概要

• QRコード はデータを格納するグリッド構造
• データ部分を加工することで 画像合成 が可能
• ディザリング で中間調表現やノイズ軽減
• エラー拡散法 でデータ部ノイズを周囲に分散
• 美観と可読性のバランス が重要

QRコードの基本

• QRコード は少量のデータを格納するための グリッド状の2次元バーコード
• ファンクションパターン （太い枠や角の模様）と データモジュール （その他の部分）に分割
  • ファンクションパターンは スキャン時の位置検出 用
  • データモジュールは 実際のデータ やヘッダー情報などを格納
• データモジュールは 多少の加工が許容 され、ブランドロゴや画像を挿入するカスタマイズも可能
• 加工しすぎると 読み取り精度が低下、だがある程度までは問題なくスキャン可能

QRコードへの画像合成

• データモジュールの ピクセルを縮小 し、空いたスペースに画像を配置
• 各ピクセルを 3×3グリッド に分割し、中央にデータ、周囲8つに画像情報を割り当てる手法
• 結果として 低解像度・1ビット画像 と「塩コショウノイズ」が混在した見た目になる

ディザリングとは

• 画像を 低色数化 する際、単純な二値化（しきい値処理）ではなく、 中間調表現 のために「市松模様」状のパターンを活用
• Bayerフィルタ などを用いることで、細部を保ちながら全体にディザ効果を適用

エラー拡散（Error Diffusion）

• Floyd-Steinberg法 などの手法により、ピクセルごとの誤差を 未処理の隣接ピクセルに分散
  • 例えば70%明度のピクセルを白にすると+30%の誤差が生じ、これを周囲に分配
• 全体の明度が 平均的に正確 になり、パターンの不規則性でノイズも目立ちにくくなる

QRコード画像へのエラー拡散ディザリング応用

• データモジュール由来の ランダムノイズ が画像全体に混ざる問題
• 2段階のエラー拡散 を実施
  • 1回目：データモジュールの位置に必須色を割り当て、その誤差を周囲8ピクセルに拡散
    • 必須色が背景と大きく異なる場合、最大95%の誤差発生もあり得る
    • それでも 誤差を拡散すれば画像がより自然 に見える
  • 2回目：画像全体に通常のエラー拡散を適用

さらなる応用と工夫

• QRコード自体の回転 やエンコーディング設定の変更による見た目の調整
• エラー訂正機能 を活用し、データモジュールの一部を変更してもスキャン可能
  • ただし、データモジュール由来のノイズ拡散をしっかり行えば、訂正機能を使わなくても十分
  • 必要以上に訂正機能を使うと スキャン性能が大きく低下

実用上の注意点

• 大きな画面やポスター用途 なら問題なく利用可能
• 紙媒体や悪条件下 では、可読性・冗長性・誤り訂正の重要性が増す
• 美観とスキャン性能のトレードオフ を意識
  • PC画面でスキャンできても、他人の古いスマホや印刷物では読めない可能性
• マージン（余白） が必須
  • 余白がないとスキャン精度が大幅に低下
  • 通常は白背景だが、反転QRコードでは黒背景が必要
  • ブラウザの画像拡大時のぼかし処理（CSSで無効化推奨）

まとめ

• QRコードのデータ部を活用した画像合成 は、ディザリングとエラー拡散によって見た目と可読性の両立が可能
• エラー訂正・余白・用途 を考慮し、適切なバランスで作成することが重要