of other pixels.
  • the size and arrangement position of the pixels arranged in the area of (m ⁇ o) times (n_p) pixels are determined based on the size of the area of (m_o) times (n ⁇ p) pixels.
  • the image generation unit 16 converts the converted code block into a two-dimensional image to be recorded and outputs it.
  • the input information 1 _ 1 is first converted into a bit string in the bit string converter 13.
  • the converted bit string is divided by the bit string division unit 1-4.
  • the divided bit string is converted into a code block in the code blocking unit 15.
  • the converted code block is converted into an image to be recorded in the image generation unit 1_6, and is output as a coded recorded image 1_7.
  • the specific coding method will be described below.
  • the recorded image is made up of bright spots (called bright spots), and when the image is taken with a CCD, the image is acquired so that the part with bright spots is white and the part without bright spots is black.
  • bright spots the part with bright spots
  • black the part without bright spots
  • the situation is shown in Fig. 2A and Fig. 2B.
  • the recorded image is composed of bright spots 2-1 and 2-3, and each pixel of the CCD is represented by a grid such as 2-2 and 2-4. Then, let the images acquired by the CCD be 2-5 and 2-6.
  • the bright spot 2-1 and the pixel 2-2 of the CCD are perfectly matched, and the portion where the bright spot was white (2-7), the portion where the bright spot was not The result is the reproduced image 2-5 which is expressed as peep (2-8).
  • the bright spot 2-3 and the pixel 2-4 of the CCD are displaced, and when imaged in this state, the pixel 2-9, 2-10, 2-11 is configured. It becomes a reproduced image 2-6, and the original state can not be restored.
  • FIG. 3A and FIG. 3B are diagrams for explaining the encoding procedure.
  • the information encoding device represents the information to be encoded (3-1) as a digital bit (3-3), and the digital bit is a bit string corresponding to the code block. Divide into 3 (3-5), and perform bit 1 and code 1 for each column (3-7).
  • information 3-2 is expressed as digital bits 3-4, and this is decomposed into a predetermined length to generate bit string 3-6.
  • the length of this bit string depends on how many bit strings are represented by one code block.
  • an example is shown in which 4 bits are encoded into one code block.
  • Figure 4 Protect the composition of code blocks like. That is, the size and arrangement position of the pixel to be arranged in the area of (m ⁇ o) multiplied by (n ⁇ p) pixel are determined based on the size of the area of (m ⁇ o) multiplied by (n ⁇ p) pixel I decided to.
  • the code block is composed of a code part 4 _ 1 and a guide part 4-3. That is, one code block is (m ⁇ o) multiplied by (n ⁇ p) pixels representing information bits (m, n is a natural number, o, p is a natural number satisfying 0 m m 0 m p 0 n And a guide portion in which a pixel indicating an information bit is not disposed, and is configured by an area of m by n pixels. That is, at this time, the information to be recorded is expressed by the code part.
  • the code parts 41 can freely arrange the bright spots, and the guide parts will be configured in a predetermined pattern.
  • the guide portion shows a pattern in which bright spots are not arranged.
  • code-blocked images are arranged to generate a recorded image.
  • 5A-5E show the separation of code blocks on a recorded image.
  • the recorded image 5-1 is made up of nine code blocks 5-2, and each code block consists of a bright point 5-3. Also, colored sections 5 and 4 represent the guide section.
  • the region 5-8 of the C C D pixel including the bright spot never includes the bright spot other than the code portion, ie, the central bright spot. Therefore, the pattern of bright spots can be observed only in a limited local area in areas 5-8, and it becomes possible to handle each code block separately. .
  • Fig. 6 A-Fig. 6 D explain the size and position of the bright spot placed in the code block. ing.
  • the bright spots are arranged in the code block, and the bright spots have a circular shape, and the size of the bright spot 6-2 is the same as the size of the pixel.
  • the bright spot pitch 6-1 is the same as the pixel pitch. Depending on the reading method, this is arranged as shown in Fig. 6B, Fig. 6C, and Fig. 6D, and the bright spot pitch is 6-3, 6-5, 6-7, and the bright spot size is 6-4. , 6-6, 6-8.
  • the bright spot pitch 6-3 is smaller than the pixel pitch, while the bright spot size 6-4 remains unchanged.
  • the size of the bright spot 6_6 is reduced, and the bright spot pitch 6_5 is larger than the pixel pitch.
  • the bright spots may be arranged by other methods. That is, since it becomes possible to separate the code block at the time of reproduction if the bright spot is in the code section, the bright spot may be arranged freely in the code section.
  • the luminance distribution of the bright spot may be changed and arranged if it is within the code portion.
  • one code block indicates (m ⁇ o) multiplied by (n ⁇ p) pixels indicating an information bit (m, n is a natural number, o, p is a region of m by n pixels having a code portion in which 0 and 0 ⁇ m, 0 n and a natural number satisfying 0 and p and n is arranged, and a guide portion in which information bits are not arranged
  • the input captured image information bit is decoded.
  • the recorded image is composed of bright spots (called bright spots), and when captured by a CCD, the image is acquired so that the part with bright spots is white and the part without bright spots is black.
  • FIGS. 7A and 7B show two types of decoding devices 7-2a and 7_2b as configuration examples of the decoding device according to the present embodiment.
  • the decoding device 7-2a according to the present embodiment includes a displacement amount detection unit 7-3, an ideal captured image calculation unit 7-4, an image comparison unit 7-5, A code pattern estimation unit 7-6 and a bit string reconstruction unit 7-7 are included.
  • the positional deviation amount detection unit 7-3 detects the positional deviation amount between the encoded two-dimensional image and the captured image 7-1.
  • the ideal captured image calculation unit 7-4 calculates an ideal captured image based on the detected positional displacement amount.
  • an ideal captured image is a captured image of code blocks for all code patterns used by the code processing unit 1 to 5 in the coding apparatus.
  • the image comparison unit 7-5 compares the ideal captured image calculated by the ideal captured image calculation unit 7-4 with the actual captured image 7-1.
  • the comparison by the image comparison unit 7 _ 5 specifically refers to, for example, a relative value between the input captured image and the calculated ideal captured image (for example, similarity, as described later) It means to calculate).
  • the code pattern estimation unit 7-6 estimates the pattern of the code block based on the relative value calculated by the image comparison unit 7-5. For example, the code pattern estimation unit 7-6 estimates a pattern with the highest degree of similarity calculated by the image comparison unit 7-5 as the pattern of the code block.
  • the bit string reconstruction unit 7-7 decodes and outputs the information bit based on the result of the pattern estimation.
  • the displacement of the two-dimensional image and the captured image is detected in the displacement amount detection unit 7-3.
  • the quantity is detected.
  • an ideal captured image is calculated in the ideal captured image calculation unit 7-4 based on the detected positional displacement amount, and the calculated ideal captured image and the actual captured image 7_1 are images.
  • the code pattern is compared in the comparing unit 7-5, and the code pattern is estimated in the code pattern estimating unit 7-6 based on the comparison result. Based on this, the bit string is restored in the bit string restoration unit 7-7 and output as decoded information 7-8.
  • the decoding apparatus has, as another apparatus configuration, as shown in the decoding apparatus 7-2 b of FIG. 7B, the above-described ideal captured image calculating section 7-4 and a code pattern estimating section Between 7 and 6, an ideal restored image calculation unit 7-9, a restored image calculation unit 7_1, and an image comparison unit 7_1 are provided.
  • the decoding device 7-2b includes: a displacement amount detection unit 7-3; an ideal captured image calculation unit 7-4; an ideal restoration image calculation unit 7-9; It comprises an image calculation unit 7-10, an image comparison unit 7-11, a code pattern estimation unit 7-6 and a bit string restoration unit 7-7.
  • the positional shift amount detection unit 7-3 detects the positional shift amount between the encoded two-dimensional image and the captured image.
  • the ideal captured image calculation unit 7-4 calculates an ideal captured image based on the detected positional displacement amount.
  • an ideal captured image is a captured image of a code block for all code patterns used by the code blocking unit 1-5 in the coding apparatus.
  • the ideal restored image calculation unit 7-9 calculates a two-dimensional image from the ideal captured image calculated by the ideal captured image calculation unit 7-4 based on the positional shift amount detected by the positional shift amount detection unit 7-3. Calculate the ideal restored image of and pass it to the image comparison unit 7-11.
  • the restored image calculation unit 7-10 calculates a restored image of a two-dimensional image from the captured image based on the positional shift amount detected by the positional shift amount detection unit 7-3, and passes it to the image comparison unit 7-1 1 .
  • the image comparison unit 7-11 is a relative value (for example, similarity) between the ideal restored image calculated by the ideal restored image calculation unit 7-9 and the restored image calculated by the restored image calculation unit 7-10. Calculate).
  • the code pattern estimation unit 7 _ 6 estimates the pattern of the code block based on the relative value calculated by the image comparison unit 7-1 1. For example, the code pattern estimation unit 7-6 estimates a pattern with the highest degree of similarity calculated by the image comparison unit 7-5 as the pattern of the code block.
  • the bit string reconstruction unit 7-7 decodes and outputs the information bit based on the result of the pattern estimation.
  • FIGS 8A and 8B illustrate the two steps of the decoding method.
  • a two-dimensional image is captured by the imaging device to obtain a captured image (step 8-2).
  • the displacement between the two-dimensional image and the image sensor is detected (step 8-3). That is, as described above, a predetermined pattern is recorded in advance in a two-dimensional image, and at the time of decoding, the approximate position of the pattern in the captured image is detected, and the detected approximate position, and imaging The centroid of the distribution of similarity between the area in the image and the pattern is calculated, and based on this, the detailed position of the pattern is detected. Then, from the position of the pattern recorded in advance and the detailed position of the pattern detected at the time of decoding, the amount of positional deviation between the two-dimensional image and the imaging device is detected.
  • an ideal captured image for each code pattern is calculated (step 8- 4). Then, the actual captured image and the ideal captured image are compared (step 8-5). Based on this comparison, the code pattern for the closest, ideal captured image is estimated as the recorded code pattern (step 8-6).
  • a two-dimensional image is captured and used as a captured image (steps 8-7 and 8-8).
  • step 8-9 the amount of positional deviation between the two-dimensional image and the imaging device is detected by the same method as in step 8-3 (step 8-9).
  • an ideal captured image for each code pattern is calculated from the two-dimensional image, the amount of displacement of the image sensor, and all code patterns to be decoded (step 8- 10).
  • an ideal restored image is calculated from the ideal captured image and the displacement amount (step 8-11).
  • a restored image of the two-dimensional image Calculate (step 8-12).
  • step 8-14 compare the actual restored image with the ideal restored image.
  • the closest pattern is estimated as a code pattern by this comparison (steps 8-14).
  • a two-dimensional image taken by an imaging device is usually written on or from some medium, and distortion or the like occurs on the imaging device, causing an image to be taken. May be In that case, the second method is applied to calculate the restored image taking account of displacement and distortion, and estimate the code pattern.
  • the captured image 7-1 is obtained through steps 8-1 and 8-7 and 8-2 and 8-8, and the misregistration amount detection unit 7-3 performs steps 8-3 and 8-9, and is thus ideal.
  • the captured image calculation unit 7-4 performs steps 8-4 and 8-10, the ideal restoration image calculation unit 7-9 performs step 8-11, and the restoration image calculation unit 7-10 performs step 8-12.
  • Image comparators 7-5 and 7-11 perform steps 8-5 and 8-13, respectively, and code pattern estimation unit 7-6 performs steps 8-6 and 8-14.
  • the bit string restoration unit 7-7 restores the bit string of the code pattern estimated from the bit string corresponding to the code pattern at the time of encoding, and finally outputs it as the decoded information 7-8.
  • code blocks are defined as shown in Fig. 9A to Fig. 9P.
  • the code profile is composed of a code section 91-1 and a guide section 9-2.
  • a bright point 9-3 exists in the code section 9-1.
  • FIGS. 108 to 10C imaging by the imaging device is described.
  • Recorded image 10-1 is composed of nine code blocks 1 and 2, and each code block has a bright point 10-3. Also, a region 10-4 around the code block represents a guide portion. At this time, let us consider imaging with the imaging device in the central region 10-5.
  • Region 10-7 corresponds to region 10-5
  • 10-8 is the code part of the code block
  • 10-9 is a guide part around the code part
  • 10-10 is a bright spot of the code part
  • 10-1 Reference numeral 1 denotes a pixel of the imaging device, and the recorded image and the imaging device are disposed so as to be shifted by 10-13.
  • the area of the pixel of the image sensor including the bright point is 10-12, and there is a guide part around the code part, so the bright point other than the bright point in the central part is in the area 10-12. None included. Therefore, only the areas 10-12 can be handled for post-imaging processing.
  • the recorded image and the imaging device are deviated by 0.5 pixels in both the horizontal direction and the vertical direction.
  • the image captured in the imaging state 10-6 is as in the captured image 10-14.
  • pixel values are represented by colors as in 10-15. In other words, the areas with bright spots are white, and the areas without bright spots are black.
  • the code block consists of m times n pixels, and the code part is (mo) times (np) pixels (m and n are natural numbers and o and p are natural numbers that satisfy 0 and m and 0 and p and n, respectively)
  • region 10-12 is (m-o + l) multiplied by (n_p + l) pixels. That is, the captured image 10-14 is an image of (n ⁇ p + 1) pixels multiplied by (ni ⁇ o + 1).
  • Figures 11A and 11B show the flow for calculating an ideal captured image from the code pattern.
  • An ideal captured image 1 1 5 for each code pattern is calculated from all target code patterns 1 1 4 and displacement amounts 1 1 1 2.
  • the code pattern is estimated by comparing the calculated ideal captured image 1 1-5 with the actual captured image 1 1 1 1. Specifically, for example, matching of images is performed, similarity is calculated, and comparison is performed based on the results.
  • the actual captured image 1 1-1 and the ideal captured image 1 1-5 are generally (m ⁇ o + l) times (n ⁇ p + 1) pixels as described above.
  • the ideal captured image 11-5 is calculated by the following method.
  • FIG. 12 illustrates the flow of calculation of an ideal captured image.
  • An ideal captured image can be calculated from the amount of displacement between the recorded image and the image sensor and the code pattern.
  • 12-1 represents the positional relationship between the code pattern and the pixels of the ideal captured image.
  • a symbol pattern 12-6 represents a code pattern, and pixels 10 to 13 are considered.
  • 12-7 represents one pixel of an ideal captured image, and 12-8 in the horizontal direction and 12-9 in the vertical direction are offset.
  • comparison between the ideal captured image 1 1_5 and the actual captured image 11-1 is performed, for example, by matching the images and calculating the similarity.
  • the code pattern P t with the smallest value is taken as the estimated pattern.
  • it is effective to perform some normalization on the actual pixel value or the ideal pixel value.
  • the second method is to calculate the similarity between two images by normalized correlation. Similar to calculating the similarity by difference, the pixel value at the pixel (x, y) of the actual captured image 1 1-1 is an ideal captured image 1 of the code pattern f ( X , y ), Pt. Assuming that the pixel value in 15 pixels (x, y) is g Pt (x, y), the similarity can be calculated by the following equation (3).
  • the code pattern P t with the largest value is taken as the estimated pattern. Note that it can not be used when the denominator of equation (3) is 0. In this case, the method using equation (2) is used.
  • the third is a method of calculating the similarity between two images by normalized correlation for the mean value and standard deviation of pixel values. Similar to the above two methods, the pixel value in the pixel (x, y) of the actual captured image 11-1 is an ideal captured image of the code pattern of f (x, y), Pt, 11 1 5 Assuming that the pixel value at the pixel (X, y) of is g P t (x, y), the similarity can be calculated by the following equation (4).
  • m f and m gPt will display the average values of f (x, y) and g Pt (x, y), ff f and CT gPt each f (x, y) and g Pt (x, y represents the standard deviation of.
  • the code pattern P t that minimizes the value of this equation (4) is taken as the estimated pattern. It should be noted that it can not be used when ⁇ f or CT gPt is zero. In this case, the method using equation (2) or the method using equation (3) (where If the denominator of) does not become 0)
  • equation (4) the degree of similarity can be calculated with higher accuracy than in the case of using equation (2) or equation (3).
  • the code block is m times n pixels
  • the code part is (m-o) times (n-p) pixels
  • m and n are natural numbers, and o and p are 0, m, 0 and p
  • the range of x and y of f (x, y) and g Pt (x, y) is the range of (m-o + l) times (n-p + 1) pixels.
  • the code pattern should be estimated. Can.
  • code blocks are defined as shown in FIGS. 9A to 9P.
  • the code block is composed of a code portion 9 — 1 and a guide portion 9-2.
  • the code portion 9-1 has a bright spot 9-3.
  • the recorded image 101 is composed of nine code blocks 10-2 and each code block has a bright point 10-3. Also, a region 10-4 around the code block represents a guide portion.
  • Region 10-7 corresponds to region 10-5
  • 10-8 is the code portion of the code block
  • 10-9 is a guide portion around the code portion
  • 10-10 is a bright spot of the code portion
  • 10-1 1 Represents a pixel of the imaging device, and the recorded image and the imaging device are arranged to be shifted by 10-13.
  • the area of the pixel of the image sensor including the bright point is 10 to 12, and there is a guide part around the code part, so the bright point other than the bright point in the central part is in the area 10-12. None included. Therefore, only the area 10-12 can be handled for post-imaging processing.
  • the recorded image and the imaging device are deviated by 0.5 pixels in both the horizontal direction and the vertical direction.
  • the image captured in the imaging state 10-6 becomes like a captured image 10-14.
  • pixel values are represented by colors as in 10-15. In other words, the areas with bright spots are white, and the areas without bright spots are black.
  • the code block consists of m times n pixels, and the code part is (m-o) times (n-p) pixels (m, n is a natural number, ⁇ , 0 is 0 m m, 0 ⁇ p ⁇ n
  • the region 10-12 is (m-o + 1) multiplied by (np + 1) pixels. That is, the captured image 10-14 is an image of (m ⁇ o + 1) multiplied by (n ⁇ p + 1) pixels.
  • Figures 1 1 1 and 1 1 B illustrate the flow of the restored image calculation.
  • the restored image of the actual captured image can be calculated from the captured image 11-1 and the amount of displacement between the recorded image and the image sensor. As a result, restored images 1 1 to 3 are obtained. A specific calculation for obtaining a restored image 1 1 3 from the photographed image 1 1 1 1 and the displacement amount 1 1 2 is described in FIG.
  • the restored image of an ideal captured image is calculated by calculating an ideal captured image 1 1-5 for each code pattern from all target code patterns 1 1 to 4 and displacement amounts 1 1-2.
  • An ideal restored image 1 1 6 is obtained from the typical captured image 1 1 1 5 and the displacement amount 1 1 1 2.
  • the specific calculation for obtaining the ideal captured image 1 1 5 is performed in the same manner as the calculation of the ideal captured image in the first method.
  • An ideal captured image can be calculated from the amount of positional deviation between the recorded image and the imaging device and the code pattern.
  • 12-1 represents the positional relationship between the code pattern and the pixels of the ideal captured image.
  • 1 2-6 represents a code pattern, and consider that pixels are numbered 10-13.
  • 1 2-7 represents one ideal captured image pixel, and 1 2-8 in the horizontal direction and 1 2-9 in the vertical direction are offset.
  • s and t be values obtained by normalizing the respective positional deviation amounts by the pixel size as s and t, and the pixel values of the respective pixels 1 to 13 of the captured image are ⁇ 1 0, V 1 1 and V 1 2, respectively. It is assumed that 1 3. At that time, pixel 1 2-7 is obtained by the above-mentioned equation (1).
  • FIG. 13 illustrates a specific calculation method of the above-mentioned restored image 1 1 13 and the ideal restored image 1 1-6.
  • the restored image 1 1-3 and the ideal restored image 1 1-6 can be calculated from the displacement amount 1 1 2, the captured image 1 1-1 and the ideal captured image 1 1-5.
  • 1 3-1 represents a positional relationship between pixels of a captured image and a restored image.
  • the captured image 1 3-3 of 3 pixels by 3 pixels and the pixel 1 3-3 of the restored image of 2 ⁇ 2 pixels by 2 ⁇ 2 are displaced by positional deviation 413-4.
  • An enlarged view of the vicinity of a part of the pixels at that time is shown in 13-5.
  • 13-6 represents a captured image, and consider that pixels are numbered 10-13. 13.13.about.7 represent the pixels of one restored image, and a pixel deviation of 13-8 in the horizontal direction and 13.about.9 in the S direct direction is generated.
  • the code pattern is estimated by comparing the actual restored image 1 1 -3 calculated above with the ideal restored image 1 1 -6. Specifically, for example, matching of images is performed, similarity is calculated, and comparison is performed based on the result.
  • three methods are described as the method of calculating the degree of similarity.
  • One is a method to calculate the similarity of two images by difference.
  • Actual restored image 1 The ideal restored image of the code pattern of f (X, y) and Pt with pixel values of 13 pixels (x, y) can be obtained in 1 16 pixels (X, y) Assuming that the pixel value is g Pt (x, y), the similarity can be calculated by the above equation (2).
  • the code pattern P t with the smallest value is taken as the estimated pattern. In this case, since luminance unevenness or differences in luminance intensity may occur in the actual captured image, it is effective to perform some normalization on the actual restored image or the ideal restored image.
  • the second method is to calculate the similarity between two images by normalized correlation. Similar to the calculation of similarity by difference, the actual restored image 1
  • the code pattern P t with the largest value is taken as the estimated pattern. Note that it can not be used when the denominator of equation (3) is 0.
  • the third is a method of calculating the similarity between two images by normalized correlation for the mean value and standard deviation of pixel values.
  • the actual Pixel values of original image 11-13 pixels (X, y) are f (x, y)
  • ⁇ t Code pattern of ideal restored image 1 1-6 pixel values of pixel (X, y) is g
  • Pt (X, y) the similarity can be calculated by the above equation (4).
  • the code pattern P t with the smallest value is taken as the estimated pattern. Note that it can not be used when ⁇ £ or ⁇ gPt is 0. In this case, the method using equation (2) or the method using equation (3) (provided that the denominator in equation (3) does not become 0) is used.
  • the ideal restored image 1 1-3 is an image of 2 ⁇ 2 pixels. Therefore, the range of x and y of f (x, y) and g Pt (x, y) is the range of 2 ⁇ 2 pixels.
  • the code block is m times n pixels
  • the code part is (m-o) times (n-P) pixels
  • m and n are natural numbers, and o and p are 0 and 0 ⁇ m, 0 ⁇ p ⁇
  • the actual restored image and the ideal restored image are images of (m.-o) times (n-P) pixels. Therefore, the range of x and y of f, y) and g Pt (, y) is the range of (m ⁇ o) multiplied by (n ⁇ p) pixels.
  • the code pattern should be estimated. Can.
  • the captured image of the recorded image or its restored image and the code pattern The code pattern recorded can be estimated from an ideal captured image or a restored image, and high-density coded information can be efficiently decoded.
  • the above-mentioned information coding apparatus and information decoding apparatus internally include a computer system. Have.
  • the above-described information encoding process and a series of process steps related to the information decoding process are stored in the form of a program in a computer readable recording medium, and the computer reads and executes this program. The above process is performed.
  • a central processing unit such as a CPU reads the program into a main storage device such as ROM and RAM to process information. It is realized by executing one operation process.
  • the computer-readable recording medium refers to a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a semiconductor memory and the like.
  • the computer program may be distributed to a computer through a communication line, and the computer that has received the distribution may execute the program.
  • the present invention is particularly effective when applied to a holographic memory or the like which requires high-density recording of information.
  • the present invention is not limited to this, and can be used generally for optical information recording and reproduction, and may be applied to, for example, two-dimensional per code.
  • an information encoding device regardless of how code blocks are arranged on a two-dimensional image, code parts are not arranged adjacent to each other, and code blocks can be reliably separated. Further, according to the present invention, since the information bit arranged in the area of another pixel is known, decoding can be surely performed by applying a correction corresponding to this. Furthermore, according to the present invention, coding design with a high degree of freedom can be performed according to the needs of the user, the nature of the recording medium, and the like. Further, according to the present invention, it is possible to estimate the code pattern recorded, and to efficiently decode high-density encoded information.

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Abstract

少ない画素で多くの情報を表現することができる情報符号化装置、情報復号化装置ならびにその方法及びプログラムを提供する。入力される情報ビットを、m(mは自然数)掛けるn(nは自然数)画素からなる2次元画像のブロックとして符号化する。具体的には、情報ビットを示す画素を、m掛けるn画素の符号ブロックのうち、(m-o)掛ける(n-p)画素の領域である符号部(o、pは、0<o<m、0<p<nを満たす自然数)に配置し、m掛けるn画素の符号ブロックのうち、他の画素の領域であるガイド部には情報ビットを示す画素を配置しない。

Description

情報符号化装置、 情報複号化装置ならびにその方法及びプログラム
技術分野
本発明は、 光学的な情報記録および再生に利用される情報符号化装置、 情報復 号化装置ならびにその方法及ぴプログラムに関する。
本願は、 2003年 4月 8日に明出願された特願 2003_ 104048号に 対し優先権を主張し、 その内容をここに援用する。
田 背景技術
従来、 ホログラフィックメモリなどの記録媒体への情報記録においては、 まず 記録すべき情報を 2次元画像に符号化し、 この 2次元画像の符号化情報をレーザ 光などを信号光や参照光として、 記録媒体 （記録材料） に記録する。
そして、 レーザ光などを再生光として撮像素子が得た 2次元的な画像が復号ィ匕 等されて元の情報に再生される。
このように情報を 2次元的に表現する方法として、 4掛ける 4画素で 2ビット の情報を表現する情報符号化方法がある (特開 2002— 366014号公報 ( 以下、 特許文献 1という） を参照） 。 また、 検出した画像を元の画像サイズに補 正する歪み補正方法がある （特開 2003— 78746号公報 （以下、 特許文献 2という) を参照) 。
これらの文献にも記載されているように、 通常、 情報は黒と白からなる 2値画 像で記録されることが多い。 'また、 記録された情報の再生は、 CCD (Ch a r g e d Co u p l e d De v i c e) カメラなどの撮像素子で画像を取り込 み、 記録されている情報を読み出すことで行われる。
このように情報を 2次元画像で表現する時、 2次元画像を黒と白からなる 2値 画像で表現する場合、 ある大きさの 2次元画像で表現できる情報量は、 最大でそ の画像の画素数ビットになる。
し力 しながら、 再生時には CCDカメラなどの撮像素子によって画像を取り込 むので、 CCDカメラの画素と記録画像の画素がずれることにより、 情報をうま く読み出せないことがあり、 実際には CCDカメラの 1画素で情報 1ビットを表 現することは難しい。
例えば、 記録画像において白、 黒、 白、 黒と画素が並んでいる場合、 ちょうど 0. 5画素だけずれた状態で CCDカメラによってその画像を取り込むと、 白と 黒の中間に位置する C C D画素では白と黒の中間色である灰色になってしまい、 灰色、 灰色、 灰色と並び、 元の情報が取り出せなくなる。 すなわち、 意味のある 情報が撮像素子の画素ピッチで並んでいる場合は、 位置ずれ等の影響で読み出す ことが難しくなる。
また、 この問題を解決する方法として、 特許文献 1では 4掛ける 4画素で 2ビ ットの情報を表現する符号化方法を提案している。 しかし、 この方法では 16画 素で 2ビットを表現しているので、 符号化率は 8分の 1と記録できる情報量が少 なくなるという問題がある。 発明の開示
本発明は、 このような事情を考慮してなされたものであり、 その目的は、 少な い画素で多くの情報を表現することができる情報符号化装置、 情報復号化装置な らぴにその方法及ぴプログラムを提供することにある。
この発明は上記の課題を解決すべくなされたもので、 本発明の情報符号化装置 は、 入力される情報ビットを、 m (mは自然数） 掛ける n (nは自然数） 画素か らなる 2次元画像のプロックとして符号化する符号プロック化手段を具備し、 前 記符号ブロック化手段は、 前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の 符号ブロックのうち、 (m-o) 掛ける (n-p) 画素の領域である符号部 (o 、 pは、 0< o<m、 0<p<nを満たす自然数） に配置し、 前記 m掛ける n画 素の符号ブロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部には前記情報ビットを 示す画素を配置しない。
また、 本発明の情報符号化装置は、 入力される情報ビットを、 m (mは自然数 ) 掛ける n (nは自然数） 画素からなる 2次元画像のブロックとして符号化する 符号ブロック化手段を具備し、 前記符号ブロック化手段は、 前記情報ビットを示 す画素を、 前記 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 （m—o ) 掛ける （n— p ) 画素の領域である符号部 （o、 pは、 0 < oく m、 0 < p < nを満たす自然 数） に配置し、 前記 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 他の画素の領域であ るガイド部には既定の情報ビットを示す画素を配置する。
また、 上記情報符号ィヒ装置において、 前記符号ブロック化手段は、 前記 （m— o ) 掛ける （n— p ) 画素の領域に配置する前記画素の大きさ及び配置位置を、 前記 （m—o ) 掛ける （n _ p ) 画素の領域の大きさに基づいて決定するように しても良い。
また、 本発明の情報複号化装置は、 1つの符号ブロックが、 情報ビットを示す (m—o ) 掛ける （n _ p ) 画素 （m、 nは自然数、 o、 pは、 0く o < m、 0 < p < nを満たす自然数） が配置される符号部と、 該情報ビットを示す画素が配 置されないガイド部とを有する m掛ける n画素の領域で構成される 2次元画像を 撮像した撮像画像の入力を受け、 前記撮像画像と理想的な状態の画像との相対的 な比較結果に基づいて、 符号プロックのパターンを推定する符号パターン推定手 段と、 該パタ一ン推定の結果に基づいて、 前記入力される撮像画像の情報ビッ 1、 を復号化するビット列復元手段とを具備する。
また、 上記情報復号化装置において、 前記 2次元画像の画素と前記撮像画像の 画素との位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出手段と、 該検出した位置ずれ量に 基づいて、 符号パターンに対する符号プロックの理想的な撮像画像を計算する理 想撮像画像算出手段と、 前記入力される撮像画像と、 前記計算した理想的な撮像 画像とを比較して相対値を算出する画像比較手段とをさらに具備し、 前記符号パ ターン推定手段は、 該算出した相対値から当該符号ブ口ックのパターンを推定す るようにしても良い。
また、 上記情報復号化装置において、 前記 2次元画像の画素と撮像画像の画素 との位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出手段と、 該検出した位置ずれ量に基づ いて、 符号パターンに対する符号プロックの理想的な撮像画像を計算する理想撮 像画像算出手段と、 該計算した理想的な撮像画像と、 前記検出した位置ずれ量に 基づいて、 符号プロックの理想的な復元画像を計算する理想復元画像算出手段と 、 前記検出した位置ずれ量に基づいて、 前記撮像画像から前記 2次元画像の復元 画像を計算する復元画像算出手段と、 前記撮像画像から計算した復元画像と、 前 記符号プロックから計算した復元画像とを比較して相対値を算出する画像比較手 段とをさらに具備し、 前記符号パターン推定手段は、 該算出した相対値から当該 符号ブロックのパターンを推定するようにしても良い。
また、 本発明の情報符号化方法は、 入力される情報ビットを、 m (mは自然数 ) 掛ける n (nは自然数） 画素からなる 2次元画像のブロックとして符号化する 情報符号化方法であって、 前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の 符号プロックのうち、 （m_o) 掛ける （n_p) 画素の領域である符号部 （o 、 pは、 0<oく m、 0 < p <nを満たす自然数） に配置し、 前記 m掛ける n画 素の符号プロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部には前記情報ビットを 示す画素を配置しない。
また、 本発明の情報符号化方法は、 入力される情報ビットを、 m (mは自然数 ) 掛ける n (nは自然数） 画素からなる 2次元画像のブロックとして符号化する 情報符号化方法であって、 前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の 符号ブロックのうち、 （m_0) 掛ける （n— p) 画素の領域である符号部 （o 、 pは、 0< o<m、 0 < p <nを満たす自然数） に配置し、 前記 m掛ける n画 素の符号ブロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部には既定の情報ビット を示す画素を配置する。
また、 上記情報符号化方法において、 前記 (m-o) 掛ける （n_p) 画素の 領域に配置する前記画素の大きさ及び配置位置を、 前記 （m— o) 掛ける （n_ p) 画素の領域の大きさに基づいて決定するようにしても良い。
また、 本発明の情報復号化方法は、 1つの符号ブロックが、 情報ビットを示す (m-o) 掛ける （n— p) 画素 （m、 nは自然数、 o、 pは、 0く o<m、 0 く P<nを満たす自然数） が配置される符号部と、 該情報ビットを示す画素が配 置されないガイド部とを有する m掛ける n画素の領域で構成される 2次元画像を 撮像した撮像画像の入力を受け、 前記撮像画像と理想的な状態の画像との相対的 な比較結果に基づいて、 符号ブロックのパターンを推定し、 該パターン推定の結 果に基づいて、 前記入力される撮像画像の情報ビットを復号化する。
また、 上記情報復号ィヒ方法において、 前記 2次元画像の画素と前記撮像画像の 画素との位置ずれ量を検出し、 該検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パターン に対する符号プロックの理想的な撮像画像を計算し、 前記入力される撮像画像と 、 前記計算した理想的な撮像画像とを比較して相対値を算出し、 該算出した相対 値から当該符号プロックのパターンを推定するようにしても良い。
また、 上記情報復号化方法において、 前記 2次元画像の画素と撮像画像の画素 との位置ずれ量を検出し、 該検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パターンに対 する符号プロックの理想的な撮像画像を計算し、 該計算した理想的な撮像画像と 、 前記検出した位置ずれ量に基づいて、 符号ブロックの理想的な復元画像を計算 し、 前記検出した位置ずれ量に基づいて、 前記撮像画像から前記 2次元画像の復 元画像を計算し、 前記撮像画像から計算した復元画像と、 前記符号ブロックから 計算した復元画像とを比較して相対値を算出し、 該算出した相対値から当該符号 ブロックのパターンを推定するようにしても良い。
本発明の情報符号化プログラムは、 入力される情報ビットを、 m (niは自然数 ) 掛ける n ( nは自然数） 画素からなる 2次元画像のブロックとして符号化する 符号化処理をコンピュータに実行させる情報符号化プログラムであって、 前記符 号化処理において、 前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の符号プ ロックのうち、 (m- o ) 掛ける （n— p ) 画素の領域である符号部 （o、 pは 、 0 < o < m、 0く p < nを満たす自然数） に配置し、 前記 m掛ける n画素の符 号ブロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部には前記情報ビットを示す画 素を配置しない。
また、 本発明の情報符号化プログラムは、 入力される情報ビットを、 m (mは 自然数） 掛ける n ( nは自然数） 画素からなる 2次元画像のブロックとして符号 化する符号化処理をコンピュータに実行させる情報符号化プログラムであって、 前記符号化処理において、 前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の 符号ブロックのうち、 （m_ o ) 掛ける （n— p ) 画素の領域である符号部 （o、 pは、 0 < o < m、 0 < p < nを満たす自然数） に配置し、 前記 m掛ける n画素 の符号ブロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部には既定の情報ビットを 示す画素を配置する。 前記符号ィヒ処理において、 前記 （m— o ) 掛ける （n— p ) 画素の領域に配置 する前記画素の大きさ及び配置位置を、 前記 （in— o ) 掛ける （n— p ) 画素の 領域の大きさに基づいて決定するようにしても良い。
本発明の情報復号化プログラムは、 1つの符号プロックが、 情報ビットを示す (m—o ) 掛ける （n— p ) 画素 （m、 nは自然数、 ο、 ρは、 0 < o < m、 0 < pく nを満たす自然数） が配置される符号部と、 該情報ビットを示す画素が配 置されないガイド部とを有する m掛ける n画素の領域で構成される 2次元画像を 撮像した撮像画像の入力を受け、 前記撮像画像と理想的な状態の画像との相対的 な比較結果に基づいて、 符号ブロックのパターンを推定する処理と、 該パターン 推定の結果に基づいて、 前記入力される撮像画像の情報ビットを復号化する処理 とをコンピュータに実行させる。
上記情報符号化プログラムにおいて、 前記 2次元画像の画素と前記撮像画像の 画素との位置ずれ量を検出する処理と、 該検出した位置ずれ量に基づいて、 符号 パターンに対する符号プロックの理想的な撮像画像を計算する処理と、 前記入力 される撮像画像と、 前記計算した理想的な撮像画像とを比較して相対値を算出す る処理と、 該算出した相対値から当該符号ブロックのパターンを推定する処理と をさらにコンピュータに実行させても良い。
上記情報符号化プログラムにおいて、 前記 2次元画像の画素と撮像画像の画素 との位置ずれ量を検出する処理と、 該検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パタ ーンに対する符号プロックの理想的な撮像画像を計算する処理と、 該計算した理 想的な撮像画像と、 前記検出した位置ずれ量に基づいて、 符号ブロックの理想的 な復元画像を計算する処理と、 前記検出した位置ずれ量に基づいて、 前記撮像画 像から前記 2次元画像の復元画像を計算する処理と、 前記撮像画像から計算した 復元画像と、 前記符号プロックから計算した復元画像とを比較して相対値を算出 する処理と、 該算出した相対値から当該符号ブロックのパターンを推定する処理 とをさらにコンピュータに実行させても良い。
以上説明したように、 本発明は、 入力される情報ビットを、 m (mは自然数） 掛ける n ( nは自然数） 画素からなる 2次元画像のブロックとして符号化する際 に、 情報ビットを示す画素を、 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 （m—o ) 掛ける （n_ p) 画素の領域である符号部 （o、 pは、 0 < o <m、 0 < p < nを満たす自然数） に配置し、 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 他の画素 の領域であるガイド部には情報ビットを示す画素を配置しないので、 2次元画像 上にどのように符号プロックを配置しても、 符号部が隣り合つて配置されること はなく、 符号プロックを確実に分離できる。
また、 本発明は、 入力される情報ビットを、 m (mは自然数） 掛ける n (nは 自然数） 画素からなる 2次元画像のプロックとして符号ィ匕する際に、 情報ビット を示す画素を、 m掛ける n画素の符号プロックのうち、 （m_ o) 掛ける （n— p) 画素の領域である符号部 （o、 pは、 0く o <m、 0く pく nを満たす自然 数） に配置し、 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 他の画素の領域であるガ ィド部には既定の情報ビットを示す画素を配置するので、 2次元画像上にどのよ うに符号ブロックを配置しても、 符号部が隣り合って配置されることはなく、 符 号ブロックを確実に分離できるとともに、 ガイド部に配置されている情報ビット は既知であるため、 これに相当する分の補正をかけることで、 確実に復号するこ とができる。
また、 本発明は、 （m— o) 掛ける （n_ p) 画素の領域に配置する画素の大 きさ及び配置位置を、 （m— o) 掛ける （n_ p) 画素の領域の大きさに基づい て決定するので、 2次元画像上にどのように符号プロックを配置しても、 符号部 が隣り合って配置されることはなく、 符号プロックを確実に分離できるとともに 、 ユーザのニーズや記録媒体の性質等に応じて自由度の高い符号化設計ができる また、 本発明は、 1つの符号ブロックが、 情報ビットを示す (m- o) 掛ける (η- ρ) 画素 （m、 nは自然数、 ο、 ρは、 0く οく m、 0く p < nを満たす 自然数） が配置される符号部と、 情報ビットを示す画素が配置されないガイド部 とを有する m掛ける n画素の領域で構成される 2次元画像を撮像した撮像画像の 入力を受けて、 撮像画像と理想的な状態の画像との相対的な比較結果に基づいて 、 符号プロックのパターンを推定し、 該パターン推定の結果に基づいて情報ビッ トを復号化するので、 記録されている符号パターンを推定することができ、 高密 度で符号化された情報を効率よく復号することができる。 また、 本発明は、 2次元画像の画素と撮像画像の画素との位置ずれ量を検出し 、 検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パターンに対する符号ブロックの理想的 な撮像画像を計算し、 入力される撮像画像と、 計算した理想的な撮像画像を比較 して相対値を算出し、 算出した相対値から当符号ブロックのパターンを推定する ので、 記録されている符号パターンを推定することができ、 高密度で符号化され た情報を効率よく復号することができる。
また、 本発明は、 2次元画像の画素と撮像画像の画素との位置ずれ量を検出し 、 検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パターンに対する符号ブロックの理想的 な撮像画像を計算し、 計算した理想的な撮像画像と、 検出した位置ずれ量に基づ いて、 符号ブロックの理想的な復元画像を計算し、 検出した位置ずれ量に基づい て撮像画像から 2次元画像の復元画像を計算し、 撮像画像から計算した復元画像 と、 符号ブロックから計算した復元画像とを比較して相対値を算出し、 算出した 相対値から当符号プロックのパターンを推定するので、 記録されている符号パタ ーンを推定することができ、 高密度で符号化された情報をより効率よく復号する ことができる。 図面の簡単な説明
図 1は符号化の流れを説明する図である。
図 2 A及び図 2 Bは記録画像の取り込み方法を説明する図である。
図 3 A及び図 3 Bは符号化手順を説明する図である。
図 4は符号プロックの構成を説明する図である。
図 5 A〜図 5 Eは符号プロックの分離の方法を説明する図である。
図 6 A〜図 6 Dは輝点の大きさと位置を説明する図である。
図 7 A及び図 7 Bは復号の流れを説明する図である。
図 8 A及び図 8 Bは復号手順を説明する図である。
図 9 A〜図 9 Pは符号プロックを説明する図である。
図 1 0 〜図1 0 Cは撮像素子による撮像を説明する図である。
図 1 1 A及び図 1 1 Bは復元画像の計算の流れを説明する図である。
図 1 2は理想的な撮像画像の計算を説明する図である。 図 1 3は復元画像の計算を説明する図である。 発明を実施するための最良の形態
以下、 図面を参照しつつ、 本発明の好適な実施形態について説明するが、 本発 明は以下の実施形態に限定されるものではない。
まず本発明の基本的な考え方について説明する。
例えば、 今、 2次元画像において、 画素値を 0から 2 5 5の 2 5 6段階で表現 することにする。 また画素値 0を黒、 画素値 2 5 5を白として表すことにする。 これは、 説明のために定義する物であり、 数字と白と黒の割り当てに特別な意 味はない。 '
情報を 2次元画像に変換する際、 情報のデジタルビット列をそのまま画像化す ることはなく、 適当な長さのビット列に区切り、 そのビット列毎に符号ブロック に変換し、 その符号ブロックを並べて 2次元画像にしていく。
その時、 符号ブロックを密に配置していくと、 符号ブロックのある画素が隣の 符号ブロックに影響を及ぼすことがあり、 符号ブロックを効率よく分離できなく なってしまう。 . そこで、 隣り合う符号ブロックの間に決まった画素値を持つ画素を配置し、 こ の問題を解決する。
今、 一例として、 3掛ける 3画素の 9画素からなる符号プロックを考える。 こ の符号プロックのうち、 2掛ける 2画素の 4画素を実際の情報を記録する符号部 とし、 残りの 5画素をガイド部とする。 符号部では、 適当な画素値を配置して情 報を表現し、 ガイド部は、 例えば 0などの決まった値を画素値とする。 なお、 一 般ィ匕して言うと、 符号ブロックが m (mは自然数） 掛ける n ( nは自然数） 画素 の領域からなるとしたとき、 符号部を （m_ o ) 掛ける （n— p ) 画素の領域 （ o、 pは、 0く o < m、 0 < p < nを満たす自然数） とし、 これ以外の領域をガ ィド部とする。
こうすることにより、 3掛ける 3画素の符号プロックがどのように配置されて も、 かならず符号部と符号部の間には 1画素のガイド部が存在し、 符号プロック 毎に分離することが可能となる。 また、 m= 3、 n = 3、 o = l、 p = 1の場合、 符号部は最大で 4ビットの情 報を表現できるので、 符号化率は最大で 9分の 4となり、 前記の情報符号化方法 よりも多くの情報を表現できることになる。
また、 符号部の画素値の配置は任意であり、 記録および再生を行う系に応じて 設計可能である。
また、 符号ブロックの大きさは任意であり、 記録および再生を行う系に応じて 設計可能である。
次に、 符号パターンに対する符号プロックの理想的な撮像画像と実際に得られ た撮像画像を比較することにより、 符号パターンを推定し、 前記の符号化された 2次元画像を復号する。
復号方法の第 1の方法は次の通りである。
まず、 撮像素子により 2次元画像を撮像し、 撮像画像として取り込む。
次に 2次元画像と撮像素子の位置ずれ量を検出し、 復号の対象となる符号パタ ーンから理想的な撮像画像を計算する。
そして、 実際の撮像画像と理想的な撮像画像を比較して、 最も近いパターンを 符^ >パターンとして推定する。
復号方法の第 2の方法は次の通りである。
第 1の方法と同様に撮像画像を取り込む。
次に 2次元画像と撮像素子の位置ずれ量を検出する。
次に 2次元画像と撮像素子の位置ずれ量と復号の対象となる符号パターンから 理想的な撮像画像を計算し、 この理想的な撮像画像と位置ずれ量から理想的な復 元画像を計算する。
次に、 検出した位置ずれ量と撮像画像とに基づいて、 2次元画像の復元画像、 すなわち実際の復元画像を計算する。
そして、 実際の復元画像と理想的な復元画像を比較して、 最も近いパターンを 符号パターンとして推定する。
ここで、 この発明の出願人は、 位置ずれの検出方法について、 先に、 特願 2 0 0 2 - 2 4 7 6 8 2 (特開 2 0 0 3— 1 5 0 8 9 8号公報） によって出願を行つ ており、 例えば、 当該出願明細書に記載された方法を用いる。 すなわち、 2次元 画像内に予め所定のパターンを記録しておき、 復号化時において、 このパターン の概略位置を検出し、 検出した概略位置と、 撮像画像内の領域とパターンとの類 似度の分布の重心を算出して、 これに基づき、 パターンの詳細な位置を検出する 。 そして、 予め記録されているパターンの位置と、 復号時に検出されたパターン の詳細な位置とから、 2次元画像と撮像素子の位置ずれ量を検出する。
このように、 前記の符号部とガイド部からなる符号ブロックを用いると、 符号 部の周りには必ずガイド部が存在するので、 符号部の領域を撮像する撮像素子の 画素は、 最大で 3かける 3画素となり、 その画素領域內では符号部の画素以外は 画素値に影響しない。
従って、 対象となる符号パターンと 2次元画像と撮像素子の位置ずれ量から、 実際の撮像画像と復元画像に対応して、 理想的な撮像画像と復元画像が計算でき 、 これら理想的な撮像画像や復元画像を実際の撮像画像や復元画像と比較するこ とにより、 符号パタ一ンを推定することができる。
なお、 撮像素子で撮像する 2次元画像は、 通常何かの媒体から出てくる、 ある いは何かの媒質上に書かれているものであり、 撮像素子上では歪み等が生じて撮 像される場合がある。 その場合は、 第 2の方法を適用して、 位置ずれや歪みを考 慮して復元画像を計算し、 符号パターンの推定を行うことが有効である。
また、 歪み等がない場合、 あるいは無視できる場合は、 計算量が少なくてすむ 第 1の方法が有効である。
以下、 図面を参照して、 本発明の情報符号化装置、 情報復号化装置及びその方 法の一実施形態について説明する。
(実施例 1 ：符号化装置および方法）
本実施形態の符号化装置及びその方法によれば、 入力情報、 つまり情報ビット を、 1つの符号ブロックが情報ビットを示す （m—o ) 掛ける （n— p ) 画素 （ m、 nは自然数、 o、 pは、 0 < o < m、 0 < p < nを満たす自然数） が配置さ れる符号部と、 情報ビットを示す画素が配置されないガイド部とを有する m掛け る n画素の領域で構成される 2次元画像に符号化する。
以下、 本実施形態の符号化装置及びその方法について、 上述した m、 n、 o、 pの値が、 m= 3、 n = 3、 o = l、 p = 1の場合について、 図面を参照して説 明する。 なお、 当該設定値はあくまで一例であり、 これ以外の場合も、 同様の方 法により適用可能である。
•図 1に本実施形態の符号化装置 1一 2の構成を示す。
本実施形態の符号化装置 1一 2は、 ビット列変換部 1一 3、 ビット列分割部 1 一 4、 符号ブロック化部 1一 5、 画像生成部 1 _6とから構成される。
ビット列変換部 1 _ 3は、 情報 1一 1の入力を受けて、 ビット列に変換する処 理を行う。
ビット列分割部 1 _ 4は、 ビット列に変換された情報ビットの入力を受けて、 当該情報ビットを所定の単位に分割する。
符号ブロック化部 1 _ 5は、 複数に分割された所定の単位の情報ビットの入力 を受けて、 この情報ビットを、 m (mは自然数） 掛ける n (nは自然数） 画素か らなる 2次元画像のプロックとして符号化する。
このとき、 符号ブロック化部 1—5は、 情報ビットを示す画素を、 m掛ける n 画素の符号ブロックのうち、 (m-o) 掛ける (n-p) 画素の領域 (o、 pは 、 0< o<m、 0<p<nを満たす自然数） に配置し、 m掛ける n画素の符号ブ ロックのうち、 他の画素の領域には情報ビットを示す画素を配置しない。 また、 m掛ける n画素の符号プロックのうち、 他の画素の領域には既定の情報ビットを 示す画素を配置するようにしてもよい。
また、 この （m—o) 掛ける （n_p) 画素の領域に配置する画素の大きさ及 び配置位置は、 （m_o) 掛ける （n— p) 画素の領域の大きさに基づいて決定 される。
画像生成部 1一 6は、 変換された符号プロックを 2次元の記録すべき画像に変 換し出力する。
すなわち、 入力された情報 1 _ 1は、 まずビット列変換部 1一 3においてビッ ト列に変換される。 この変換されたビット列は、 ビット列分割部 1—4において 分割される。 この分割されたビット列は符号プロック化部 1一 5において符号ブ ロックに変換される。 そして、 この変換された符号ブロックは画像生成部 1 _ 6 において記録すべき画像に変換され、 符号化された記録画像 1 _ 7として出力さ れる。 以下に具体的な符号化方法を説明していく。
今、 記録画像は明るい点 （輝点と呼ぶ） で構成されていて、 CCDで撮像した ときは、 輝点が有る部分は白く、 輝点が無い部分は黒くなるように、 画像が取得 されるとする。 これは、 説明のために定義する物であり、 白と黒の割り当てに特 別な意味はない。
その様子を図 2 A及ぴ図 2 Bに示す。 記録画像は、 輝点 2— 1、 2— 3で構成 されていて、 CCDの各画素を 2— 2および 2— 4のような格子で表現する。 そ して、 CCDで取得された画像を 2— 5および 2— 6とする。
そのとき、 図 2 Aの場合では、 輝点 2— 1と CCDの画素 2— 2がぴたりと一 致しており、 輝点があった部分は白く （2— 7) 、 輝点が無かった部分は黑く （ 2-8) 表現された再生像 2— 5となる。 一方、 図 2 Bの場合は、 輝点 2— 3と CCDの画素 2— 4がずれた配置になっており、 この状態で撮像すると画素 2— 9、 2-10, 2—1 1で構成される再生像 2— 6となり、 元の状態を復元で きない。
そこで、 記録する情報を本実施形態の符号化方法により記録画像を生成する。 図 3 A及び図 3 Bはその符号化手順を説明した図である。 図 3 A及ぴ図 3 Bに 示すように、 情報符号化装置は、 符号化する情報 （3— 1) をデジタルビットで 表現し （ 3— 3 ) 、 そのデジタルビットを符号プロックに対応するビット列に分 割し（3— 5)、 そのビッ 1、列毎に符号ィヒを行っていく (3— 7)。
具体的には、 情報 3— 2をデジタルビット 3— 4のように表現し、 これを決ま つた長さに分解してビット列 3— 6を生成する。
このビット列の長さは、 1つの符号ブロックでどれだけのビット列を表現する かによつて決まる。 ここでは、 4ビットを 1つの符号ブロックに符号化する例を 示している。
そして、 このビット歹 IJ 3— 6を符号プロック 3 _ 9に符号化する。 ここで、 符 号ブロック 3— 9は、 輝点 3 _ 8によって構成され、 何も無い部分 （3— 10) は輝点が配置されないこととする。
このとき、 ビット列に対する輝点の数や輝点パターンなどの配置方法や、 1符 号ブロックあたりで表現するビット列の長さは自由に決めてよい。 ただし、 図 4 のような符号ブロックの構成を守る。 つまり、 （m— o ) 掛ける （n— p ) 画素 の領域に配置する画素の大きさ及び配置位置を、 （m— o ) 掛ける （n— p ) 画 素の領域の大きさに基づいて決定することとする。
符号ブロックは、 符号部 4 _ 1とガイド部 4一 3から構成される。 すなわち、 1つの符号ブロックが、 情報ビットを示す （m— o ) 掛ける （n— p ) 画素 （m 、 nは自然数、 o、 pは、 0く oく m、 0く p < nを満たす自然数） が配置され る符号部と、 情報ビットを示す画素が配置されないガイド部とを有する m掛ける n画素の領域で構成される。 つまり、 このとき、 記録する情報は符号部で表現す ることになる。
今、 たとえば 4一 2のように輝点を配置する。 すなわち、 符号部 4一 1は、 自 由に輝点を配置することができ、 ガイド部は決まったパターンで構成することに なる。 この図では、 ガイド部には輝点を配置しないパターンを示している。 このように符号プロックを構成することで、 2次元画像上にどのように符号ブ 口ックを配置しても、 符号部が隣り合って配置されることはない。
これが符号プロックを分離できる理由である。
そして、 最後に符号ブロック化した画像を並べていき、 記録画像を生成する。 図 5 A〜図 5 Eは、 記録画像上での符号ブロックの分離を示す。
図 5 Eに示すように、 記録画像 5— 1は、 9つの符号プロック 5— 2で構成さ れており、 各符号ブロックは輝点 5— 3からなつている。 また、 色つきの部分 5 一 4はガイド部を表現している。
このとき、 中央部の領域 5 _ 5における C C Dでの再生を考える。 領域 5— 5 を取り出して考えてみると、 たとえば領域 5— 7のようになる。 5— 6は C C D の画素を表しており、 領域 5— 7に対する C C D画素 5— 6のずれ具合から図 5
A〜図 5 Dを考える。
この時、 輝点を含む C C Dの画素の領域 5— 8は、 符号部すなわち中央部の輝 点以外の輝点は決して含まない。 従って、 領域 5— 8内に限られた局所的な領域 のみで輝点のパターンを観測でき、 各符号プロックを分離して扱うことが可能と なる。 .
図.6 A〜図 6 Dでは、 符号プロック内に配置する輝点の大きさと位置を説明し ている。 図 6 Aでは、 符号ブロック内に 4つの輝点を配置しており、 輝点は円形 の形状で、 輝点の大きさ 6— 2は画素の大きさと同じである。 また、 輝点ピッチ 6— 1は画素ピッチと同じである。 読み取り方法によっては、 これを図 6 B、 図 6 C、 図 6 Dのように配置して、 輝点ピッチ 6— 3、 6— 5、 6— 7として、 輝 点の大きさを 6— 4、 6— 6、 6— 8としてもかまわない。
図 6 Bでは、 輝点の大きさ 6— 4はそのままに、 輝点ピッチ 6— 3を画素ピッ チより小さくしている。
図 6 Cでは、 輝点の大きさ 6 _ 6を小さくし、 輝点ピッチ 6 _ 5を画素ピッチ より大きくしている。
図 6 Dでは、 輝点の大きさ 6— 8と輝点のピッチ 6— 7をともに小さくしてい る。
なお、 輝点をこれ以外の方法で配置してもかまわない。 つまり、 輝点が符号部 内におさまつていれば、 再生時に符号プロックを分離することが可能となるので 、 符号部内では自由に輝点を配置してもよい。
また、 輝点の形状や大きさの他にも、 符号部内におさまるならば輝点の輝度分 布を変えて配置してもかまわない。
(実施例 2 ：復号化装置および方法） ·
本実施形態の復号化装置おょぴ方法によれば、 1つの符号プロックが、 情報ビ ットを示す （m— o ) 掛ける （n— p ) 画素 （m、 nは自然ノ数、 o、 pは、 0 く o < m、 0く pく nを満たす自然数） が配置される符号部と、 情報ビットを示す 画素が配置されないガイド部とを有する m掛ける n画素の領域で構成される 2次 元画像を撮像した撮像画像の入力を受けて、 入力される撮像画像情報ビットを復 号する。
以下、 本実施形態の複号化装置及びその方法について、 上述した m、 n、 o、 pの値が、 m= 3、 n = 3、 o = l、 p = 1の場合について、 図面を参照して説 明する。 また、 それ以外の場合も、 同様の方法により説明できる。
今、 記録画像は明るい点 （輝点と呼ぶ） で構成されていて、 C C Dで撮像した ときは、 輝点が有る部分は白く、 輝点がない部分は黒くなるように、 画像が取得 されるとする。 これは、 説明のために定義する物であり、 白と黒の割り当てに特 別な意味はない。
図 7 A及び図 7 Bに本実施形態の複号化装置の構成例として 2種類の復号化装 置 7— 2 a及び 7 _ 2 bを示す。 本実施形態の復号化装置 7— 2 aは、 図 7 Aに 示すように、 位置ずれ量検出部 7— 3と、 理想撮像画像算出部 7— 4と、 画像比 較部 7— 5と、 符号パターン推定部 7— 6と、 ビット列復元部 7— 7とから構成 される。
位置ずれ量検出部 7— 3は、 符号化された 2次元画像と撮像画像 7— 1との位 置ずれ量を検出する。
理想撮像画像算出部 7— 4は、 検出した位置ずれ量に基づいて、 理想的な撮像 画像を算出する。 ここで、 理想的な撮像画像とは、 符号化装置における符号プロ ックイ匕部 1一 5が使用する全符号パターンに対する符号プロックの撮像画像であ る。
画像比較部 7 _ 5は、 理想撮像画像算出部 7— 4によつて計算された理想的な 撮像画像と、 実際の撮像画像 7— 1とを比較する。 ここで、 画像比較部 7 _ 5に よる比較とは、 具体的には、 後述するように、 例えば、 入力される撮像画像と、 計算した理想的な撮像画像との相対値 （例えば、 類似度） を算出することを意味 する。
符号パターン推定部 7— 6は、 画像比較部 7— 5で算出した相対値に基づいて 、 符号ブロックのパターンを推定する。 例えば、 符号パターン推定部 7— 6は、 画像比較部 7 _ 5が算出した類似度が最も高いパターンを当符号プロックのバタ ーンとして推定する。
ビット列復元部 7— 7は、 パターン推定の結果に基づいて、 情報ビットを復号 化し、 出力する。
すなわち、 復号化装置 7— 2 aに符号化された 2次元画像の撮像画像 7— 1が 入力されると、 まず、 位置ずれ量検出部 7— 3において 2次元画像と撮像画像と の位置ずれ量が検出される。 次に、 検出された位置ずれ量を元に理想撮像画像算 出部 7— 4において理想的な撮像画像が計算され、 計算された理想的な撮像画像 と実際の撮像画像 7 _ 1とが画像比較部 7— 5において比較され、 比較結果に基 づき符咅パターンが符号パターン推定部 7 - 6において推定され、 推定結果に基 づきビット列がビット列復元部 7— 7において復元され、 復号情報 7— 8として 出力される。
また、 本実施形態の複号化装置は、 別の装置構成として、 図 7 Bの復号化装置 7 - 2 bに示すように、 上述の理想撮像画像算出部 7— 4と、 符号パターン推定 部 7— 6との間に、 理想復元画像算出部 7— 9と復元画像算出部 7 _ 1 0と画像 比較部 7 _ 1 1を設けることで構成される。
すなわち、 この場合、 本実施形態の復号化装置 7— 2 bは、 位置ずれ量検出部 7— 3と、 理想撮像画像算出部 7 _ 4と、 理想復元画像算出部 7— 9と、 復元画 像算出部 7— 1 0と、 画像比較部 7— 1 1と、 符号パターン推定部 7— 6と、 ビ ット列復元部 7— 7とから構成される。
位置ずれ量検出部 7— 3は、 符号化された 2次元画像と撮像画像との位置ずれ 量を検出する。
理想撮像画像算出部 7— 4は、 上述したように、 検出した位置ずれ量に基づい て、 理想的な撮像画像を算出する。 ここで、 理想的な撮像画像とは、 符号化装置 における符号プロック化部 1 - 5が使用する全符号パターンに対する符号プロッ クの撮像画像である。
理想復元画像算出部 7— 9は、 位置ずれ量検出部 7— 3が検出した位置ずれ量 に基づいて、 理想撮像画像算出部 7— 4が算出した理想的な撮像画像から、 2次 元画像の理想的な復元画像を算出し、 画像比較部 7—1 1に渡す。
復元画像算出部 7— 1 0は、 位置ずれ量検出部 7— 3が検出した位置ずれ量に 基づいて、 撮像画像から 2次元画像の復元画像を算出し、 画像比較部 7— 1 1に 渡す。
画像比較部 7— 1 1は、 理想復元画像算出部 7— 9が算出した理想的な復元画 像と、 復元画像算出部 7— 1 0が算出した復元画像との相対値 （例えば、 類似度 ) を算出する。
符号パターン推定部 7 _ 6は、 画像比較部 7— 1 1で算出した相対値に基づい て、 符号ブロックのパターンを推定する。 例えば、 符号パターン推定部 7— 6は 、 画像比較部 7— 5が算出した類似度が最も高いパターンを当符号プロックのパ ターンとして推定する。 ビット列復元部 7— 7は、 パターン推定の結果に基づいて、 情報ビットを復号 化し、 出力する。
図 8 A及ぴ図 8 Bに復号方法の 2つの手順を説明する。
まず図 8 Aに示す第 1の方法を説明する。
2次元画像と撮像素子が適当な位置関係にある撮像状態から （ステップ 8 _ 1 ) 、 撮像素子により 2次元画像を撮像し、 撮像画像とする （ステップ 8— 2 ) 。 次に、 2次元画像と撮像素子の位置ずれ量を検出する （ステップ 8— 3 ) 。 す なわち、 上述したように、 2次元画像内に予め所定のパターンを記録しておき、 復号化時において、 撮像画像内のこのパターンの概略位置を検出し、 検出した概 略位置と、 撮像画像内の領域とパターンとの類似度の分布の重心を算出して、 こ れに基づき、 パターンの詳細な位置を検出する。 そして、 予め記録されているパ ターンの位置と、 復号時に検出されたパターンの詳細な位置とから、 2次元画像 と撮像素子の位置ずれ量を検出する。
検出した位置ずれ量と、 復号の対象となるすべての符号パターンとに基づいて 、 各々の符号パターンに対する理想的な撮像画像を計算する（ステップ 8— 4 )。 そして実際の撮像画像と理想的な撮像画像とを比較する（ステップ 8 _ 5 )。 この比較により最も近レ、理想的な撮像画像に対する符号パターンを記録されて いる符号パターンとして推定する（ステップ 8— 6 )。
次に図 8 Bに示す第 2の方法を説明する。
第 1の方法と同様に 2次元画像を撮像し、 撮像画像とする（ステップ 8— 7、 8— 8 )。
次に、 ステップ 8— 3と同様の方法により、 2次元画像と撮像素子の位置ずれ 量を検出する（ステップ 8— 9 )。
次に、 2次元画像と撮像素子の位置ずれ量と復号の対象となるすべての符号パ ターンから各々の符号パターンに対する理想的な撮像画像を計算する（ステップ 8— 1 0 )。
次に、 この理想的な撮像画像と位置ずれ量から理想的な復元画像を計算する （ ステップ 8— 1 1 ) 。
次に、 検出した位置ずれ量と、 撮像画像とに基づいて、 2次元画像の復元画像 を計算する（ステップ 8— 12)。
そして実際の復元画像と理想的な復元画像を比較する（ステップ 8 _ 13)。 この比較により最も近いパターンを符号パターンとして推定する（ステップ 8 一 14)。
また、 撮像素子で撮像する 2次元画像は、 通常何かの媒体から出てくる、 ある いは何かの媒質上に書かれているものであり、 撮像素子上では歪み等が生じて撮 像される場合がある。 その場合は、 第 2の方法を適用して、 位置ずれや歪みを考 慮して復元画像を計算し、 符号パターンの推定を行う。
なお、 撮像画像 7— 1は手順 8— 1、 8— 7と 8— 2、 8-8を経て得られ、 位置ずれ量検出部 7— 3は手順 8 _ 3、 8-9を行い、 理想撮像画像算出部 7— 4は手順 8 _ 4、 8-10を行い、 理想復元画像算出部 7— 9は手順 8— 1 1を 行い、 復元画像算出部 7— 10は手順 8— 12を行い、 画像比較部 7— 5と 7— 1 1はそれぞれ手順 8— 5と 8— 13を行い、 符号パターン推定部 7-6は手順 8— 6と 8— 14を行う。 ビット列復元部 7-7は符号化時に符号パターンに対 応させたビット列から推定した符号パターンのビット列を復元し、 最後に復号情 報 7— 8として出力する。
以下、 第 1、 第 2の方法について具体的に説明する。
まず第 1の方法について説明する。
最初に符号プロックを図 9 A〜図 9 Pのように定義する。 符号プロ Vクは符号 部 9一 1とガイド部 9-2から構成され、 符号部 9- 1には輝点 9-3が存在す る。
ここでは、 符号部に輝点が 0から 4つまでの、 16パターンの符号パターンを 考える。 実際はこの符号パターンに情報ビットが割り当てられており、 ビット列 復元部 7— 7によるビット列の復元の時に用いる。 従って、 この場合は 3かける 3画素の 9画素で 16パターン、 すなわち 4ビットを表現できる。
図 10八〜図10Cでは、 撮像素子による撮像を説明している。 記録画像 10 — 1は、 9つの符号プロック 1◦一 2で構成されており、 各符号ブロックには輝 点 10 _ 3が存在する。 また、 符号ブロックの周囲の領域 10— 4はガイド部を 表現している。 このとき、 中央部の領域 10— 5における撮像素子での撮像を考える。
領域 10 _ 5を取り出して考えてみると、 たとえば図 10 Bに示す撮像状態 1 0— 6のようになる。 領域 10— 7は領域 10— 5に相当し、 10— 8は符号ブ ロックの符号部、 10— 9は符号部の周りにあるガイド部、 10— 10は符号部 の輝点、 10— 1 1は撮像素子の画素を表しており、 記録画像と撮像素子は、 1 0-13だけずれて配置されている。
このとき、 輝点を含む撮像素子の画素の領域は 10— 12となり、 符号部の周 りにはガイド部が有ることから、 領域 10— 12内には中央部の輝点以外の輝点 は決して含まない。 従って、 撮像後の処理には、 領域 10— 12のみを扱うこと ができる。
ここで、 記録画像と撮像素子は、 水平方向、 垂直方向ともに 0. 5画素ずれて いることとする。 その時、 撮像状態 10— 6で撮像した画像は、 撮像画像 10— 14のようになる。 ここでは画素値を 10—15のように色で表している。 すな わち、 輝点がある部分は白く、 無い部分は黒く表している。
つまり、 符号ブロックが m掛ける n画素からなり、 符号部が (m-o) 掛ける (n-p) 画素 （m， nは自然数、 o， pは、 0く oく m, 0く pく nを満たす 自然数） の場合、 領域 10— 12は、 （m— o + l) 掛ける （n_p + l) 画素 となる。 すなわち撮像画像 10— 14は （ni— o + l) 掛ける （n— p + 1) 画 素の画像となる。 ここで、 m=3， n=3， o = 1, p = 1の場合は、 撮像画像 10-14は 3掛ける 3画素の画像となる。
図 1 1A及び図 1 1 Bでは、 符号パターンから理想的な撮像画像を算出する流 れを示す。 各々の符号パターンに対する理想的な撮像画像 1 1一 5は、 対象とな るすべての符号パターン 1 1一 4と、 位置ずれ量 1 1一 2から算出される。 そし て、 算出した理想的な撮像画像 1 1 -5と実際の撮像画像 1 1一 1との比較を行 い、 符号パターンを推定する。 具体的には、 例えば画像のマッチングを行い、 類 似度を計算し、 その結果より比較を行う。
ここで、 実際の撮像画像 1 1- 1と理想的な撮像画像 1 1一 5は、 上記に説明 したように、 一般的には （m— o + l) 掛ける （n— p + 1) 画素の画像となり 、 m= 3, n = 3, o = l， p = 1の場合は、 3掛ける 3画素の画像となる。 具体的には、 次の方法で理想的な撮像画像 1 1—5を算出する。
図 12では、 理想的な撮像画像の計算の流れを説明している。
理想的な撮像画像は、 記録画像と撮像素子との位置ずれ量と符号パターンから 計算できる。 12— 1は符号パターンと理想的な撮像画像の画素の位置関係を表 している。 周囲の隣接する符号パターンのガイド部まで含めた 4掛ける 4画素の 符号パターン 12 _ 2と、 3掛ける 3画素の理想的な撮像画像の画素 12— 3は 、 位置ずれ量 12 _4だけずれた位置関係にある。
その時の一部の画素付近の拡大図を 12— 5に示す。
12— 6が符号パターンを表しており、 画素に 10〜13の番号をつけて考え る。 12— 7は 1つの理想的な撮像画像の画素を表しており、 水平方向に 12— 8、 垂直方向に 12— 9の画素ずれが生じている。
このとき、 それぞれの位置ずれ量を画素サイズで規格化した値を s， tとし、 撮 像画像の各画素 10〜 13の画素値をそれぞれ v l O, V 1 1 , V 12, v 13 とする。 そのとき、 画素 12— 7は、 次式 (1)
(1一 s) * ( 1 - t) * V 10
+ s * ( 1 - t ) * v 1 1
+ (1— s) * t *v l 2
+ s * t * v 13 (1)
によって求める。
また、 理想的な撮像画像 1 1 _ 5と、 実際の撮像画像 1 1-1の比較は、 例え ば画像のマツチングを行い、 類似度を計算して行う。
類似度の計算方法としてここでは 3つの方法を説明する。 1つは差分により 2 つの画像の類似度を計算する方法である。 実際の撮像画像 1 1一 1の画素 （X , y) における画素値を f (x、 y) 、 P tなる符号パターンの理想的な撮像画像 1 1— 5の画素 （X , y) における画素値を g Pt(x， y)とすると、 類似度は 式 （2) で計算できる。
∑∑f(x,y)-gpt x，y) (2)
X y この値が最小となる符号パターン P tを推定パターンとする。 この場合、 実際 の撮像画像に輝度むらや、 輝度強度の違いが生じる場合があるので、 実際の画素 値、 もしくは理想的な画素値に対しなんらかの正規化を行うことが有効となる。
2つ目は、 正規化相関により 2つの画像の類似度を計算する方法である。 差分 により類似度を計算するのと同様に、 実際の撮像画像 1 1—1の画素 （x， y) における画素値を f (X、 y)、 P tなる符号パターンの理想的な撮像画像 1 1一 5の画素 （x， y) における画素値を gPt(x、 y)とすると、 類似度は次式 （ 3) で計算できる。
∑∑f(x,y)gPt(x，y)
Figure imgf000024_0001
この値が最大となる符号パターン P tを推定パターンとする。 なお、 式 (3) の分母が 0となる場合は利用できないことに注意が必要である。 この場合には式 (2) を用いた方法を利用する。
3つ目は、 画素値の平均値と標準偏差について、 正規化を行った相関により 2 つの画像の類似度を計算する方法である。 上記の 2つの方法と同様に、 実際の撮 像画像 1 1-1の画素 (x, y) における画素値を f (x, y ) ， P tなる符号 パターンの理想的な撮像画像 11一 5の画素 （X, y) における画素値を g P t (x, y) とすると、 類似度は次式 (4) で計算できる。
Figure imgf000024_0002
ここで、 mf と mgPtはそれぞれ f (x， y) と gPt (x, y) の平均値を表 し、 ff f と CT gPtはそれぞれ f (x, y) と gPt (x， y) の標準偏差を表して いる。 この式 （4) の値が最小となる符号パターン P tを推定パターンとする。 なお、 σ f又は CT gPtが 0となる場合は利用できないことに注意が必要である。 この場合には式 (2) を用いた方法又は式 （3) を用いた方法 （ただし、 式 （3 ) の分母が 0とならない場合） を利用する。
式 （4) を用いることで、 式 （2) や式 （3) を用いた場合に比べて類似度を より高精度に算出できる。
ここで、 上記の類似度を計算する 3つの方法において、 符号プロックが 3掛け る 3画素で、 符号部が 2掛ける 2画素の場合は、 実際の撮像画像 1 1一 1と理想 的な撮像画像 1 1— 5は、 3掛ける 3画素の画像となる。 従って、 f (x, y) と gPt (x, y) の xと yの範囲は 3掛ける 3画素の範囲となる。
一般的に、 符号ブロックが m掛ける n画素で、 符号部が （m— o) 掛ける （n - p) 画素 （m， nは自然数、 o, pは、 0く。く m， 0く pく nを満たす自然 数） の場合には、 実際の撮像画像と理想的な撮像画像は （m— o + l) 掛ける （ n - p + 1 ) 画素の画像となる。 従って、 f (x、 y) と gPt (x， y) の x と yの範囲は （m— o + l) 掛ける （n— p + 1) 画素の範囲となる。
なお、 以上の方法を用いれば、 輝点のピッチや配置位置、 輝点のサイズ、 輝点 の輝度などが異なっていても、 その理想的な振る舞いは計算できるので、 符号パ ターンを推定することができる。
次に第 2の方法について説明する。
第 1の方法と同様に、 最初に符号ブロックを図 9 A〜図 9 Pのように定義する 。 符号ブロックは符号部 9 _ 1とガイド部 9一 2カゝら構成され、 符号部 9一 1に は輝点 9一 3が存在する。
ここでは、 符号部に輝点が 0から 4つまでの、 16パターンの符号パターンを 考える。 実際はこの符号パターンに情報ビットが割り当てられており、 ビット列 復元部 7_ 7によるビット列の復元の時に用いる。 従って、 この場合は 3かける 3画素の 9画素で 16パターン、 すなわち 4ビットを表現できる。
図 10 〜図10Cでは、 撮像素子による撮像を説明している。 記録画像 10 一 1は、 9つの符号プロック 10— 2で構成されており、 各符号ブロックには輝 点 10— 3が存在する。 また、 符号ブロックの周囲の領域 10— 4はガイド部を 表現している。
このとき、 中央部の領域 10— 5における撮像素子での撮像を考える。
領域 10— 5を取り出して考えてみると、 たとえば撮像状態 10— 6のように なる。 領域 10— 7は領域 10 _ 5に相当し、 10— 8は符号プロックの符号部 、 10-9は符号部の周りにあるガイド部、 10— 10は符号部の輝点、 10— 1 1は撮像素子の画素を表しており、 記録画像と撮像素子は、 10— 1 3だけ ずれて配置されている。
このとき、 輝点を含む撮像素子の画素の領域は 10 _ 12となり、 符号部の周 りにはガイド部が有ることから、 領域 10— 12内には中央部の輝点以外の輝点 は決して含まない。 従って、 撮像後の処理には、 領域 10—12のみを扱うこと ができる。
ここで、 記録画像と撮像素子は、 水平方向、 垂直方向ともに 0. 5画素ずれて いることとする。 その時、 撮像状態 10— 6で撮像した画像は、 撮像画像 10一 14のようになる。 ここでは画素値を 10— 15のように色で表している。 すな わち、 輝点がある部分は白く、 無い部分は黒く表している。
つまり、 符号ブロックが m掛ける n画素からなり、 符号部が （m— o) 掛ける (n - p) 画素 （m, nは自然数、 ο , ρは、 0く οく m， 0 < p < nを満たす 自然数) の場合、 領域 10-12は、 (m— o + 1) 掛ける (n-p + 1) 画素 となる。 すなわち撮像画像 10— 14は （m— o + l) 掛ける （n— p + 1) 画 素の画像となる。 ここで、 πι=3， η = 3, ο = 1， ρ =1の場合は、 撮像画像 10-14は 3掛ける 3画素の画像となる。
図 1 1 Α及び図 1 1 Bでは、 復元画像の計算の流れを説明している。
実際の撮像画像の復元画像は、 撮像画像 1 1-1と記録画像と撮像素子との位 置ずれ量 1 1一 2から計算できる。 その結果、 復元画像 1 1一 3が得られる。 撮 像画像 1 1-1と位置ずれ量 1 1 _ 2から復元画像 1 1一 3を得る具体的な計算 は図 1 3で説明する。
理想的な撮像画像の復元画像は、 対象となるすべての符号パターン 1 1一 4と 位置ずれ量 1 1— 2から各々の符号パターンに対する理想的な撮像画像 1 1-5 を計算し、 この理想的な撮像画像 1 1一 5と位置ずれ量 1 1一 2から理想的な復 元画像 1 1一 6が得られる。
ここで、 実際の撮像画像 1 1— 1と理想的な撮像画像 1 1 _ 5は、 上記に説明 したように、 一般的には （m—o + l) 掛ける （n_p + l) 画素の画像となり 、 m=3, n = 3， o = l, p = 1の場合には、 撮像画像は 3掛ける 3画素の画 像となる。
また、 実際の復元画像 1 1 _ 3と理想的な復元画像 1 1 _ 6は、 符号部と同じ (m— o) 掛ける （n— p) 画素の画像となり、 m= 3， n = 3， o = 1 , ρ = 1の場合には、 復元画像は 2掛ける 2画素の画像となる。
ここで、 理想的な撮像画像 1 1一 5を得る具体的な計算は、 第 1の方法の理想 的な撮像画像の計算と同様の方法で行う。
理想的な撮像画像を得る方法を、 図 1 2を用いて説明する。 理想的な撮像画像 は、 記録画像と撮像素子との位置ずれ量と符号パターンから計算できる。 1 2— 1は符号パターンと理想的な撮像画像の画素の位置関係を表している。 周囲の隣 接する符号パターンのガイド部まで含めた 4掛ける 4画素の符号パターン 1 2— 2と、 3掛ける 3画素の理想的な撮像画像の画素 1 2 _ 3は、 位置ずれ量 1 2 - 4だけずれた位置関係にある。
その時の一部の画素付近の拡大図を 1 2-5に示す。
1 2- 6が符号パターンを表しており、 画素に 1 0〜1 3の番号をつけて考え る。 1 2— 7は 1つの理想的な撮像画像の画素を表しており、 水平方向に 1 2— 8、 垂直方向に 1 2— 9の画素ずれが生じている。
このとき、 それぞれの位置ずれ量を画素サイズで規格化した値を s， tとし、 撮 像画像の各画素 1 ◦〜 1 3の画素値をそれぞれ ν 1 0， V 1 1 , V 1 2, 1 3 とする。 そのとき、 画素 1 2— 7は、 前述の式 (1) によって求める。
また、 理想的な撮像画像 1 1— 5と位置ずれ量 1 1— 2から理想的な復元画像 1 1 -6を得る具体的な計算は図 1 3で説明する。
図 1 3は上記の復元画像 1 1一 3、 および理想的な復元画像 1 1— 6の具体的 な計算方法を説明している。
復元画像 1 1— 3およぴ理想的な復元画像 1 1 _ 6は、 位置ずれ量 1 1一 2と 撮像画像 1 1 - 1および理想的な撮像画像 1 1 -5から計算できる。
1 3- 1は撮像画像と復元画像の画素の位置関係を表している。 3掛ける 3画 素の撮像画像 1 3— 2と 2掛ける 2画素の復元画像の画素 1 3— 3は、 位置ずれ 413-4だけずれた位置関係にある。 その時の一部の画素付近の拡大図を 13— 5に示す。
13— 6が撮像画像を表しており、 画素に 10〜13の番号をつけて考える。 1 3 _ 7は 1つの復元画像の画素を表しており、 水平方向に 13— 8、 S直方向 に 13 _ 9の画素ずれが生じている。
このとき、 それぞれの位置ずれ量を画素サイズで規格化した値を s、 tとし、 撮 像画像の各画素 10〜： 13の画素値をそれぞれ V 10、 v l l、 v l 2、 v 13 とする。 そのとき、 画素 13_7の画素値は、 前述の式 （1) によって求める。 なお、 撮像画像に歪みが生じている場合は、 式 （1) に歪みを考慮することで 、 復元画像を求めることができる。
そして、 前記で計算した実際の復元画像 1 1—3と理想的な復元画像 1 1-6 の比較を行い、 符号パターンを推定する。 具体的には、 例えば画像のマッチング を行い、 類似度を計算し、 その結果より比較を行う。 ここでは類似度の計算方法 として 3つの方法を説明する。 1つは差分により 2つの画像の類似度を計算する 方法である。 実際の復元画像 1 1一 3の画素 (x, y ) における画素値を f ( X 、 y) 、 P tなる符号パターンの理想的な復元画像 1 1一 6の画素 （X , y) に おける画素値を g Pt(x , y)とすると、 類似度は上述の式（2)で計算できる。 この値が最小となる符号パターン P tを推定パターンとする。 この場合、 実際 の撮像画像に輝度むらや、 輝度強度の違いが生じる場合があるので、 実際の復元 画像、 もしくは理想的な復元画像に対しなんらかの正規化を行うことが有効とな る。
2つ目は、 正規化相関により 2つの画像の類似度を計算する方法である。 差分 により類似度を計算するのと同様に、 実際の復元画像 1 1一 3の画素 （x， y) における画素値を f (x、 y)、 P tなる符号パターンの理想的な復元画像 1 1— 6の画素 （X , y) における画素値を g Pt( x、 y)とすると、 類似度は上述した 式 （3) で計算できる。
この値が最大となる符号パターン P tを推定パターンとする。 なお、 式 （3) の分母が 0となる場合は利用できないことに注意が必要である。
3つ目は、 画素値の平均値と標準偏差について、 正規化を行った相関により 2 つの画像の類似度を計算する方法である。 上記の 2つの方法と同様に、 実際の復 元画像 11一 3の画素 （X, y) における画素値を f (x， y) , Ρ tなる符号 パターンの理想的な復元画像 1 1—6の画素 （X, y) における画素値を g Pt ( X, y) とすると、 類似度は前述の式 （4) で計算できる。
この値が最小となる符号パターン P tを推定パターンとする。 なお、 σ £又は σ gPtが 0となる場合は利用できないことに注意が必要である。 この場合には式 (2) を用いた方法又は式 （3) を用いた方法 （ただし、 式 （3) の分母が 0と ならない場合） を利用する。
'ここで、 上記の類似度を計算する 3つの方法において、 符号ブロックが 3掛け る 3画素で、 符号部が 2掛ける 2画素の場合は、 実際の復元画像 1 1-3と理想、 的な復元画像 1 1一 6は、 2掛ける 2画素の画像となる。 従って、 f (x, y) と gPt (x， y) の xと yの範囲は 2掛ける 2画素の範囲となる。
一般的に、 符号ブロックが m掛ける n画素で、 符号部が （m— o) 掛ける （n — P) 画素 （m， nは自然数、 o , pは、 0く o <m, 0 < p < nを満たす自然 数） の場合には、 実際の復元画像と理想的な復元画像は （m.— o) 掛ける （n— P) 画素の画像となる。 従って、 f 、 y) と gPt ( , y) の xと yの範 囲は （m— o) 掛ける （n— p) 画素の範囲となる。
なお、 以上の方法を用いれば、 輝点のピッチや配置位置、 輝点のサイズ、 輝点 の輝度などが異なっていても、 その理想的な振る舞いは計算できるので、 符号パ ターンを推定することができる。
以上説明したように、 本実施形態の情報符号化装置及び情報復号化装置によれ ば、 光学的な情報記録に際して、 隣り合う符号ブロック間に特定の画素値が配置 されるため、 符号ブロックの分離が容易となり、 記録すべき情報を 2次元的によ り高レ、情報密度で符号化できる効果が得られる。
また、 本実施形態の情報符号化装置及び情報復号化装置によれば、 符号画像の 最小輝点ピッチが 1画素以下の状態において、 記録画像の撮像画像、 あるいはそ の復元画像と、 符号パターンの理想的な撮像画像、 あるいは復元画像により、 記 録されている符号パターンを推定することができ、 高密度で符号化された情報を 効率よく復号することができる。
上述の情報符号化装置、 情報復号化装置は、 内部に、 コンピュータシステムを 有している。
そして、 上述した情報符号化処理、 情報復号ィ匕処理に関する一連の処理の過程 は、 プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており 、 このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、 上記処理 が行われる。
すなわち、 情報符号化装置、 情報復号化装置における、 各処理手段、 処理部は 、 C P U等の中央演算処理装置が R OMや R AM等の主記憶装置に上記プロダラ ムを読み出して、 情報の加工一演算処理を実行することにより、 実現されるもの である。
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、 磁気ディスク、 光磁気ディ スク、 C D - R OM, D V D - R OM, 半導体メモリ等をいう。 また、 このコン ピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、 この配信を受け たコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
なお、 本発明は、 情報の高密度な記録が要求されるホログラフィックメモリ等 に適用した場合に特に効果的である。 し力 しながら、 本発明はこれに限定される ものではなく、 光学的な情報記録および再生一般に使用でき、 例えば 2次元パー コードに適用しても良い。 産業上の利用の可能性
ホログラムなどの光学的な情報記録および再生に利用される情報符号化装置、 情報復号化装置ならびにその方法及びプログラムを提供する。 本発明によれば、 2次元画像上にどのように符号プロックを配置しても、 符号部が隣り合つて配置 されることはなく、 符号ブロックを確実に分離できる。 また本発明によれば、 他 の画素の領域に配置されている情報ビットは既知であるため、 これに相当する分 の補正をかけることで、 確実に復号することができる。 また本発明によれば、 ュ 一ザのニーズや記録媒体の性質等に応じて自由度の高い符号化設計ができる。 ま た本発明によれば、 記録されている符号パターンを推定することができ、 高密度 で符号化された情報を効率よく復号することができる。

Claims

請求の範囲
1. 入力される情報ビットを、 m (mは自然数） 掛ける n (nは自然数） 画素 からなる 2次元画像のプロックとして符号化する符号プロック化手段を具備し、 前記符号ブロック化手段は、
前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 （ m-o) 掛ける （n— p) 画素の領域である符号部 （o、 pは、 0<oく m、 0 <pく nを満たす自然数） に配置し、
前記 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部に は前記情報ビットを示す画素を配置しない情報符号化装置。
2. 入力される情報ビットを、 m (mは自然数） 掛ける n (nは自然数） 画素 からなる 2次元画像のプロックとして符号化する符号プロック化手段を具備し、 前記符号プロック化手段は、
前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の符号プロックのうち、 （ m-o) 掛ける （n— p) 画素の領域である符号部 （o、 pは、 0く o<m、 0 く pく nを満たす自然数） に配置し、
前記 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部に は既定の情報ビットを示す画素を配置する情報符号化装置。
3. 前記符号ブロック化手段は、
前記 （m— o) 掛ける （n— p) 画素の領域に配置する前記画素の大きさ及ぴ 配置位置を、 前記 （m_o) 掛ける （n— p) 画素の領域の大きさに基づいて決 定する請求項 1又は請求項 2に記載の情報符号化装置。
4. 1つの符号ブロックが、 情報ビットを示す （m— 0) 掛ける （n— p) 画 素 （m、 nは自然数、 o、 pは、 0く oく m、 0 < p < nを満たす自然数） が配 置される符号部と、 該情報ビットを示す画素が配置されないガイド部とを有する m掛ける n画素の領域で構成される 2次元画像を撮像した撮像画像の入力を受け 、 前記撮像画像と理想的な状態の画像との相対的な比較結果に基づいて、 符号ブ ロックのパターンを推定する符号パタ一ン推定手段と、
該パターン推定の結果に基づいて、 前記入力される撮像画像の情報ビットを復 号化するビット列復元手段と
を具備する情報復号化装置。
5 . 前記 2次元画像の画素と前記撮像画像の画素との位置ずれ量を検出する位 置ずれ量検出手段と、
該検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パターンに対する符号プロックの理想 的な撮像画像を計算する理想撮像画像算出手段と、
前記入力される撮像画像と、 前記計算した理想的な撮像画像とを比較して相対 値を算出する画像比較手段と
をさらに具備し、
前記符号パタ一ン推定手段は、 該算出した相対値から当該符号ブ口ックのパタ ーンを推定する請求項 4に記載の情報復号化装置。
6 . 前記 2次元画像の画素と撮像画像の画素との位置ずれ量を検出する位置ず れ量検出手段と、
該検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パターンに対する符号プロックの理想 的な撮像画像を計算する理想撮像画像算出手段と、
該計算した理想的な撮像画像と、 前記検出した位置ずれ量に基づいて、 符号ブ ロックの理想的な復元画像を計算する理想復元画像算出手段と、
前記検出した位置ずれ量に基づいて、 前記撮像画像から前記 2次元画像の復元 画像を計算する復元画像算出手段と、
前記撮像画像から計算した復元画像と、 前記符号プロックから計算した復元画 像とを比較して相対値を算出する画像比較手段と
をさらに具備し、
前記符号パターン推定手段は、 該算出した相対値から当該符号プロックのパタ ーンを推定する請求項 4に記載の情報復号化装置。
7. 入力される情報ビットを、 m (mは自然数） 掛ける n (nは自然数） 画素 からなる 2次元画像のプロックとして符号化する情報符号化方法であって、 前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の符号プロックのうち、 （ m-o) 掛ける （n— p) 画素の領域である符号部 （o、 pは、 0<oく m、 0 <p<nを満たす自然数） に配置し、
前記 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部に は前記情報ビットを示す画素を配置しない情報符号化方法。
8. 入力される情報ビットを、 m (mは自然数） 掛ける n (nは自然数） 画素 からなる 2次元画像のプロックとして符号化する情報符号化方法であって、 前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の符号プロックのうち、 （ m-o) 掛ける (n-p) 画素の領域である符号部 (o、 pは、 0 < oく m、 0 <p<nを満たす自然数） に配置し、
前記 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部に は既定の情報ビットを示す画素を配置する情報符号化方法。
9. 前記 (m-o) 掛ける (11— p) 画素の領域に配置する前記画素の大きさ 及び配置位置を、 前記 (m-o) 掛ける (n-p) 画素の領域の大きさに基づい て決定する請求項 7又は請求項 8に記載の情報符号化方法。
10. 1つの符号ブロックが、 情報ビッ トを示す （m— o) 掛ける （n— p) 画素 （m、 nは自然数、 o、 pは、 0く o<m、 0く pく nを満たす自然数） が 配置される符号部と、 該情報ビットを示す画素が配置されないガイド部とを有す る m掛ける n画素の領域で構成される 2次元画像を撮像した撮像画像の入力を受 け、 前記撮像画像と理想的な状態の画像との相対的な比較結果に基づいて、 符号 ブロックのパターンを推定し、
該パターン推定の結果に基づいて、 前記入力される撮像画像の情報ビットを復 号化する情報復号化方法。
1 1 · 前記 2次元画像の画素と前記撮像画像の画素との位置ずれ量を検出し、 該検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パターンに対する符号プロックの理想 的な撮像画像を計算し、
前記入力される撮像画像と、 前記計算した理想的な撮像画像とを比較して相対 値を算出し、
該算出した相対値から当該符号ブロックのパターンを推定する請求項 1 0に記 載の情報複号化方法。
1 2 . 前記 2次元画像の画素と撮像画像の画素との位置ずれ量を検出し、 該検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パターンに対する符号プロックの理想 的な撮像画像を計算し、
該計算した理想的な撮像画像と、 前記検出した位置ずれ量に基づいて、 符号ブ ロックの理想的な復元画像を計算し、
前記検出した位置ずれ量に基づいて、 前記撮像画像から前記 2次元画像の復元 画像を計算し、
前記撮像画像から計算した復元画像と、 前記符号プロックから計算した復元画 像とを比較して相対値を算出し、
該算出した相対嫁から当該符号プロックのパターンを推定する請求項 1 0に記 載の情報復号化方法。
1 3 . 入力される情報ビットを、 m (mは自然数） 掛ける n ( nは自然数） 画 素からなる 2次元画像のプロックとして符号化する符号化処理をコンピュータに 実行させる情報符号化プログラムであって、
前記符号化処理において、
前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の符号プロックのうち、 ( m— o ) 掛ける （n— p ) 画素の領域である符号部 （o、 pは、 0く o < m、 0 < p < nを満たす自然数） に配置し、
前記 m掛ける n画素の符号プロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部に は前記情報ビットを示す画素を配置しなレ、情報符号化プログラム。
14. 入力される情報ビットを、 m (mは自然数） 掛ける n (nは自然数） 画 素からなる 2次元画像のプロックとして符号化する符号化処理をコンピュータに 実行させる情報符号化プログラムであって、
前記符号化処理において、
前記情報ビットを示す画素を、 前記 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 （ m— o) 掛ける （n— p) 画素の領域である符号部 （o、 pは、 0く oく m、 0 <pく nを満たす自然数） に配置し、
前記 m掛ける n画素の符号ブロックのうち、 他の画素の領域であるガイド部に は既定の情報ビットを示す画素を配置する情報符号化プログラム。
15. 前記符号化処理において、
前記 （m— o) 掛ける （n— p) 画素の領域に配置する前記画素の大きさ及ぴ 配置位置を、 前記 （m— o) 掛ける （n— p) 画素の領域の大きさに基づいて決 定する請求項 13又は請求項 14に記載の情報符号化プログラム。
16. 1つの符号ブロックが、 情報ビットを示す （m— o) 掛ける (n-p) 画素 （m、 nは自然 '数、 o、 pは、 0<o<m、 0 < p < nを満たす自然数） が 配置される符号部と、 該情報ビットを示す画素が配置されないガイド部とを有す る m掛ける n画素の領域で構成される 2次元画像を撮像した撮像画像の入力を受 け、 前記撮像画像と理想的な状態の画像との相対的な比較結果に基づいて、 符号 ブロックのパターンを推定する処理と、
該パターン推定の結果に基づいて、 前記入力される撮像画像の情報ビットを復 号化する処理とをコンピュータに実行させる情報復号化プログラム。
1 . 前記 2次元面像の画素と前記撮像画像の画素との位置ずれ量を検出する 処理と、
該検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パターンに対する符号プロックの理想 的な撮像画像を計算する処理と、
前記入力される撮像画像と、 前記計算した理想的な撮像画像とを比較して相対 値を算出する処理と、
該算出した相対値から当該符号ブロックのパターンを推定する処理と をさらにコンピュータに実行させる請求項 1 6に記載の情報復号化プログラム
1 8 . 前記 2次元画像の画素と撮像画像の画素との位置ずれ量を検出する処理 と、
該検出した位置ずれ量に基づいて、 符号パターンに対する符号プロックの理想 的な撮像画像を計算する処理と、
該計算した理想的な撮像画像と、 前記検出した位置ずれ量に基づいて、 符号ブ ロックの理想的な復元画像を計算する処理と、
前記検出した位置ずれ量に基づいて、 前記撮像画像から前記 2次元画像の復元 画像を計算する処理と、
前記撮像画像から計算した復元画像と、 前記符号プロックから計算した復元画 像とを比較して相対値を算出する処理と、
該算出した相対値から当該符号プ口ックのパターンを推定する処理と をさらにコンピュータに実行させる請求項 1 6に記載の情報復号化プログラム
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