Vol. 13 Núm. 35 (2014): Revista GTI
Artículos de Investigación Científica e Innovación

MEJORA DE LA APARIENCIA VISUAL DE CÓDIGOS DE BARRAS BIDIMENSIONALES, QR-CODES, APLICANDO LA TÉCNICA DE TONOS MEDIOS

OFELIA PATRICIA VILLARREAL DULCEY
Universidad Industrial de Santander
Biografía
RODOLFO VILLAMIZAR MEJÍA
Universidad Industrial de Santander
Biografía

Publicado 2014-06-13

Cómo citar

VILLARREAL DULCEY, O. P., & VILLAMIZAR MEJÍA, R. (2014). MEJORA DE LA APARIENCIA VISUAL DE CÓDIGOS DE BARRAS BIDIMENSIONALES, QR-CODES, APLICANDO LA TÉCNICA DE TONOS MEDIOS. Revista GTI, 13(35), 33–45. Recuperado a partir de https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistagti/article/view/4118

Resumen

RESUMEN ANALÍTICO

Los códigos de barras son imágenes binarias que contienen datos codificados. Su versión bidimensional más reciente conocida como código de rápida respuesta, QR (Quick Response) ofrece mayor ventaja respecto a otros códigos de esta clase en términos de capacidad de almacenamiento, tipos de datos a codificar y rapidez en decodificación. Recientemente, los códigos QR han recibido especial atención como alternativa publicitaria debido a que es posible decodificar la información mediante el uso de teléfonos inteligentes. Esta característica impulsó el uso de códigos QR como un medio rápido, sencillo y económico de conectar los usuarios de telefonía móvil con servicios, información y negocios en línea. Debido a su naturaleza binaria el código QR no es visualmente atractivo al usuario, ni aporta información directa sobre el tipo de contenido codificado en el mismo. Por tanto en este trabajo presenta una alternativa para mejorar la apariencia visual de los códigos QR, sin perder la calidad de la información o modificar la estructura del mismo. La propuesta consiste en técnicas de tonos medios para incrustar una imagen visualmente definida en el código QR, así como explorar las características de los algoritmos de decodificación de los mismos. El algoritmo toma ventaja del proceso de decodificación basado en la detección de la luminancia. Los valores de luminancia de la imagen a ser incrustada son modificados de acuerdo con la imagen del código QR. El resultado final de los algoritmos desarrollados es la incrustación de la imagen dentro del código QR. La distribución de pixeles a ser modificados es realizada aplicando máscaras de ruido azul. Los códigos QR generados son compatibles con lectores de códigos de barras bidimensionales estándar. Resultados experimentales muestran una mejora significativa de la apariencia visual de los códigos QR con tasas de decodificación similares a las de la versión dicromática original.

PALABRAS CLAVES: Procesamiento digital de imágenes, Ruido azul, Medios tonos, Códigos QR, Librería zxing.

 

IMPROVEMENT OF THE AESTHETIC APPEARANCE OF BIDIMENSIONAL BARCODES - (QR-CODES) BY APPLYING HALFTONE TECHNIQUES

ANALYTICAL SUMMARY

Barcodes are binary images containing encoded data. The most recent two-dimensional version known as quick response code, QR (Quick Response) offers greater advantage than another similar codes in terms of storage capacity, data rates and faster decoding process. Recently, QR codes have received special attention as an alternative for advertising due to the possibility of decoding the information contained in the QR code, by using smartphones. This feature prompted the use of QR codes as a quick, simple and economical way to connect online mobile users with services, information and businesses. However, due to binary nature of QR code, it is not visually pleasing for users, and visual explicit information is not presented. Thus, this paper presents an alternative approach in order to improve the visual appearance of QR codes by no losing information or modifying its structure. The proposed method exploits both halftone techniques, in order to embed a visually defined image into a QR code, and also the characteristics of the decoding algorithms. This algorithm takes advantage by using the decoding process based on the luminance detection. The luminance values of image to be embedded are modified according to the QR code image. The final result of the proposed algorithm is a standard QR code, visually improved with embedded image. The distribution of pixels to be modified is performed by using blue noise masks. The generated QR codes are compatible with standard two-dimensional barcode readers. Experimental results show a significant improvement in the visual appearance of QR codes with decoding rates similar to those achieved with the original dichromatic version.

KEYWORDS: Digital Image Processing, Blue noise, Halftones, QR codes, Zxing library.

 

Forma de citar: Villarreal Dulcey, O. P., & Villamizar Mejía, R. (2014). Mejora de la apariencia visual de códigos de barras bidimensionales, QR-CODES, aplicando la técnica de tonos medios. En R, Llamosa Villalba (Ed.). Revista Gerencia Tecnológica Informática, 13(35), 33-45. ISSN 1657-8236.

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Referencias

  1. International Organization for Standarization. (2006). PDF417 bar code symbology specification. Geneva, Switzerland. ISO/IEC 15438:2006(E).
  2. International Organization for Standarization. (2000). Maxicode. Geneva, Switzerland. ISO/IEC 16023:2000.
  3. Kaywa. (2005). Datamatrix generator. Zuerich, Switzerland. Recuperado (2013, julio 5) de http:// datamatrix.kaywa.com/
  4. International Organization for Standarization. (2006). QR Code 2005 bar code symbology specification. Geneva, Switzerland. ISO/IEC 18004:2006
  5. Visualed. (2012). QR Code generator. USA. Recuperado (2013, julio 20) de http://www.visualead.com/.
  6. Barcode. (2012). Barcode generator. Baltimore, USA. Recuperado 20 julio,2013) de http://www. barcoding.com/upc/ [7] Soon, T. J. (2008). Qr Code. En D. W. Kian Beng (Ed.). Synthesis Journal 2008, p.59 – 78. ISSN 0219-4767.
  7. Young-Gon, K & Moon-Seog, J. (2011). A design of user authentication system using QR code identifying method. En Ko, F. (Ed.). 6th IEEE International Conference on Computer Sciences and Convergence Information Technology (ICCIT), Nov. 29 a Dic 01 de 2011, (p.31-35). Seogwipo, South Korea. ISBN 978-1-4577-0472-7.
  8. Samretwit, D & Wakahara, T. (2011). Measurement of reading characteristics of multiplexed image in QR code. En Xhafa, F, Barolli, L & Köppen, M. (Eds.). 3th IEEE International Conference of Intelligent Networking and Collaborative Systems (INCoS), del 30 de noviembre al 02 de diciembre de 2011. (p.552-557). Fukuoka, Japan. ISBN 978- 1-4577-1908-0.
  9. Cox, R. (2012). Qart codes. Cambridge, MA, USA. Recuperado (2013, agosto 4). http://research. swtch.com/qart
  10. Otsu, N. (1979). A threshold selection method from gray-level histograms. En Sage, A.P. (Ed.). IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 9 (1), 62-66. ISSN: 0018-9472
  11. Niblack, W. (1986). An introduction to digital image processing. Hemel Hempstead: Prentice Hall.
  12. Sauvola, J. & Pietikakinen M. (2000). Adaptive document image binarization. En Ching, S.Y. (Ed.). Pattern recognition, 33(2), 225-236. ISSN 0031-3203
  13. Huijuan, Y. , Kot, A. , & Jiang, X. (2012). Binarization of Low-Quality Barcode Images Captured by Mobile Phones Using Local Window of Adaptive Location and Size. En Pappas, T. N. (Ed.). IEEE Transactions on Image processing, 21(1), 418- 425. ISSN 1057-7149
  14. Owen, S. (2012). Zxing, multi-format 1d/2d barcode image processing library with clients for android, java and c++, (version 2.0). [Programa de computador]. United Kingdom
  15. Analoui, M. & Allebach, J. (1992). Model-based halftoning using direct binary search. En Rogowitz, B.E. (Ed.) Imaging: Science and Technology. ). SPIE Proceedings in Human vision, Visual Processing and Digital Display III, 1666, 96-108. Doi 10.1117/12.135959
  16. Lau, D., Arce, G. And Galleagher, N. (1998). Greennoise digital halftoning. En Werner, B. (Ed.). International conference on Image Processing ICIP’98, del 4 al 7 de octubre de 1998. (p.2424-2444). Chicago, IL, USA. ISBN 0-8186-8821-1
  17. Ulichney, R. (1993). Void-and-cluster method for dither array generation. En Allebach, J & Rogowitz, B.E. (Ed.). SPIE/IS&T symposium on Electronic Imaging: Science and Technology, 1913, 332-343. Doi 10.1117/12.152707
  18. Lau, D., Ulichney, R. & Arce, G. (2003). Blue and green noise halftoning models. Signal processing magazine, IEEE, 20 (4), 28-38.
  19. Zou Jiejing, Liu, Junfei & Li, Peng. (2010). Research on binarization of QR code image. En Jiao, F. (Ed.). International Conference on Multimedia Technology (ICMT), del 29 al 31 de octubre de 2010. (p.1-4). Ningbo, China. ISBN 978-1-4244-7871-2
  20. Lau, D. & Arce, G. (2008). Modern digital halftoning. CRC Press.
  21. Bacca, J., Lau, D. & Arce, G. (2006). A new method for multitoning using gray level separation. En Barnes, C. (Ed.). International conference on Image processing del 8 al 11 de octubre de 2006, (p. 1505-1508). Atlanta, GA, USA. ISBN 1-4244-0480-0
  22. Garateguy, G., Lau, D. & Arce, G. (2010). Voronoi tessellated halftone masks. En Law, B. (Ed.). 17th IEEE International conference on Image Processing (ICIP) del 26 al 29 de septiembre de 2010, (p. 529- 532). Hong Kong, China. ISBN 978-1-4244-7992-4
  23. Wan, Z., Bovick, A., Sheikh, H., Simoncelli, E. (2004). Image Quality Assessment: From Error Measurement to Structural Similarity. Image Processing IEEE Transactions on vol. 13 nº,4 pp 600-612.