KR0171147B1 - 그레디언트 변화를 이용한 특징점 선정장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 엣지의 그레디언트 변화에 의해 발생되는 방향벡터와 그 크기를 사용하여 특정점을 정확하게 선정하는 장치에 관한 것으로, 이를 해결하기 위하여 그리드 포인터에 대한 좌표데이터를 발생하는 그리드 포인터 발생부와, 그리고 포인터 발생부로부터 제공되는 그리드 포인터를 중심으로 소정의 거리범위내 탐색영역을 구현하기 위한 어드레스 데이터를 발생하는 어드레스 발생부와, 입력되는 이미지에 대한 엣지점을 추출하고, 이 추출된 엣지점에 대한 정보를 산출하는 그레디언트 검출부와, 그레디언트 검출부에 의해 검출된 엣지점의 정보를 어드레스 발생부로부터 제공되는 그리드 포인터에 적용시켜 저장하는 프레임 메모리와, 프레임 메모리로부터 제공되는 엣지점중 물체의 움직임를 대표하는 특징점을 선택하는 특징점 선택부를 포함하도록 구성된다.
Description
제1도는 본 발명에 대한 그레디언트 변화를 이용한 특징점 선정장치도.
제2도내지 제4도는 본 발명을 설명하기 위해 도시된 도면.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
10 : 그리드 포인터 발생부 20 : 어드레스 발생부
30 : 그레디언트 검출부 40 : 프레임 메모리
42, 44 : 제 1,2 프레임 메모리 50 : 특징점 선택부
52 : 분산값 계산처리단 54 : 최대분산값 선택단
56 : 특징점 선정단
본 발명은 영상 신호의 부호와 시스템에 관한 것으로, 특히 엣지의 그레디언트 변화에 의해 발생되는 방향 벡터와 그 크기를 사용하여 특정점을 정확하게 선정하는 장치에 관한 것이다.
고화질 텔레비젼(High Definition Television : HD TV)은 디지탈 데이터 형태로 처리되며, 전송 채널의 이용 가능한 주파수 대역폭이 한정되어 있기 때문에, 한정된 채널 대역폭을 통해서 상당한 양의 디지탈 데이터를 전송하기 위해서는 전송 테이터를 압축 또는 감축하지 않으면 안된다.
그래서 전송하고자 하는 영상 데이터의 압축 기법중에서, 확률적 부호화기법과 시간적, 공간적 압축기법을 결합한 하이브리드 부호와 기법이 가장 효율적인 것으로 알려져 있다.
즉, 하이브리드 부호화 기법은 움직임 보상 DCPM(차분펄스 부호변조), 2 차원 DCT(이산 코사인 변환), DCT 계수의 양자화, VLC(가변장 부호화)등을 이용한다. 특히 움직임 보상 DCPM 은 현재 프레임과 이전 프레임간의 물체의 움직임을 추정하고, 이 추정된 물체의 움직임에 따라 현재 프레임을 예측하여 현재 프레임과 예측간의 차이를 나타내는 차분신호를 만들어내는 방법이다.
2 차원 DCT(Discrete Cosine Transform)는 이미지 데이터간의 공간적인 리던던시를 이용하거나 제거하는 것으로, 디지털 이미지 데이터 블럭, 예들 들면 8x8 블럭을 DCT 변환계수로 변환한다.
이러한 DCT 변환계수는 입력신호를 유한 갯수의 값으로 근사화시키는 양자화기(Quantizer)와, 지그재그스캔, 발생빈도가 많은 것은 짧은 길이의 부호로, 발생 빈도가 적은 것은 긴 길이의 부호로 변환시키는 VLC(Variable Length Coding)등을 통해 처리됨으로써 전송할 데이터의 양을 효과적으로 압축 및 감축할 수 있다.
에컨데, 움직임보상 DPCM 에서는 현재 프레임과 이전 프레임간에 추정된 물체의 움직임에 의해 상기 현재 프레임을 이전 프레임으로부터 예측하게 되는데, 이때 추정된 움직임은 이전 프레임과 현재 프레임간의 변위 (Displacement)를 나타내는 2 차원 움직임 벡터로서 나타낼 수 있다.
물체의 변위를 추정할 수 있는 여러 가지 접근방법중에서, 특히 두개의 타입으로 분류되는 바, 하나는 블럭단위 방법이고, 또하나는 화소단위 움직임 추정기법이다.
블럭단위 움직임추정에서는, 현재 프레임의 불럭을 이전 프레임의 불럭들과 비교하여 최적정합블럭을 결정한다. 이로부터, 전송되는 현재 프레임에 대해 블럭 전체에 대한 프레임간 변위 벡터(프레임간에 블럭이 이동한 정도)가 추정된다.
그러나, 블럭단위 움직임추정에서는 움직임 보상과정에서 블럭 경계에 블럭킹효과(blocking effect)가 발생할 수 있고, 블럭내의 모든화소가 한방향으로 이동하지 않는 경우에는 추정값이 올바르지 않아서 그 결과 부호화효율이 감소한다.
한편, 화소단위 방법을 이용하면 움직임 변위는 각각의 화소 전부에 대해 구함으로 화소값을 더 정확히 추정할 수 있는 반면, 움직임 벡터는 모든 화소 각각에 대해 결정되기 때문에 사실상 모든 움직임벡터를 수신기로 전송해야 하고, 한편으로 이미지의 형태가 유사한 부분에서는 잘못된 움직임 베터를 선정할 수 있는 단점이 있었다.
따라서, 본 발명은 상기의 단점을 해결하기 위하여 안출한 것으로, 물체의 변화 정보를 갖고 있는 엣지점에 대한 그레디언트 변화를 이용하여 특징점을 선정하는 엣지의 그레디언트 변화를 이용한 특징점 선정장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따르면, 움직임이 있는 이미지의 물체에 대한 특징점들을 선정하는 장치에 있어서 :
그리드 포인터에 대한 좌표데이터를 발생하는 그리드 포인터 발생부와; 상기 그리그 포인터 발생부로부터 제공되는 그리드 포인터를 중심으로 소정의 거리범위내 탐색영역을 구현하기 위한 어드레스 데이터를 발생하는 어드레스 발생부와; 입력되는 이미지에 대한 엣지점을 추출하고, 이 추출된 엣지점에 대한 정보를 산출하는 그레디언트 검출부와; 상기 그레디언트 검출부에 의해 검출된 엣지점의 정보를 상기 어드레스 발부로부터 제공되는 그리드 포인터에 적용시켜 저장하는 프레임 메모리와; 상기 프레임 메모리로부터 제공되는 엣지점중 물체의 움직임을 대표하는 특징점을 선택하는 특징점 선택부를 포함함을 특징으로 한다.
이하, 예시된 도면을 참조하여 본 발명을 실시예를 들어 상세히 설명한다.
제1도는 본 발명에 대한 엣지의 그레디언트 변화를 이용한 특징점 선정장치도이고, 제2도 내지 제4도는 본 발명을 설명하기 위한 도면이다.
제1도에서, 엣지의 그레디언트 변화를 이용한 특징점 선정장치는 그리드 포인터 발생부(10)와, 어드레스 발생부(20), 그레디언트 검출부(30), 프레임 메모리(40) 및 특징점 선택부(50)를 포함한다.
그레디언트 검출부(30)는 이미지의 엣지 성분에 대한 그레디언트 크기를 검출하는 크기 검출단(32)과, 이미지의 복잡한 형태를 갖는 부분을 선별하기 위해 엣지점들의 방향 벡터들을 산출하는 방향 벡터 검출단(34)으로 구성된다.
프레임 메모리(40)는 크기 검출단(32)에서 검출된 복수개의 엣지점의 그레디언트 크기를 이미 제공된 해당 그리드 포인터에 대응시켜 저장하는 제1프레임 메모리(42)와, 방향 베터 검출단(34)에서 검출된 엣지점의 밝기 변화에 따른 복수의 방향 벡터들을 이미 제공된 해당 그리드 포인터에 대응시켜 저장하는 제2프레임 메모리(44)로 구성된다.
특징점 선택부(50)는 제1, 2프레임 메모리(42)(44)로부터 제공되는 복수개의 엣지점들에 대한 각각의 분산값을 계산하는 분산값 계산처리단(52)과, 상기 분산값 계산처리단(52)에서 계산된 각각의 엣지점에 대한 분산값들중 소정개의 최대 분산값들을 선택하는 최대분산값 선택단(54)과, 최대분산값 선택단(54)에 의해 얻어진 최대 분산값들에 대응되는 엣지점들중 그레디언트의 크기를 비교하여 가장 큰 그레디언트의 크기를 나타내는 엣지점을 선택하는 특징점 선정단(56)으로 구성된다.
상기와 같이 구성된 본 발명의 특징점 선정장치의 동작을 상세히 설명한다.
우선, 그리드 포인터 발생부(10)는 제2도에 도시된 바와 같은 그리드 포인터에 대한 좌표데이터를 발생시켜 어드레스 발생부(20)로 제공하게된다. 어드레스 발생부(20)는 그리드 포인터(grid point)을 제공받고, 이 그리드점을 중심으로 엣지점(성분)의 존재 여부를 결정하기 위해 소정의 탐색영역을 제3도에 도시된 바와 같이 구현하는 테이터를 발생하게 된다.
여기서, 그리드 포인터와 이를 중심으로 한 탐색영역에 해당되는 데이터를 제1 , 2 프레임 메모리(42)(44)로 제공하게 된다.
한편, 라인(100)을 통해 입력되는 이미지는 그레디언트 검출부(30)로 제공됨과 동시에 이 그레디언트 검출부(30)에서는 우선, 이미지의 윤곽정보를 나타내는 엣지점 성분을 추출하게 된다. 그리고, 크기 검출단(32)과 방향 벡터 검출단(34)에서는 이 모든 엣지점에 대한 그레디언트 크기와 엣지점들의 방향 벡터들을 산출하게 된다.
상기를 상술하면, 엣지는 기존의 여러 오퍼레이터(operator)을 이용하여 추출하게 되는데, 특히 엣지 추출 오퍼레이터(operator)가 3x3의 형태일 때 하기 (1)식과 의해 구해진다.
또한, 그레디언트 계산에 있어서, 그레디언트는 이미지의 밝기 변화에 따라 주어지는 방향 벡터와 그 크기이며, 이를 제4도를 참조하여 설명한다. 제4도에 도시된 바와 같이 영역 A 와 영역 B 사이에는 인턴서티(intensity)의 차에 의해 그레디언트가 발생된다.
그러나 영역시나 영역 B 내에서는 인턴선티(intensity)의 변화가 없기 때문에 그레디언트는 존재하지 않는다. 즉, 그레디언트는 영역의 경계점에서 크게 나타나며, 약간의 인턴서티(intensity)의 차가 주어지면 방향 벡터는 존재하지만 그 크기는 경계점에 비해 매우 작다.
따라서, 그레디언트계산 오퍼레이터는 sobel operator가 사용되며, 그레디언트 계산식은 다음과 같이 규정된다.
즉, 그레디언트 계산은 상기와 같은 식에 의해 입력되는 이미지의 전영역에 대하여 적용되며, 이때 얻어진 엣지점들에 대한 그레디언트의 크기와 방향 벡터는 제2도에 도시된 바와 같이 제1, 2프레임 메모리(42)(44)에 제공된다.
제1프레임 메모리(42)는 크기 검출단(34)에서 검출된 복수개의 엣지점의 그레디언트 크기를 이미 제공된 해당 그리드 포인터에 대응시켜 저장하게 되고, 제2프레임 메모리(44)에서는 방향 벡터 검출단(34)에서 검출된 엣지점의 밝기 변화에 따른 방향 벡터들을 해당 그리드 포인터에 대응시켜 저장하게 된다.
특징점 선택부(50)의 분산값 계산처리단(52)에서는 제1, 2프레임 메모리(42)(44)로부터 제공되는 복수개의 엣지점들의 분산값을 계산하게 되는데, 이 분산값 계산식은 다음과 같이 규정된다.
상기 식에서 var(i , j)는 엣지점 좌표(i , j)에서의 화소의 분산값을 나타내며; B2는 블럭크기이다; 또한, 평균 루미넌스 레벨은 다음과 같이 계산식에 의해
상기 Gx, Gy 는 그레디언트 x 성분과 y 성분의 평균값을 나타낸다.
이와 같이 식에 의해 이미지를 구현하는 엣지점들에 대한 분산을 계산 후 최대분산값 선택단(54)으로 제공하게 된다.
최대분산값 선택단(54)에서는 분산값 계산처리단(52)에서 제공되는 엣지점에 대한 분산값들중 소정개(예:5개)의 분산값중 큰 순서로 선택하게 된다.
여기서, 선택된 최대 분산값들은 특징점 선정단(56)으로 제공된다.
특징점 선정단(56)에서는 최대분산값 선택단(54)으로부터 제공된 5개의 분산값들의 그레디언트의 크기를 각각 비교하게 된다. 상기 비교 결과 가장 큰 그레디언트의 크기를 갖는 엣지점을 선택하게 되는데, 이때 엣지점은 특징점으로 선택하게 되는 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 엣지의 그레디언트 변화를 이용하여 특징점을 보다 정확하게 선택할 수 있는 장점이 있다.
본 발명은 비록 특정 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 기술분야에 통상의 지식을 가진자라면 첨부된 청구범위의 사상과 범주를 벗어나지 않고 다양하게 변경하여 실시 할 수 있음을 이해할 것이다.
Claims (4)
- 움직임이 있는 이미지의 물체에 대한 특징점들을 선정하는 장치에 있어서 :그리드 포인터에 대한 좌표데이터를 발생하는 그리드 포인터 발생부와 : 상기 그리그 포인터 발생부로부터 제공되는 그리드 포인터를 중심으로 소정의 거리범위내 탐색영역을 구현하기 위한 어드레스 데이터를 발생하는 어드레스 발생부와 : 입력되는 이미지에 대한 엣지점을 추출하고, 이 추출된 엣지점에 대한 정보를 산출하는 그레디언트 검출부와 : 상기 그레디언트 검출부에 의해 검출된 엣지점의 정보를 상기 어드레스 발생부로부터 제공되는 그리드 포인터에 적용시켜 저장하는 프레임 메모리와 : 상기 프레임 메모리로부터 제공되는 엣지점중 물체의 움직임을 대표하는 특징점을 선택하는 특징점 선택부를 포함함을 특징으로 하는 그레디언트 변화를 이용한 특징점 선정장치.
- 제1항에 있어서, 상기 그레디언트 검출부는, 이미지의 엣지 성분에 대한 그레디언트 크기를 검출하는 크기 검출단과, 이미지의 복잡한 형태를 갖는 부분을 선별하기 위해 엣지점들의 방향 벡터들을 산출하는 방향 벡터 검출단으로 구성됨을 특징으로 하는 그레디언트 변화를 이용한 특징점 선정장치.
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 프레임 메모리는, 상기 크기 검출단에서 검출된 복수개의 엣지점의 그레디언트 크기를 저장하는 제1프레임 메모리와, 상기 방향 벡터 검출단에서 검출된 엣지점의 밝기 변화에 따른 복수의 방향 벡터들을 저장하는 제 2 프레임 메모리로 구성됨을 특징으로 하는 그레디언트 변화를 이용한 특징점 선정장치.
- 제1항에 있어서, 상기 특징점 선택부는, 상기 프레임 메모리로부터 제공되는 복수개의 엣지점들에 대한 각각의 분산값을 계산하는 분산값 계산처리단과, 상기 분산값 계산처리단에서 계산된 각각의 엣지점에 대한 분산값들중 소정개의 최대 분산값들을 선택하는 최대분산값 선택단과, 상기 최대분산값 선택단에 의해 얻어진 최대 분산값들에 대응되는 엣지점들중 그레디언트의 크기를 비교하여 그레디언트의 최대 크기를 나타내는 엣지점을 선택하는 특징점 선정단으로 구성됨을 특징으로 하는 그레디언트 변화를 이용한 특징점 선정장치.
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