KR100698828B1 - An illumination reflectance model based image distortion elimination method - Google Patents

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Abstract

이 발명은 영상신호를 이용한 얼굴인식, 물체인식과 같은 컴퓨터 비전 기술분야에서, 조명의 밝기나 방향의 변화로 인해 발생하는 영상의 왜곡을 조명-반사율 모델에 기반하여 보정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for correcting an image distortion caused by a change in brightness or direction of illumination based on an illumination-reflectance model in the field of computer vision technology such as face recognition and object recognition using image signals. .

이 발명의 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템은, 카메라로부터 입력된 영상을 전산처리가 가능한 이미지 형식으로 변환하여 원본영상을 생성하는 영상그래버와, 상기 원본영상을 이용하여 조명영상을 계산하는 조명영상계산부와, 상기 원본영상과 조명영상을 조명-반사율 모델에 적용하여 상기 원본영상의 반사율영상을 계산하는 반사율영상계산부를 구비하여, 상기 원본영상의 반사율영상이 상기 원본영상의 왜곡 보정 영상으로 활용되도록 한다.An image distortion correction system based on an illumination-reflectance model of the present invention includes an image grabber for converting an image input from a camera into an image format capable of computer processing and generating an original image, and calculating an illumination image using the original image. And a reflectance image calculation unit configured to calculate a reflectance image of the original image by applying the illumination image calculator and the original image and the illumination image to an illumination-reflectance model, wherein the reflectance image of the original image is corrected for distortion of the original image. Make it a video.

영상그래버, 얼굴인식, 물체인식, 조명-반사율 모델, 조명영상, 반사율영상Image grabber, face recognition, object recognition, illumination-reflectance model, illumination image, reflectance image

Description

조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템 및 방법{An illumination reflectance model based image distortion elimination method}An illumination reflectance model based image distortion elimination method

도 1은 이 발명의 한 실시예에 따른 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템을 도시한 구성 블록도,1 is a block diagram illustrating a distortion correction system of an image based on an illumination-reflectance model according to an embodiment of the present invention;

도 2는 이 발명의 한 실시예에 따른 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 방법을 도시한 동작 흐름도,2 is an operation flowchart illustrating a distortion correction method of an image based on an illumination-reflectance model according to an embodiment of the present invention;

도 3은 이 발명을 실행하는 과정에서 생성된 이미지의 일 실시예이다.3 is an embodiment of an image generated in the course of practicing this invention.

< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 간단한 설명 >   <Brief description of symbols for the main parts of the drawings>

110; 카메라 120; 영상의 왜곡 보정시스템110; Camera 120; Image distortion correction system

121; 영상그래버 122; 저장장치121; Image grabber 122; Storage

123; 조명영상계산부 124; 반사율영상계산부123; Illumination image calculator 124; Reflectance Image Calculator

130; 표시장치130; Display

이 발명은 영상신호를 이용한 얼굴인식, 물체인식과 같은 컴퓨터 비전 기술분야에 관한 것으로서, 조명의 밝기나 방향의 변화로 인해 발생하는 영상의 왜곡을 조명-반사율 모델에 기반하여 보정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to the field of computer vision technologies such as face recognition and object recognition using image signals. The present invention relates to a system and method for correcting image distortion caused by a change in brightness or direction of illumination based on an illumination-reflectance model. It is about.

얼굴이나 물체를 촬영한 영상으로부터 해당 얼굴이나 물체를 인식할 때, 해당 얼굴이나 물체에 비치는 조명의 밝기나 방향에 따라 해당 얼굴인식이나 물체인식의 정확도가 떨어진다.When the face or object is recognized from the image of the face or the object, the accuracy of the face recognition or object recognition is lowered depending on the brightness or the direction of the light shining on the face or the object.

이 때문에 조명에 의한 영상의 왜곡을 보정하는 기술들이 개시되었는데, 종래에는 조명의 전반적인 밝기 차이로 인한 왜곡 보정이나 색상 보정과 같이 영상 전체의 광량 또는 조명의 종류의 차이로 인한 왜곡을 주로 보정하였다. 이 광량의 보정을 위해 종래에는 히스토그램 평활화(Histogram equalization) 방법이나 감마보정(Gamma correction) 방법이 제안되었으며, 기준 백색(reference white)을 이용하여 색상을 보정하는 방법도 제안되었다. 그러나 이러한 종래기술들은 조명의 방향 변화로 인한 국부적인 하이라이트(highlight)나 그림자(shadow)의 변화에 의해 발생하는 영상의 왜곡을 보정하지 못하는 문제점이 있다.For this reason, techniques for correcting distortion of an image due to illumination have been disclosed. In the related art, distortion mainly due to a difference in light quantity of an entire image or a kind of illumination, such as distortion correction or color correction due to an overall brightness difference of illumination, has been mainly corrected. In order to correct the amount of light, a histogram equalization method and a gamma correction method have been conventionally proposed, and a method of correcting color using reference white has also been proposed. However, these conventional technologies have a problem in that it is impossible to correct distortion of an image caused by a change in local highlights or shadows due to a change in direction of illumination.

또한, 다른 종래기술로서, 관찰대상에 대한 3차원 형상모델 혹은 표면모델을 사용하여 조명에 의한 영상의 왜곡을 보정하는 방법이 제안되기도 하였다. 이 종래기술은 모델 파라메터의 추정을 통해 관찰대상 영상과 유사한 영상을 얻고, 얻어진 유사 영상을 표준 조명으로 파라메터를 조정한 후 관찰대상 영상의 왜곡을 보정한다. 그러나, 이러한 종래기술은 관찰대상에 대한 형상모델을 만들어야 하므로 일반적으로 사용하기가 곤란하고, 그림자 등이 생길 경우를 반영하지 못하며, 고품 질의 영상이 필요할 뿐만 아니라 계산량이 많은 문제점이 있다.In addition, as another conventional technique, a method of correcting distortion of an image by illumination using a three-dimensional shape model or a surface model of an object to be observed has been proposed. This conventional technique obtains an image similar to the image to be observed through the estimation of model parameters, and adjusts the obtained similar image to standard illumination and corrects the distortion of the image to be observed. However, such a conventional technique is difficult to use in general because it is necessary to make a shape model for the observation target, it does not reflect the case where the shadow, etc., there is a problem that not only requires a high quality image but also a large amount of calculation.

상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 이 발명의 목적은, 일반적으로 사용이 가능하고 계산량이 많지 않으면서 조명의 방향 변화로 인해 야기되는 영상의 왜곡을 보정하는 영상의 왜곡 보정 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.An object of the present invention devised to solve the above-mentioned problems of the prior art is a distortion correction system and method for correcting a distortion of an image caused by a change in direction of illumination, which is generally available and does not have a large amount of calculation. It is to provide.

상기한 목적을 달성하기 위한 이 발명에 따른 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템은, 카메라로부터 입력된 영상을 전산처리가 가능한 이미지 형식으로 변환하여 원본영상을 생성하는 영상그래버와, 상기 원본영상을 이용하여 조명영상을 계산하는 조명영상계산부와, 상기 원본영상과 조명영상을 조명-반사율 모델에 적용하여 상기 원본영상의 반사율영상을 계산하는 반사율영상계산부를 구비하여, 상기 원본영상의 반사율영상이 상기 원본영상의 왜곡 보정 영상으로 활용되도록 하는 것을 특징으로 한다.An image distortion correction system based on an illumination-reflectance model according to the present invention for achieving the above object is an image grabber for generating an original image by converting the image input from the camera into an image format capable of computer processing, and the original An illumination image calculation unit for calculating an illumination image using an image, and a reflectance image calculation unit for calculating a reflectance image of the original image by applying the original image and the illumination image to an illumination-reflectance model, the reflectance of the original image The image may be utilized as a distortion correction image of the original image.

또한, 이 발명에 따른 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 방법은, 카메라로부터 입력된 영상에 포함된 조명의 변화에 의한 왜곡을 보정하는 방법에 있어서, 상기 카메라로부터 입력된 영상을 전산처리가 가능한 이미지 형식으로 변환하여 원본영상을 생성하는 원본영상생성단계와, 상기 원본영상을 이용하여 조명 영상을 계산하는 조명영상계산단계와, 상기 원본영상과 조명영상을 조명-반사율 모델에 적용하여 상기 원본영상의 반사율영상을 계산하는 반사율영상계산단계를 구비하여, 상기 원본영상의 반사율영상이 상기 원본영상의 왜곡 보정 영상으로 활용되도록 하는 것을 특징으로 한다.In addition, the distortion correction method of the image based on the illumination-reflectance model according to the present invention, in the method for correcting the distortion caused by the change in the illumination included in the image input from the camera, the computerized image input from the camera An original image generation step of generating an original image by converting it into a possible image format, an illumination image calculation step of calculating an illumination image using the original image, and applying the original image and the illumination image to an illumination-reflectance model And a reflectance image calculation step of calculating a reflectance image of the image, so that the reflectance image of the original image is utilized as a distortion correction image of the original image.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 이 발명의 한 실시예에 따른 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템 및 방법을 더욱 상세하게 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, a system and method for correcting distortion of an image based on an illumination-reflectance model according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

이 발명은 조명-반사율 모델(Illumination-Reflectance model)을 기본 전제로 고안된 것으로서, 이 조명-반사율 모델은 원본영상을 물체 표면에 입사되는 조명의 광량과, 물체 표면의 반사율의 곱으로 표현할 수 있다는 것이다. 이 조명-반사율 모델에 따르면 원본영상은 아래의 수학식 1과 같이 표현된다. 여기서, I는 원본영상, L은 조명영상, R은 반사율영상이며, (x,y)는 영상에 투영된 픽셀의 좌표값을 의미한다.The present invention is designed on the basis of an illumination-reflectance model, which can express the original image as the product of the amount of light incident on the object surface and the reflectance of the object surface. . According to this illumination-reflectance model, the original image is expressed as in Equation 1 below. Here, I is an original image, L is an illumination image, R is a reflectance image, and (x, y) means coordinate values of pixels projected on the image.

Figure 112005010767820-pat00001
Figure 112005010767820-pat00001

이 발명은 조명-반사율 모델에 기반하여 조명의 변화로 인해 야기되는 영상의 왜곡을 보정하는데, 이는 수학식 1의 반사율영상을 구하는 것으로서 구현된다. 다시 설명하면, 반사율영상을 구성하는 물체 표면의 반사율은 조명의 변화에 독립적이며 관찰대상의 형상과 반사특성을 반영한 값으로서, 이 반사율영상을 조명의 변화에 따른 왜곡이 보정된 영상으로 사용할 수 있다.The present invention corrects distortion of an image caused by a change in illumination based on an illumination-reflectance model, which is implemented by obtaining a reflectance image of Equation (1). In other words, the reflectance of the surface of the object constituting the reflectance image is a value that is independent of the change in illumination and reflects the shape and reflection characteristics of the object to be observed. The reflectance image may be used as an image in which distortion of the illumination is corrected. .

수학식 1에서 원본영상 I는 주어진 값이므로 반사율영상 R을 계산하기 위해서는 조명의 광량(밝기)으로 이루어진 조명영상 L을 알아야 한다. 조명영상 L은 물체로부터 반사되어 영상의 특정위치(x,y)에 투영된 광량으로서, 원본영상 I로부터 조명영상 L을 정확하게 계산하기는 매우 곤란하다. 이 발명은 물체의 특정 부위에 투사된 빛은 연속적(continuous)으로 변화되고 위치에 따른 빛의 양이 비슷하며 그 변화가 스무드(smooth)한 경향을 보이는 것에 착안하여, 원본영상 I를 스무딩(smoothing)한 영상을 조명영상 L로 추정한다. 이를 이용하여 조명-반사율 모델식을 변형하면 수학식 2와 같다.Since the original image I is a given value in Equation 1, in order to calculate the reflectance image R, it is necessary to know the illumination image L composed of the light quantity (brightness) of the illumination. The illumination image L is a quantity of light reflected from an object and projected to a specific position (x, y) of the image, and it is very difficult to accurately calculate the illumination image L from the original image I. The present invention is focused on the fact that the light projected on a specific part of the object is continuously changed, the amount of light is similar to the position, and the change tends to be smooth, so that the original image I is smoothed. The estimated image is estimated as the illumination image L. When the illumination-reflectivity model is modified using this, it is expressed as Equation 2.

Figure 112005010767820-pat00002
Figure 112005010767820-pat00002

수학식 2와 같이 원본영상 I와, 조명영상 L 즉, 원본영상을 스무딩한 영상

Figure 112005010767820-pat00003
을 이용하여 반사율영상 R을 구하고, 이 구해진 반사율영상을 조명의 변화로 인한 왜곡이 제거된 영상으로 사용한다. 여기서,
Figure 112005010767820-pat00004
는 스무딩에 사용된 이웃픽셀의 범위를 의미한다.A smooth image of the original image I and the illumination image L, that is, the original image, as shown in Equation 2
Figure 112005010767820-pat00003
The reflectance image R is obtained using, and the obtained reflectance image is used as an image from which distortion due to a change in illumination is removed. here,
Figure 112005010767820-pat00004
Denotes the range of neighboring pixels used for smoothing.

도 1은 이 발명의 한 실시예에 따른 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템을 도시한 구성 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a distortion correction system of an image based on an illumination-reflectance model according to an embodiment of the present invention.

이 영상의 왜곡 보정시스템(120)은 카메라(110)가 촬영한 물체의 영상을 이미지포맷으로 변환하는 영상그래버(121)와, 영상그래버(121)에서 이미지포맷으로 변환된 원본영상을 스무딩하는 조명영상계산부(123)와, 원본영상과 조명영상계산부(123)에서 원본영상을 스무딩한 영상을 이용하여 반사율영상을 계산하는 반사율영상계산부(124)를 포함한다.The distortion correction system 120 of this image is an image grabber 121 for converting an image of an object photographed by the camera 110 into an image format, and an illumination for smoothing an original image converted into an image format from the image grabber 121. The image calculator 123 and a reflectance image calculator 124 for calculating a reflectance image using the image smoothed by the original image and the illumination image calculator 123 are included.

또한, 영상의 왜곡 보정시스템(120)은 이 원본영상과, 원본영상을 스무딩한 영상과, 반사율영상을 저장하는 저장장치(122)를 더 포함한다.The distortion correction system 120 of the image further includes a storage device 122 storing the original image, the smoothed image of the original image, and the reflectance image.

이 원본영상과, 원본영상을 스무딩한 영상과, 반사율영상은 사용자의 요청에 의해 표시장치(130)에 표시될 수 있다.The original image, the smoothed image of the original image, and the reflectance image may be displayed on the display device 130 at the request of the user.

상기와 같이 구성된 이 발명에 따른 영상의 왜곡 보정시스템의 동작을 설명한다.The operation of the distortion correction system of the image according to the present invention configured as described above will be described.

도 2는 이 발명의 한 실시예에 따른 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 방법을 도시한 동작 흐름도이고, 도 3은 이 발명을 실행하는 과정에서 생성된 이미지의 일 실시예이다.2 is an operation flowchart illustrating a method of correcting distortion of an image based on an illumination-reflectance model according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is an embodiment of an image generated in the process of implementing the present invention.

카메라(110) 등의 영상입력장치가 빛을 전기적 신호로 변환하여 입력하면, 영상그래버(121)는 이 입력된 영상을 전산처리가 가능한 이미지포맷으로 변환한 원본영상을 저장장치(122)에 저장한다. 영상그래버(121)는 입력된 영상이 컬러이미지인 경우에는 그레이스케일(gray scale)의 이미지로 변환하여, 변환된 이미지을 원본영상으로 저장한다(S21). 도 3의 I(x,y)가 원본영상이다.When the image input device such as the camera 110 converts light into an electrical signal and inputs the image grabber 121, the image grabber 121 stores the original image converted into the image format capable of computer processing in the storage device 122. do. If the input image is a color image, the image grabber 121 converts the image to a gray scale image and stores the converted image as an original image (S21). I (x, y) in FIG. 3 is the original image.

조명영상계산부(123)는 영상그래버(121) 또는 저장장치(122)로부터 입력된 원본영상을 스무딩하여 조명영상(IL(x,y))을 계산한다. 조명영상은 원본영상을 스무딩한 영상이다. 원본영상을 스무딩하는 방법은 여러 가지가 있으나, 이 발명에서는 원본영상을 2차원 이산코사인변환(DCT; discrete cosine transform)을 수행하고(S22), 그 결과로 얻어진 DCT 계수 중 고주파에 해당하는 일정 비율의 계수를 0으로 바꾸고(S23), 그 결과를 2차원 역이산코사인변환(IDCT; inverse discrete cosine transform)을 수행(S24) 함으로써, 스무딩한 영상을 얻는다. 도 3의 IL(x,y)가 원본영상을 스무딩한 영상, 즉 조명영상이다. DCT 계수 중 0으로 바꾸는 계수의 비율은 이 발명을 적용할 컴퓨터 비전 애플리케이션에 따라 실험적으로 결정한다.The illumination image calculator 123 calculates the illumination image I L (x, y) by smoothing the original image input from the image grabber 121 or the storage device 122. The illumination image is a smooth image of the original image. There are several methods for smoothing the original image, but in the present invention, the original image is subjected to two-dimensional discrete cosine transform (DCT) (S22), and a predetermined ratio corresponding to a high frequency among the resulting DCT coefficients. The smoothed image is obtained by changing the coefficient of to 0 (S23) and performing the 2D inverse discrete cosine transform (IDCT) on the result. I L (x, y) of FIG. 3 is a smooth image of the original image, that is, an illumination image. The proportion of DCT coefficients that change to zero is determined experimentally depending on the computer vision application to which this invention applies.

조명영상계산부(123)는 계산된 스무딩한 영상 즉, 조명영상을 저장장치(122)에 저장한다.The illumination image calculator 123 stores the calculated smoothed image, that is, the illumination image, in the storage device 122.

반사율영상계산부(124)는 저장장치(122)로부터 원본영상을 입력받고, 조명영상계산부(123) 또는 저장장치(122)로부터 조명영상을 입력받아 수학식 2를 이용하여 반사율영상 RL(x,y)을 계산한다(S25). 이 계산된 반사율영상 RL(x,y)가 조명 변화로 인한 왜곡이 보정된 영상으로서, 컴퓨터 비전 애플리케이션에 사용된다. 도 3의 RL(x,y)가 원본영상의 반사율영상이다.The reflectance image calculator 124 receives the original image from the storage device 122, receives the illumination image from the illumination image calculator 123 or the storage device 122, and uses the reflectance image R L ( x, y) is calculated (S25). This calculated reflectance image, R L (x, y), is a distortion-corrected image that is used in computer vision applications. R L (x, y) in FIG. 3 is a reflectance image of the original image.

이 반사율영상은 바로 사용할 수도 있고, 시각적인 확인을 위해 수학식 3과 같이 정규화(normalize) 과정을 거친 후 사용할 수도 있다(S26).The reflectance image may be used immediately or may be used after a normalization process as shown in Equation 3 for visual confirmation (S26).

Figure 112005010767820-pat00005
Figure 112005010767820-pat00005

여기서,

Figure 112005010767820-pat00006
,
Figure 112005010767820-pat00007
이다.here,
Figure 112005010767820-pat00006
,
Figure 112005010767820-pat00007
to be.

이 발명은 조명 변화로 인한 왜곡을 제거하고자 하는 얼굴인식, 물체인식과 같은 컴퓨터 비전의 다양한 기술의 전처리모듈에 적용할 수 있다.The present invention can be applied to pre-processing modules of various technologies of computer vision, such as face recognition and object recognition, to remove distortions caused by changes in illumination.

이상에서 이 발명에 대한 기술 사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만, 이는 이 발명의 가장 양호한 일 실시예를 예시적으로 설명한 것이지 이 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자이면 누구나 이 발명의 기술 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.Although the technical spirit of the present invention has been described above with the accompanying drawings, it is intended to exemplarily describe the best embodiment of the present invention, but not to limit the present invention. In addition, it is obvious that any person skilled in the art may make various modifications and imitations without departing from the scope of the technical idea of the present invention.

이상과 같이 이 발명에 따르면 조명의 밝기나 방향의 변화로 인하여 발생하는 영상의 왜곡을 보정하기 때문에 얼굴인식과 물체인식 등과 같은 컴퓨터 비전 응용기술에 적용하여 인식률을 향상시킬 수 있고, 이로써 컴퓨터 비전 응용기술의 실용화에 기여할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, since the distortion of the image generated by the change of the brightness or the direction of the light is corrected, it is possible to improve the recognition rate by applying it to the computer vision application technology such as the face recognition and the object recognition. There is an effect that can contribute to the practical use of the technology.

Claims (11)

카메라로부터 입력된 영상으로부터 그레이스케일의 원본영상을 생성하는 영상그래버와,An image grabber for generating an original image in grayscale from an image input from a camera, 상기 원본영상을 스무딩하여 조명영상을 추정하는 조명영상계산부와,An illumination image calculation unit which estimates an illumination image by smoothing the original image; 상기 원본영상과 조명영상을 조명-반사율 모델에 적용하여 상기 원본영상의 반사율영상을 계산하는 반사율영상계산부를 구비하여,A reflectance image calculator for calculating the reflectance image of the original image by applying the original image and the illumination image to an illumination-reflectance model, 상기 원본영상의 반사율영상을 상기 원본영상의 왜곡 보정 영상으로 활용하는 것을 특징으로 하는 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템.And a reflectance image of the original image as a distortion correction image of the original image. 제 1 항에 있어서, 상기 원본영상과 조명영상과 반사율영상을 저장하는 저장장치를 더 포함한 것을 특징으로 하는 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템.The image distortion correction system of claim 1, further comprising a storage device for storing the original image, the illumination image, and the reflectance image. 제 1 항에 있어서, 상기 영상그래버는 상기 카메라로부터 입력된 컬러 영상을 그레이스케일 형식으로 변환하여 상기 원본영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템.The image distortion correction system of claim 1, wherein the image grabber generates the original image by converting a color image input from the camera into a grayscale format. 삭제delete 제 1 항에 있어서, 상기 조명영상계산부는 상기 원본영상을 이산코사인변환(DCT; discrete cosine transform) 하고, 상기 이산코사인변환의 결과로 얻어진 DCT 계수 중 임계값 이상의 고주파에 해당하는 DCT 계수를 0으로 바꾼 후 역이산코사인변환(IDCT; inverse discrete cosine transform)하여 상기 원본영상을 스무딩하고, 상기 스무딩한 영상을 상기 조명영상으로 추정하는 것을 특징으로 하는 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템.The DCT coefficient of claim 1, wherein the illumination image calculation unit performs discrete cosine transform (DCT) on the original image, and sets a DCT coefficient corresponding to a high frequency equal to or higher than a threshold value among the DCT coefficients obtained as a result of the discrete cosine transform. And a reverse inverse cosine transform (IDCT) to smooth the original image, and estimate the smoothed image as the illumination image. 제 1 항에 있어서, 상기 반사율영상계산부는 상기 계산된 반사율영상에 대해 정규화한 후 상기 원본영상의 왜곡 보정 영상으로 활용되도록 하는 것을 특징으로 하는 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템.The image distortion correction system of claim 1, wherein the reflectance image calculation unit normalizes the calculated reflectance image to be used as a distortion correction image of the original image. 카메라로부터 입력된 영상에 포함된 조명의 변화에 의한 왜곡을 보정하는 영상의 왜곡 보정 시스템에서의 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 방법에 있어서,A method of correcting distortion of an image based on an illumination-reflectance model in a distortion correction system of an image correcting distortion caused by a change in illumination included in an image input from a camera, 상기 카메라로부터 입력된 영상으로부터 그레이스케일의 원본영상을 생성하는 원본영상생성단계와,An original image generation step of generating an original image of gray scale from an image input from the camera; 상기 원본영상을 스무딩하여 조명영상을 추정하는 조명영상계산단계와,An illumination image calculation step of estimating an illumination image by smoothing the original image; 상기 원본영상과 조명영상을 조명-반사율 모델에 적용하여 상기 원본영상의 반사율영상을 계산하는 반사율영상계산단계를 구비하여,A reflectance image calculating step of calculating a reflectance image of the original image by applying the original image and the illumination image to an illumination-reflectance model, 상기 원본영상의 반사율영상을 상기 원본영상의 왜곡 보정 영상으로 활용하는 것을 특징으로 하는 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 방법.And a reflectance image of the original image as a distortion correction image of the original image. 제 7 항에 있어서, 상기 원본영상생성단계는 상기 카메라로부터 입력된 컬러 영상을 그레이스케일 형식으로 변환하여 상기 원본영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 방법.The method of claim 7, wherein the generating of the original image comprises generating the original image by converting a color image input from the camera into a grayscale format. 삭제delete 제 7 항에 있어서, 상기 조명영상계산단계는 상기 원본영상을 이산코사인변환(DCT; discrete cosine transform)하고, 상기 이산코사인변환의 결과로 얻어진 DCT 계수 중 임계값 이상의 고주파에 해당하는 DCT 계수를 0으로 바꾼 후 역이산코사인변환(IDCT; inverse discrete cosine transform)하여 상기 원본영상을 스무딩하고, 상기 스무딩한 영상을 상기 조명영상으로 추정하는 것을 특징으로 하는 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 방법. The method of claim 7, wherein the calculating of the illumination image comprises performing discrete cosine transform (DCT) on the original image, and calculating a DCT coefficient corresponding to a high frequency equal to or higher than a threshold value among DCT coefficients obtained as a result of the discrete cosine transform. And a reverse inverse cosine transform (IDCT) to smooth the original image, and estimate the smoothed image as the illumination image. 제 7 항에 있어서, 상기 반사율영상계산단계는 상기 계산된 반사율영상에 대해 정규화하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 방법. 8. The method of claim 7, wherein the calculating of the reflectance image further comprises normalizing the calculated reflectance image.
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