Earticle

PDF417은 2차원 바코드로서 사용범위가 넓고 방대한량을 압축하여 저장하는 능력을 가지고 있다. 이러한 특성을 가진 PDF417은 현재 중요한 문서의 위조나 변조를 막기 위한 다양한 용도로 쓰이고 있다. 한편 기존의 PDF417 바코드의 디코딩 기술은 단순히 기본 표준규격서인 AIM에서 제시한 디코딩하므로 비효율적이라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 PDF417 바코드를 보다 빠르고 효율적인 디코딩 알고리즘을 제시하고자 한다. 결과적으로 제안하는 디코딩 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 불필요한 디코딩 과정을 제거함으로서 빠르고 효율적인 디코딩 알고리즘이 될 것이다.

Two-dimensional PDF417 bar code has a wide range of use and has a storage capacity to compress a large amount of data. With these characteristics, PDF417 has been used in various ways to prevent the forgery and alteration of important information in documents. On the other hand, previous decoding methods in PDF417 barcode are slow and inefficient because they simply employ the standard specifications of AIM (Association for Automatic Identification and Mobility). Therefore, this paper propose an efficient and fast algorithm of decoding PDF417 bar code. As a result, the proposed decoding algorithm will be more faster and efficient than previous methods.

In this paper we present a barcode reader to decode two-dimensional symbology PDF-417 and propose a novel method to extract the bar-space patterns directly from the gray-level barcode image, which employs the location and the distance between extreme points of each row of the barcode image. This algorithm proves to be very robust from the high convolution distortion environments such as defocussing and warping, even under badly illuminating condition. If the scanned barcode image is a result of the convolution of a Gaussian-shaped point spread function with a bi-level image, popular image segmentation methods such as image thresholding can not distinguish between very narrow bar-space patterns with a couple of pixels wide. The proposed algorithm shows improved performance over current barcode readers.

종래에 사용되어 왔던 1차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로 디지털 카메라를 통하여 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드워드를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 얻어진 코드워드는 데이터를 효율적으로 저장하기위해 정보가 숫자인지, ASCII코드인지 혹은 바이트 정보인지에 따라 다른 방식으로 인코딩 되어 있는데, 그에 따른 디코딩 알고리즘을 제안한다.