KR20140031742A - 이미지 특징 추출 장치 및 이미지 특징 추출 방법, 그를 이용한 영상 처리 시스템 - Google Patents

이미지 특징 추출 장치 및 이미지 특징 추출 방법, 그를 이용한 영상 처리 시스템 Download PDF

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KR20140031742A
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Abstract

본 발명은 이미지의 스캔 영역을 최적화함으로써 보다 효율적으로 이미지를 처리할 수 있는 이미지 특징 추출 기술에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 특징 추출 장치는, 입력 이미지의 전체 크기를 검출하는 영상크기 검출부, 상기 입력 이미지 내에 존재하는 객체를 포함하는 적어도 하나의 관심영역을 검출하는 관심영역 검출부 및 상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기와 상기 입력 이미지의 전체 크기를 비교하여 특징 추출을 수행할 스캔 영역을 결정하는 제어부를 포함한다.

Description

이미지 특징 추출 장치 및 이미지 특징 추출 방법, 그를 이용한 영상 처리 시스템 {APPARATUS AND METHOD FOR FEATURE EXTRACTION OF IMAGE, AND IMAGE PROCESSING SYSTEM USING THE SAME}
본 발명은 이미지의 스캔 영역을 최적화함으로써 보다 효율적으로 이미지를 처리할 수 있는 이미지 특징 추출 기술에 관한 것이다.
영상 기술의 발전에 따라, 다양한 산업 분야에 다양한 형태로 영상처리가 이용되고 있다.
이러한 영상 처리는, 이미지 데이터로부터 특징을 추출하고, 추출된 특징을 분류하여 원하는 처리를 수행하는 것이 요구된다.
그러나, 종래의 영상 처리, 특히, 이미지 특징 추출 기술은 전체 이미지에 대하여 특징 추출을 수행하므로, 특징 추출에 많은 시간 및 리소스가 요구되는 한계성이 있다. 이로 인하여, 전체 영상처리의 속도가 지연되고, 적은 리소스 환경에서는 부정확하게 처리가 이루어지기도 하는 등의 문제점이 있다.
하기 선행기술문헌에 기재된 특허문헌 1은, 차량용 장애물 인식 방법에 관한 것으로, 스캔 영역을 최적화함으로써 이미지를 효율적으로 처리하는 내용을 개시하고 있지 아니하다.
한국 공개특허공보 제2012-0055306호
본 발명의 과제는 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로써, 본 발명은 이미지의 스캔 영역을 최적화함으로써 보다 효율적으로 이미지를 처리할 수 있는 이미지 특징 추출 장치 및 이미지 특징 추출 방법, 그를 이용한 영상 처리 시스템을 제공한다.
본 발명의 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제1 기술적인 측면으로서, 입력 이미지의 전체 크기를 검출하는 영상크기 검출부, 상기 입력 이미지 내에 존재하는 객체를 포함하는 적어도 하나의 관심영역을 검출하는 관심영역 검출부 및 상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기와 상기 입력 이미지의 전체 크기를 비교하여 특징 추출을 수행할 스캔 영역을 결정하는 제어부를 포함하는 이미지 특징 추출 장치를 제안한다.
일 구현예로, 상기 제어부는 상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기가 상기 전체 크기보다 크면, 상기 입력 이미지 전체를 상기 스캔 영역으로 결정할 수 있다.
일 예로, 상기 제어부는 상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기가 상기 전체 크기보다 작으면, 상기 적어도 하나의 관심영역을 상기 스캔 영역으로 결정할 수 있다.
일 구현예로, 상기 관심영역 검출부는 상기 입력 이미지에 대하여 적어도 하나의 에지를 검출하는 에지 추출모듈 및 검출된 상기 적어도 하나의 에지를 기초로 관심영역을 선택하는 관심영역 선택모듈을 포함할 수 있다.
다른 구현예로, 상기 관심영역 검출부는 상기 입력 이미지에 대하여 적어도 하나의 에지를 검출하는 에지 추출모듈, 검출된 상기 적어도 하나의 에지를 기초로 상기 입력 이미지로부터 적어도 하나의 관심 블록을 추출하는 관심블록 추출모듈 및 상기 적어도 하나의 관심 블록 중 적어도 일부를 이용하여 관심영역을 선택하는 관심영역 선택모듈을 포함할 수 있다.
일 구현예로, 상기 이미지 특징 추출 장치는 결정된 상기 스캔 영역에 대하여 특징을 추출하는 특징 추출부를 더 포함할 수 있다.
일 예로, 상기 특징 추출부는 상기 스캔영역이 적어도 하나의 관심영역을 포함하고 있으면, 상기 적어도 하나의 관심영역 각각에 대하여 스캔을 수행하여 특징을 추출할 수 있다.
다른 예로, 상기 특징 추출부는 상기 스캔영역이 복수의 관심영역들을 포함하고 있고 상기 복수의 관심영역들 중 적어도 일부가 서로 겹쳐지면, 서로 겹쳐진 적어도 일부의 관심영역들을 하나의 관심영역으로 간주하여 스캔을 수행할 수 있다.
본 발명의 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제2 기술적인 측면으로서, 입력 이미지 내에 존재하는 복수의 특징들을 추출하는 이미지 특징 추출 장치 및 상기 복수의 특징들을 분류하여 상기 입력 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 분류하는 분류기를 포함하는 영상 처리 시스템을 제안한다. 여기에서, 상기 이미지 특징 추출 장치는 입력 이미지의 전체 크기를 검출하는 영상크기 검출부, 상기 입력 이미지 내에 존재하는 객체를 포함하는 적어도 하나의 관심영역을 검출하는 관심영역 검출부 및 상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기와 상기 전체 크기를 비교하여 특징 추출을 수행할 스캔 영역을 결정하는 제어부를 포함한다.
본 발명의 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제3 기술적인 측면으로서, (a) 입력 이미지의 전체 크기를 검출하는 단계, (b) 상기 입력 이미지 내에 존재하는 객체를 포함하는 적어도 하나의 관심영역을 검출하는 단계 및 (c) 상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기와 상기 입력 이미지의 전체 크기를 비교하여 특징 추출을 수행할 스캔 영역을 결정하는 단계를 포함하는 이미지 특징 추출 방법을 제안한다.
일 구현예로, 상기 (c) 단계는 상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기가 상기 전체 크기보다 크면 상기 입력 이미지 전체를 상기 스캔 영역으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일예로, 상기 (c) 단계는 상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기가 상기 전체 크기보다 작으면, 상기 적어도 하나의 관심영역을 상기 스캔 영역으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 구현예로, 상기 (b) 단계는 상기 입력 이미지에 대하여 적어도 하나의 에지를 검출하는 단계 및 검출된 상기 적어도 하나의 에지를 기초로 관심영역을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 구현예로, 상기 (b) 단계는 상기 입력 이미지에 대하여 적어도 하나의 에지를 검출하는 단계, 검출된 상기 적어도 하나의 에지를 기초로 상기 입력 이미지로부터 적어도 하나의 관심 블록을 추출하는 단계 및 상기 적어도 하나의 관심 블록 중 적어도 일부를 이용하여 관심영역을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 구현예로, 상기 이미지 특징 추출 방법은 (d) 결정된 상기 스캔 영역에 대하여 특징을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 예로, 상기 (d) 단계는 상기 스캔영역이 적어도 하나의 관심영역을 포함하고 있으면, 상기 적어도 하나의 관심영역 각각에 대하여 스캔을 수행하여 특징을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 예로, 상기 (d) 단계는 상기 스캔영역이 복수의 관심영역들을 포함하고 있고 상기 복수의 관심영역들 중 적어도 일부가 서로 겹쳐지면, 서로 겹쳐진 적어도 일부의 관심영역들을 하나의 관심영역으로 간주하여 스캔을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시형태에 의하면, 이미지의 스캔 영역을 최적화함으로써 보다 효율적으로 이미지를 처리할 수 효과가 있다.
도 1은 슬라이딩 방식의 특징 추출 방법을 설명하는 참고도.
도 2는 관심영역을 이용한 특징 추출 방법을 설명하는 참고도.
도 3은 관심영역을 이용한 특징 추출의 일 예를 도시하는 참고도.
도 4는 본 발명에 따른 이미지 특징 추출 장치의 일 실시예를 도시하는 구성도.
도 5는 도 4의 관심영역 검출부의 일 실시예를 도시하는 세부 구성도.
도 6은 도 4의 관심영역 검출부의 다른 일 실시예를 도시하는 세부 구성도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 특징 추출의 일 예를 도시하는 참고도.
도 8은 본 발명에 따른 영상 처리 시스템의 일 실시예를 도시하는 구성도.
도 9는 본 발명에 따른 이미지 특징 추출 방법의 일 실시예를 도시하는 순서도.
도 10은 도 9의 관심영역 검출 단계에 대한 세부 순서도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 형태들을 설명한다.
그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시 형태로 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 실시형태는 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.
이하에서 사용되는, 각 단계들에 대한 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것이므로, 이러한 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니다. 따라서, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명에 참조된 도면에서 실질적으로 동일한 구성과 기능을 가진 구성요소들은 동일한 부호가 사용될 것이며, 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
도 1은 슬라이딩 방식의 특징 추출 방법을 설명하는 참고도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 슬라이딩 방식은 전체 입력 이미지에 대하여 슬라이딩 방식으로 스캔을 수행하여 입력 이미지 내의 객체(물체 등)를 검출하는 방식이다. 예를 들어, 슬라이딩 방식은 입력 이미지의 상단 좌측에서 하단 우측 방향으로 픽셀을 검출하여 특징을 추출할 수 있다.
슬라이딩 방식은 입력 이미지의 모든 영역을 스캔하므로, 이미지 내의 객체를 비교적 정확하게 검출할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 이러한 슬라이딩 방식은 입력 이미지의 전체 영역을 스캔하여야 하므로 연산을 위한 시간이 많이 요구되는 단점이 있다.
또한, 슬라이딩 방식은, 도 1과 같이 입력 이미지에 포함된 객체(Object 1, Object 2)의 개수가 작을수록 낮은 효율을 가지는 한계성을 가지고 있다.
도 2는 관심영역을 이용한 특징 추출 방법을 설명하는 참고도이고, 도 3은 관심영역을 이용한 특징 추출의 일 예를 도시하는 참고도이다.
관심영역을 이용한 방법은 입력 이미지에 대하여 전처리를 수행하여 관심영역(ROI , Region Of Interest)을 선택하고, 선택된 관심영역을 스캔하여 특징을 추출함으로써 객체를 검출할 수 있다. 즉, 도 2에서 도시된 바와 같이, 관심영역 ROI 21 및 ROI 22가 검출되면, 검출된 관심영역들(ROI 21 및 ROI 22)에 대해서만 각각 스캔을 수행함으로써 객체를 검출할 수 있다.
이러한 관심영역을 이용한 방법은, 객체가 있는 영역이 정확하게 ROI 로 선택되는 경우, 보다 빠르게 수행될 수 있다. 즉, 관심영역을 이용한 방법은 입력 이미지 전체를 스캔하지 않고, 관심영역만을 대상으로 스캔을 수행하므로 연산량이 작아져 보다 빠르게 수행될 수 있다.
그러나, 이러한 관심영역을 이용한 방법은 관심영역이 광범위하게 검출되는 경우, 오히려 연산량이 증대되어 효율성이 낮아질 수 있다.
도 3의 예를 참조하면, 관심영역들(ROI 31 내지 ROI 37)이 다수 잡히고 있고, 객체간의 간섭 등에 의하여 관심영역의 크기가 대체적으로 커지고 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 입력 이미지에 대상 물체가 많이 분포하거나 노이즈 또는 빛의 반사 등이 있으면, 관심영역이 커지거나 서로 겹쳐지는 현상(ROI 35, ROI 37 등)이 발생할 수 있다.
도 3에서는 관심역영들(ROI 31 내지 ROI 37)의 범위가 전체 입력 이미지보다도 크게 나타나고 있음을 알 수 있으며, 이로 인하여 관심영역에 대하여 스캔을 수행하는 면적이 이미지 전체에 대하여 슬라이딩으로 스캔하는 면적보다 더 크게 됨을 알 수 있다. 따라서, 도 3의 경우, 관심영역을 이용하는 방법이 스캔방식보다 더 많은 연산량이 필요하고 효율성이 낮아지는 것을 알 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 이미지 특징 추출 장치의 일 실시예를 도시하는 구성도이다.
이미지 특징 추출 장치(100)는 입력 이미지에 대하여 관심영역의 크기와 전체 입력 이미지의 크기를 비교함으로써 보다 효율적인 방법을 사용하여 특징을 추출할 수 있다.
도 4를 참조하여 더 상세히 설명하면, 이미지 특징 추출 장치(100)는 영상크기 검출부(110), 관심영역 검출부(120) 및 제어부(130)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 이미지 특징 추출 장치(100)는 특징 추출부(140)를 더 포함할 수 있다.
영상크기 검출부(110)는 입력 이미지의 전체 크기를 검출할 수 있다. 여기에서, 영상크기 검출부(110)의 검출 방법을 특정 방법으로 한정하지 아니한다. 예를 들어, 영상크기 검출부(110)는 입력 이미지의 가로 및 세로 픽셀의 수를 확인하여 전체 크기를 계산할 수 있다. 다른 예를 들어, 또는 영상크기 검출부(110)는 입력 이미지에 대한 정보(예컨대, 메타 데이터 또는 헤더 정보 등)을 이용하여 입력 이미지의 전체 크기를 검출할 수 있다.
관심영역 검출부(120)는 입력 이미지 내에 존재하는 객체를 포함하는 적어도 하나의 관심영역(ROI )을 검출할 수 있다.
관심영역 검출부(120)는 입력 이미지에 대하여 소정의 전처리를 수행하여 관심영역(ROI , Region Of Interest)을 검출할 수 있다. 이러한 관심영역 검출부(120)는 다양한 ROI 검출 알고리즘을 이용할 수 있으므로, 본 발명에서는 구체적인 ROI 검출 알고리즘으로 한정하지 아니한다.
관심영역 검출부(120)의 보다 다양한 실시예는 이하의 도 5 내지 도 6을 참조하여 후술한다.
제어부(130)는 이미지 특징 추출 장치(100)의 다른 구성요소들을 제어할 수 있다.
제어부(130)는 관심영역의 합산된 크기와 입력 이미지의 전체 크기를 비교하여 특징 추출을 수행할 스캔 영역을 결정할 수 있다. 즉, 제어부(130)는 영상크기 검출부(110)에서 검출된 입력 이미지의 전체 크기와, 관심영역 검출부(120)에서 검출된 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기를 상호 비교하여, 특징 추출을 수행할 스캔 영역을 결정할 수 있다.
이를 수식으로 표현하면 아래의 [수학식 1]과 같다.
[수학식 1]
Figure pat00001
여기에서, 관심영역을 ROI 1, ROI 2 내지 ROI n이라고 할 때, 각각의 ROI 의 면적은 A1, A2 내지 An이다. 또한 TA는 이러한 관심영역들의 합산된 크기이다.
따라서, 제어부(130)는 TA와 입력 이미지의 전체 크기를 비교하여, TA가 더 크면 입력 이미지 전체에 대하여 스캔을 수행하도록 하고, TA가 더 작으면 관심영역들에 대해서 스캔을 수행하도록 할 수 있다.
일 실시예에서, 제어부(130)는 관심영역 검출부(120)로부터 제공된 적어도 하나의 관심영역 각각의 크기를 구한 후, 이들을 합산하여 관심영역의 합산된 크기를 결정할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 제어부(130)는 관심영역 검출부(120)로부터 제공된 적어도 하나의 관심영역을 영상크기 검출부(110)에 제공하여, 영상크기 검출부(110)를 이용하여 관심영역의 합산된 크기를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 제어부(130)는 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기가 입력 이미지의 전체 크기보다 크면, 입력 이미지 전체를 스캔 영역으로 결정할 수 있다. 이러한 경우는 관심영역의 전체 합산된 크기가 입력 이미지의 전체보다 큰 경우이므로, 제어부(130)는 관심영역을 이용하지 아니하고 입력 이미지 전체에 대해서만 스캔을 수행하여 특징을 추출하도록 할 수 있다. 따라서, 제어부(130)는 입력 이미지에 대하여 도 1에서 전술한 바와 같은 슬라이딩 방식을 이용하도록 제어할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 제어부(130)는 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기가 입력 이미지의 전체 크기보다 작으면, 적어도 하나의 관심영역을 스캔 영역으로 결정할 수 있다. 이러한 경우는 관심영역이 입력 이미지에 비하여 비교적 작은 범위인 경우이므로, 제어부(130)는 관심영역만을 대상으로 스캔을 수행하여 특징을 추출하도록 할 수 있다. 따라서, 제어부(130)는 입력 이미지에 대하여 도 2에서 전술한 바와 같이 ROI 에 대해서만 스캔을 수행하도록 제어할 수 있다.
특징 추출부(140)는 제어부(130)에 의하여 결정된 스캔 영역을 대상으로 특징을 추출할 수 있다.
일 실시예에서, 특징 추출부(140)는 스캔영역에 관심영역이 포함되어 있으면, 관심영역 각각에 대하여 개별적으로 스캔을 수행하여 특징을 추출할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 특징 추출부(140)는 스캔영역이 복수의 관심영역들을 포함하고 있고 복수의 관심영역들 중 적어도 일부가 서로 겹쳐지면, 서로 겹쳐진 적어도 일부의 관심영역들을 하나의 관심영역으로 간주하여 스캔을 수행할 수 있다.
도 5는 도 4의 관심영역 검출부의 일 실시예를 도시하는 세부 구성도이다.
도 5에 개시된 관심영역 검출부(120)는 입력 이미지에 대하여 에지를 추출하고, 추출된 에지를 이용하여 관심영역을 선택하는 실시예에 관한 것이다.
도 5를 참조하여 더 상세히 설명하면, 관심영역 검출부(120)는 에지 추출모듈(121) 및 관심영역 선택모듈(123)을 포함할 수 있다.
에지 추출모듈(121)은 입력 이미지에 대하여 적어도 하나의 에지를 검출할 수 있다.
에지(Edge)는 영상에서 밝기가 급격하게 변하는 부분일 수 있으며, 이러한 에지는 흔히 객체의 모서리 부분에서 나타날 수 있다.
일 실시예에서, 에지 추출모듈(121)은 1차 미분을 이용하여 에지를 추출할 수 있다. 예를 들어, 에지 추출모듈(121)은 Prewitt, Roberts, Sobel 등을 이용하거나 또는 이들을 조합하여 에지를 추출할 수 있다.
일 실시예에서, 에지 추출모듈(121)은 입력 이미지에 대하여 가로 에지, 세로 에지 또는 대각선 에지를 추출할 수 있다.
관심영역 선택모듈(123)은 에지 추출모듈(121)에서 검출된 적어도 하나의 에지를 기초로 관심영역을 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 관심영역 선택모듈(123)은 에지 추출모듈(121)에서 검출된 적어도 하나의 에지를 이용하여 후보영역을 추출한 후, 후보영역에 대하여 웨이블릿 변환을 적용하여 관심영역으로 선택할 수 있다.
도 6은 도 4의 관심영역 검출부의 다른 일 실시예를 도시하는 세부 구성도이다. 도 6에 개시된 관심영역 검출부(120)는 입력 이미지에 대하여 에지를 추출하고, 추출된 에지를 이용하여 관심 블록을 추출한 뒤, 추출된 관심 블록을 기반으로 관심영역을 선택하는 실시예에 관한 것이다.
도 6을 참조하여 더 상세히 설명하면, 관심영역 검출부(120)는 도 5의 구성에 관심블록 추출모듈(122)을 더 포함할 수 있다. 따라서, 도 5에서 상술한 내용과 동일하거나 그에 상응하는 내용은 중복 서술하지 아니한다.
관심블록 추출모듈(122)은 에지 추출모듈(121)에 의해 검출된 적어도 하나의 에지를 기초로 입력 이미지로부터 적어도 하나의 관심 블록을 추출할 수 있다.
일 실시예예서, 관심블록 추출모듈(122)은 추출된 에지로만 이루어진 이미지를 동일한 크기를 가지는 소정 개수의 블록들(예컨대, 32x32, 64x64 등)로 분할한 후, 이러한 복수의 블록들에 대하여 스캔을 수행하여 관심블록을 결정할 수 있다.
여기에서, 관심블록 추출모듈(122)은 에지 정보량이 임계값보다 적은 에지 블록들은 배경블록으로 판별할 수 있다.
관심영역 선택모듈(123)은 관심블록 추출모듈(122)에서 추출된 적어도 하나의 관심 블록 중 적어도 일부를 이용하여 관심영역을 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 관심영역 선택모듈(123)은 서로 겹쳐지는 관심영역들이 있으면 이들을 하나의 관심영역으로 판정할 수 있다. 더 상세히 설명하면, 관심영역 선택모듈(123)은 복수의 관심영역들 중 적어도 일부가 서로 겹쳐지면, 서로 겹쳐진 적어도 일부의 관심영역들을 하나의 관심영역으로 간주할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 특징 추출의 일 예를 도시하는 참고도이다. 전술한 바와 같이, 본 발명은 실시예에 따라, 서로 겹쳐진 관심영역을 하나의 관심영역으로 설정하거나 간주할 수 있다.
전술한 특징 추출부(140)에 대한 일 실시예의 경우, 제어부(130)에서 결정된 스캔영역을 기준으로 관심영역의 중첩이 발생하는 지 확인하고, 만일 중첩이 발생하는 경우 중첩된 관심영역들을 하나로 간주하여 특징을 추출할 수 있다. 즉, 도 7 (a)와 같이 스캔 영역은 관심영역 ROI 71, ROI 72, ROI 73 및 ROI 74를 포함하고 ROI 71과 ROI 74가 일부 겹쳐지는 경우, 특징 추출부(140)는 도 7 (b)와 같이 ROI 71과 ROI 74를 하나의 관심영역(ROI 71')로 간주하여 특징 추출을 수행할 수 있다.
반면, 전술한 관심영역 선택모듈(123)의 일 실시예의 경우, 서로 겹쳐지는 관심영역들(ROI 71과 ROI 74)이 있다면 이들을 하나의 관심영역으로 합하여 설정(ROI 71')할 수 있다. 따라서, 이러한 실시예의 경우, 제어부(130)에 제공되는 관심영역은 도 7 (a)가 아닌 도 7 (b)의 상태가 될 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 영상 처리 시스템의 일 실시예를 도시하는 구성도이다.
도 8을 참조하면, 영상 처리 시스템은 이미지 특징 추출 장치(100) 및 분류기(200)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 영상 처리 시스템은 매칭 엔진(300) 또는 이미지 데이터베이스(400)를 더 포함할 수 있다.
이미지 특징 추출 장치(100)는 입력 이미지 내에 존재하는 복수의 특징들을 추출할 수 있다. 여기에서, 이미지 특징 추출 장치(100)는 도 4 내지 도 7을 참조하여 전술한 바와 같으므로 상세한 설명은 생략한다.
분류기(200)는 복수의 특징들을 분류하여 입력 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 분류할 수 있다.
매칭 엔진(300)은 분류된 객체를 이용하여 복수의 입력 이미지들을 상호 매칭할 수 있다.
이미지 데이터베이스(400)는 입력 이미지 및 그에 대한 특징 정보를 저장할 수 있다.
도 9는 본 발명에 따른 이미지 특징 추출 방법의 일 실시예를 도시하는 순서도이고, 도 10은 도 9의 관심영역 검출 단계에 대한 세부 순서도이다.
이하에서는, 도 9 내지 도 10을 참조하여 본 발명에 따른 이미지 특징 추출 방법에 대하여 설명한다. 다만, 이미지 특징 추출 방법은 전술한 이미지 특징 추출 장치(100)에서 수행되는 바, 도 1 내지 도 8을 참조하여 상술한 내용과 동일하거나 그에 상응하는 내용에 대해서는 중복적으로 설명하지 아니한다.
도 9를 참조하면, 이미지 특징 추출 장치(100)는 입력 이미지를 수신하고(단계 S910), 입력 이미지의 전체 크기를 검출할 수 있다(단계 S920).
이미지 특징 추출 장치(100)는 입력 이미지 내에 존재하는 객체를 포함하는 적어도 하나의 관심영역을 검출하고(단계 S930), 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기와 입력 이미지의 전체 크기를 비교할 수 있다(단계 S940).
만일 관심영역의 합산된 크기가 입력 이미지의 전체 크기보다 크면(단계 S940, 예), 이미지 특징 추출 장치(100)는 입력 이미지에 대하여 슬라이딩 방식으로 특징을 추출할 수 있다.
그렇지 않고, 만일 관심영역의 합산된 크기가 입력 이미지의 전체 크기보다 작으면(단계 S940, 아니오), 이미지 특징 추출 장치(100)는 관심영역에 대하여 특징을 추출할 수 있다.
일 실시예에서, 이미지 특징 추출 장치(100)는 스캔 영역을 결정하여 특징을 추출할 수 있다. 즉, 이미지 특징 추출 장치(100)는 특징을 추출할 소정의 영역을 스캔 영역으로 설정하고, 관심영역 또는 이미지 전체 중 어느 하나를 스캔영역으로 설정하여 특징을 추출할 수 있다.
일 실시예에서, 이미지 특징 추출 장치(100)는 스캔영역이 적어도 하나의 관심영역을 포함하고 있으면, 적어도 하나의 관심영역 각각에 대하여 스캔을 수행하여 특징을 추출할 수 있다.
여기에서, 이미지 특징 추출 장치(100)는 스캔영역이 복수의 관심영역들을 포함하고 있고 복수의 관심영역들 중 적어도 일부가 서로 겹쳐지면, 서로 겹쳐진 적어도 일부의 관심영역들을 하나의 관심영역으로 간주하여 스캔을 수행할 수 있다.
관심 영역을 검출하는 단계(S930)는 에지 정보를 이용하는 단계를 포함할 수 있다.
도 10을 참조하여 더 상세히 설명하면, 이미지 특징 추출 장치(100)는 입력 이미지에 대하여 적어도 하나의 에지를 검출할 수 있다(단계 S931). 이미지 특징 추출 장치(100)는 검출된 적어도 하나의 에지를 기초로 입력 이미지로부터 적어도 하나의 관심 블록을 추출하고(단계 S932), 적어도 하나의 관심 블록 중 적어도 일부를 이용하여 관심영역을 선택할 수 있다(단계 S933).
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고 후술하는 특허청구범위에 의해 한정되며, 본 발명의 구성은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 그 구성을 다양하게 변경 및 개조할 수 있다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 쉽게 알 수 있다.
100 : 이미지 특징 추출 장치
110 : 영상크기 검출부
120 : 관심영역 검출부
121 : 에지 추출 모듈
122 : 관심블록 추출모듈
123 : 관심영역 선택모듈
130 : 제어부
140 : 특징 추출부
200 : 분류기
300 : 매칭 엔진
400 : 이미지 DB

Claims (17)

  1. 입력 이미지의 전체 크기를 검출하는 영상크기 검출부;
    상기 입력 이미지 내에 존재하는 객체를 포함하는 적어도 하나의 관심영역을 검출하는 관심영역 검출부; 및
    상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기와 상기 입력 이미지의 전체 크기를 비교하여 특징 추출을 수행할 스캔 영역을 결정하는 제어부;를 포함하는 이미지 특징 추출 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제어부는
    상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기가 상기 전체 크기보다 크면, 상기 입력 이미지 전체를 상기 스캔 영역으로 결정하는 이미지 특징 추출 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 제어부는
    상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기가 상기 전체 크기보다 작으면, 상기 적어도 하나의 관심영역을 상기 스캔 영역으로 결정하는 이미지 특징 추출 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 관심영역 검출부는
    상기 입력 이미지에 대하여 적어도 하나의 에지를 검출하는 에지 추출모듈; 및
    검출된 상기 적어도 하나의 에지를 기초로 관심영역을 선택하는 관심영역 선택모듈;을 포함하는 이미지 특징 추출 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 관심영역 검출부는
    상기 입력 이미지에 대하여 적어도 하나의 에지를 검출하는 에지 추출모듈;
    검출된 상기 적어도 하나의 에지를 기초로 상기 입력 이미지로부터 적어도 하나의 관심 블록을 추출하는 관심블록 추출모듈; 및
    상기 적어도 하나의 관심 블록 중 적어도 일부를 이용하여 관심영역을 선택하는 관심영역 선택모듈;을 포함하는 이미지 특징 추출 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 이미지 특징 추출 장치는
    결정된 상기 스캔 영역에 대하여 특징을 추출하는 특징 추출부;를 더 포함하는 이미지 특징 추출 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 특징 추출부는
    상기 스캔영역이 적어도 하나의 관심영역을 포함하고 있으면, 상기 적어도 하나의 관심영역 각각에 대하여 스캔을 수행하여 특징을 추출하는 이미지 특징 추출 장치.
  8. 제6항에 있어서, 상기 특징 추출부는
    상기 스캔영역이 복수의 관심영역들을 포함하고 있고 상기 복수의 관심영역들 중 적어도 일부가 서로 겹쳐지면, 서로 겹쳐진 적어도 일부의 관심영역들을 하나의 관심영역으로 간주하여 스캔을 수행하는 이미지 특징 추출 장치.
  9. 입력 이미지 내에 존재하는 복수의 특징들을 추출하는 이미지 특징 추출 장치; 및
    상기 복수의 특징들을 분류하여 상기 입력 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 분류하는 분류기;를 포함하고,
    상기 이미지 특징 추출 장치는
    상기 입력 이미지의 전체 크기를 검출하는 영상크기 검출부,
    상기 입력 이미지 내에 존재하는 객체를 포함하는 적어도 하나의 관심영역을 검출하는 관심영역 검출부, 및
    상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기와 상기 전체 크기를 비교하여 특징 추출을 수행할 스캔 영역을 결정하는 제어부,
    를 포함하는 영상 처리 시스템.
  10. 이미지 특징 추출 장치에서 수행되는 이미지 특징 추출 방법에 있어서,
    (a) 입력 이미지의 전체 크기를 검출하는 단계;
    (b) 상기 입력 이미지 내에 존재하는 객체를 포함하는 적어도 하나의 관심영역을 검출하는 단계; 및
    (c) 상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기와 상기 입력 이미지의 전체 크기를 비교하여 특징 추출을 수행할 스캔 영역을 결정하는 단계;를 포함하는 이미지 특징 추출 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기가 상기 전체 크기보다 크면 상기 입력 이미지 전체를 상기 스캔 영역으로 결정하는 단계;를 포함하는 이미지 특징 추출 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 적어도 하나의 관심영역의 합산된 크기가 상기 전체 크기보다 작으면, 상기 적어도 하나의 관심영역을 상기 스캔 영역으로 결정하는 단계;를 포함하는 이미지 특징 추출 방법.
  13. 제10항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    상기 입력 이미지에 대하여 적어도 하나의 에지를 검출하는 단계; 및
    검출된 상기 적어도 하나의 에지를 기초로 관심영역을 선택하는 단계;를 포함하는 이미지 특징 추출 방법.
  14. 제10항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    상기 입력 이미지에 대하여 적어도 하나의 에지를 검출하는 단계;
    검출된 상기 적어도 하나의 에지를 기초로 상기 입력 이미지로부터 적어도 하나의 관심 블록을 추출하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 관심 블록 중 적어도 일부를 이용하여 관심영역을 선택하는 단계;를 포함하는 이미지 특징 추출 방법.
  15. 제10항에 있어서, 상기 이미지 특징 추출 방법은
    (d) 결정된 상기 스캔 영역에 대하여 특징을 추출하는 단계;를 더 포함하는 이미지 특징 추출 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 (d) 단계는
    상기 스캔영역이 적어도 하나의 관심영역을 포함하고 있으면, 상기 적어도 하나의 관심영역 각각에 대하여 스캔을 수행하여 특징을 추출하는 단계;를 포함하는 이미지 특징 추출 방법.
  17. 제15항에 있어서, 상기 (d) 단계는
    상기 스캔영역이 복수의 관심영역들을 포함하고 있고 상기 복수의 관심영역들 중 적어도 일부가 서로 겹쳐지면, 서로 겹쳐진 적어도 일부의 관심영역들을 하나의 관심영역으로 간주하여 스캔을 수행하는 단계;를 더 포함하는 이미지 특징 추출 방법.
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