學位論文
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Item 階調濃度調整於圖像化二維條碼整合NFT郵票加值應用(2024) 陳貞妮; Chen, Jhen-Ni郵票作為記錄歷史的有價證券，受到了許多人的收藏，隨著區塊鏈技術發展，非同質化代幣（NFT，Non-fungible Token）也嶄露頭角，使郵票的收藏方式變得更為多元。各國官方郵政陸續推出基於以太坊區塊鏈發行的加密郵票 (Crypto stamp)，加密郵票又以圖像結合嵌入NFT資訊的QR Code（Quick Response Code）作為推廣加密郵票的主要形式。然而，圖像化QR Code在輸出上容易受相關設備影響，導致其輸出後圖像品質不佳，使肉眼辨識及機器讀取條碼資訊變得困難。因此本文將通過不同階調濃度處理之對比，找出符合圖像化QR Code的最佳輸出方式，同時能因應不同類型輸出設備，做出相應調整。本研究採實驗方法，針對不同階調處理的圖像化QR Code，通過訊息嵌入技術和列印輸出後再掃描，每次會將其一種濃度的30張圖像化QR Code結合郵票印刷品通過1200dpi掃描成影像，並以Matlab轉化為600dpi影像，及進行影像分析，計算Module錯誤與Codeword錯誤，通過連續分析不同濃度以30張郵票為一組之平均的辨認錯誤，來比較其是否在QR Code預設之容錯範圍之內，藉此分析出機器可讀取且視覺呈現較佳的影像階調。經實驗與分析後發現影像經階調處理後會影響機器辨識率，在特定階調下可以達到最佳解碼率與良好的視覺樣貌，且黑白圖像與彩色圖像比較中，顯示彩色圖像的整體錯誤率較低，並將所製作的城市意象QR Code NFT郵票進行加值應用。