Akwizycja i wstępna segmentacja obrazu dla terminali GSM

• Autorzy: Nikiel S. , Moczulski M.

Warianty tytułu

EN

Image acquisition and preliminary segmentation on smart phones

• Konferencja: Konferencja Naukowa Systemy Pomiarowe w Badaniach Naukowych i w Przemyśle SP`06 (6; 21-24 czerwca 2006; Łagów; Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Aparaty cyfrowe oraz możliwości obliczeniowe terminali GSM typu "smart phone" umożliwiają wstępną segmentację elementów obrazu i obniżenie kosztów transferu obrazu cyfrowego w aplikacjach wielowarstwowych. Możliwość analizy obrazu w urządzeniu mobilnym umożliwia zastosowanie go np. do osobistej identyfikacji produktu. Użytkownik mógłby uzyskać informacje mogące mieć znaczenie np. w unikaniu produktów alergizujących. Artykuł omawia algorytmy segmentacji obrazu specyficzne dla środowiska urządzenia mobilnego. Zostanie przedstawiona prototypowa aplikacja J2ME realizująca akwizycję obrazu oraz jego wstępną segmentację pod kątem rozpoznawania kodu kreskowego i cyfr EAN13.

EN

New GSM terminals are equipped with digital cameras. "Smart phones" offer better bandwidth and multimedia capabilities. Image acquisition and segmentation, while performed on wireless devices, broaden area of mobile applications. Image resolution and computation power of GSM devices are too limited for a complete image recognition system. However, pre-processing performed locally can drastically reduce costs of further data transfers between mobile clients and internet-based servers (in a multi-tier image recognition system). Image segmentation based on mobile platforms can be used to develop a system for personal product identification. This can be performed through the analysis of EAN13 barcode standard images. Based on the product ID, a potential user could obtain information on product composites and additives. The ID might be valuable, for instance in identification of allergenic additives in the processed food. The aim of the paper is to present the recent research results on mobile image processing based on GSM terminals. We propose the image processing algorithms appropriate for resource limited mobile environment. The tests were performed on the J2ME application performing image acquisition and segmentation of the EAN13 barcode.

Słowa kluczowe

PL

terminale GSM; akwizycja obrazu; segmentacja obrazu

EN

image acquisition; preliminary segmentation; smartphones

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2006
• Tom: R. 52, nr 6
• Strony: 69--71
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys

Twórcy

autor

Nikiel S.

autor

Moczulski M.

• Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych, Uniwersytet Zielonogórski,

Bibliografia

• [1] User’s Guide J2ME WirelessToolkit 2.2. Sun Microsystems, 2004.
• [2] R. Ashri et al.: Professional Java Mobile Programming. Wrox Press Ltd. 2001.
• [3] R. Tadeusiewicz, P. Korohoda: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. Wyd. Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997.
• [4] R. Cattoni: Geometric Layout Analysis Techniques for Dokument Image Understanding; A Review, Report ITC-1RST, Trento, Italia, 1998.
• [5] Lebiedź J., Określenie podobieństwa kształtu obiektu do litery lub cyfry, Mat. Konf. II KKTI, Gdańsk 2004.
• [6] J. Russ: The Image Processing Handbook. CRC Prss, Boca Raton, Florida 2002.
• [7] F. LeBourgeois: Robust Multifont OCR system from Gray Level Images, Proc. 4th Int. Conf. On document Analysis and Recognition (ICDAR'97), Ulm, Germany, 1997 str. 1-5.
• [8] M. Pazio, K. Cisowski: Application of Colour Image Segmentation for Localization and Extraction Text from Images. Mat. Konf. PWT 2005, Str. 134-137.
• [9] W. Niblack: An Introduction to Digital Image Processing. Prentice Hall, 1996.
• [10] Packaging and Barcode Specifications for Consumer Units, Trade Units and Logistic Units, Woolworths Ltd. 2004.
• [11] T. D. Duan, et al.: Building an Automatic Vehicle License-Plante Recognition System. Can Tho, Vietnam, 2005.
• [12] Sobolev I., Adaptive algorithm for OCR (Intermediate part), Lappeenranta, Finland 2002.
• [13] S. Kof et al.: Robust Character recognition in Low-Resolution Images and Videos, Raport TR-05-002, Unversity of Mannheim, 2002.
• [14] K. Malczewski, R. Stasiński: Poprawa dokładności wyników optycznego rozpoznawania znaków przez zastosowanie sekwencji wideo, Mat. Konf. PWT 2005, str. 126-130.