KR102094507B1

KR102094507B1 - 선택적 정제를 이용한 계층적 중요점 영상 생성 방법, 상기 방법을 기록한 컴퓨터 판독 가능 저장매체 및 중요점 영상 생성 장치.

Info

Publication number: KR102094507B1
Application number: KR1020130132535A
Authority: KR
Inventors: 원종훈; 김준성; 김창수; 카즈히코 스기모토; 마사타카 하마다
Original assignee: 삼성전자주식회사; 고려대학교 산학협력단
Priority date: 2013-11-01
Filing date: 2013-11-01
Publication date: 2020-03-27
Also published as: US9311563B2; US20150125082A1; KR20150051084A

Abstract

일 실시 예에 따르면, 입력 영상을 제1 크기 및 제2 크기로 변환하는 단계;
상기 제1 크기로 변환된 입력 영상에 중요점 추출 기법을 적용하여, 제1 중요점 영상을 생성하는 단계; 상기 제1 중요점 영상을 상기 제2 크기로 변환하는 단계;상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제2 크기로 변환된 입력 영상에서 결정하는 단계; 및 상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을 곱하여 제2 중요점 영상을 생성하는 단계; 를 포함하는 중요점 영상 생성 방법을 개시한다.

Description

선택적 정제를 이용한 계층적 중요점 영상 생성 방법, 상기 방법을 기록한 컴퓨터 판독 가능 저장매체 및 중요점 영상 생성 장치. {Method of generating hierarchical saliency images detection with selective refinement, Computer readable storage medium of recording the method and an saliency image generationg device}

본 발명은 선택적 정제를 이용한 계층적 중요점 영상 생성 방법, 상기 방법을 기록한 컴퓨터 판독 가능 저장매체 및 중요점 영상 생성 장치에 관한 것이다.

최근 들어 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 중요점 추출 기법에 대한 연구의 필요성이 높아지고 있다.

중요점 추출 기법에 대한 일 예로, 영상을 그래프로 변환하여 랜덤 워크(Random walks) 이론을 이용하여 영상에 포함된 노드의 중요를 산출하는 그래프 기반 방식이 있다.

더욱 자세하게는, 영상이 복수 개의 블록으로 분할되고, 분할된 각 블록이 각각의 노드로 정의될 수 있다. 복수 개의 노드 간에 이동 빈도 관계를 이용하여 에지 가중치가 설정되고, 행렬로 표시된 설정된 에지 가중치를 마르코프 체인 형태로 변환할 수 있는 전이 행렬(Transition matrix)이 산출될 수 있다.

랜덤 워크 이론에 따르면, 전이 행렬에서 산출되는 정상 상태 분포(steady-state distribution) 는, 각 노드가 방문될 수 있는 빈도가 될 수 있다. 이 때, 방문 빈도가 높은 노드는 영상을 주시하는 사람의 시선이 많이 머무는 영역으로 판단될 수 있다. 따라서, 정상 상태 분포(steady-state distribution) 를 이용하여, 각 노드의 중요점이 검출될 수 있다.

일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 방법은, 입력 영상을 복수개의 크기로 변환한 복수 개의 영상을 이용하여 중요점을 검출하되, 선택적 정제를 이용하여 보다 정확한 중요점 영상을 생성하는 방법을 제공한다.

일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 방법은, 입력 영상을 제1 크기 및 제2 크기로 변환하는 단계; 상기 제1 크기로 변환된 입력 영상에 중요점 추출 기법을 적용하여, 제1 중요점 영상을 생성하는 단계;상기 제1 중요점 영상을 상기 제2 크기로 변환하는 단계; 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제2 크기로 변환된 입력 영상에서 결정하는 단계; 및 상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을 곱하여 제2 중요점 영상을 생성하는 단계; 를 포함하는 중요점 영상 생성 방법을 제공한다.

일 실시 예에 따른 제1 크기 및 제2 크기는 상기 입력 영상보다 작으며,

제1 크기< 제2 크기일 수 있다.

일 실시 예에 따른 제1 조건은 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 방법의 입력 영상을 변환하는 단계는 상기 입력 영상을 제3 크기로 변환하는 단계를 포함하고, 상기 중요점 영상 생성 방법은 상기 제2 중요점 영상을 상기 제3 크기로 변환하는 단계; 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 결정하는 단계; 및 상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상을 곱하여 제3 중요점 영상을 생성하는 단계; 를 더 포함하는 중요점 영상 생성 방법을 제공한다.

일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 방법은 상기 제3 중요점 영상을 상기 입력 영상의 크기로 변환하는 단계; 를 더 포함하는 중요점 영상 생성 방법을 제공한다.

일 실시 예에 따른 제3 크기는 상기 입력 영상보다 작으며, 제1 크기< 제2 크기 < 제3 크기일 수 있다.

일 실시 예에 따른 제2 조건은 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른 제2 조건에서의 그레이 레벨의 값이 상기 제1 조건에서의 그레이 레벨의 값보다 높을 수 있다.

일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 장치는, 입력 영상을 제1 크기 및 제2 크기로 변환하고, 제1 중요점 영상을 상기 제2 크기로 변환하는 크기 변환부; 상기 제1 크기로 변환된 입력 영상에 중요점 추출 기법을 적용하여 제1 중요점 영상을 생성하는 제1 중요점 영상 생성부; 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제2 크기로 변환된 입력 영상에서 결정하는 영역 결정부; 및 상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을 곱하여 제2 중요점 영상을 생성하는 제2 중요점 생성부;를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 제1 크기, 제2 크기는 상기 입력 영상보다 작으며, 제1 크기< 제2 크기일 수 있다.

일 실시 예에 따른 크기 변환부는 상기 입력 영상을 제3 크기로 변환하고, 상기 제2 중요점 영상을 상기 제3 크기로 변환하는 것이며,상기 영역 결정부는 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 결정하며, 상기 제2 중요점 영상 생성부는 상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상을 곱하여 제3 중요점 영상을 생성하는 것일 수 있다.

일 실시 예에 따른 크기 변환부는 상기 제3 중요점 영상을 상기 입력 영상의 크기로 변환할 수 있다.

일 실시 예에 따른 프로세서에 의해 독출되어 실행되었을 때, 중요점 영상 생성 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램 코드들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장매체에 있어서, 상기 중요점 영상 생성 방법은, 입력 영상을 제1 크기 및 제2 크기로 변환하는 단계; 상기 제1 크기로 변환된 입력 영상에 중요점 추출 기법을 적용하여 제1 중요점 영상을 생성하는 단계; 상기 제1 중요점 영상을 상기 제2 크기로 변환하는 단계; 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제2 크기로 변환된 입력 영상에서 결정하는 단계; 및 상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을 곱하여 제2 중요점 영상을 생성하는 단계; 를 포함하는 중요점 영상 생성 방법을 제공한다.

일 실시 예에 따른 컴퓨터 판독가능 저장매체는, 상기 입력 영상을 변환하는 단계는 상기 입력 영상을 제3 크기로 변환하는 단계를 포함하고, 상기 중요점 영상 생성 방법은 상기 제2 중요점 영상을 상기 제3 크기로 변환하는 단계; 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 결정하는 단계; 및 상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상을 곱하여 제3 중요점 영상을 생성하는 단계; 를 더 포함하는 중요점 영상 생성 방법을 제공한다.

일 실시 예에 따른 컴퓨터 판독가능 저장매체는, 상기 제3 중요점 영상을 상기 입력 영상의 크기로 변환하는 단계;를 더 포함하는 중요점 영상 생성 방법을 제공한다.

도1 은 일 실시 예에 따른 계층적 중요점 영상 생성 방법을 수행하는 중요점 영상 생성 장치의 블록도이다.
도2 는 일 실시 예에 따른 선택적 정제를 이용한 계층적 중요점 영상 생성 방법의 흐름도이다.
도3은 일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 장치가, 다양한 크기로 변환된 입력 영상에 대응되는 제1 중요점 영상의 일 예를 도시한 도면이다.
도4 는 다른 실시 예에 따른 선택적 정제를 이용한 계층적 중요점 영상 생성 방법의 흐름도이다.
도5 내지 도6은 일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 장치가, 입력 영상을 복수개의 크기로 변환한 복수 개의 영상과, 선택적 정제를 이용하여 제2중요점 영상 및 제3 중요점 영상을 생성하는 방법의 일 예를 도시한 개념도이다.
도7 은 종래의 기술에 의한 중요점 영상과, 일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 장치가 생성한 제2 중요점 영상 또는 제3 중요점 영상의 일 예를 도시한 도면이다.

본 발명은 다양한 변형을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 다양한 실시 예들은 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도1 은 일 실시 예에 따른 계층적 중요점 영상 생성 방법을 수행하는 중요점 영상 생성 장치(100)의 블록도이다.

상기 중요점 영상 생성 장치(100)는 크기 변환부(10), 제1 중요점 영상 생성부(20), 영역 결정부(30) 및 제2 중요점 영상 생성부(40)를 포함할 수 있다.

이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.

일 실시 예에 따른 크기 변환부(10)는 입력 영상을 제1 크기, 제2 크기 또는 제3 크기로 변환할 수 있다.

일반적으로 입력 영상은 복수 개의 픽셀로 이루어져 있고, 각각의 픽셀은 R(Red), G(Green), B(Blue) 각각의 밝기를 256 가지의 계조로 나타낼 수 있는 색상 정보를 포함할 수 있다.

예를 들면, 제1 크기, 제2 크기 또는 제3 크기는 입력 영상의 크기보다 작을 수 있으며, 제1 크기 < 제2 크기 < 제3 크기일 수 있다. 또한, 제1 크기, 제2 크기 또는 제3 크기는 정방 크기일 수 있다. 예를 들면, 제1 크기는 64ｘ64, 제2 크기는 128ｘ128, 제3 크기는 256ｘ256 일 수 있다.

일반적으로 제1 중요점 영상 또는 제2 중요점 영상은 입력 영상에서 추출된 중요점을 단색으로 나타내거나 또는 휘도 영상으로 나타낼 수 있다. 이에 따라, 일 실시 예에 따른 1 중요점 영상 또는 제2 중요점 영상에서의 각 픽셀은 검정(0) 에서 흰색(255)까지의 256개의 그레이 레벨로 나타낼 수 있는 색상 정보를 포함할 수 있다.

예를 들면, 제1 중요점 영상은 제1 크기를 가지고, 제2 중요점 영상은 제2 크기를 가지고, 제3 중요점 영상은 제3 크기를 가질 수 있다.

또한, 제1 중요점 영상은 제2 크기로 변환될 수 있고, 제2 중요점 영상은 제3 크기로 변환될 수 있다. 또한, 제3 중요점 영상은 입력 영상의 크기로 변환될 수 있다.

일 실시 예에 따른 제1 중요점 영상 생성부(20)는, 크기 변환부(10)에서 제1 크기로 변환된 입력 영상에, 중요점 추출 기법을 적용하여 제1 중요점 영상을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따른 중요점 추출 기법은, 입력 영상을 복수 개의 블록으로 분할하고, 분할된 복수의 블록을 복수의 노드로 정의할 수 있는 그래프 기반 방식일 수 있다.

복수 개의 노드 간에 이동 빈도 관계를 이용하여 에지 가중치가 설정될 수 있다. 예를 들면, 에지 가중치는 각 노드의 특성 맵을 추출하여 설정될 수 있다.

입력 영상의 특성 맵을 추출한 후에, 랜덤 워크(Random walks) 이론을 이용하여 중요점 추출이 수행될 수 있다.

1. 특성 맵 추출.

입력 영상의 특성을 효과적으로 표현하기 위하여, 일 예로 영상의 밝기 또는 RGB 색상 채널 등을 이용한 특성 맵을 이용할 수 있다.

RGB 색상 채널은 영상을 저장하거나 또는 영상을 처리하는데 일반적으로 사용되나 사람이 실제로 색을 인지하는 방식과는 상이하므로, 일 실시 예에 따른 특성 맵은 RGB 색상 채널에 기초하여 1개의 밝기 특성맵과 2개의 색상 특성맵을 포함할 수 있다.

밝기 특성 맵은 각 픽셀의 R, G, B 의 기본 색상 채널을 평균하여 얻어진 밝기(Intensity)를, 0 과 1 사이로 정규화하여 추출될 수 있다. 입력 영상의 각 색상 채널을

,

라고 할 때, 특성 맵

은 다음과 같다.

색상 특성맵은 입력 영상의 각 색상 채널

,

에 기초하여, 4개의 색상 채널로 추출될 수 있다.

또한,

,

의 차이(

및,

,

의 차이(

)를 0에서 1사이로 정규화하여 다음의 2개의 색상 특성맵이 추출될 수 있다.

2. 랜덤 워크(Random walks) 이론을 이용하여 중요점 추출.

입력 영상을 복수 개의 블록으로 분할하고, 분할된 각 블록을 각각의 노드로 정의하여, 입력 영상을 그래프로 변환시킬 수 있다.

예를 들면, 그래프로 변환된 입력 영상에서, 크기의 블록을 각 노드로 정의할 수 있다. 이 경우, 입력 영상에서 추출된 특성 맵에서, i번째 블록에 해당하는 성분을 각각

라고 할 때, 번째 노드

는 다음과 같이 192차원의 벡터로 표현될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 에지의 가중치는 각 노드 간의 차이로 정의 될 수 있다. 또한, 각 노드의 밝기 특성맵과 색상 특성맵을 포함한 특성맵 뿐만 아니라, 각 노드 간의 시각적 특성과 공간적 특성을 고려하여, 에지의 가중치가 산출될 수 있다.

예를 들면, 노드

와 노드

의 시각적 특성이 유사한 경우 작은 가중치가 부여되고, 노드

와 노드

의 시각적 특성이 상이한 경우 큰 가중치가 부여될 수 있다. 또한, 노드

와 노드

가 공간적으로 멀리 있으면 서로 간의 관계성이 약하게 되므로 공간적인 제약 조건이 부가될 수 있다. 이에 따라 노드

와 노드

를 연결하는 에지의 가중치

는 다음의 수식과 같이 주어진다.

상기 수식에서

는 노드

와 노드

간의 유클리드 거리로써, 공간적 거리가 커질수록 가중치 값이 감소할 수 있다.

상기 식들을 이용하여, 그래프로 변환된 입력 영상에 포함된 모든 노드에 대한 에지의 가중치 값을 하나의 행렬

로 나타낼 수 있다.

마르코프 체인 형태의 확률 모델로 변형하기 위하여, 행렬

를 각 노드에 대하여 송출되는 에지 (outbound edge)의 합이 1이 되도록 정규화시켜서 전이 행렬을 P(Transition matrix)를 산출할 수 있다.

이와 같이 확률로 정의된 그래프에서는 각 노드 간의 전이가 무한히 반복될 경우, 더 이상 상태가 변하지 않게 되는 정상 상태(steady-state)에 이르게 된다. 즉, 다음의 수식을 만족하는 분포

가 존재한다.

랜덤 워크(Random walks) 이론에서 정상 상태 분포(steady-state distribution)

는 랜덤 워크(Random walks)가 각 노드를 방문하는 빈도를 나타낼 수 있다.

일반적으로 그래프를 이용한 중요점 추출 기법에서는, 각 노드 간의 전이가 영상을 바라보는 사람의 시선으로 간주될 수 있으므로, 방문 빈도가 높은 노드가 중요 영역으로 간주될 수 있다. 따라서 다음과 같이 중요점이 정의될 수 있다.

일 실시 예에 따른 제1 중요점 영상은, 입력 영상의 특성맵을 이용하여 산출된 에지의 가중치의 행렬에서, 랜덤 워크(Random walks) 이론을 이용하여 추출된 중요점을 포함하는 영상일 수 있다.

또한, 제1 중요점 영상은, 입력 영상에서 추출된 중요점을 단색으로 나타내거나 또는 휘도 영상으로 나타낼 수 있다. 이에 따라, 일 실시 예에 따른 제1 중요점 영상에서의 각 픽셀은 검정(0) 에서 흰색(255)까지의 256개의 그레이 레벨로 나타낼 수 있는 색상 정보를 포함할 수 있다.

제1 중요점 영상의 다양한 예는 도 3을 참조하여 자세하게 살펴보도록 한다.

일 실시 예에 따른 영역 결정부(30)는 크기 변환부(10)에서 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 추출된 영역과 대응되는 영역을 제2 크기로 변환된 입력 영상에서 결정할 수 있다.

또한, 크기 변환부(10)에서 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족시키는 영역이 추출되고, 추출된 영역과 대응되는 영역이 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 결정될 수 있다.

일반적으로 제1 중요점 영상 또는 제2 중요점 영상은, 입력 영상에서 추출된 중요점을 단색으로 나타내거나 또는 휘도 영상으로 나타낼 수 있다. 이에 따라, 제1 중요점 영상 또는 제2 중요점 영상에서의 각 픽셀은 검정(0) 에서 흰색(255)까지의 256개의 그레이 레벨로 나타낼 수 있는 색상 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 제1 조건은 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정될 수 있다. 또한, 제2 조건은 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정될 수 있다.

또한, 제2 조건에서의 그레이 레벨의 값이, 제1 조건에서의 그레이 레벨의 값보다 높을 수 있다.

예를 들면, 제1 조건은 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족하는 픽셀 수가, 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 총 픽셀 수의 70%가 되도록 설정될 수 있다. 또한, 제2 조건은 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족하는 픽셀 수가, 제2 크기로 변환된 제2 중요점 영상의 총 픽셀 수의 50%가 되도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른 제2 중요점 영상 생성부(40)는 영역 결정부(30)에서 결정된 영역에 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 크기 변환부(10)에서 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을, 곱하여 제2 중요점 영상을 생성할 수 있다.

또한, 영역 결정부(30)에서 결정된 영역에 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 크기 변환부(10)에서 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상을, 곱하여 제3 중요점 영상이 생성될 수 있다.

제2 중요점 영상 또는 제3 중요점 영상의 다양한 예는 도 7을 참조하여 자세하게 살펴보도록 한다.

중요점 영상 생성 장치(100)의 동작들을 순서대로 상술한다.

도2 는 일 실시 예에 따른 선택적 정제를 이용한 계층적 중요점 영상 생성 방법의 흐름도이다.

단계 100 에서 중요점 영상 생성 장치(100)는 입력 영상을 제1 크기 및 제2 크기로 변환한다.

예를 들면, 입력 영상은 복수 개의 픽셀로 이루어져 있고, 각각의 픽셀은 R(Red), G(Green), B(Blue) 각각의 밝기를 256 가지의 계조로 나타낼 수 있는 색상 정보를 포함할 수 있다.

또한, 제1 크기 및 제2 크기는 입력 영상의 크기보다 작을 수 있으며, 제1 크기 < 제2 크기 일 수 있다. 또한, 제1 크기 또는 제2 크기는 정방 크기일 수 있고, 제1 크기는 64ｘ64, 제2 크기는 128ｘ128 가 될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 하나의 크기의 입력 영상에서 중요점을 추출하여 중요점 영상을 생성하는 것 보다, 입력 영상을 복수의 크기로 변환한 각각의 영상에서 중요점을 추출할 수 있다.

단계 110 에서 중요점 영상 생성 장치(100)는 단계 100 에서 제1 크기로 변환된 입력 영상에 중요점 추출 기법을 적용하여, 제1 중요점 영상을 생성한다.

예를 들면, 제1 중요점 영상은 입력 영상에서 추출된 중요점을 단색으로 나타내거나 또는 휘도 영상으로 나타낼 수 있다. 이에 따라, 일 실시 예에 따른 1 중요점 영상의 각 픽셀은 검정(0) 에서 흰색(255)까지의 256개의 그레이 레벨로 나타낼 수 있는 색상 정보를 포함할 수 있다.

또한, 제1 중요점 영상의 크기는 제1 크기와 같은 64ｘ64 일 수 있다.

단계 120 에서 중요점 영상 생성 장치(100)는 단계 110 에서 생성된 제1 중요점 영상을 제2 크기로 변환한다.

일 실시 예에 따르면, 입력 영상을 복수 개의 크기로 변환한 각각의 영상에서 중요점이 추출되고, 상기 추출된 중요점이 선택적으로 정제되기 위하여 제1 중요점 영상이 제2 크기로 변환될 수 있다. 이 경우, 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을 이용하여, 단계 100에서 제2 크기로 변환된 입력 영상에서 소정의 영역이 선택될 수 있다.

예를 들면, 제1 중요점 영상의 크기는 제2 크기와 같은 128ｘ128 일 수 있다.

단계 130 에서 중요점 영상 생성 장치(100)는, 단계 120 에서 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서, 제1 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 추출된 영역과 대응되는 영역을, 단계 100 에서 제2 크기로 변환된 입력 영상에서 결정한다.

일 실시 예에 따른, 제1 중요점 영상은 입력 영상에서 추출된 중요점을 단색으로 나타내거나 또는 휘도 영상으로 나타낼 수 있다. 이에 따라, 제1 중요점 영상에서의 각 픽셀은 검정(0) 에서 흰색(255)까지의 256개의 그레이 레벨로 나타낼 수 있는 색상 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 제1 조건은 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정될 수 있다.

예를 들면, 제1 조건은 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족하는 픽셀 수가, 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 총 픽셀 수의 70%가 되도록 설정될 수 있다. 이 경우, 제2 크기로 변환된 입력 영상에서 선택된 픽셀 수는, 제2 크기로 변환된 입력 영상의 총 픽셀 수의 70%가 될 수 있다.

단계 140 에서 중요점 영상 생성 장치(100)는 단계 130 에서 결정된 영역에 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 단계 120 에서 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을 곱하여 제2 중요점 영상을 생성한다.

일 실시 예에 따라 제2 크기로 변환된 입력 영상에서 결정된 영역에만 중요점 추출 기법을 적용하는 경우는, 제2 크기로 변환된 입력 영상의 전 영역에 중요점 추출 기법을 적용하는 경우보다 더 정밀하게 중요점이 추출될 수 있다.

또한, 제2 크기로 변환된 입력 영상의 소정의 영역에만 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을 곱하여 더욱 정밀한 제2 중요점 영상이 생성될 수 있다.

예를 들면, 제2 중요점 영상의 크기는 제2 크기와 같은 128ｘ128 일 수 있다.

도 3 은 일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 장치가, 다양한 크기로 변환된 입력 영상에 대응되는 제1 중요점 영상의 일 예를 도시한 도면이다.

도3a에서 도시한 바와 같은 입력 영상을 의 크기로 변환하여 중요점 추출 기법을 적용한 제1 중요점 영상이, 도3b에서 도시한 바 같이 생성될 수 있다.

또한 도3c 는, 도3a에서 도시한 바와 같은 입력 영상을

의 크기로 변환하여 중요점 추출 기법을 적용한 제1 중요점 영상을 도시한 것이며, 도3d 는, 도3a에서 도시한 바와 같은 입력 영상을

의 크기로 변환하여 중요점 추출 기법을 적용한 제1 중요점 영상을 도시한 것이다.

도3 에서 도시한 바와 같이, 동일한 입력 영상을 복수의 크기로 변환한 각각의 영상에 대응되는 제1 중요점 영상을 서로 다르다.

예를 들면 도3d 에서 도시한 바와 같이, 입력 영상이

크기로 변환된 경우, 중요점 추출이 가장 적절하게 이루어진 제1 중요점 영상이 생성된 것으로 판단될 수 있다.

그러나, 적절한 중요점이 검출될 수 있는 입력 영상의 크기는 입력 영상에 따라 달라질 수 있으므로, 중요점 검출 알고리즘의 경우 복수의 크기에서 얻은 결과를 가중치합 (weighted-sum)을 통해 하나로 통합하는 방식이 사용될 수 있다.

중요점 영상 생성 장치(100)의 동작들을 순서대로 상술한다.

도4 는 다른 실시 예에 따른 선택적 정제를 이용한 계층적 중요점 영상 생성 방법의 흐름도이다.

단계 200 에서 중요점 영상 생성 장치(100)는 입력 영상을 제1 크기, 제2 크기 및 제3 크기로 변환한다.

예를 들면, 제1 크기, 제2 크기 또는 제3 크기는 입력 영상의 크기보다 작을 수 있으며, 제1 크기 < 제2 크기 < 제3 크기일 수 있다. 또한, 제1 크기, 제2 크기 또는 제3 크기는 정방 크기일 수 있고, 제1 크기는 64ｘ64, 제2 크기는 128ｘ128, 제3 크기는 256ｘ256 일 수 있다.

단계 210 내지 단계 240 는 도2 의 단계 110 내지 단계 140과 대응하므로 구체적인 설명은 생략한다.

단계 250 에서 중요점 영상 생성 장치(100)는 단계 240에서 생성된 제2 중요점 영상을 제3 크기로 변환한다.

일 실시 예에 따르면, 입력 영상을 복수 개의 크기로 변환한 각각의 영상에서 중요점이 추출되고, 상기 추출된 중요점이 선택적으로 정제되기 위하여 제2 중요점 영상이 제3 크기로 변환될 수 있다. 이 경우, 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상을 이용하여, 단계 200에서 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 소정의 영역이 선택될 수 있다.

예를 들면, 제2 중요점 영상의 크기는 제3 크기와 같은 256ｘ256 일 수 있다.

단계 260 에서 중요점 영상 생성 장치(100)는 단계 250 에서 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 추출된 영역과 대응되는 영역을 단계 200 에서 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 결정한다.

일 실시 예에 따른, 제2 중요점 영상은 입력 영상에서 추출된 중요점을 단색으로 나타내거나 또는 휘도 영상으로 나타낼 수 있다. 이에 따라, 제2 중요점 영상에서의 각 픽셀은 검정(0) 에서 흰색(255)까지의 256개의 그레이 레벨로 나타낼 수 있는 색상 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 제2 조건은 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정될 수 있다.

예를 들면, 제2 조건은 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족하는 픽셀 수가, 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상의 총 픽셀 수의 50%가 되도록 설정될 수 있다. 이 경우, 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 선택된 픽셀 수는, 제3 크기로 변환된 입력 영상의 총 픽셀 수의 50%가 될 수 있다.

단계 270 에서 중요점 영상 생성 장치(100)는 단계 260 에서 결정된 영역에 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 단계 250 에서 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상을 곱하여 제3 중요점 영상을 생성한다.

일 실시 예에 따라 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 결정된 영역에만 중요점 추출 기법을 적용하는 경우는, 제3 크기로 변환된 입력 영상의 전 영역에 중요점 추출 기법을 적용하는 경우보다 더 정밀하게 중요점이 추출될 수 있다.

또한, 제3 크기로 변환된 입력 영상의 소정의 영역에만 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상을 곱하여 더욱 정밀한 제3 중요점 영상이 생성될 수 있다.

예를 들면, 제3 중요점 영상의 크기는 제3 크기와 같은 256ｘ256 일 수 있다.

단계 280 에서 중요점 영상 생성 장치(100)는 단계 270 에서 생성된 제3 중요점 영상을 입력 영상의 크기로 변환한다.

예를 들면, 단계 270 에서 생성된 제3 중요점 영상의 크기는 정방 크기로 입력 영상의 크기보다 작은 256ｘ256일 수 있는 바, 입력 영상의 크기로 확대할 수 있다.

도5 내지 도6은 일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 장치가, 입력 영상을 복수개의 크기로 변환한 복수 개의 영상과, 선택적 정제를 이용하여 제2중요점 영상 및 제3 중요점 영상을 생성하는 방법의 일 예를 도시한 개념도이다.

도5 에서 도시한 바와 같이, 입력 영상(1000)은 크기 변환부(10)에 의하여, 제1 크기로 변환된 입력 영상(1010), 제2 크기로 변환된 입력 영상(1020) 및 제3 크기로 변환된 입력 영상(1010)으로 변환될 수 있다.

예를 들면, 입력 영상은 복수 개의 픽셀로 이루어져 있고, 각각의 픽셀은 R(Red), G(Green), B(Blue) 각각의 밝기를 256 가지의 계조로 나타낼 수 있는 색상 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 크기는 64ｘ64, 제2 크기는 128ｘ128, 제3 크기는 256ｘ256 가 될 수 있으나, 입력 영상(1000)의 크기보다는 작을 수 있다.

또한, 제1 중요점 영상 생성부(20)는, 제1 크기로 변환된 입력 영상(1010)로부터 제1 중요점 영상(2000)을 생성할 수 있다.

예를 들면, 제1 중요점 영상은 입력 영상에서 추출된 중요점을 단색으로 나타내거나 또는 휘도 영상으로 나타낼 수 있다. 이에 따라, 일 실시 예에 따른 1 중요점 영상의 각 픽셀은 검정(0) 에서 흰색(255)까지의 256개의 그레이 레벨로 나타낼 수 있는 색상 정보를 포함할 수 있다. 또한, 제1 중요점 영상의 크기는 제1 크기와 같은 64ｘ64 일 수 있다.

또한, 영역 결정부(30)는, 크기 변환부(10)에 의하여 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상(2010)에서, 제1 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 추출된 영역과 대응되는 영역을 제2 크기로 변환된 입력 영상(1020)에서 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따른 제1 조건은 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정될 수 있다. 예를 들면 제1 조건은 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족하는 픽셀 수가, 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 총 픽셀 수의 70%가 되도록 설정될 수 있다.

또한, 제2 중요점 영상 생성부(40)는, 제 2 크기로 변환된 입력 영상에서 결정된 소정의 영역을 포함하는 영상(2020)과, 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상(2010)을 곱하여, 제2 중요점 영상(2030)을 생성할 수 있다.

예를 들면, 제 2 크기로 변환된 입력 영상에서 결정된 소정의 영역을 포함하는 영상(2020), 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상(2010) 및 제2 중요점 영상(2030)은 모두 128ｘ128 일 수 있다.

도6 에서 도시한 바와 같이, 영역 결정부(30)는 크기 변환부(10)에 의하여 제3 크기로 변환된 제3 중요점 영상(2040)에서, 제2 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 추출된 영역과 대응되는 영역을 제3 크기로 변환된 입력 영상(1030)에서 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따른 제2 조건은 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정될 수 있다. 예를 들면 제2 조건은 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족하는 픽셀 수가, 제3크기로 변환된 제2 중요점 영상의 총 픽셀 수의 50%가 되도록 설정될 수 있다.

또한, 제2 중요점 영상 생성부(40)는, 제 3크기로 변환된 입력 영상에서 결정된 소정의 영역을 포함하는 영상(2050)과, 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상(2040)을 곱하여, 제3 중요점 영상(2060)을 생성할 수 있다.

예를 들면, 제 3 크기로 변환된 입력 영상에서 결정된 소정의 영역을 포함하는 영상(2050), 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상(2040) 및 제3 중요점 영상(2060)은 모두 256ｘ256 일 수 있다.

또한, 제3 중요점 영상(2060)은 크기 변환부(10)에 의하여, 입력 영상의 크기로 변환된 제3 중요점 영상(2070)으로 변환될 수 있다.

도7 은 종래의 기술에 의한 중요점 영상과, 일 실시 예에 따른 중요점 영상 생성 장치가 생성한 제2 중요점 영상 또는 제3 중요점 영상의 일 예를 도시한 도면이다.

도7b 또는 도7e 은, 도7a 또는 도7d 에서 도시한 바와 같은 입력 영상에, 종래의 방식대로 하나의 크기의 입력 영상에 중요점 검출 기법을 적용하여 생성된 중요점 영상을 도시한 것이다.

또한, 도7c 또는 도7f 은 동일한 입력 영상을 복수의 크기로 변환한 각각의 영상과, 선택적 정제를 이용한 중요점 검출 기법을 적용하여, 생성된 제2 중요점 영상 또는 제3 중요점 영상을 도시한 것이다.

예를 들면, 도7a 또는 도7d 에서 도시한 바와 같은 입력 영상의 객체의 전체적인 형상 또는 영상의 상세 정보는, 도7b 또는 도7e 에서 도시한 중요점 영상보다는, 도7c 또는 도7f 에서 도시한 중요점 영상에서 효과적으로 표현될 수 있다.

다양한 실시 예에 따른 장치는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 메모리(permanent storage), 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다.

소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 프로세서에서 실행될 수 있다.

본 발명에서 인용하는 공개 문헌, 특허 출원, 특허 등을 포함하는 모든 문헌들은 각 인용 문헌이 개별적으로 및 구체적으로 병합하여 나타내는 것 또는 에서 전체적으로 병합하여 나타낸 것과 동일하게 에 병합될 수 있다.

본 발명의 이해를 위하여, 도면에 도시된 바람직한 실시 예들에서 참조 부호를 기재하였으며, 본 발명의 실시 예들을 설명하기 위하여 특정 용어들을 사용하였으나, 특정 용어에 의해 이 한정되는 것은 아니며, 본 발명은 당업자에 있어서 통상적으로 생각할 수 있는 모든 구성 요소들을 포함할 수 있다.

본 발명은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명은 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 에의 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 은 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명은 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. “매커니즘”, “요소”, “수단”, “구성”과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.

본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 “상기”의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

100: 중요점 영상 생성 장치
10: 크기 변환부 20: 제1 중요점 영상 생성부
30: 영역 결정부 40: 제2중요점 영상 생성부

Claims

입력 영상을 제1 크기 및 제2 크기로 변환하여 상기 제1 크기의 제1 영상 및 상기 제2 크기의 제2 영상을 생성하는 단계;
상기 제1 영상에 중요점 추출 기법을 적용하여, 제1 중요점 영상을 생성하는 단계;
상기 제1 중요점 영상을 상기 제2 크기로 변환하는 단계;
상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 픽셀 수에 관한 임계값에 기초하여, 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제2 영상에서 결정하는 단계; 및
상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을 곱하여 제2 중요점 영상을 생성하는 단계; 를 포함하는 중요점 영상 생성 방법.
제1 항에 있어서,
상기 제1 크기 및 제2 크기는 상기 입력 영상보다 작으며,
제1 크기< 제2 크기인, 중요점 영상 생성 방법.
제1 항에 있어서, 상기 제1 조건은 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정되는 것인, 중요점 영상 생성 방법.
제1 항에 있어서, 상기 입력 영상을 변환하는 단계는 상기 입력 영상을 제3 크기로 변환하는 단계를 포함하고,
상기 중요점 영상 생성 방법은
상기 제2 중요점 영상을 상기 제3 크기로 변환하는 단계;
상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 결정하는 단계; 및
상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상을 곱하여 제3 중요점 영상을 생성하는 단계; 를 더 포함하는, 중요점 영상 생성 방법.
제4 항에 있어서,
상기 중요점 영상 생성 방법은
상기 제3 중요점 영상을 상기 입력 영상의 크기로 변환하는 단계; 를 더 포함하는 중요점 영상 생성 방법.
제4 항에 있어서,
상기 제3 크기는 상기 입력 영상보다 작으며,
제1 크기< 제2 크기 < 제3 크기 인 것인, 중요점 영상 생성 방법.
제4 항에 있어서,
상기 제2 조건은 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정되는 것인, 중요점 영상 생성 방법.
제4 항에 있어서,
상기 제2 조건에서의 그레이 레벨의 값이 상기 제1 조건에서의 그레이 레벨의 값보다 높은 것인, 중요점 영상 생성 방법.
하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
입력 영상을 제1 크기 및 제2 크기로 변환하여 상기 제1 크기의 제1 영상 및 상기 제2 크기의 제2 영상을 생성하고,
상기 제1 영상에 중요점 추출 기법을 적용하여 제1 중요점 영상을 생성하고,
상기 제1 중요점 영상을 상기 제2 크기로 변환하고,
상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 픽셀 수에 관한 임계값에 기초하여, 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제2 영상에서 결정하고,
상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을 곱하여 제2 중요점 영상을 생성하는, 구비하는 중요점 영상 생성 장치.
제9 항에 있어서,
상기 제1 크기, 제2 크기는 상기 입력 영상보다 작으며,
제1 크기< 제2 크기인, 중요점 영상 생성 장치.
제9 항에 있어서,
상기 제1 조건은 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정되는 것인, 중요점 영상 생성 장치.
제9 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 입력 영상을 제3 크기로 변환하고, 상기 제2 중요점 영상을 상기 제3 크기로 변환하고,
상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 결정하며,
상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상을 곱하여 제3 중요점 영상을 생성하는, 중요점 영상 생성 장치.
제12 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제3 중요점 영상을 상기 입력 영상의 크기로 변환하는, 중요점 영상 생성 장치.
제12 항에 있어서,
상기 제3 크기는 상기 입력 영상보다 작으며,
제1 크기< 제2 크기 < 제3 크기 인 것인, 중요점 영상 생성 장치.
제12 항에 있어서,
상기 제2 조건은 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상의 픽셀의 그레이 레벨의 값에 기초하여 설정되는 것인, 중요점 영상 생성 장치.
제12 항에 있어서,
상기 제2 조건에서의 그레이 레벨의 값이 상기 제1 조건에서의 그레이 레벨의 값보다 높은 것인, 중요점 영상 생성 장치.
프로세서에 의해 독출되어 실행되었을 때, 중요점 영상 생성 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램 코드들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장매체에 있어서,
상기 중요점 영상 생성 방법은,
입력 영상을 제1 크기 및 제2 크기로 변환하여 상기 제1 크기의 제1 영상 및 상기 제2 크기의 제2 영상을 생성하는 단계;
상기 제1 영상에 중요점 추출 기법을 적용하여, 제1 중요점 영상을 생성하는 단계;
상기 제1 중요점 영상을 상기 제2 크기로 변환하는 단계;
상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상의 픽셀 수에 관한 임계값에 기초하여, 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상에서 제1 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제2 영상에서 결정하는 단계; 및
상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제2 크기로 변환된 제1 중요점 영상을 곱하여 제2 중요점 영상을 생성하는 단계; 를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장매체.
제17 항에 있어서,
상기 제1 크기, 제2 크기는 상기 입력 영상보다 작으며,
제1 크기< 제2 크기인, 컴퓨터 판독가능 저장매체.
제17 항에 있어서,
상기 입력 영상을 변환하는 단계는 상기 입력 영상을 제3 크기로 변환하는 단계를 포함하고,
상기 중요점 영상 생성 방법은
상기 제2 중요점 영상을 상기 제3 크기로 변환하는 단계;
상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상에서 제2 조건을 만족시키는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역과 대응되는 영역을 상기 제3 크기로 변환된 입력 영상에서 결정하는 단계; 및
상기 결정된 영역에 상기 중요점 추출 기법을 적용한 영상과, 상기 제3 크기로 변환된 제2 중요점 영상을 곱하여 제3 중요점 영상을 생성하는 단계; 를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장매체.
제19항에 있어서,
상기 중요점 영상 생성 방법은
상기 제3 중요점 영상을 상기 입력 영상의 크기로 변환하는 단계; 를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장매체.
제19항에 있어서,
상기 제3 크기는 상기 입력 영상보다 작으며,
제1 크기< 제2 크기 < 제3 크기 인 것인, 컴퓨터 판독가능 저장매체.