5.3 Kỹ thuật giải mã
5.3.4 Kỹ thuật siêu phân giải làm hiện rõ mã vạch
Phương pháp siêu phân giải là giải pháp được đề ra cho việc tạo ra một mẫu mã vạch chất lượng cao từ một mẫu có độ phân giải thấp / chất lượng thấp. Để có được mẫu mã vạch chất lượng cao từ mẫu chất lượng thấp, đặc tính hình học của mã vạch và các thông số hình ảnh được sử dụng như trong công trình nghiên cứu [7].
Các đặc tính hình học và thông số hình ảnh của một vector mà có chứa thông tin khoảng cách của điểm bắt đầu và kết thúc của mỗi vạch đen từ một điểm làm mốc và hệ số góc (độ nghiêng). Điểm bắt đầu và kết thúc cho biết độ rộng của các vạch đen. Đặc biệt là nếu nắm được các thông số mã vạch ta có thể xây dựng lại mẫu mã vạch ở bất cứ độ phân giải nào. Góc nghiêng và độ rộng điểm ảnh phải biết để ta có thể tính toán vị trí các vạch đen được tiếp tục từ một hàng quét khác.
Trong phương pháp này vùng mã vạch được định nghĩa như một hàm liên tục 2-D là f(x,y) biểu thị cho giá trị cường độ của mã vạch tại vị trí (x,y), tức là
Trang 88 HVTH: Trần Việt Quốc (19)
Trong đó : Bk là cho các vùng biên bao quanh vạch đen thứ k.
Một hàm khác fs(x,y) được định nghĩa như là một hàm rời rạc có được từ hàm f (x, y) như sau:
(20) Trong đó: (i, j) =(0,0), (0,1),…,(1,0),…,(N, M) được thể hiện như trong hình 22.
fs(x, y) là diện tích của vùng bao điểm ảnh (i, j)
Giả sử rằng mỗi điểm ảnh là một khối vuông (1x1 đơn vị). Một vector đặc tính d với kích thước 2n+1 được tạo ra từ các phần tử theo thứ tự lẻ, chẵn và hệ số góc (độ nghiêng). Phần tử lẻ thứ tự n có khoảng cách được xác định từ điểm (0,0) đến điểm giao cắt giữa đường biên bên trái của vạch đen thứ k Bkvới phần phía trên điểm ảnh j=0. Tương tự phần tử chẵn thứ tự n có khoảng cách được xác định từ điểm (0,0) đến điểm giao cắt giữa đường biên bên phải của vạch đen thứ k Bk với phần phía trên điểm ảnh j=0. Phần tử cuối cùng thứ (2n+1) là chính là hệ số góc (độ nghiêng) (α).
Hình 34. Cấu trúc của fs(x,y)
Đối với mỗi hàng quét, đường biên của Bk với độ nghiêng một góc tang(α) như thể hiện trong Hình 34 có thể được xác định. Vì vậy những thông tin bị thiếu có thể được phục hồi bằng cách dùng các thông tin của hàng quét khác.
Trang 89 HVTH: Trần Việt Quốc Mô hình toán học được trình bày như trong công trình nghiên cứu [7] với một số thông số được định nghĩa sau đây:
- fl (i, j) là một bản sao rời rạc được lấy mẫu của f(x, y).
- d0, di là ban đầu và thứ i.
- fsdi, fl là vectơ tại vị trí mà tồn tại dữ liệu fl mà các thành phần tương ứng là fsdi, fl.
- fsdi là hình ảnh mã vạch được xây dựng từ di.
- là vector mà các tham số bên trong thể hiện cho sự thay đổi của fsdi khi di di chuyển theo hướng x bởi một khoảng δd.
Mục đích là để làm tái hiện giống hệt điểm bắt đầu và kết thúc của đường thẳng mã vạch tức là làm cho độ sai lệch là nhỏ nhất trong phương trình (21)
(21)
Vì phương trình là phi tuyến nên di được xác định bằng cách lặp lại các bước như sau:
(22) (23) Sử dụng phương trình (22) và (23) sai số được xác định là:
(24) δd được xác định như sau:
(25) Quá trình lặp dừng lại khi phương trình (26) thỏa mãn (khi đó ε = 0.005).
(26) Và vector đặc tính d có thể được lặp đi lặp lại theo biểu thức sau:
Trang 90 HVTH: Trần Việt Quốc
di+1 = di + δd (27)
Đôi khi phương trình (26) không hội tụ đến một giá trị mong muốn. Để khắc phục vấn đề này giá trị (ε) được tính toán lại sau mỗi lần lặp bằng so sánh với giá trị tính toán trong lần trước đó và giá trị nhỏ nhất sẽ được giữ lại. Nếu giá trị ε này liên tiếp tăng thì quá trình dừng lại và vector d chính là kết quả đầu ra. Thuật toán này cho kết quả một mã vạch chất lượng cao hơn cũng như độ rộng của vạch đen và khoảng trống rất rõ ràng (đặc tính vector d).