KR20110102321A - 이미지 움직임 검출 방법 및 장치 - Google Patents

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KR20110102321A
KR20110102321A KR1020117013009A KR20117013009A KR20110102321A KR 20110102321 A KR20110102321 A KR 20110102321A KR 1020117013009 A KR1020117013009 A KR 1020117013009A KR 20117013009 A KR20117013009 A KR 20117013009A KR 20110102321 A KR20110102321 A KR 20110102321A
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Abstract

본 발명은 이미지에 대해 움직임 검출을 수행하는 방법과 장치를 제공하는 것으로, 본 발명에 따르면, 사전 정의된 간격 사이의 두 정지 이미지 f0 및 fd의 파일 사이즈의 차이를 비교함으로써, 사전 정의된 간격 내의 이미지에 움직임이 발생하는지를 판단한다. 본 발명의 알고리즘은 매우 간단하고, 검출된 이미지의 사이즈나 화소 수에 의한 계산 부담이 생기지 않을 것이다.

Description

이미지 움직임 검출 방법 및 장치{IMAGE MOTION DETECTION METHOD AND APPARATUS}
본 발명은 이미지 처리 기술에 관한 것으로, 특히 실시간 비디오 이미지에서 움직임 검출을 수행하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
보안, 환경, 교통, 생산공정, 활동 등의 감시 시스템에서, 예를 들면 이런 시스템은 종종 감시 화면에 변화가 생길 때에만 알람(alarm)를 작동시키거나 기록을 시작하도록 설정되고, 이로써 시스템을 지키는 사람이 없어도 지능형 모니터의 기능이 달성될 수 있고, 움직임이나 사건이 없는 화면은 더 이상 기록을 하지 않아서 저장을 위한 매체 공간(예컨대, 하드 디스크 혹은 비디오 테이프)이 상당히 절약될 것이다. 결국, 활동상태(active state)인지를 판정하기 위해, 감시 화면에 대응하는 실시간 비디오 데이터를 검출하는 움직임 검출 기술이 전술한 시스템에 이용될 필요가 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 현재의 움직임 검출에서의 일반적인 해결법은, 움직임이 발생하기 이전 및 이후에 각각 한 프레임의 정지 이미지를 선택하여, 두 이미지를 비교하는 방법으로, 만약 이들이 일치하지 않는다면, 감시 화면에 움직임이 발생한 것으로 판정한다.
이미지 비교와 관련하여 다수의 알고리즘이 존재하는데, 비교적 간단한 방식으로, 이미지의 그레이 스케일 히스토그램(gray scale histogram)에 대한 조악한 비교(coarse comparison)를 수행하고, 전자와 후자 이미지의 그레이 스케일 히스토그램의 평균 제곱 편차(mean square deviation)를 계산함으로써 두 이미지 사이의 차이 정도(difference degree)를 대충 습득하는 방식이다. 그러나, 이 방법은 주로 두 가지 이유, 즉, (1) 이미지의 히스토그램은 이미지 픽셀의 상세 위치를 반영할 수 없으며, 최악의 경우에는, 두 개의 완전히 다른 이미지가 동일한 그레이 스케일 히스토그램에 대응할 수도 있고, (2) 이미지 픽셀의 수 역시 차이가 있다는 이유로 그다지 효과적이지 않다.
이런 이유로, 다른 방법, 다시 말해서, 두 이미지의 상관도(correlation degree)가 계산되는 방법이 일반적으로 채용되는데, 이 방법의 기본 원리는, 예를 들면, 동일한 위치의 두 이미지에 위치하는 화소의 컬러 수를 상관관계 계산하는 것처럼 상관 함수를 이용해 두 이미지의 특정 성질을 계산함으로써 이미지들의 유사성의 정도를 결정하는 것이다.
그러나, 이렇게 픽셀에 대해 하나 하나씩 상관관계 계산을 수행함으로써 이미지의 콘텐트를 비교하는 알고리즘의 단점은, 그 계산이 너무나 복잡하다는 것으로, 특히 감시 화면이 비교적 크고 방대한 화소를 담고 있는 반면에 정지 이미지를 수집하는 시간 간격이 비교적 짧을 때, 이것은 시스템에 사실상 부담을 주고, 시스템의 복잡도와 비용을 간접적으로 증가시킨다.
본 발명의 목적중 하나는 이미지 움직임 검출을 수행하는 간단하고 빠른 방법과 장치를 제공하는 것으로, 이에 따르면 움직임이 발생하는지에 대한 결론을 내리기 위해 두 이미지의 파일 사이즈 그 자체를 직접적으로 비교함으로써 이미지 차이를 판단한다.
본 발명에 따른 이미지 움직임 검출 방법은 다음의 단계들을 포함한다.
a. 움직임이 일어나기 전에 정지 이미지 f0를 수집 및 저장한다.
b. 사전 정의된 간격에 따라 정지 이미지 fd를 수집한다.
c. 정지 이미지 f0와 fd의 파일 사이즈의 차이가 사전 정의된 임계치보다 더 큰지를 비교한다.
d. 만약 정지 이미지 f0와 fd의 파일 사이즈의 차이가 사전 정의된 임계치보다 더 크다면, 사전 정의된 간격내에 검출된 이미지에서 움직임이 발생했다고 확정하는 정보를 출력한다.
본 발명에 따른 이미지 움직임 검출 장치는,
움직임이 일어나기 전에 정지 이미지 f0를 수집하고, 사전 정의된 간격에 따라 정지 이미지 fd를 수집하는 이미지 수집 모듈과,
움직임이 일어나기 전의 정지 이미지 f0를 저장하는 저장 모듈과,
정지 이미지 f0와 fd의 파일 사이즈의 차이가 사전 정의된 임계치보다 더 큰지를 비교하여, 만약 정지 이미지 f0와 fd의 파일 사이즈의 차이가 사전 정의된 임계치보다 더 크다면, 사전 정의된 간격내에 검출된 이미지에서 움직임이 발생했다고 확정하는 정보를 출력하는 비교 모듈을 포함한다.
본 발명의 이미지 움직임 검출 방법과 장치는, 움직임이 발생하는지에 대한 결론을 내리기 위해, 두 이미지(전 이미지와 후 이미지)의 파일 사이즈를 직접적으로 비교함으로써 이미지의 차이를 판단하기 때문에, 종래의 기술과 비교했을 때 그 알고리즘이 더 간단하고, 검출된 이미지의 사이즈나 화소 수에 의해 계산 부담이 생기지 않을 것이므로, 시스템의 복잡도나 비용을 줄일 수 있다.
본 발명의 다른 목적과 효과는 도면을 참조한 설명과 특허청구의 범위 내용으로부터 더 명확하고 선명해질 것이고, 본 발명도 더 포괄적으로 이해될 것이다.
본 발명은 다음의 도면과 함께 이후부터 더 자세히 설명된다.
도 1은 감시 화면에 각각 움직임이 발생하기 전후의 두 개의 정지 이미지를 예를 들어 도시한다.
도 2는 본 발명의 이미지 움직임 검출 방법의 일 실시예의 작업 흐름도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예의 움직임 검출 장치를 채용하는 감시 시스템의 구조도를 도시한다.
본 발명은 감시 화면에 움직임이 발생했는지를 판단하기 위해 정지 이미지 비교법을 이용한다. 먼저, 비교를 위한 정지 이미지가 감시화면의 비디오로부터 수집될 필요가 있다. 예를 들어 도 1에 도시된 이미지를 포착함에 있어서, 좌측의 수집된 정지 이미지는 움직임 발생 이전의 화면이고, 우측의 수집된 정지 이미지는 움직임 발생 이후의 화면이다. 물론, 도 1의 점선 표시된 영역처럼 화면의 일부분이 검출 영역으로 설정될 수도 있으며, 해당 영역의 화면에 변화가 있을 경우에만 움직임이 발생한 것으로 간주된다. 이와 동시에, 수집된 정지 이미지는 흰색 점선안의 영역을 포함할 것을 요구한다. 이미지는 JPG, GIF 혹은 BMP 같은 공통 포맷으로 저장될 수 있다.
본 발명의 세부적인 움직임 검출 방법의 프로시저는 도 2에 도시된다. 먼저, 단계 S101에서 움직임 발생 전의 정지 이미지 f0가 감시 화면으로부터 수집되고, 이것은 기준 물체로서 저장된다. 단계(S102)에서, 사전 정의된 간격에 따라 정지 이미지 fd가 수집된다. 사전 정의된 간격은 실제 응용 환경에 따라서 설정될 것인데, 예를 들어, 2초 혹은 48프레임마다 설정될 수 있을 것이다.
전술한 사전 정의된 간격내에 움직임이 발생할 때, 예를 들어, 도 1의 예에서 어떤 사람이 감시 화면에서 나타난다. 이와 동시에 정지 이미지 fd의 콘텐트는 정지 이미지 f0의 콘텐트와 다르고, 따라서 정지 이미지 fd의 파일 사이즈 Sd도 정지 이미지 f0의 파일 사이즈 S0와 달라질 것이다. 그러므로, 본 발명은 움직임이 발생했는지 판단하는데 Sd와 S0을 비교하는 방법을 활용하고, 즉, Sd와 S0의 차이가 0이 아닐 때 fd의 콘텐트가 f0와 비교해서 변했다고 판단될 수 있다.
그러나, 실제 응용에서, 판단 착오가 발생하지 않도록 하기 위해 임계치 St 혹은 St'가 설정되는데, 다시 말해서 다음의 식
Figure pct00001
을 만족할 때에만 움직임이 발생한 것으로 판단한다. 임계치 St 혹은 St'의 크기는 감시 화면의 사이즈나 혹은 움직임 발생이 예측되는 물체의 사이즈에 기초하여 설정될 것이다. 기본적으로, 감시 화면이 커질수록, 혹은 움직임의 발생이 예측될 수 있는 물체가 커질수록 임계치도 그에 따라 더 크게 설정될 것이다.
단계(S103)에서, 만약 움직임이 발생한 것으로 판단되면, 기록하거나 혹은 알람을 전송하는 동작을 시동(trigger)하기 위해 신호가 출력될 것이고, 만약 움직임이 발생하지 않은 것으로 판단되면, 프로세스는 단계(S102)로 복귀하여 다음 이미지의 수집을 대기한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예의 움직임 검출 장치를 채용하는 감시 시스템의 구조도이다. 이 감시 시스템은 카메라(20), 움직임 검출 장치(10) 및 기록 장치(30)를 주로 포함한다. 움직임 검출 장치(10)는 비디오 수집 모듈(11), 저장 모듈(12) 및 비교 모듈(13)을 주로 포함한다. 비디오 수집 모듈(11)은 카메라(20)에 의해 감시된 화면상에서 이미지를 수집하도록 구성되는 것으로, 움직임 발생 이전의 정지 이미지 f0을 수집하여, 이것을 저장 모듈(12)에 저장하고, 사전 정의된 간격에 따라 정지 이미지 fd를 수집하는 것을 포함한다. 저장 모듈(12)은 움직임 검출 장치(10)에 전용인 버퍼일 수도 있고, 혹은 기록 장치(30)와 공유된 메모리의 일부일 수도 있다. 비교 모듈(13)은 저장 모듈(12)내의 정지 이미지 f0의 파일 사이즈 S0를 비디오 수집 모듈(11)에 의해 수집된 정지 이미지 fd의 파일 사이즈 Sd와 비교하는데, 다시 말해서,
Figure pct00002
인지를 판단한다. 만약 그 결과가 긍정이면, 비교 모듈(31)은 기록 장치(30)에 시동 신호를 출력한다. 기록 장치(30)는 또한 카메라(20)에 연결되고, 기록 장치(30)는 비교 모듈(13)로부터 전송된 시동 신호를 수신한 이후에 카메라에 잡힌 화면을 기록하기 시작한다.
도 3은 본 발명의 움직임 검출 장치의 응용을 구체적으로 설명하기 위해 기재된 실시예일 뿐이며, 당연히 본 발명의 응용이 이것에만 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 움직임 검출 방법과 장치는, 움직임이 발생하는지에 대한 결론을 내리기 위해, 두 이미지(전 이미지와 후 이미지)의 파일 사이즈를 직접적으로 비교함으로써 이미지의 차이를 판단하므로, 화소들을 하나씩 상관관계 계산하여 이미지의 차이를 판단하는 종래의 기술과 비교해서 더 간단하고, 검출된 화면의 사이즈 혹은 화소 수에 의해 계산 부담이 생기지 않아 시스템의 부담을 줄여주므로, 시스템의 복잡도나 비용을 줄일 수 있음을 알 수 있다.
전술한 실시예들은 본 발명을 제한하기보다는 예시를 위한 것이며, 더 나아가 본 기술분야에 통상의 지식을 가진 사람이라면, 첨부된 특허청구의 범위의 보호 범주를 벗어나지 않으면서, 본 발명에 개시된 움직임 검출 방법과 장치에 대해 본 발명의 내용을 벗어나지 않는 다양한 변화를 줄 수 있음을 이해할 것이다. 그러므로, 발명의 보호 범주는 첨부된 특허청구의 범위의 내용에 의해 결정되어야 한다. 또한, 특허청구의 범위의 참조 부호가 청구항의 보호 범주를 제한하는 의도로 해석되어서는 안 된다.

Claims (7)

  1. 이미지 움직임 검출 방법에 있어서,
    a. 움직임이 발생하기 전에 정지 이미지 f0를 수집 및 저장하는 단계와,
    b. 사전 정의된 간격에 따라 정지 이미지 fd를 수집하는 단계와,
    c. 상기 정지 이미지 f0 및 상기 정지 이미지 fd의 파일 사이즈의 차이가 사전 정의된 임계치보다 더 큰지를 비교하는 단계와,
    d. 만약 상기 정지 이미지 f0 및 상기 정지 이미지 fd의 상기 파일 사이즈의 차이가 상기 사전 정의된 임계치보다 더 크다면, 상기 사전 정의된 간격내에 검출된 상기 이미지에서 움직임이 발생했다고 확정하는 정보를 출력하는 단계를 포함하는
    이미지 움직임 검출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    e. 만약 상기 정지 이미지 f0 및 상기 정지 이미지 fd의 상기 파일 사이즈의 차이가 상기 사전 정의된 임계치 이하이면, 상기 단계 b, c 및 d를 반복하는 단계를 더 포함하는
    이미지 움직임 검출 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 사전 정의된 임계치는 상기 검출된 이미지의 화면 사이즈나 혹은 움직임 발생이 예측될 수 있는 물체의 사이즈에 기초하여 설정되는
    이미지 움직임 검출 방법.
  4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 사전 정의된 간격은 사전 정의된 시간 간격이거나 혹은 사전 정의된 개수의 이미지 프레임 사이의 간격인
    이미지 움직임 검출 방법.
  5. 이미지 움직임 검출 장치에 있어서,
    움직임이 발생하기 전에 정지 이미지 f0를 수집하고, 사전 정의된 간격에 따라 정지 이미지 fd를 수집하는 이미지 수집 모듈과,
    움직임이 발생하기 전의 상기 정지 이미지 f0를 저장하는 저장 모듈과,
    상기 정지 이미지 f0 및 상기 정지 이미지 fd의 파일 사이즈의 차이가 사전 정의된 임계치보다 더 큰지를 비교하여, 만약 상기 정지 이미지 f0 및 상기 정지 이미지 fd의 상기 파일 사이즈의 차이가 상기 사전 정의된 임계치보다 더 크다면, 상기 사전 정의된 간격내에 검출된 상기 이미지에서 움직임이 발생했다고 확정하는 정보를 출력하는 비교 모듈을 포함하는
    이미지 움직임 검출 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 사전 정의된 임계치는 상기 검출된 이미지의 화면 사이즈나 혹은 움직임 발생이 예측될 수 있는 물체의 사이즈에 기초하여 설정되는
    이미지 움직임 검출 장치.
  7. 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,
    상기 사전 정의된 간격은 사전 정의된 시간 간격이거나 혹은 사전 정의된 개수의 이미지 프레임 사이의 간격인
    이미지 움직임 검출 장치.
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