Búsqueda y comparación de algoritmos para la mejora de la calidad de imagen en la lectura de códigos QR

Búsqueda y comparación de algoritmos para la mejora de la calidad de imagen en la lectura de códigos QR

Piero Nelson Cruz Mamani, Raquel Stephanie Silloca Castro, Deyson Victor Diaz Ticona, Mayer Cutipa Condori, Kelvin Ticllahuanaco Huachaca

Universidad Nacional de San Agustin

{pcruzmam, rsilloca, ddiazti ,mcutipaco ,kticllahuanaco}@unsa.edu.pe

Resumen- Los códigos QR han impactado notablemente nuestra sociedad, convirtiéndose en una mejor opción que los códigos de barras. Existen una gran cantidad de dispositivos y aplicaciones que pueden leerlos, sin embargo, no existe algún lector de códigos QR capaz de escanearlos a todos, cuando se presentan problemas en la imagen, sin error. Es por ello que se explora entre la variedad de algoritmos existentes enfocados en el mejoramiento de la calidad de imagen. Para comprobar cuál algoritmo funciona mejor en diferentes casos se realizaron las pruebas con imágenes alteradas de diferente forma, y usando diferentes algoritmos, algunos de ellos en conjunto, para ver los mejores resultados presentados por cada uno de ellos y la combinación de ciertos algoritmos que fueron escogidos en base a su rendimiento. El presente artículo busca recomendar que algoritmos y combinaciones óptimas de estos deben usarse para obtener mejores resultados en los escáneres de códigos QR.

Palabras clave - Código QR, rendimiento, calidad de imagen, escáner.

Abstract- QR codes have greatly impacted our society, becoming a better option than barcodes. There are a large number of devices and applications that can read them, however, there is no QR code reader capable of scanning all of them, when there are problems in the image, without error. That is why it is explored among the variety of existing algorithms focused on improving image quality. To check which algorithm works best in different cases, tests were carried out with altered images in different ways, and using different algorithms, some of them together, to see the best results sent by each one of them and the combination of certain algorithms. they were chosen based on their performance. This article seeks to recommend which algorithms and optimal combinations of these should be used to obtain the best results in QR code scanners.

Keywords - QR code, performance,  image quality, scanner.

1. Introducción

Los código QR han sido un avance tecnológico importante para nuestra sociedad, puesto que llegó a superar a su predecesor, los códigos  de barras, en muchos aspectos. Sin embargo, este afronta algunos defectos similares a su predecesor, que pueden notarse cuando se trabaja con la calidad de la imagen, usualmente hablamos de problemas como el “ruido”.

Debemos de tener en cuenta también que los código QR se han utilizado en varias aplicaciones, ya que el código QR tiene la gran capacidad, el tamaño de impresión pequeño, el escaneo de alta velocidad, la resistencia a daños y la solidez de los datos. Hay muchas ventajas de usar el código QR en teléfonos móviles, como la capacidad de lectura omnidireccional y la capacidad de corrección de errores. Por lo tanto, los teléfonos móviles adoptan el código QR para admitir muchos servicios, cómo reservar boletos, pagar una tarifa y leer URL [11].

Es por ello que en el presente artículo se busca explorar entre la gran variedad de algoritmos investigados para así poder dar una solución a los problemas de los lectores de códigos QR en el escaneo de  imágenes con baja calidad. Este artículo no es pionero en el tema, pero busca aumentar la cantidad de opciones al momento de escoger un buen algoritmo o una combinación de estos en la implementación de un escáner, que sea capaz de presentar mejores resultados en comparación a los algoritmos usados en lectores de códigos QR actuales.

Para poder medir su rendimiento se presentan varias imágenes de entrada alteradas previamente, con diferentes problemas, principalmente el ruido. Para poder analizar qué algoritmos funcionan mejor en ciertos casos, o poder integrar algoritmos para obtener una combinación de estos que presente mejores resultados.

1. Trabajos Relacionados

Los códigos QR en la actualidad ofrecen infinitas posibilidades, motivo por el cual se han convertido en protagonistas dentro de las estrategias y campañas de marketing móvil tanto para empresas como para PYMES,  es por esto que según [1] indica que con el desarrollo del internet móvil e IoT el método de reconocimiento de códigos QR será más rápido y eficiente. En [2]  nos recomienda el uso del algoritmo de Otsu para la binarización de imágenes corregidas, el cual permitirá una correcta iluminación del código QR. En [3] nos presenta scikit-image, una biblioteca de procesamiento de imágenes que implementa algoritmos y utilidades. En [4] se propone un nuevo algoritmo de alineación de imágenes, el cual estará basado en la pluralidad de imágenes para así obtener una única imagen silenciosa. En [5] se describe JavaVis, una librería de visión artificial, el cual presenta una serie de ventajas: portabilidad, fácil ampliación, interfaz gráfico y formato de imagen especial que permite almacenar secuencias de imágenes y datos de tipo geométrico. En [6] se presenta un proyecto de código abierto JavaVis, el cual propone tres módulos: la primera una biblioteca basada en imágenes, la segunda el mismo esquema que el primero módulo pero basado en datos 3D y el tercero es un escritorio visual, el propósito es visualizar resultados intermedios en procesos que involucran varias funciones, ayudando a su mejor comprensión. En [7] se presenta un sistema multibiométrico el cual combina la huella digital e iris ocular para brindar más seguridad a los usuarios, también en [8] se presentan dos nuevos filtros de imagen (Filtro de distancia lejana y cercana) y se muestra la eficiencia de estos. En [9] se realiza la investigación del proceso de codificación y decodificación de la imagen del código QR binario para acelerar la identificación de la imagen del código QR, luego se diseña un un sistema de decodificación de código QR y se llevan a cabo experimentos de detección, logrando buenos resultados. En [10] se presenta un nuevo algoritmo de atenuación de la retroiluminación para reducir el consumo de energía de la luz de fondo y mejorar la calidad de la imagen en aplicaciones LCD. En [11] se implementan las aplicaciones de código QR y luego se propone un algoritmo eficiente para extraer el código QR del fondo no uniforme. En [12] se proponen técnicas de tonos medios para incrustar una imagen visualmente definida en el código QR, asimismo explorar las características de los algoritmos de decodificación de los mismos. En [13] se aborda el principio básico y las diferentes estrategias de los algoritmos de superresolución de imágenes. Finalmente en [14] nos da a conocer sobre el procesamiento digital de imágenes, el cual ha adquirido un papel importante en las tecnologías de la información y el cómputo.  

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