Identyfikacja obrazu opłaty pocztowej z zastosowaniem dyskretnej transformaty Radona

• Autorzy: Miciak M. , Wiatr R. , Talaśka T. , Idźkowski M. , Rydlewski A.

Warianty tytułu

EN

The postage image identification in postal logistic systems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Ważnym problemem, którego rozwiązanie jest niezbędne w celu pełnej automatyzacji przepływu strumienia pocztowego jest weryfikacja opłaty pocztowej. Problem sprowadza się do identyfikacji i rozpoznawania odpowiednich obrazów związanych opłatą. Proces ten jest skomplikowany ze względu na liczne obiekty, które również występują na polu adresowym przesyłek. Stosowane obecnie metody opierają się na analizie odblasku farby fluorescencyjnej i perforacji znaczka naklejonego na liście mogą być zastąpione metodą identyfikacji, w której podstawowym kryterium porównawczym jest informacja o kolorze. W artykule przedstawiono metodę rozpoznawania i weryfikacji opłat pocztowych, w której zaproponowano wykorzystanie informacji o kolorze. Głównym celem artykułu jest zastosowanie dyskretnej transformaty Radona do uzyskania inwariantnych cech obrazu opłaty pocztowej. Ponadto wyszczególniono podstawowe elementy systemu oraz możliwość wykorzystania go do weryfikacji opłat pocztowych. Skupiono uwagę na zagadnieniach związanych z przetwarzaniem cyfrowych obrazów z wykorzystaniem dyskretnej transformaty Radona. Zaprezentowano również wyniki analizy proponowanego systemu pod kątem skuteczności jego działania w zakresie identyfikacji opłaty pocztowej.

EN

An important problem whose solution is necessary in order to fully automate the mail flow is verification of postal fee. The problem is focused in to the identification and recognition of appropriate images related with postal fee. This process is complicated because of the many objects that also occur in the address field of mail pieces. Currently used methods are based on the analysis of reflection fluorescent paint and perforation. Those methods may be replaced by the identification, in which the basic criterion is colour. The article presents a method of identifying and verifying the postal fee, which proposed the use of the colour information. The main objective of this paper is the use of the Radon transform to obtain invariant postal image features. In addition, we presented detailed the basic elements of the system and the ability to use it to verify the postage fee. We focused on issues related to the preliminary image processing. It also presents the results of the analysis of the proposed system in terms of the effectiveness of identification postal fee.

Słowa kluczowe

PL

transformata Radona; opłata pocztowa; obraz cyfrowy

EN

postage image identification; postal logistic system; Radon transforms

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 6
• Strony: 7432--7441
• Opis fizyczny: Biblior. 25 poz., rys., tab., wykr., pełny tekst na CD3

Twórcy

autor

Miciak M.

• Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy, Wydział Telekomunikacji, Informatyki i Elektrotechniki, Instytut Telekomunikacji i Informatyki, Bydgoszcz ul. Kaliskiego 7, 85-796

autor

Wiatr R.

• Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy, Wydział Telekomunikacji, Informatyki i Elektrotechniki, Instytut Telekomunikacji i Informatyki, Bydgoszcz ul. Kaliskiego 7, 85-796

autor

Talaśka T.

• Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy, Wydział Telekomunikacji, Informatyki i Elektrotechniki, Instytut Telekomunikacji i Informatyki, Bydgoszcz ul. Kaliskiego 7, 85-796

autor

Idźkowski M.

• Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy, Wydział Telekomunikacji, Informatyki i Elektrotechniki, Instytut Telekomunikacji i Informatyki, Bydgoszcz ul. Kaliskiego 7, 85-796

autor

Rydlewski A.

• Alcatel-Lucent, Coldra Woods, Chepstow, Rd, Newport NP18 2YB, Wales

Bibliografia

• 1. Aissaoui A., Normalised Fourier Coefficients for Cursive Arabic Script recognition, Universite Mohamed, Morocco 1999.
• 2. Chikando A., Kinser J., Optimizing image segmentation using color model mixtures, Applied Imagery and Pattern Recognition Workshop, USA 2005.
• 3. Choraś R. S., Choraś M. Automatyczne wykrywanie i lokalizacja ludzkich twarzy w 2D obrazach, Techniki Przetwarzania Obrazu, Serock 2002.
• 4. Ciecholewski M., Algorytm pseudokolorowania obrazów Medycznych, Elektrotechnika i Elektronika, Tom 24, Zeszyt 1, Wydawnictwo Naukowo-Dydaktyczne AGH, 2005.
• 5. Duda, R. O., Hart P. E., Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures, Comm. ACM, Vol. 15, s. 11–15, 1972.
• 6. Finlayson G. D., Hordley S. D., Drew M. S., Removing Shadows from Images, European Conference on Computer Vision, Kopenhaga, 2002.
• 7. Gonzales R.C., Woods R.E., Digital Image Processing, Addison-Wesley Publishing Company, Boston, 1992.
• 8. Gorgoń M., Środowisko programowo sprzętowe do akwizycji, przetwarzania i wizualizacji złożonych sygnałów w oparciu o układy FPGA nowej generacji, Automatyka, Tom 10, Zeszyt 3, Kraków, 2006.
• 9. Guan L., Kung S. Y., Larsen J., Multimedia Image and Video Processing, CRC Press, 2000.
• 10. Hallmann I., Określanie położenia robota mobilnego na podstawie obrazu z kamery, Pomiary Automatyka Robotyka 1/2002, Warszawa 2002.
• 11. Jabłoński M., Automatyczna segmentacja twarzy dla potrzeb interfejsu człowiek-komputer, Automatyka, Tom 9, Zeszyt 3, Kraków 2005.
• 12. Kadyrov A., Petrou M., The Trace Transform and Its Applications, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, s.811-828, 2001.
• 13. Kingston A., Svalbea I., Generalised finite Radon Transform for NxN images, Image and Vision Computing, vol.25, s.1620-1630, 2007.
• 14. Malina W., Smiatacz M., Metody cyfrowego przetwarzania obrazów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2005.
• 15. Maszewski M., Kodowanie i rozpoznawanie obrazów z wykorzystaniem zespolonych funkcji bazowych, Rozprawa doktorska, ATR w Bydgoszczy, Bydgoszcz 2006.
• 16. Matus F., Flusser J., Image representation via Finite Radon transform, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 15, s.996-1006, 1993.
• 17. Miciak M., Inteligentny system rozpoznawania i klasyfikacji przesyłek pocztowych, Rozprawa doktorska, Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy, Bydgoszcz 2013.
• 18. Miciak M., Postal Code Recognition Using the Trace Transform, Image Processing and Communications Challenges, Exit Warszawa, 2009.
• 19. Miciak M., Zastosowanie transformaty Radona w zadaniu rozpoznawania znaków dla aplikacji pocztowych, Współczesne problemy inżynierii poczty, Wydawnictwa Uczelniane UTP 2010.
• 20. Nikiel S., Akwizycja i wstępna segmentacja obrazu dla terminali GSM, Pomiary Automatyka Kontrola 6, Warszawa 2006.
• 21. Radon J., Über die Bestimmung von Funktionen durch ihre Integralwerte längs gewisser Mannigfaltigkeiten. „Ber. Verh. Säche. Akad. Wiss.”. 69, s. 262-277, Leipzig 1917.
• 22. Petrou M., Kadyrov A., Affine Invariant Features from the Trace Transform, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.26, s.30-44, 2004.
• 23. Petrou M., Piroddi R., Talebpour A., Texture recognition from sparsely and irregularly sampled data, Computer Vision and Image Understanding, vol.102, s.95-104, Elsevier Inc., 2006.
• 24. Turk M. A., Pentland A. P., Face recognition using eigenfaces, Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, s. 586-591, 1991.
• 25. Venetsanoupoulos A. N., Plataniotis K. N., Color Image Processing and Applications, Springer-Verlag, New York, 2000.