KR20170072564A - 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법 및 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템 - Google Patents

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Abstract

발광 장치를 검출하는 시스템은 색상을 발광하는 발광 장치, 상기 색상을 갖는 타깃 객체를 포함하는 소스 영상을 획득하는 카메라, 상기 소스 영상에 추가 색상을 더하여 잡음 영상을 생성하고, 상기 잡음 영상에 대한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상에서 각각 임계값을 이용하여 객체를 검출하고, 상기 객체를 검출한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상을 결합하여 상기 타깃 객체를 검출하는 소프트웨어를 저장하는 메모리 장치 및 상기 소프트웨어를 이용하여 상기 소스 영상에서 상기 타깃 객체를 검출하는 제어회로를 포함한다.

Description

잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법 및 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템{DETECTING METHOD FOR COLOR OBJECT IN IMAGE USING NOISE AND DETECTING SYSTEM FOR LIGHT EMITTING APPARATUS USING NOISE}
이하 설명하는 기술은 영상에서 컬러 객체를 검출하는 기법에 관한 것이다.
디지털 영상에서 객체를 검출하는 기법은 지능형 교통 시스템, 감시 카메라, 검출 객체와 컴퓨터 간 인터랙션(interaction) 등의 많은 응용분야에서 사용되고 있다. 또한, 영상에서 객체를 검출하는 기법은 인식된 객체를 이용한 인터랙션 기법에 활용되기도 한다.
한편, 영상에서 객체 검출을 위하여 컬러를 이용한 영상처리 알고리즘은 R(red), G(green), B(blue)의 3차원 색상정보에 의해 표현되는 특징 정보를 주로 활용한다. 컬러 정보가 사용되는 주된 이유는 그레이(Gray) 영상이나 이진 영상에 비해 상대적으로 많은 정보를 제공해주며, 쉽게 데이터의 추출이 가능하고, 영상 처리의 속도가 빠르기 때문이다.
한국공개특허 제2013-0121344호(2013.11.06) 한국공개특허 제2013-0064556호(2013.06.18)
이하 설명하는 기술은 컬러 객체를 포함하는 소스 영상에 추가적인 색상인 잡음을 더한 후 컬러 객체를 검출하는 기법을 제공하고자 한다. 이하 설명하는 기술은 잡음이 추가된 영상에 대한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상을 각각 이용하여 소스 영상에서 객체를 검출하고자 한다.
잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법은 영상 처리 장치가 컬러 객체를 포함하는 소스 영상에 추가 색상을 더하여 잡음 영상을 생성하는 단계, 상기 영상 처리 장치가 상기 잡음 영상에 대한 RGB 영상을 YCbCgCr 영상으로 변환하는 단계, 상기 영상 처리 장치가 상기 잡음 영상에 대한 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환하는 단계, 상기 영상 처리 장치가 상기 YCbCgCr 영상 영상에서 임계값을 기준으로 제1 객체를 검출하고, 상기 HSV 영상에서 임계값을 기준으로 제2 객체를 검출하는 단계 및 상기 영상 처리 장치가 상기 제1 객체를 검출한 영상과 상기 제2 객체를 검출한 영상을 결함하여 상기 컬러 객체를 검출하는 단계를 포함한다.
잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템은 색상을 발광하는 발광 장치, 상기 색상을 갖는 타깃 객체를 포함하는 소스 영상을 획득하는 카메라, 상기 소스 영상에 추가 색상을 더하여 잡음 영상을 생성하고, 상기 잡음 영상에 대한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상에서 각각 임계값을 이용하여 객체를 검출하고, 상기 객체를 검출한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상을 결합하여 상기 타깃 객체를 검출하는 소프트웨어를 저장하는 메모리 장치 및 상기 소프트웨어를 이용하여 상기 소스 영상에서 상기 타깃 객체를 검출하는 제어회로를 포함한다.
이하 설명하는 기술은 소스 영상에 잡음을 추가하여 컬러 객체를 보다 효과적으로 검출한다. 이하 설명하는 기술은 색상을 발광하는 장치를 인터페이스로 삼는 다양한 장치 내지 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 색상을 발광하는 발광 장치 및 색상을 검출하는 영상 처리 장치에 대한 예이다.
도 2는 발광 장치에서 일정한 색상이 발광되는 예이다.
도 3은 발광 장치를 검출하는 시스템에 대한 구성을 도시한 블록도의 예이다.
도 4는 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법에 대한 순서도의 예이다.
도 5는 원본 영상에 대한 이진 영상 및 원본 영상에 잡음을 추가한 영상에 대한 이진 영상의 예이다.
도 6은 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 영상 처리 장치에 대한 블록도의 예이다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
이하 설명하는 기술은 디지털 영상에서 특정한 컬러 객체를 검출하는 기법에 관한 것이다. 전술한 바와 같이 영상에서 객체를 검출하는 기법은 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 예컨대, 얼굴과 같은 객체를 인식하기 위해서도 먼저 얼굴(또는 피부) 영역을 먼저 검출해야 한다. 또한 사람의 손이나 손가락의 움직임을 인터페이스 명령을 사용하기 위해서는 카메라로 획득한 영상에서 사람의 손 또는 손가락에 해당하는 영역을 먼저 검출해야 한다.
이하 설명하는 기술은 스마트폰에 내장되는 카메라, 스마트 TV에 내장되는 카메라 또는 컴퓨터에 연결되는 카메라(웹 캠) 등과 같은 비교적 간단하고 저렴한 장치를 이용하여 영상에서 객체를 빠르게 검출할 수 있다. 또한 이하 설명하는 기술은 복잡도가 낮은 객체 검출 방법으로 동일 영상에서 복수의 객체를 검출하는데도 유용하다. 이하 설명하는 기술에서 주요한 특징 중 하나는 종래의 YCbCr 컬러 모델에 G(green) 색차 정보를 추가하여 생성한 새로운 YCbCgCr 모델 및 HSV 모델을 동시에 이용하는 것이다. 또한 이하 설명하는 기술에서 주요한 특징 중 하나는 원본 영상에 일정한 색상(잡음)을 추가하여 컬러 객체를 검출한다는 것이다. 이하 입력된 영상을 처리하여 컬러 객체를 검출하는 장치를 영상 처리 장치라고 명명한다.
영상 처리 장치는 입력된 영상에서 특정한 색상의 컬러 객체를 검출할 수 있다. 나아가 영상 처리 장치는 카메라를 이용하여 일정한 색상을 발광하는 장치를 영상에서 검출할 수도 있다. 이하 설명하는 기술에서 주요한 두 번째 특징은 발광 장치가 주변 환경이나, 카메라의 성능 등에 따라 색상 검출이 용이하도록 자신이 발광하는 색상이나 색상의 밝기를 조절하는 기법을 포함한다.
도 1은 색상을 발광하는 발광 장치 및 색상을 검출하는 영상 처리 장치에 대한 예이다. 도 1은 발광 장치(10) 및 영상 처리 장치(50)을 도시한다. 도 1에서 발광 장치(10)는 스마트폰을 예로 도시하였다. 도 1에서 영상 처리 장치(50)는 스마트 TV를 예로 도시하였다. 발광 장치(10)는 액정 화면에 붉은색 객체를 출력하고 있다. 붉은색 객체가 컬러 객체에 해당한다. 영상 처리 장치(50)는 카메라를 이용하여 발광 장치(10)를 포함하는 영상을 획득하고, 이 영상에서 컬러 객체를 검출한다.
이하 설명하는 기술에서 주요한 특징은 (i)발광 장치(10)에서의 색상 조합 및/또는 액정 밝기 조절과 (ii) 영상 처리 장치(50)에서의 잡음 혼합으로써 크게 2가지로 요약할 수 있다. 즉 발광 장치(10)에서 검출할 컬러 객체를 주변 환경 변화에 강인하게 R, G, B 색상 조합 및/또는 액정 밝기 조정를 조절할 수 있고, 영상 처리 장치(50)는 카메라로부터 컬러 영상이 입력되면, 영상에 잡음을 혼합함으로써 발광 색상을 부각시켜 컬러 객체를 용이하게 검출하게 된다.
발광 장치(10)는 일정한 색상을 발광한다. 예컨대, 도 1에서 발광 장치(10)는 R: 255, G:0, B:0 인 색상(Red)을 출력한다. 그러나 발광 장치(10)의 주변 조도에 따라 영상 처리 장치(50)가 획득하는 영상에서 컬러 객체의 색상이 달라질 수 있다. 또한 영상 처리 장치(50)의 성능 또는 카메라의 성능에 따라 영상 처리 장치(50)는 발광 장치(10)가 본래 출력한 색상과는 다소 다른 색상을 획득할 수도 있다. 이 경우 영상 처리 장치(50)가 일정한 색상 보정과 같은 별도의 영상 처리 작업을 수행할 수도 있다. 나아가 발광 장치(10)가 능동적으로 주변 환경(조도) 또는 카메라의 성능을 고려하여 자신이 출력하는 색상을 다른 값으로 변경할 수도 있다. 또한 발광 장치(10)가 주변 환경 등을 고려하여 자신이 출력하는 색상의 밝기값을 조절할 수도 있다.
도 2는 발광 장치에서 일정한 색상이 발광되는 예이다. 도 2는 스마트폰과 같은 발광 장치에서 출력되는 화면에 대한 예이다. 도 2는 영상 처리 장치가 카메라를 통해 소스 영상을 획득하는 예이다.
도 2(a)는 발광 장치의 디스플레이 패널에 출력된 영상을 카메라로 획득한 영상이다. 도 2(a)의 영상은 본래 발광 장치가 출력했던(의도했던) 영상에 해당하는 색상을 가진 경우이다. 도 2(a)에서 발광 장치는 R: 255, G:0, B:0 인 색상(Red)을 출력하였다. 또한 도 2(a)에서 발광 장치는 가장 큰 밝기로 색상을 출력한 예이다. 예컨대, 화면의 밝기가 0~100의 범위를 갖는다면 도 2(a)는 발광 장치가 100의 밝기로 색상을 출력한 예이다.
도 2(b)에서 발광 장치는 도 2(a)와 동일한 밝기로 동일한 색상을 출력한 예이다. 도 2(b)는 도 2(a)보다 카메라 렌즈의 노출이 부족한 상황이다. 도 2(b)를 살펴보면, 도 2(a)와 비교하여 배경이 어둡고, 디스플레이 패널은 상대적으로 밝은 색으로 나타난다. 이와 같은 경우 영상 처리 장치는 발광 장치가 의도했던 색상 값을 인식할 수 없고, 경우에 따라서는 영상에 포함된 컬러 객체를 검출하지 못할 수도 있다. 또한 영상 처리 장치는 발광 장치의 주변 조도가 어두운 경우에도 도 2(b)와 유사한 영상을 획득할 수 있다.
도 2(b)와 같은 환경에서 발광 장치가 본래 의도했던 색상 값을 전달하기 위하여 발광 장치는 색상의 밝기값을 조절할 수 있다. 도 2(c)는 발광 장치가 화면의 밝기를 조절한 예이다. 예컨대, 도 2(c)는 발광 장치가 화면의 밝기를 100에서 67로 낮춘 경우이다. 도 2(c)를 살펴보면 영상 처리 장치가 발광 장치가 본래 출력했던 색상을 획득하였다.
한편 도 2(b)와 같은 환경에서 발광 장치가 본래 의도했던 색상 값을 전달하기 위하여 발광 장치는 색상값을 조절할 수도 있다. 도 2(d)는 발광 장치가 화면에 출력하는 색상값을 조절한 예이다. 도 2(d)는 발광 장치가 화면의 밝기는 100으로 두고, R, G, B 색상 값을 조정한 경우이다. 예컨대, 발광 장치는 R:255, G:30, B: 33의 값을 갖는 색상을 출력할 수 있다. 즉, 발광 장치가 G와 B값을 증가시켜서 전체적으로 조금 어두운 색상을 출력한 것이다. 도 2(d)를 살펴보면 영상 처리 장치가 발광 장치가 본래 출력했던 색상을 획득하였다.
도 2(c)와 도 2(d)와 같이 발광 장치가 일정하게 화면의 밝기나 색상을 조절하기 위해서는 발광 장치는 조도와 같은 주변 환경 또는 렌즈의 노출 정도에 대한 정보를 사전에 획득해야 한다. 또는 발광 장치가 영상 처리 장치로부터 일정한 피드백을 전달받아 화면의 밝기 또는 색상을 조절할 수도 있을 것이다.
도 3은 발광 장치를 검출하는 시스템(100)에 대한 구성을 도시한 블록도의 예이다. 발광 장치를 검출하는 시스템(100)은 일정한 색상을 발광하는 발광 장치(110)와 발광 장치가 발광하는 색상(컬러 객체)을 검출하는 영상 처리 장치(120)를 포함한다.
발광 장치(110)를 먼저 설명한다. 메모리(111)는 발광 장치가 발광하는 색상에 대한 정보를 저장한다. 발광 장치(110)가 하나의 색상을 발광한다면 메모리(111)가 필요하지 않을 수도 있다. 도 3에서 발광 장치(110)는 디스플레이 패널(114)와 LED(115)를 포함한다. 발광 장치(110)는 디스플레이 패널(114) 또는 LED(115) 어느 하나만을 포함할 수도 있다. 나아가 발광 장치(110)는 색상을 출력할 수 있는 다른 장치를 포함할 수도 있다. 제어회로(112)는 메모리(111)에 저장된 정보를 참조하여 디스플레이 패널(114) 또는 LED(115)가 일정한 색상을 발광하도록 제어한다.
또한 전술한 바와 같이 발광 장치(110)는 영상 처리 장치의 카메라(121)의 성능이나 주변 환경(조도 등)을 고려하여 자신이 발광하는 색상 또는 밝기를 조절할 수도 있다. 조도 센서(113)는 발광 장치(110)가 위치한 지점의 조도를 측정한다. 제어 회로(112)는 측정한 조도를 참조하여 메모리(111)에 저장된 테이블에서 해당 조도에 맞는 화면의 밝기값 또는 색상의 조합값을 찾는다. 제어 회로(112)는 테이블에서 찾은 밝기값 또는 색상의 조합값으로 디스플레이 패널(114) 또는 LED(115)가 일정한 색상을 발광하도록 제어할 수 있다. 렌즈의 노출값에 대한 정보는 발광 장치(110)가 사전에 획득하거나, 도 3에 도시하지 않은 네트워크 구성을 통해 영상 처리 장치(120)로부터 획득할 수 있다. 이 경우 역시 제어 회로(112)는 렌즈의 노출값과 화면의 밝기값(또는 색상의 조합값)을 저장한 테이블에서 적절한 값을 찾을 수 있다.
도 3에서 영상 처리 장치(120)는 카메라(121)를 이용하여 일정한 색상을 발광하는 발광 장치(110)를 포함하는 소스 영상을 획득한다. 메모리(122)는 컬러 객체 검출 방법을 실행하기 위한 객체 검출 소프트웨어를 저장한다.
제어 회로(123)는 객체 검출 소프트웨어를 이용하여 소스 영상에 추가 색상을 더하여 잡음 영상을 생성하고, 잡음 영상에 대한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상에서 각각 임계값을 이용하여 객체를 검출하고, 객체를 검출한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상을 결합하여 타깃 객체를 검출한다.
제어회로(123)는 객체 검출 소프트웨어를 이용하여 YCbCgCr 영상에서 Cb, Cg 및 Cr 각각의 색차 채널에서 임계값 이상인 객체를 추출하고, 임계값 이상인 객체를 추출한 영상에 대한 이진화를 수행하여 제1 객체를 검출한다. 제어회로(123)는 객체 검출 소프트웨어를 이용하여 HSV 영상의 S 채널에서 제1 임계값 이상인 픽셀과 제2 임계값 이하인 픽셀을 추출하고, HSV 영상의 V 채널에서 제3 임계값 이상인 픽셀을 추출하고, S 채널에 추출한 영상 및 V 채널에서 추출한 영상을 결합하여 제2 객체를 검출한다. 제어 회로(123)는 제1 객체를 검출한 영상과 제2 객체를 검출한 영상을 결합하여 최종적으로 타깃 객체를 검출한다. 컬러 객체 검출 기법에 대해서는 이후 자세하게 설명한다.
발광 장치(110)는 두 개 이상이 동시에 사용될 수도 있다. 이 경우 복수의 발광 장치는 서로 다른 색상을 발광할 수 있다. 영상 처리 장치(120)는 복수의 발광 장치를 동시에 검출하여 각각 서로 다른 입력으로 인식할 수 있다. 또한 영상 처리 장치(120)는 복수의 발광 장치를 동시에 검출하여 하나의 조합된 입력으로 인식할 수도 있다.
영상 처리 장치(120)는 일정한 정보 또는 일정한 영상을 출력하는 디스플레이 장치(124)를 포함할 수도 있다. 예컨대, 디스플레이 장치(124)는 컴퓨터 장치의 모니터, 스마트폰의 디스플레이 장치, 스마트 TV의 디스플레이 장치 등일 수 있다. 또한 영상 처리 장치(120)는 사용자로부터 일정한 명령을 입력받는 인터페이스 장치(125)를 포함할 수도 있다. 예컨대, 인터페이스 장치(125)는 컴퓨터 장치의 입력 장치, 스마트폰의 터치 패널, 스마트 TV의 리모컨 장치 등일 수 있다.
발광 장치를 검출하는 시스템(100)은 다양한 활용예를 가질 수 있다. (1) 스마트 TV와 같은 영상 처리 장치에서 사용자는 발광하는 리모컨을 이용하여 일정한 인터페이스 명령을 스마트 TV에 입력할 수 있다. 예컨대, 사용자는 빨간색으로 발광하는 리모컨을 원 모양을 회전하여 영상 콘텐츠를 재생할 수 있다. 또는 사용자가 발광하는 리모컨으로 일정한 숫자를 공중에 그리는 방식으로 TV 채널을 선택할 수도 있을 것이다. (2) 게임기와 같은 영상 처리 장치에서 사용자는 발광하는 게임 컨트롤러를 이용하여 게임에 사용되는 명령을 입력할 수도 있다.
이하 영상 처리 장치가 컬러 객체를 검출하는 방법에 대해 설명한다. 도 4는 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법(200)에 대한 순서도의 예이다.
영상 처리 장치는 먼저 소스 영상을 입력 받는다(210). 영상 처리 장치는 저장 매체에 기 저장한 소스 영상을 이용할 수도 있고, 네트워크를 통해 전송되는 소스 영상을 이용할 수도 있고, 카메라를 통해 실시간으로 획득한 소스 영상을 이용할 수도 있다.
소스 영상은 검출할 대상인 컬러 객체를 포함하는 원본 영상을 의미한다. 이하 검출할 대상인 컬러 객체를 타깃 객체라고도 명명한다. 영상 처리 장치는 소스 영상에서 타깃 객체를 검출하는 장치이다.
영상 처리 장치는 소스 영상에 잡음을 추가하여 잡음 영상을 생성한다(220). 잡음은 영상 처리 장치가 소스 영상에 인위적으로 부가하는 색상이다. 영상 처리 장치는 검출하고자하는 타깃 객체의 색상과는 다른 색상의 잡음을 부가할 수 있다. 영상 처리 장치는 사전에 획득한 타깃 객체의 색상에 대한 정보를 이용할 수 있다. 잡음 영상은 소스 영상에 잡음이 부가된 영상을 의미한다. 잡음 혼합에 대한 구체적인 내용은 도 5에서 자세히 설명한다.
영상 처리 장치는 잡음 영상을 RGB 정규화할 수 있다(230). 컬러 영상은 RGB 모델로 구성되어 있는데, 일반 RGB 컬러 모델은 조도 변화에 민감하여 정확한 연산을 수행하기 어렵다. 따라서 영상 처리 장치는 소스 영상 또는 잡음 영상에서 r, g, b 각각의 성분 값을 세 성분 값의 합으로 나누어 주는 정규화를 수행하는 것이 바람직하다. 정규화 과정은 아래의 수학식 1과 같다.
Figure pat00001
수하식 1에서 R, G 및 B는 각각 정규화가 수행된 RGB 성분값이다.
영상 처리 장치는 RGB 영상을 각각 YCbCgCr 영상과 HSV 영상으로 변환하고, YCbCgCr 영상과 HSV 영상에서 각각 객체를 검출한다. 영상 처리 장치는 YCbCgCr 영상에서 제1 객체를 검출하고, HSV 영상에서 제2 객체를 검출한다.
YCbCgCr 영상에서 제1 객체를 검출하는 과정은 도 4에서 241~ 244 과정에 해당한다. 제1 객체를 검출하는 과정을 설명한다.
영상 처리 장치는 RGB 컬러 영상을 YCbCgCr 영상으로 변환한다(241). YCbCgCr 영상은 YCbCr 컬러 모델에 G(green) 색차 정보를 추가한 YCbCgCr 모델이다.
RGB 컬러 모델에서 밝기 성분(Y)을 제외한 B(blue), G(green) 및 R(red) 각각에 대한 색차 정보 Cb, Cg 및 Cr을 추출하는 과정은 아래의 수학식 2 내지 수학식 4와 같다.
Figure pat00002
Figure pat00003
Figure pat00004
상기 수학식 2 내지 수학식 4에서 R,G,B는 RGB 컬러 모델에서 r(red), g(green), b(blue)에 대한 각각의 성분 값을 나타낸다.
영상 처리 장치는 상기 수학식 2 내지 수학식 4으로부터 추출된 Cb, Cg, Cr 각각의 색차 채널에서 일정 임계치 값 이상의 픽셀(색이 진한 것)을 추출할 수 있다(242). 예컨대, 150 이상인 값을 추출하여 사용할 수 있다. 임계값 설정은 영상 처리 장치의 성능, 검출하고자 하는 객체의 영상 정보, 영상이 획득되는 조도 등 다양한 환경 변수를 고려하여 변경될 수 있다. YCbCgCr 영상에 사용하는 임계값을 YCbCgCr 임계값이라고 명명한다. YCbCgCr 임계값은 각 색차 채널에 따라 서로 다른 값이 사용될 수도 있다.
나아가 영상 처리 장치는 Cb, Cg, Cr의 색차 채널 중 어느 하나의 특정 색차 정보의 최대값을 추출할 수도 있다. 예컨대, 추출하고자 하는 타겟 객체에 대한 색차 정보를 알고 있다면, 해당 객체를 더욱 잘 검출할 수 있는 특정 채널만을 이용할 수도 있을 것이다.
이후 영상 처리 장치는 YCbCgCr 영상에서 제1 객체를 검출하기 위하여 YCbCgCr 영상에 대한 이진화를 수행할 수 있다(243). 이진화를 통해 영상의 객체를 단순화하고, 객체 검출의 효율을 높일 수 있다.
영상 처리 장치는 각각의 색차 채널에서 임계치를 통한 해당 색상이 검출(242)되고 나면 이를 객체 영역으로 구분하고, 배경 대비 객체 영역에 대한 이진화 단계를 수행할 수 있다. 이진화 과정은 아래의 수학식 5와 같다.
Figure pat00005
"Region of Object"는 영상에서 특정 객체가 위치하는 영역을 의미한다.
Figure pat00006
는 이진화를 위한 임계치를 의미한다. 즉, Cg, Cg 및 Cr 각각에 대하여 추출한 색차 정보가
Figure pat00007
이상인 경우는 255인 값(검은색)을 갖고,
Figure pat00008
미만인 경우는 0인 값(흰색)을 갖게 된다. 이진화를 위한 임계치
Figure pat00009
는 Cg, Cg 및 Cr을 추출하기 위해 사용하였던 YCbCgCr 임계값과는 다른 것이다.
영상 처리 장치는 Cg, Cg 및 Cr 색차 채널의 영상을 모두 이진화한 후 결합하여 제1 객체를 검출할 수 있다. 나아가 영상 처리 장치는 Cg, Cg 및 Cr 색차 채널 중 객체가 뚜렷하게 검출되는 영상만을 이진화하여 제1 객체를 검출할 수도 있다.
영상 처리 장치는 이진화된 영상에서 노이즈를 제거할 수도 있다(244). 예컨대, 영상 처리 장치는 아래의 수학식 6에 의한 침식연산(Dilation) 및 아래의 수학식 7에 의한 팽창연산(Erosion)을 수행할 수 있다.
Figure pat00010
침식연산은 A와 B를 화소의 집합이라고 가정했을 때, A
Figure pat00011
B는 수학식 6과 같이 정의할 수 있다. 침식연산은 객체 내부의 돌출부는 감소하고 외부의 돌출부는 증가시켜서 물체 내부나 배경에서 발생한 구멍과 같은 공간을 채우거나 짧게 끊어진 영역을 연결하는데 주로 사용된다. 이진 영상에서 침식연산은 입력 화소가 균일한 곳에서는 변화가 없으나 흑백 화소가 같이 있는 영역에서 수행된다.
Figure pat00012
팽창연산은 A와 B를 화소의 집합이라고 가정했을 때, AB는 수학식 7과 같이 정의할 수 있다. 여기서
Figure pat00014
는 형태소 B를 이동한 결과로, 이 중 A집합에 완전하게 포함되는
Figure pat00015
의 집합이 침식으로 일어난 결과를 의미한다. 팽창연산은 B를 A 위로 이동하면서 B가 완전하게 포함되는 장소를 찾은 뒤 각 장소에서 원점에 해당하는 점을 모아 노이즈를 제거하는 것이다.
HSV 영상에서 제2 객체를 검출하는 과정은 도 4에서 251~ 254 과정에 해당한다. 제2 객체를 검출하는 과정을 설명한다.
영상 처리 장치는 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한다(251). RGB 영상을 HSV 영상으로 변환하는 방법은 다양한 기법을 이용할 수 있다. 도 1에서 영상 처리 장치는 제2 객체를 검출하는 과정에서 조명에 민감한 H 채널을 제외하고 S(Saturation) 채널 및 V(Value) 채널만을 사용하였다. 물론 경우에 따라 H 채널의 정보를 이용할 수도 있을 것이다.
영상 처리 장치는 HSV에서 S 채널의 최대 영역 및 최소 영역을 추출한다(252). 영상 처리 장치는 S 채널에서 제1 임계값 이상인 픽셀과 제2 임계값 이하인 픽셀을 추출한다. S 채널에서 사용되는 제1 임계값 및 제2 임계값을 S 채널 임계값이라고 명명한다. 영상 처리 장치는 V 채널에서는 특정 기준 임계값 이상인 최대 영역을 추출한다(253). V 채널에서 사용되는 임계값을 V 채널 임계값이라고 명명한다. S 채널 임계값 및 V 채널 임계값도 객체가 검출되는 환경 변수에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, S 채널의 제1 임계값은 205, S 채널의 제2 임계값은 35, V 채널의 임계값은 190을 사용할 수 있다.
영상 처리 장치는 S 채널에 추출한 영상 및 V 채널에서 추출한 영상을 결합한다(254). 영상 처리 장치는 S 채널에 추출한 영상 및 V 채널에서 추출한 영상을 AND 연산하여 제2 객체를 검출한다.
최종적으로 영상 처리 장치는 YCbCgCr 영상에서 제1 객체를 검출한 영상과 HSV 영상에서 제2 객체를 검출한 영상(mask 영상)을 결합(AND)한다(260). 영상 처리 장치는 제1 객체를 검출한 영상과 제2 객체를 검출한 영상을 결합하여 최종적으로 타깃 객체를 검출한다.
도 5는 원본 영상에 대한 이진 영상 및 원본 영상에 잡음을 추가한 영상에 대한 이진 영상의 예이다. 도 5는 파란(Blue) 색상으로 발광하는 컬러 객체를 포함하는 영상을 도시한다. 도 5(a)는 컬러 객체를 포함하는 원본 영상이고, 도 5(c)는 원본 영상에 일정한 색상을 추가한 잡음 영상의 예이다.
도 5(a)를 살펴보면, 사용자가 원본 영상에서 검출할 대상인 Blue 색상의 컬러 객체(발광하는 스마트폰)을 파지하고 있다. 도 5(a)에서는 사용자가 파지한 컬러 객체를 빨간 실선으로 표시하였다. 또한 도 5(a)를 살펴보면 컬러 객체의 하단 영역에 파란색 계열의 색상을 갖는 휴지통이 위치한다. 휴지통은 검출하고자 하는 컬러 객체와는 색상이 다소 상이하다. 도 5(a)에서 휴지통도 빨간 실선으로 표시하였다. 도 5(a) 및 도 5(c)에서 빨간 실선은 설명의 편의를 위하여 별도로 표시한 것이고, 원본 영상에 포함된 색상이 아니다.
도 5(b)는 도 5(a)의 영상에서 컬러 객체를 검출하기 위한 전처리로 원본 영상에 대한 이진화가 수행된 예이다. 예컨대, 도 5(b)는 도 5(a)의 원본 영상에 대해 도 4의 컬러 객체 검출 방법에서 잡음을 부가하는 과정만을 생략한 컬러 객체 검출 결과일 수 있다. 도 5(b)를 살펴보면, 원본 영상에서 컬러 객체와 파란색 계열의 휴지통이 검출된 것을 알 수 있다. 즉 영상 처리 장치는 검출하고자 하는 타깃 객체 외에 다른 객체도 검출한 것이다.
도 5(c)는 원본 영상에 일정한 색상을 부가한 잡음 영상의 예이다. 도 5(c)는 영상 처리 장치가 검출하고자 하는 컬러 객체의 색상(B) 외에 Red 색상값 및 Green 색상 값을 20씩 더한 잡음을 혼합한 예이다.
도 5(d)는 도 5(c)의 잡음 영상에 대해 도 1의 컬러 객체 검출 방법을 적용한 예일 수 있다. 도 5(d)를 살펴보면, 검출하고자 하는 대상인 컬러 객체(타깃 객체)만이 검출된 것을 알 수 있다. 즉 영상 처리 장치가 원본 영상에 일정한 잡음을 혼합하고, 컬러 객체를 검출하여 휴지통을 검출하지 않고, 정확하게 타깃 객체만을 검출한 것이다. 전술한 바와 같이 잡음은 검출하고자 하는 객체의 색상값에 따라 결정될 수 있다. 또한 주변 조도 등과 같은 상황에 따라 잡음으로 사용하는 색상값이 달라질 수도 있다.
도 6은 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 영상 처리 장치(300)에 대한 블록도의 예이다. 영상 처리 장치는 소스 영상에서 타깃 객체를 검출하는 장치이다. 영상 처리 장치는 PC, 스마트폰, 스마트 TV 등과 같이 일정한 영상을 처리하는 장치를 포함한다. 또한 영상 처리 장치는 네트워크에 연결된 서버를 포함할 수도 있다. 영상 처리 장치가 PC와 같은 컴퓨터 장치라면 객체를 검출하는 프로그램을 구동하여 컬러 객체를 검출할 수 있다. 컴퓨터 장치가 객체 검출을 위한 프로그램을 구동하면 객체를 검출하는 소프트웨어가 메모리에 위치하고, 연산 장치(CPU 등)가 해당 소프트웨어를 이용하여 컬러 객체를 검출할 수 있다. 스마트폰과 같은 영상 처리 장치라면 객체를 검출하는 애플리케이션을 구동하여 컬러 객체를 검출할 수도 있다. 이 경우 스마트폰이 해당 애플리케이션을 구동하면 객체를 검출하는 소프트웨어(코드)가 메모리에 위치하고, 연산 장치(AP 등)가 해당 소프트웨어를 이용하여 컬러 객체를 검출할 수 있다. 나아가 영상 처리 장치가 컬러 객체를 검출하는 전용 장치라면, 객체 검출 소프트웨어가 임베디드된 칩셋을 포함할 수도 있다.
도 6는 메모리와 연산 장치를 갖는 영상 처리 장치(300)에 대한 예를 도시한 것이다. 영상 DB(210)는 소스 영상을 저장하는 구성이다. 영상 DB(310)는 하드디스크, 플래시 메모리 등과 같은 저장 매체에 해당한다. 경우에 따라서는 영상 DB(310)는 네트워크로 연결된 원격지에 있는 DB(데이터 베이스) 서버 일 수도 있다. 메모리(320)는 컬러 객체를 검출하기 위한 객체 검출 소프트웨어(325)를 저장한다. 객체 검출 소프트웨어(325)는 도 4에서 설명한 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법을 수행하기 위한 것이다. 연산 장치(330)는 메모리(320)에 저장된 객체 검출 소프트웨어(325)를 구동하여 소스 영상에 포함된 특정 컬러 객체를 검출한다.
간략하게 설명하면 연산 장치(330)는 객체 검출 소프트웨어(325)를 이용하여 소스 영상에 추가 색상을 더하여 잡음 영상을 생성하고, 잡음 영상에 대한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상에서 각각 임계값을 이용하여 객체를 검출하고, 객체를 검출한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상을 결합하여 타깃 객체를 검출한다. 연산 장치(330)의 구체적인 동작은 도 4에서 설명한 바와 같다.
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 전술한 기술에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 전술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 전술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
10 : 발광 장치
50 : 영상 처리 장치
100 : 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템
110 : 발광 장치
111 : 메모리
112 : 제어회로
113 : 조도 센서
114 : 디스플레이 패널
115 : LED
120 : 영상 처리 장치
121 : 카메라
122 : 메모리
123 : 제어 회로
124 : 디스플레이 장치
125 : 인터페이스 장치
300 : 영상 처리 장치
310 : 영상 DB
320 : 메모리
325 : 객체 검출 소프트웨어
330 : 연산 장치

Claims (15)

  1. 영상 처리 장치가 컬러 객체를 포함하는 소스 영상에 추가 색상을 더하여 잡음 영상을 생성하는 단계;
    상기 영상 처리 장치가 상기 잡음 영상에 대한 RGB 영상을 YCbCgCr 영상으로 변환하는 단계;
    상기 영상 처리 장치가 상기 잡음 영상에 대한 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환하는 단계;
    상기 영상 처리 장치가 상기 YCbCgCr 영상 영상에서 임계값을 기준으로 제1 객체를 검출하고, 상기 HSV 영상에서 임계값을 기준으로 제2 객체를 검출하는 단계; 및
    상기 영상 처리 장치가 상기 제1 객체를 검출한 영상과 상기 제2 객체를 검출한 영상을 결함하여 상기 컬러 객체를 검출하는 단계를 포함하는 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추가 색상은 상기 컬러 객체의 색상과 다른 적어도 하나의 색상인 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리 장치는 각각 기준값 크기를 갖는 복수의 색상을 상기 소스 영상에 더하여 상기 잡음 영상을 생성하는 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 YCbCgCr 영상에서 상기 제1 객체를 검출하는 단계는
    상기 YCbCgCr 영상에서 Cb, Cg 및 Cr 각각의 색차 채널에서 임계값 이상인 객체를 추출하는 단계;
    상기 임계값 이상인 객체를 추출한 영상에 대한 이진화를 수행하는 단계; 및
    상기 이진화를 수행한 영상이 복수인 경우 상기 이진화를 수행한 영상을 결합하는 단계를 포함하는 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 YCbCgCr 영상으로 변환하는 단계는
    상기 영상 처리 장치가 상기 RGB 컬러 영상에서 B 색차 정보(Cb), G 색차 정보(Cg) 및 R 색차 정보(Cr)을 각각 아래의 수식과 같이 추출하는 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법.
    Figure pat00016
    ,
    Figure pat00017
    ,
    Figure pat00018
    .
  6. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리 장치가 상기 잡음 영상을 RGB 정규화하는 단계를 더 포함하는 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 HSV 영상에서 상기 제2 객체를 검출하는 단계는
    상기 HSV 영상의 S 채널에서 제1 임계값 이상인 픽셀과 제2 임계값 이하인 픽셀을 추출하는 단계;
    상기 HSV 영상의 V 채널에서 제3 임계값 이상인 픽셀을 추출하는 단계; 및
    상기 S 채널에 추출한 영상 및 상기 V 채널에서 추출한 영상을 결합하는 단계를 포함하는 잡음을 이용하여 컬러 객체를 검출하는 방법.
  8. 색상을 발광하는 발광 장치;
    상기 색상을 갖는 타깃 객체를 포함하는 소스 영상을 획득하는 카메라;
    상기 소스 영상에 추가 색상을 더하여 잡음 영상을 생성하고, 상기 잡음 영상에 대한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상에서 각각 임계값을 이용하여 객체를 검출하고, 상기 객체를 검출한 YCbCgCr 영상 및 HSV 영상을 결합하여 상기 타깃 객체를 검출하는 소프트웨어를 저장하는 메모리 장치; 및
    상기 소프트웨어를 이용하여 상기 소스 영상에서 상기 타깃 객체를 검출하는 제어회로를 포함하는 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템.
  9. 제8에 있어서,
    상기 발광 장치는 복수의 인터페이스 장치이고, 상기 복수의 발광 장치는 서로 다른 색상을 발광하는 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템.
  10. 제8에 있어서,
    상기 추가 색상은 상기 발광 장치의 상기 색상과 다른 적어도 하나의 색상인 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템.
  11. 제8에 있어서,
    상기 추가 색상은 각각 기준값 크기를 갖는 복수의 색상인 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템.
  12. 제8에 있어서,
    상기 발광 장치는 R 색상, G 색상 및 B 색상을 조합한 상기 색상을 발광하는 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템.
  13. 제8에 있어서,
    상기 발광 장치는 주변 조도에 따라 상기 색상의 밝기를 조절하는 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템.
  14. 제8에 있어서,
    상기 제어회로는
    상기 소프트웨어를 이용하여 상기 YCbCgCr 영상에서 Cb, Cg 및 Cr 각각의 색차 채널에서 임계값 이상인 객체를 추출하고, 상기 임계값 이상인 객체를 추출한 영상에 대한 이진화를 수행하여 상기 객체를 검출하는 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템.
  15. 제8에 있어서,
    상기 제어회로는
    상기 소프트웨어를 이용하여 상기 HSV 영상의 S 채널에서 제1 임계값 이상인 픽셀과 제2 임계값 이하인 픽셀을 추출하고, 상기 HSV 영상의 V 채널에서 제3 임계값 이상인 픽셀을 추출하고, 상기 S 채널에 추출한 영상 및 상기 V 채널에서 추출한 영상을 결합하여 상기 객체를 검출하는 잡음을 이용하여 발광 장치를 검출하는 시스템.
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