KR20120134962A - 패턴시트 상의 좌표패턴으로부터 좌표를 인식하는 방법 - Google Patents

패턴시트 상의 좌표패턴으로부터 좌표를 인식하는 방법 Download PDF

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KR20120134962A
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Abstract

좌표값에 대응하는 숫자를 패턴으로 표현한 좌표패턴이 배열된 패턴시트를 촬상한 이미지로부터 식별지점의 좌표를 인식하는 방법이 제공됨.
식별지점 부근의 좌표패턴을 촬상하여 디지털 이미지를 획득하는 단계(100)와, 이미지 상의 좌표패턴의 행렬을 수평방향과 수직방향으로 정렬하는 단계(200)와, 이미지의 방향을 파악하고 이미지를 정방향으로 배치하는 단계(300)와, 이미지 상의 식별지점 부근에 있는 좌표패턴이 나타내는 좌표값을 인식하는 단계(400)와, 이미지 상의 식별지점 부근에 있는 좌표패턴의 중심을 나타내는 좌표값을 결정하는 단계(500) 및, 이미지 상의 식별지점의 좌표값을 계산하는 단계(600)를 포함하고, 수평 수직 정렬 단계(200)가 이미지 상의 각각의 좌표패턴의 왜곡을 보정하는 단계를 포함함.

Description

패턴시트 상의 좌표패턴으로부터 좌표를 인식하는 방법 {METHOD FOR RECOGNIZING COORDINATE FROM COORDINATE PATTERN ON PATTERN SHEET}
이 발명은 좌표패턴이 배열된 패턴시트 상의 한 지점의 위치를 좌표값으로 인식하는 좌표인식방법에 관한 것이며, 더 자세하게는 좌표패턴을 촬상한 이미지 상의 좌표패턴의 왜곡을 보정하여 고도의 인식률과 신뢰도로 정확하게 인식할 수 있는 좌표인식방법에 관한 것이다.
좌표값에 대응하는 숫자를 패턴으로 표현한 좌표패턴이 배열된 패턴시트 상의 한 지점의 위치를 좌표값으로 인식하는 기술이 개발되어 이용되고 있다.
다양한 방식의 그러한 좌표패턴들이 제안되어 있으며, 제각기 나름대로의 용도에서 잘 활용되고 있다.
그러한 좌표인식기술에서는 이미지 소자로 좌표패턴을 촬상하여 분석함으로써 좌표값을 인식하고 있으며, 그러한 대표적인 도구로서 디지털펜이 출시되어 있다.
종래의 디지털펜은 광 마우스용 이미지 소자와 동일 또는 유사한 이미지 소자를 이용하고 있다.
한편, 근래에 디지털 카메라용 이미지 센서가 비약적으로 발전하고 가격이 저렴해지면서, 웹캠, 펜스캐너 등 디지털 카메라를 이용한 다양한 응용제품이 출시되고 있다.
웹캠, 펜스캐너는 물론이고, 디지털펜도 폭넓은 응용분야를 확보하고 있고, 더욱 확대되고 있는 추세이다.
지금까지 웹캠과 펜스캐너 및 디지털펜은 제각기 독특한 기능을 구현하고 있는데, 그러한 기능들을 겸비한 통합적인 도구가 없으며, 사용자들은 그러한 도구들을 따로따로 구비하여 사용해야 하는 불편이 있다.
웹캠과 펜스캐너는 공히 디지털 카메라를 이용하고 있으므로 그 기능의 통합이 비교적 용이하다고 할 것이다.
그런데, 웹캠 또는 펜스캐너와 달리, 디지털펜은 광마우스용 이미지 소자를 이용하기 때문에 웹캠과 디지털펜 또는 펜스캐너와 디지털펜의 기능을 통합하는 것은 여러 가지 극복해야 할 문제가 있다.
가장 선행적인 문제는 웹캠 또는 펜스캐너에서 이용되는 디지털 카메라를 이용하여 디지털 펜의 기능을 구현하는 것이다.
광마우스용 이미지 소자는 마우스 및 디지털펜 등과 같이 비교적 작은 화소 수를 갖고 식별지점만을 정확하고 정밀하게 촬상하여 처리할 수 있도록 특화되어 있다.
그러나, 디지털 카메라는 고화소의 이미지 소자에 의해 넓은 영역을 처리할 수 있도록 특화되어 있으므로, 작은 식별지점을 촬상하여 고속으로 처리해야 하는 디지털펜의 기능을 구현함에 있어서는 여러 가지 극복해야 할 문제가 있다.
더욱이, 디지털 카메라의 렌즈를 통해 촬상되는 이미지에는 렌즈수차로 인한 다소간의 왜곡이 있으며, 그러한 왜곡은 상이 맺히는 센서 어레이의 위치마다 다르고 초점거리 및 피사체에 대한 광축의 경사 등 다양한 요소에 의해 영향을 받게 되는 것이어서, 정확하고 정밀한 이미지를 촬상하여 처리해야 하는 디지털펜의 기능을 구현함에 있어서는 여러 가지 극복해야 할 문제가 있다.
출원인은 발명의 명칭이 "좌표패턴과 패턴시트 및 그 것을 이용한 좌표인식방법"인 다른 발명을 특허출원하였다. 그 발명은 디지털 카메라에 의해 촬상된 이미지로부터 좌표값을 신속하고 정확하게 인식할 수 있는 좌표패턴 및 패턴시트를 제안하는 것이다. 패턴시트에는 가로방향의 위치 좌표를 표현한 제1종 좌표패턴 및 세로방향의 위치 좌표를 표현한 제2종 좌표패턴을 포함하는 좌표패턴이 배열된다.
이 발명은 디지털 카메라에 의해 패턴시트 상의 좌표패턴을 촬상하여 좌표값을 신속하고 정확하게 인식할 수 있는 좌표인식방법을 제공하려는 것이다.
또한, 이 발명은 촬상시마다 천차만별의 형상으로 왜곡되는 디지털 카메라 촬상 이미지에 의해서도 정확하게 인식할 수 있는 좌표인식방법을 제공하려는 것이다.
또한, 이 발명은 패턴시트의 정방향에 대해 촬상시마다 천차만별의 방향으로 편향되어 촬상된 디지털 카메라 촬상 이미지에서 목표 식별지점의 좌표패턴을 정확하게 인식할 수 있는 좌표인식방법을 제공하려는 것이다.
또한, 이 발명은 비교적 광범위하게 촬상된 디지털 카메라 촬상 이미지에서 목표 식별지점의 좌표패턴을 신속하게 인식할 수 있는 좌표인식방법을 제공하려는 것이다.
또한, 이 발명은 촬상시마다 천차만별로 노출 및 품질이 달라지는 디지털 카메라 촬상 이미지에서 목표 식별지점의 좌표패턴을 고도의 인식률과 정확도로 인식할 수 있는 좌표인식방법을 제공하려는 것이다.
이 발명에 따르면, 좌표패턴이 배열된 패턴시트 상의 한 지점의 위치를 좌표값으로 인식하는 좌표인식방법이 제공된다.
좌표인식방법이, 식별지점 부근의 좌표패턴을 촬상하여 디지털 이미지를 획득하는 단계와, 이미지 상의 좌표패턴의 행렬을 수평방향과 수직방향으로 정렬하는 단계와, 이미지의 방향을 파악하고 이미지를 정방향으로 배치하는 단계와, 이미지 상의 식별지점 부근에 있는 좌표패턴이 나타내는 좌표값을 인식하는 단계와, 이미지 상의 식별지점 부근에 있는 좌표패턴의 중심을 나타내는 좌표값을 결정하는 단계 및, 이미지 상의 식별지점의 좌표값을 계산하는 단계를 포함하고, 수평 수직 정렬 단계는 이미지 상의 각각의 좌표패턴의 왜곡을 보정하는 단계를 포함한다.
양호하게는, 수평 수직 정렬 단계가, 이미지 상의 좌표패턴의 행렬의 수평방향 또는 수직방향 기울기를 측정하는 단계 및, 기울기 측정 단계에서 측정된 수평방향 또는 수직방향 기울기를 보정하도록 이미지 상의 좌표패턴의 행렬을 회전시키는 단계를 포함한다.
양호하게는, 기울기 측정 단계에서는 수평방향 및 수직방향의 기울기를 모두 측정하고, 좌표패턴 행렬 회전 단계에서는 수평방향 또는 수직방향 중 어느 하나의 기울기를 보정하도록 좌표패턴의 행렬을 회전시키며, 좌표패턴 왜곡 보정 단계에서는 수평방향 또는 수직방향 중 다른 하나의 기울기를 보정하도록 각각의 좌표패턴을 이루는 화소들을 이동시킨다.
양호하게는, 기울기 측정 단계에서는 인접한 좌표패턴 사이를 구분하는 경계선이 수평선 또는 수직선에 대해 기울어진 각도를 측정한다.
양호하게는, 기울기 측정 단계가, 이미지 상의 좌표패턴을 단색 처리하는 단계 및, 이미지를 흑백 처리하여 경계선을 흑색 선으로 나타내는 단계를 포함한다.
양호하게는, 이미지 흑백 처리 단계에서는 각각의 좌표패턴을 이루는 화소들을 흑색으로 치환하고 잔여 화소들은 백색으로 치환하며, 기울기 측정 단계가 이미지를 역상 처리하는 단계를 포함한다.
양호하게는, 패턴시트에 가로방향의 위치 좌표를 표현한 제1종 좌표패턴 및 세로방향의 위치 좌표를 표현한 제2종 좌표패턴을 포함하는 좌표패턴이 배열된다.
양호하게는, 제1종 좌표패턴에서는 방향식별 패턴요소가 제1 위치에 배치되고, 제2종 좌표패턴에서는 방향식별 패턴요소가 제1 위치와 상이한 제2 위치에 배치되며, 이미지 정방향 배치 단계에서는 방향식별 패턴요소가 제1 위치에 배치된 좌표패턴과 방향식별 패턴요소가 제2 위치에 배치된 좌표패턴이 모두 발견되는 방향으로 이미지를 회전시킨다.
양호하게는, 이미지 정방향 배치 단계는, 이미지로부터 특정 좌표 패턴 형상을 검출하는 단계 및, 특정 좌표패턴 형상 검출 단계에서의 검출 결과에 따라 이미지의 회전각도를 결정하는 단계를 포함한다.
양호하게는, 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서는 제1종 좌표패턴의 형상과 제2종 좌표패턴의 형상을 검출한다.
양호하게는, 제1종 좌표패턴에서는 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치되고, 제2종 좌표패턴에서는 방향식별 패턴요소가 상단에 배치되며, 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서는 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 좌표패턴과 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴을 검출한다.
양호하게는, 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 좌표패턴과 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴이 모두 검출되는 경우에는 이미지 회전각도 결정 단계에서는 회전각도를 0도로 결정하고, 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 좌표패턴만 검출되는 경우에는 이미지 회전각도 결정 단계에서는 회전각도를 시계방향 90도로 결정하며, 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 좌표패턴과 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴의 어느 하나도 검출되지 않는 경우에는 이미지 회전각도 결정 단계에서는 회전각도를 180도로 결정하고, 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴만 검출되는 경우에는 이미지 회전각도 결정 단계에서는 회전각도를 시계방향 270도로 결정한다.
양호하게는, 좌표값 인식 단계에서는 각각의 좌표패턴으로부터 가로방향 또는 세로방향 중 어느 하나의 위치 좌표를 인식하고, 중심 좌표값 결정 단계에서는 좌표값 인식 단계에서 인식한 인접 좌표패턴의 위치 좌표를 참조하여 가로방향의 위치 좌표와 세로방향의 위치 좌표를 모두 포함하는 좌표값을 각각의 좌표패턴의 중심 좌표값으로 결정한다.
양호하게는, 식별지점의 좌표값 계산 단계에서는 식별지점에 인접한 좌표패턴들의 중심 좌표값을 이용한 보간법에 의해 식별지점의 좌표값을 계산한다.
이상과 같이 구성된 이 발명에 따른 좌표패턴을 이용하면, 디지털 카메라에 의해 촬상된 이미지에 의해서도 식별지점의 좌표패턴이 표현하고 있는 좌표값에 대응하는 숫자를 신속하고 정확하게 인식할 수 있다.
또한, 사용자가 디지털 카메라로 구성된 디지털펜을 부주의하고 자유로운 상태에서 패턴시트의 방향을 무시하고 사용할지라도, 촬상 이미지를 패턴시트의 정방향으로 신속하고 용이하게 정렬하여 식별지점의 좌표패턴이 표현하고 있는 좌표값에 대응하는 숫자를 신속하고 정확하게 인식할 수 있다.
또한, 디지털 카메라 촬상 이미지의 노출 및 품질이 열악할지라도 고도의 인식률과 신뢰도로 좌표값을 인식할 수 있다.
도 1은 이 발명의 양호한 실시예에 따른 패턴시트에 배열된 좌표패턴의 일부를 도시하고,
도 2a는 이 발명의 양호한 실시예에 따른 패턴시트의 중앙부분의 4행 4열에 배열된 좌표패턴들을 도시하며,
도 2b는 도 2a에 도시된 좌표패턴들의 각각에 인용부호를 병기하여 도시하고,
도 3은 이 발명의 양호한 실시예에 따른 패턴시트 상의 좌표값을 인식하는 한 예를 설명하기 위한 도면이며,
도 4a는 이 발명의 양호한 실시예에 따라 구성된 패턴시트 상의 좌표값을 인식하는 방법을 설명하기 위한 예시적 단계를 도시하는 순서도이며,
도 4b는 도 4a에 도시된 순서도의 좌표패턴 수평 수직 정렬 단계의 구성을 설명하기 위한 세부적인 단계를 도시하는 순서도이고,
도 4c는 도 4a에 도시된 순서도의 이미지 정방향 배치 단계의 구성을 설명하기 위한 세부적인 단계를 도시하는 순서도이며,
도 4d는 도 4c에 도시된 순서도의 이미지 회전 각도 결정 단계의 구성을 설명하기 위한 세부적인 단계를 도시하는 순서도이고,
도 5a는 이 발명의 양호한 실시예에 따른 패턴시트를 인쇄하기 위한 좌표패턴 이미지를 도시하며,
도 5b는 도 5a에 도시된 이미지의 일부를 확대하여 도시하고,
도 6은 도 5a에 도시된 이미지에 의해 인쇄된 패턴시트의 한 지점을 디지털 카메라로 촬상한 이미지를 도시하며,
도 7은 도 6에 도시된 이미지의 좌표패턴을 수평 수직 정렬한 상태의 이미지를 도시하고,
도 8은 도 7에 도시된 이미지를 정방향 배치한 상태의 이미지를 도시하며,
도 9는 도 5a에 도시된 이미지에 의해 인쇄된 패턴시트의 한 지점을 디지털 카메라로 촬상한 이미지를 도시하고,
도 10은 도 9에 도시된 이미지의 좌표패턴을 단색 처리한 이미지를 도시하며,
도 11은 도 10에 도시된 이미지를 흑백 처리한 이미지를 도시하고,
도 12는 도 11에 도시된 이미지를 역상 처리하고 수평 정렬한 이미지를 도시하며,
도 13은 도 12에 도시된 이미지를 수직 정렬한 이미지를 도시하고,
도 14는 도 9에 도시된 이미지를 수평 보정한 이미지를 도시하며,
도 15는 도 14에 도시된 이미지를 수직 보정한 이미지를 도시하고,
도 16은 도 15에 도시된 이미지로부터 좌표값을 인식하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는, 이 발명의 양호한 실시예에 따른 패턴시트의 구성 및 좌표값 인식 방법에 관해 상세하게 설명한다.
1. 패턴시트의 구성
우선, 이 발명의 양호한 실시예에 따른 좌표값 인식 방법을 적용하기 위해 이용되는 패턴시트의 구성에 관해 상세하게 설명한다.
도 1은 이 발명의 양호한 실시예에 따른 좌표패턴들이 배열된 패턴시트를 도시하고 있다.
이 실시예에 따르면, 3행 3열, 즉 9개의 패턴요소에 의해 하나의 좌표패턴이 구성된다. 그 중에서 8개의 패턴요소(M1~M8)는 좌표식별 패턴요소이며, + 기호가 표기된 1개의 녹색 패턴요소는 방향식별 패턴요소이다.
도 1에서 좌표패턴의 패턴요소들이 칼라로 표시되어 있지만, 이는 설명의 편의를 위해 구분이 쉽게 한 것이며, 실제 좌표패턴에서는 패턴요소들이 도면에 표시된 칼라를 갖지 않는다.
방향식별 패턴요소는 패턴시트 바탕색과 동일한 색으로 표시되거나 좌표식별 패턴요소와 구별되는 다른 색으로 표시될 수 있다.
8개의 패턴요소는 명도를 달리하는 2개 이상의 그레이로 표시되거나, 색상 또는 명도를 달리하는 2개 이상의 컬러로 표시될 수 있다.
각각의 좌표패턴을 경계식별 패턴요소로 둘러싸서 인접 좌표패턴과 구별되게 한다. 방향식별 패턴요소와 마찬가지로, 경계식별 패턴요소도 패턴시트 바탕색과 동일한 색으로 표시되거나 좌표식별 패턴요소와 구별되는 다른 색으로 표시될 수 있다.
예시된 실시예에서는 패턴요소가 정사각형으로 구성되어 있지만, 이 발명에 따른 좌표패턴의 패턴요소가 정사각형 패턴요소만으로 제한되는 것은 아니며, 원형, 마름모꼴 등 다양한 형상의 패턴요소로 구성할 수 있다.
예시된 실시예에서는 9개의 패턴요소로 구성되는 좌표패턴에 대해 설명하지만, 이 발명에 따른 좌표패턴의 구성이 9개의 패턴요소만으로 제한되는 것은 아니며, 4개 또는 16개 등 필요에 따라 적절하게 달리 구성할 수 있다.
좌표패턴은 방향식별 패턴요소의 위치에 따라 2종, 즉 X축 좌표패턴으로 이용되는 제1종 좌표패턴 및 Y축 좌표패턴으로 이용되는 제2종 좌표패턴으로 구별된다.
제1종 좌표패턴, 즉 X축 좌표패턴에서는 방향식별 패턴요소가 좌단 중앙에 배치된다. X축 좌표패턴이라 함은 좌표식별 패턴요소들의 조합으로 이루어지는 값이 해당 좌표패턴이 배치된 지점의 x 좌표값을 나타냄을 의미한다.
제2종 좌표패턴, 즉 Y축 좌표패턴에서는 방향식별 패턴요소가 상단 중앙에 배치된다. Y축 좌표패턴이라 함은 좌표식별 패턴요소들의 조합으로 이루어지는 값이 해당 좌표패턴이 배치된 지점의 y 좌표값을 나타냄을 의미한다.
예시된 실시예에서는 X축 좌표패턴의 방향식별 패턴요소가 좌단 중앙에 배치되고 Y축 좌표패턴의 방향식별 패턴요소가 상단 중앙에 배치되는 것으로 설명하였지만, 이 발명의 구성이 그렇게 제한되는 것은 아니다. X축 좌표패턴의 방향식별 패턴요소는 좌단 또는 우단 어디에든 배치될 수 있고, 중앙 또는 구석 어디에든 배치될 수 있다. Y축 좌표패턴의 방향식별 패턴요소도 상단 또는 하단 어디에든 배치될 수 있고, 중앙 또는 구석 어디에든 배치될 수 있다. 또한, X축 좌표패턴의 방향식별 패턴요소가 상단 또는 하단에 배치되고, Y축 좌표패턴의 방향식별 패턴요소가 좌단 또는 우단에 배치될 수도 있다.
도 1에 표기된 좌표식별 패턴요소들의 구분자 M1~M8은 그러한 패턴요소들의 조합으로 구성되는 좌표값 표시 숫자의 자릿수를 나타낸다. 다시 말해서, 좌표값 표시 숫자가 2진수일 때, M1은 첫째 자리인 20을 나타내고, M2는 둘째 자리인 21을 나타내며, M3은 셋째 자리인 22을 나타내고, M4는 넷째 자리인 23을 나타내며, M5는 다섯째 자리인 24을 나타내고, M6은 여섯째 자리인 25을 나타내며, M7은 일곱째 자리인 26을 나타내고, M8은 여덟째 자리인 27을 나타낸다.
도 1에 보이듯이, X축 좌표패턴과 Y축 좌표패턴은 가로방향 및 세로방향으로 1개씩 교번적으로 배열된다. 이렇게 좌표패턴이 배열된 패턴시트가 정방향으로 배열된 상태, 즉 Y축 좌표패턴의 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 상태에서는, 도 3에서 L자 모양의 빨간 선으로 표시된 바와 같이, Y축 좌표패턴의 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 X축 좌표패턴이 반드시 우측에 존재한다.
패턴시트가 시계방향으로 90도 회전된 상태에서도 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴이 발견된다. 그러나, 이 좌표패턴은 Y축 좌표패턴이 아니며, X축 좌표패턴의 좌단에 배치된 방향식별 패턴요소가 시계방향으로 90도 회전되어 상단으로 옮겨짐으로써 나타난 현상이다. 이 상태에서는 좌단에 방향식별 패턴요소를 갖는 X축 좌표패턴이 어디에서도 발견되지 않는다. 이 상태에서, 해당 좌표패턴과 그 상측에 인접한 좌표패턴의 방향식별 패턴요소를 연결해 보면, 시계방향으로 90도 회전된 L자 모양의 선이 그려짐을 발견할 수 있고, 패턴시트를 반시계방향으로 90도 회전해야 정방향으로 배치된다고 판단할 수 있다.
패턴시트가 반시계방향으로 90도 회전된 상태에서는 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴이 발견되지 않고, 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 좌표패턴만 발견된다. 그러나, 이 좌표패턴은 X축 좌표패턴이 아니며, Y축 좌표패턴의 상단에 배치된 방향식별 패턴요소가 반시계방향으로 90도 회전되어 좌단으로 옮겨짐으로써 나타난 현상이다. 이 상태에서, 해당 좌표패턴과 그 상측에 인접한 좌표패턴의 방향식별 패턴요소를 연결해 보면, 반시계방향으로 90도 회전된 L자 모양의 선이 그려짐을 발견할 수 있고, 패턴시트를 시계방향으로 90도 회전해야 정방향으로 배치된다고 판단할 수 있다.
패턴시트가 180도 회전된 상태에서는 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴도 발견되지 않고, 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 좌표패턴도 발견되지 않는다. 이 상태에서, 방향식별 패턴요소가 하단에 배치된 좌표패턴과 그 좌측에 인접한 좌표패턴의 방향식별 패턴요소를 연결해 보면, 180도 회전된 L자 모양의 선이 그려짐을 발견할 수 있고, 패턴시트를 180도 회전해야 정방향으로 배치된다고 판단할 수 있다.
이와 같이, 이 실시예에 따른 패턴시트는 방향식별 패턴요소에 의해 해당 좌표패턴의 종류를 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 패턴시트의 방향도 식별할 수 있다.
이하에서는, 도 2a 및 도 2b를 참조하여, 이 발명의 양호한 실시예에 따른 좌표패턴들이 배열된 패턴시트의 구성을 예시적으로 설명한다.
도 2a 및 도 2b에 도시된 패턴시트에서는, 경계식별 패턴요소 및 방향식별 패턴요소가 패턴시트의 바탕색과 동일한 백색으로 표시되고, 좌표식별 패턴요소는 그레이 넘버 128 및 192를 갖는 2톤 그레이로 표시된다.
도시된 패턴시트에서는 패턴요소들의 경계선이 그어져 있고, 각각의 패턴요소들의 구분자, 즉 +, 0, 1이 표기되어 있지만, 이는 설명의 편의를 위한 것이며, 실제의 패턴시트에서는 경계선 및 구분자가 없이 각각의 패턴요소의 색상만 표시되어 있다. 그러므로, 실제의 패턴시트에서는 각각의 좌표패턴에서 8개의 좌표식별 패턴요소들의 색상만 나타나고 방향식별 패턴요소는 비어 있는 것처럼 보인다.
2톤 그레이로 표현된 좌표식별 패턴요소들의 조합에 의해 구성되는 좌표값은 2진수이다.
도 2a는 이 발명의 양호한 실시예에 따라 구성된 패턴시트의 중앙부분의 4행 4열, 즉 좌표 (131,131)에서 (134,134)에 배열된 좌표패턴들을 도시하고 있으며, 도 2b는 설명의 편의를 위해 도 5a에 도시된 좌표패턴들의 각각에 인용부호를 병기하여 도시하고 있다.
좌표 (131,131)에 배열된 좌표패턴(P111)은 상단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 Y축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000011, 즉 십진수 131이 좌표값 y이고, 이 지점의 좌표값은 (x,131)인 것을 알 수 있다.
좌표 (131,132)에 배열된 좌표패턴(P112)은 좌단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 X축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000011, 즉 십진수 131이 좌표값 x이고, 이 지점의 좌표값은 (131,y)인 것을 알 수 있다.
좌표 (131,133)에 배열된 좌표패턴(P113)은 상단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 Y축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000101, 즉 십진수 133이 좌표값 y이고, 이 지점의 좌표값은 (x,133)인 것을 알 수 있다.
좌표 (131,134)에 배열된 좌표패턴(P114)은 좌단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 X축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000011, 즉 십진수 131이 좌표값 x이고, 이 지점의 좌표값은 (131,y)인 것을 알 수 있다.
좌표 (132,131)에 배열된 좌표패턴(P121)은 좌단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 X축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000100, 즉 십진수 132가 좌표값 x이고, 이 지점의 좌표값은 (132,y)인 것을 알 수 있다.
좌표 (132,132)에 배열된 좌표패턴(P122)은 상단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 Y축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000100, 즉 십진수 132가 좌표값 y이고, 이 지점의 좌표값은 (x,132)인 것을 알 수 있다.
좌표 (132,133)에 배열된 좌표패턴(P123)은 좌단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 X축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000100, 즉 십진수 132가 좌표값 x이고, 이 지점의 좌표값은 (132,y)인 것을 알 수 있다.
좌표 (132,134)에 배열된 좌표패턴(P124)은 상단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 Y축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000110, 즉 십진수 134가 좌표값 y이고, 이 지점의 좌표값은 (x,134)인 것을 알 수 있다.
좌표 (133,131)에 배열된 좌표패턴(P131)은 상단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 Y축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000011, 즉 십진수 131이 좌표값 y이고, 이 지점의 좌표값은 (x,131)인 것을 알 수 있다.
좌표 (133,132)에 배열된 좌표패턴(P132)은 좌단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 X축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000101, 즉 십진수 133이 좌표값 x이고, 이 지점의 좌표값은 (133,y)인 것을 알 수 있다.
좌표 (133,133)에 배열된 좌표패턴(P133)은 상단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 Y축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000101, 즉 십진수 133이 좌표값 y이고, 이 지점의 좌표값은 (x,133)인 것을 알 수 있다.
좌표 (133,134)에 배열된 좌표패턴(P134)은 좌단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 X축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000101, 즉 십진수 133이 좌표값 x이고, 이 지점의 좌표값은 (133,y)인 것을 알 수 있다.
좌표 (134,131)에 배열된 좌표패턴(P141)은 좌단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 X축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000110, 즉 십진수 134가 좌표값 x이고, 이 지점의 좌표값은 (134,y)인 것을 알 수 있다.
좌표 (134,132)에 배열된 좌표패턴(P142)은 상단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 Y축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000100, 즉 십진수 132가 좌표값 y이고, 이 지점의 좌표값은 (x,132)인 것을 알 수 있다.
좌표 (134,133)에 배열된 좌표패턴(P143)은 좌단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 X축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000110, 즉 십진수 134가 좌표값 x이고, 이 지점의 좌표값은 (134,y)인 것을 알 수 있다.
좌표 (134,134)에 배열된 좌표패턴(P144)은 상단 중앙의 패턴요소가 비어 있는 Y축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000110, 즉 십진수 134가 좌표값 y이고, 이 지점의 좌표값은 (x,134)인 것을 알 수 있다.
도 3은 이 발명의 양호한 실시예에 따른 패턴시트 상의 좌표값을 인식하는 한 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3에서 중앙의 빨간 점은 식별지점, 즉 기준점을 나타내며, 이 발명의 양호한 실시예에 따른 좌표값 인식에서는 패턴시트 상에서의 이 기준점의 위치를 인식하려는 것이다.
예를 들어, 디지털 카메라를 인식소자로 장착한 펜형 디지타이저를 구성하는 경우에, 이 기준점은 패턴시트에 펜팁(pen tip)이 닿는 지점일 수도 있고, 펜팁이 닿는 지점으로부터 상하좌우의 어디로든 일정한 거리만큼 떨어진 위치에 정해진 어떤 지점일 수도 있다. 양호하게는, 이 지점의 상이 인식소자로 장착된 디지털 카메라의 이미지 센서 어레이의 중심이든 어디든 항상 정해진 위치에 입사되도록 구성된다.
이 발명의 양호한 실시예에 따르면, 기준점 근처의 9개의 좌표패턴을 인식대상 좌표패턴으로 삼아 기준점의 좌표값을 인식한다.
도 3에 도시된 이미지에서는 상단이 비어 있는 좌표패턴 및 좌단이 비어 있는 좌표패턴이 모두 존재하므로, 이 이미지는 패턴시트가 정방향으로 배치된 상태에서 촬상된 이미지인 것을 알 수 있다.
도 3에 도시된 좌표패턴의 좌표값을 인식해 보면, 9개의 인식대상 좌표패턴 중 중앙의 좌표패턴은 Y축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000101, 즉 십진수 133이 좌표값 y이다. 또한, 그 좌중앙의 좌표패턴은 X축 좌표패턴이며, 그 좌표식별 패턴요소들을 조합한 2진수 10000100, 즉 십진수 132가 좌표값 x이다. 그러므로, 중앙 좌표패턴의 중심의 좌표값은 (133, 133)이고, 좌중앙 좌표패턴의 중심의 좌표값은 (132, 133)이며, 하중앙 좌표패턴의 중심의 좌표값은 (133, 134)인 것을 알 수 있다.
이 실시예에 따르면, 식별지점에 인접한 좌표패턴들의 중심 좌표값을 이용한 보간법에 의해 식별지점의 좌표값을 계산한다.
도 3에서, 식별지점, 즉 기준점은 중앙 좌표패턴의 중심으로부터 약 1/2 패턴요소만큼 좌측으로 치우쳐 있고, 약 1/2 패턴요소만큼 하측으로 치우쳐 있다.
좌표값 x가 132인 지점에서 133인 지점, 즉 좌중앙 좌표패턴의 중심으로부터 중앙 좌표패턴의 중심까지의 거리는 패턴요소 4개에 대응한다. 그러므로, 중앙 좌표패턴의 중심으로부터 약 1/2 패턴요소만큼 좌측으로 치우쳐 있는 기준점의 좌표값 x는,
132 + [ 1 - {( 1/2 ) / 4 }] = 132 + (1 - 0.125) = 132.875
로 계산된다.
좌표값 y가 133인 지점에서 134인 지점, 즉 중앙 좌표패턴의 중심으로부터 하중앙 좌표패턴의 중심까지의 거리는 패턴요소 4개에 대응한다. 그러므로, 중앙 좌표패턴의 중심으로부터 약 1/2 패턴요소만큼 하측으로 치우쳐 있는 기준점의 좌표값 y는,
133 + [ ( 1/2 ) / 4 ] = 133 + 0.125 = 133.125
로 계산된다.
그러므로, 도 8에 도시된 이미지에서 기준점의 좌표값은 (132.875, 133.125)이다.
2. 좌표 인식 방법
이하, 앞서 설명한 패턴시트 상의 한 지점의 위치를 좌표값으로 인식하는 좌표인식방법의 구성에 관해 상세하게 설명한다.
도 4a는 이 발명의 양호한 실시예에 따라 구성된 패턴시트 상의 좌표값을 인식하는 방법을 설명하기 위한 예시적 단계를 도시하는 순서도가 도시되어 있다.
이 실시예에 따른 좌표인식방법은, 식별지점 부근의 좌표패턴을 촬상하여 디지털 이미지를 획득하는 단계(S100)와, 이미지 상의 좌표패턴의 행렬을 수평방향과 수직방향으로 정렬하는 단계(S200)와, 이미지의 방향을 파악하고 이미지를 정방향으로 배치하는 단계(S300)와, 이미지 상의 식별지점 부근에 있는 좌표패턴이 나타내는 좌표값을 인식하는 단계(S400)와, 이미지 상의 식별지점 부근에 있는 좌표패턴의 중심을 나타내는 좌표값을 결정하는 단계(S500) 및, 이미지 상의 식별지점의 좌표값을 계산하는 단계(S600)를 포함한다.
도 5a 및 도 5b에 보이듯이, 패턴시트 상의 좌표패턴은 수평방향 및 수직방향과 일치하는 행렬을 이루도록 배열되어 있지만, 디지털 카메라로 촬상된 이미지는 렌즈수차 및 피사체에 대한 카메라 광축의 기울기 등으로 인하여 좌표패턴의 행렬이 수평방향 및 수직방향과 일치하지 못하고 기울어지는 왜곡현상이 발생한다.
이 실시예에서 이용하는 패턴시트는 도 5b에 보이듯이 방향식별 패턴요소 및 경계식별 패턴요소가 지면 바탕색과 동일한 칼라를 가지며, 좌표식별 패턴요소는 옐로우와 그레이의 2색으로 구성되어 있다.
좌표값 인식률을 높이고 정확하게 인식하기 위해서는, 촬상된 이미지 상에서의 그러한 왜곡을 보정하여 좌표패턴의 행렬을 수평방향 및 수직방향과 가능한 한 일치시킨 상태에서 좌표패턴을 분석하여야 한다.
이 실시예에 따르면, 인접한 좌표패턴 사이를 구분하는 경계선, 측 경계식별 패턴요소로 이루어진 선에 의해 왜곡상태, 즉 수평방향 및 수직방향으로 기울어진 정도를 측정하고, 각각의 좌표패턴을 이루는 화소들을 측정된 기울기만큼 이동시킴으로써 왜곡을 보정한다.
이 실시예에 따르면, 도 4b에 보이듯이, 좌표패턴 수평 수직 정렬 단계(S200)는 이미지 상의 좌표패턴을 단색 처리하는 단계(210)와, 이미지를 흑백 처리하는 단계(S220)와, 이미지를 역상 처리하는 단계(S230)와, 좌표패턴의 수평 기울기를 측정하는 단계(S240)와, 좌표패턴의 수직 기울기를 측정하는 단계(S250)와, 좌표패턴의 행을 수평선과 일치시켜 수평 정렬하는 단계(S260) 및, 좌표패턴의 열을 수직선과 일치시켜 수직 정렬하는 단계(S270)를 포함한다.
앞서 설명한 바와 같이, 제1종 좌표패턴에서는 방향식별 패턴요소가 제1 위치에 배치되고, 제2종 좌표패턴에서는 방향식별 패턴요소가 제1 위치와 상이한 제2 위치에 배치되는 경우에, 이미지 정방향 배치 단계(S300)에서는, 제1종 좌표패턴의 형상을 갖는 좌표패턴, 즉 방향식별 패턴요소가 제1 위치에 배치된 좌표패턴 및, 제2종 좌표패턴의 형상을 갖는 좌표패턴, 즉 방향식별 패턴요소가 제2 위치에 배치된 좌표패턴이 모두 발견되는 방향으로 이미지를 회전시킨다.
이 실시예에 따르면, 도 4c에 보이듯이, 이미지 정방향 배치 단계(300)는 이미지 상에서 특정 좌표패턴 형상을 검출하는 단계(310) 및, 특정 좌표패턴 형상 검출 단계(S310)에서의 검출 결과에 따라 이미지의 회전각도를 결정하는 단계(S320)를 포함한다.
이 실시예에 따르면, 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계(S310)에서는 제1종 좌표패턴의 형상과 제2종 좌표패턴의 형상을 검출한다.
이 실시예에 따르면, 도 4d에 보이듯이, 이미지 회전 각도 결정 단계(320)는, 특정 좌표패턴 형상 검출 단계(310)에서 제1종 좌표패턴 형상이 검출되었는지 판단하는 단계(321)와, 특정 좌표패턴 형상 검출 단계(310)에서 제1종 좌표패턴 형상이 검출되었으면, 제2종 좌표패턴 형상도 검출되었는지 판단하는 단계(322)와, 특정 좌표패턴 형상 검출 단계(310)에서 제1종 좌표패턴 형상이 검출되고 제2종 좌표패턴 형상도 검출되었으면, 이미지 회전 각도를 0도로 결정하고 이미지를 회전시키지 않는 단계(324)와, 특정 좌표패턴 형상 검출 단계(310)에서 제1종 좌표패턴 형상이 검출되었지만 제2종 좌표패턴 형상은 검출되지 않았으면, 이미지 회전 각도를 시계방향 90도로 결정하고 이미지를 회전시키는 단계(325)와, 특정 좌표패턴 형상 검출 단계(310)에서 제1종 좌표패턴 형상이 검출되지 않았으면, 제2종 좌표패턴 형상은 검출되었는지 판단하는 단계(323)와, 특정 좌표패턴 형상 검출 단계(310)에서 제1종 좌표패턴 형상은 검출되지 않았지만 제2종 좌표패턴 형상은 검출되었으면, 이미지 회전 각도를 시계방향 270도로 결정하고 이미지를 회전시키는 단계(326) 및, 특정 좌표패턴 형상 검출 단계(310)에서 제1종 좌표패턴 형상이 검출되지 않았고 제2종 좌표패턴 형상도 검출되지 않았으면, 이미지 회전 각도를 180도로 결정하고 이미지를 회전시키는 단계(327)를 포함한다.
이 실시예에 따르면, 좌표값 인식 단계(S400)에서는 각각의 좌표패턴으로부터 가로방향 또는 세로방향 중 어느 하나의 위치 좌표를 인식하고, 중심 좌표값 결정 단계(S500)에서는 좌표값 인식 단계(S400)에서 인식한 인접 좌표패턴의 위치 좌표를 참조하여 가로방향의 위치 좌표와 세로방향의 위치 좌표를 모두 포함하는 좌표값을 각각의 좌표패턴의 중심 좌표값으로 결정한다.
도 6은 도 5a에 도시된 이미지에 의해 인쇄된 패턴시트의 한 지점을 디지털 카메라로 촬상한 이미지를 도시한다.
도 6에 도시된 이미지는 좌측으로 기울어져 있음을 볼 수 있다. 이러한 현상은 펜형 디지타이저의 사용자가 디지타이저의 카메라를 패턴시트의 정방향으로 배치하지 못한 상태에서 촬상함으로써 발생한 현상으로, 디지타이저 사용과정에서 거의 일상적으로 발생하는 현상이다.
도 7은 도 6에 도시된 이미지의 좌표패턴의 행렬을 도 4a에 도시된 S200에서 수평선 및 수직선에 거의 일치하게 정렬한 상태의 이미지를 도시한다.
도 7에 도시된 이미지를 살펴보면, 제1종 좌표패턴의 형상은 발견되지만, 제2종 좌표패턴의 형상은 발견되지 않는다. 그러므로, 도 4c에 도시된 S320에서 이미지 회전 각도를 결정해야 하며, 도 4d의 S325에 해당하는 경우이므로, 이미지를 시계방향으로 90도 회전시켜야 한다.
도 8에는 도 7에 도시된 이미지를 시계방향으로 90도 회전시켜 정방향으로 배치한 상태의 이미지가 도시되어 있다.
도 8에서 인식대상 좌표패턴 9개의 패턴요소들을 분석해보면, 중앙의 좌표패턴의 중심 좌표값은 (50, 73)인 것을 알 수 있다.
도 9는 도 5a에 도시된 이미지에 의해 인쇄된 패턴시트의 한 지점을 디지털 카메라로 촬상한 또다른 이미지를 도시하고 있다.
도 6에 도시된 이미지와 만찬가지로, 도 9에 도시된 이미지도 좌측으로 기울어져 있음을 볼 수 있다. 그런데, 도 9에 도시된 이미지는 좌측으로 기울어져 있는 것뿐만 아니라, 좌표패턴이 정사각형을 이루지 못하고 찌그러져 있다.
이러한 현상은 펜형 디지타이저의 사용자가 디지타이저의 카메라를 패턴시트의 정방향으로 배치하지 못하였을 뿐만 아니라, 카메라의 광축을 패턴시트에 직교하도록 배치하지 못하고 기울어진 상태에서 촬상함으로써 발생한 현상으로, 디지타이저 사용과정에서 거의 일상적으로 발생하는 현상이다.
그러므로, 도 4a에 도시된 S200에서, 인접한 좌표패턴 사이를 구분하는 경계선에 의해 왜곡상태를 측정하고, 각각의 좌표패턴을 이루는 화소들을 측정된 기울기만큼 이동시켜야 한다.
이를 위해, 도 9에 도시된 이미지의 좌표패턴을 도 4b의 S210에서 단색 처리한다. 도 10에 보이듯이, 단색 처리는 옐로우와 그레이로 구성된 좌표식별 패턴요소 중에서 옐로우 패턴요소를 그레이 패턴요소와 동일한 색상으로 색상 치환함으로써 이루어진다.
단색 처리된 좌표패턴을 갖는 이미지를 도 4b의 S220에서 흑백 처리한 이미지가 도 11에 도시되어 있다.
흑백 처리된 이미지를 도 4b의 S230에서 역상 처리함으로써 인접한 좌표패턴 사이의 경계선이 흑색 선으로 나타난 이미지가 얻어진다.
예시된 실시예에서는, 도 11에 보이듯이, S220에서 각각의 좌표패턴을 이루는 화소들을 흑색으로 치환하고 잔여 화소들은 백색으로 치환한 후, 이미지를 역상 처리함으로써 인접한 좌표패턴 사이의 경계선을 흑색 선으로 나타내는 것으로 설명하고 있다. 그러나, 이 발명이 이에 제한되는 것은 아니며, S220에서 각각의 좌표패턴을 이루는 화소들을 백색으로 치환하고 잔여 화소들은 흑색으로 치환함으로써 역상 처리 없이 인접한 좌표패턴 사이의 경계선을 바로 흑색 선으로 나타낼 수도 있다.
도 4b의 S240에서, 수평방향에 인접한 흑색 경계선이 수평선과 일치할 때까지 이미지를 회전시킴으로써 이미지의 수평방향 기울기를 측정한다. 도 12에는 도 11에 도시된 이미지를 역상 처리하고 수평 정렬한 이미지가 도시되어 있다.
도 4b의 S250에서, 수직방향에 인접한 흑색 경계선이 수직선과 일치할 때까지 이미지를 회전시킴으로써 이미지의 수직방향 기울기를 측정한다. 도 13에는 도 12에 도시된 이미지를 수직 정렬한 이미지가 도시되어 있다.
도 9에 도시된 이미지에서는 수평방향 기울기가 반시계방향으로 28.81도 기울어져 있었고, 수직방향 기울기는 반시계방향으로 19.18도 기울어져 있었다. 그러므로, 좌표패턴은 수평방향 기울기와 수직방향 기울기의 차이, 즉 9.63도 만큼 찌그러진 것을 알 수 있다.
도 4b의 S260에서, 도 9에 도시된 이미지를 시계방향으로 28.81도 회전시켜 수평선과 일치하게 정렬함으로써 수평방향 기울기를 보정한다. 도 14에는 도 9에 도시된 이미지의 수평방향 기울기를 보정한 이미지가 도시되어 있다.
도 4b의 S270에서는, 수평방향 기울기를 보정한 도 14의 이미지에서 앞서 계산된 수평방향 기울기와 수직방향 기울기의 차이, 즉 9.63도 만큼 좌표패턴의 화소들을 좌측으로 이동시킴으로써 좌표패턴의 왜곡을 보정한다. 도 15에는 도 14에 도시된 이미지 상의 좌표패턴의 왜곡을 보정한 이미지가 도시되어 있다. 도 15에 보이듯이, 각각의 좌표패턴은 찌그러진 왜곡상태를 보정하여 거의 정사각형으로 회복되었고, 좌표패턴의 행렬이 수평선 및 수직선에 거의 일치하고 있음을 볼 수 있다.
도시된 실시예에서는 수평정렬을 먼저 하고 좌표패턴의 화소들을 좌우로 이동시켜 좌표패턴의 왜곡을 보정하는 것으로 설명하고 있지만, 수직정렬을 먼저 하고 좌표패턴의 화소들을 상하로 이동시켜 좌표패턴의 왜곡을 보정하는 것도 가능하다.
도 16에서 인식대상 좌표패턴 9개의 패턴요소들을 분석해보면, 중앙의 좌표패턴의 중심 좌표값은 (34, 66)인 것을 알 수 있다.
한편, 좌표패턴 일부의 오염 또는 손상, 촬상 이미지의 품질저하, 또는 펜형 디지타이저인 경우에, 좌표패턴의 일부가 펜팁에 의해 가려지는 등 다양한 원인에 의해 좌표패턴의 일부에서의 좌표값 인식에 실패할 수 있다.
예시된 실시예에서는 기준점 부근의 9개의 인식대상 좌표패턴의 좌표값을 인식하고 있는데, 그러한 9개의 좌표패턴 중 2개 이상의 좌표패턴, 즉 1개 이상의 Y축 좌표패턴과 1개 이상의 X축 좌표패턴으로부터만 좌표값을 인식할 수 있다면, 잔여 인식대상 좌표패턴으로부터 좌표값을 인식하는 것에 실패할지라도, 기준점의 좌표값을 구할 수 있다.
이 기술분야에 숙련된 자에게는 앞서 설명한 양호한 실시예에 따른 이 발명의 구성에 대한 수정, 변경, 치환이 가능하다는 것이 자명할 것이다. 이 발명의 기술적 사상 및 정신을 벗어남이 없는 이 발명의 구성에 대한 수정, 변경, 치환은 이 발명의 보호범위 내에 두고자 한다.
M, M1~M8 : 좌표식별 패턴요소
P111~P144 : 좌표패턴

Claims (14)

  1. 좌표패턴이 배열된 패턴시트 상의 한 지점의 위치를 좌표값으로 인식하는 좌표인식방법에 있어서,
    식별지점 부근의 좌표패턴을 촬상하여 디지털 이미지를 획득하는 단계와,
    상기 이미지 상의 좌표패턴의 행렬을 수평방향과 수직방향으로 정렬하는 단계와,
    상기 이미지의 방향을 파악하고 상기 이미지를 정방향으로 배치하는 단계와,
    상기 이미지 상의 식별지점 부근에 있는 좌표패턴이 나타내는 좌표값을 인식하는 단계와,
    상기 이미지 상의 식별지점 부근에 있는 좌표패턴의 중심을 나타내는 좌표값을 결정하는 단계 및,
    상기 이미지 상의 식별지점의 좌표값을 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 수평 수직 정렬 단계가 상기 이미지 상의 각각의 좌표패턴의 왜곡을 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 수평 수직 정렬 단계가,
    상기 이미지 상의 좌표패턴의 행렬의 수평방향 또는 수직방향 기울기를 측정하는 단계 및,
    상기 기울기 측정 단계에서 측정된 수평방향 또는 수직방향 기울기를 보정하도록 상기 이미지 상의 좌표패턴의 행렬을 회전시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 기울기 측정 단계에서는 수평방향 및 수직방향의 기울기를 모두 측정하고,
    상기 좌표패턴 행렬 회전 단계에서는 수평방향 또는 수직방향 중 어느 하나의 기울기를 보정하도록 상기 좌표패턴의 행렬을 회전시키며,
    상기 좌표패턴 왜곡 보정 단계에서는 수평방향 또는 수직방향 중 다른 하나의 기울기를 보정하도록 각각의 좌표패턴을 이루는 화소들을 이동시키는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 기울기 측정 단계에서는 인접한 좌표패턴 사이를 구분하는 경계선이 수평선 또는 수직선에 대해 기울어진 각도를 측정하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 기울기 측정 단계가,
    상기 이미지 상의 좌표패턴을 단색 처리하는 단계 및,
    상기 이미지를 흑백 처리하여 상기 경계선을 흑색 선으로 나타내는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 이미지 흑백 처리 단계에서는 각각의 좌표패턴을 이루는 화소들을 흑색으로 치환하고 잔여 화소들은 백색으로 치환하며,
    상기 기울기 측정 단계가 상기 이미지를 역상 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  7. 청구항 1 내지 6 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 패턴시트에는 가로방향의 위치 좌표를 표현한 제1종 좌표패턴 및 세로방향의 위치 좌표를 표현한 제2종 좌표패턴을 포함하는 좌표패턴이 배열된 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 제1종 좌표패턴에서는 상기 방향식별 패턴요소가 제1 위치에 배치되고,
    상기 제2종 좌표패턴에서는 상기 방향식별 패턴요소가 상기 제1 위치와 상이한 제2 위치에 배치되며,
    상기 이미지 정방향 배치 단계에서는 상기 방향식별 패턴요소가 제1 위치에 배치된 좌표패턴과 상기 방향식별 패턴요소가 제2 위치에 배치된 좌표패턴이 모두 발견되는 방향으로 상기 이미지를 회전시키는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 이미지 정방향 배치 단계는,
    상기 이미지로부터 특정 좌표 패턴 형상을 검출하는 단계 및,
    상기 특정 좌표패턴 형상 검출 단계에서의 검출 결과에 따라 상기 이미지의 회전각도를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서는 상기 제1종 좌표패턴의 형상과 상기 제2종 좌표패턴의 형상을 검출하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 제1종 좌표패턴에서는 상기 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치되고,
    상기 제2종 좌표패턴에서는 상기 방향식별 패턴요소가 상단에 배치되며,
    상기 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서는 상기 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 좌표패턴과 상기 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴을 검출하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서 상기 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 좌표패턴과 상기 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴이 모두 검출되는 경우에는 상기 이미지 회전각도 결정 단계에서는 회전각도를 0도로 결정하고,
    상기 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서 상기 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 좌표패턴만 검출되는 경우에는 상기 이미지 회전각도 결정 단계에서는 회전각도를 시계방향 90도로 결정하며,
    상기 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서 상기 방향식별 패턴요소가 좌단에 배치된 좌표패턴과 상기 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴의 어느 하나도 검출되지 않는 경우에는 상기 이미지 회전각도 결정 단계에서는 회전각도를 180도로 결정하고,
    상기 특정 좌표 패턴 형상 검출 단계에서 상기 방향식별 패턴요소가 상단에 배치된 좌표패턴만 검출되는 경우에는 상기 이미지 회전각도 결정 단계에서는 회전각도를 시계방향 270도로 결정하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 좌표값 인식 단계에서는 각각의 좌표패턴으로부터 가로방향 또는 세로방향 중 어느 하나의 위치 좌표를 인식하고,
    상기 중심 좌표값 결정 단계에서는 상기 좌표값 인식 단계에서 인식한 인접 좌표패턴의 위치 좌표를 참조하여 가로방향의 위치 좌표와 세로방향의 위치 좌표를 모두 포함하는 좌표값을 각각의 좌표패턴의 중심 좌표값으로 결정하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 식별지점의 좌표값 계산 단계에서는 상기 식별지점에 인접한 좌표패턴들의 중심 좌표값을 이용한 보간법에 의해 상기 식별지점의 좌표값을 계산하는 것을 특징으로 하는 좌표인식방법.
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WO2020251129A1 (ko) * 2019-06-13 2020-12-17 주식회사 넥스트칩 왜곡 영상을 보정하는 방법 및 장치

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