KR20000013212A - 윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법 - Google Patents

윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법에 관한 것으로, 외부로부터 입력되는 이전 장면에서의 이전 영상 객체 분할 정보로부터 이전 영상 객체의 윤곽선을 추출한 후 이를 저장하는 단계와, 상기 이전 영상 객체의 윤곽선을 현재 장면에서 추출하여 움직임 정보를 계산하는 단계와, 상기 움직임 정보와 이전 장면 및 현재 장면의 공간 영역 정보를 이용하여 현재 영상 객체의 윤곽선을 추출하는 단계와, 상기 현재 영상 객체의 윤곽선 정보를 이용하여 현재 장면에서의 현재 영상 객체의 영역을 추출하는 단계를 포함하여 이루어진다.
또한, 본 발명은 영상 편집 및 저작기, 객체 기반 영상 부호화기등에서 동영상을 영상 객체 단위로 분할할 때에 이용될 수 있다.

Description

윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법
본 발명은 동영상 객체 분할 방법에 관한 것으로, 특히 이전의 영상 객체 분할 정보를 이용하여 이후에 나타나는 영상 객체를 자동으로 분할하는 윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법에 관한 것이다.
종래의 영상 객체 분할 방법으로는 자동 분할 방법, 수동 분할 방법 및 반자동 분할 방법등이 있다. 자동 분할 방법은 연속된 영상에서의 밝기값 변화 유무를 판정하여 영상 객체를 자동적으로 분할하는 방법이다. 수동 분할 방법은 사용자가 영상 편집 도구(editing tool)를 이용하여 매 영상 프레임을 한 장씩 직접 손으로 분할하는 방법이다. 그리고, 반자동 분할 방법은 최초의 영상 객체를 수동으로 분할한 뒤 이후의 영상 객체를 자동으로 분할하는 방법이다. 그러나, 자동 분할 방법은 연속된 영상의 밝기값 변화량을 검출하는 문턱값에 따라 분할 성능이 크게 달라지게 되며, 수동 분할 방법은 매 프레임을 수동으로 분할하기 때문에 시간 및 비용이 많이 소요된다. 또한, 반자동 분할 방법은 자동 분할과 수동 분할의 장점을 이용할 수 있다. 그러나, 이전 영상 객체의 분할 정보를 이용하여 이후의 영상 객체를 자동으로 분할할 수 있는 효과적인 영상 객체 분할 방법은 사용되고 있지 않다.
따라서, 상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 영상 시퀀스(image sequence)상에 처음 나타나는 영상 객체 분할 정보를 이용하여 이후에 나타나는 영상 객체에 대해서는 영상 객체의 윤곽선 추적(contour tracking) 방법에 의하여 자동으로 영상 객체를 분할함으로써 비교적 짧은 시간에 적은 노력으로 정확한 영상 객체를 분할할 수 있는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 외부로부터 입력되는 이전 장면에서의 이전 영상 객체 분할 정보로부터 이전 영상 객체의 윤곽선을 추출한 후 이를 저장하는 단계와, 상기 이전 영상 객체의 윤곽선을 현재 장면에서 추출하여 움직임 정보를 계산하는 단계와, 상기 움직임 정보와 이전 장면 및 현재 장면의 공간 영역 정보를 이용하여 현재 영상 객체의 윤곽선을 추출하는 단계와, 상기 현재 영상 객체의 윤곽선 정보를 이용하여 현재 장면에서의 현재 영상 객체의 영역을 추출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
도 1(a) 및 도 1(b)는 본 발명이 적용되는 일 실시 예에 따른 객체 기반 영상 부호화 및 복호화 시스템의 구성도.
도 2는 도 1(a)의 사용자의 조력 및 영상 객체 추적에 의한 반자동 영상 객체 분할 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 3은 도 2의 반자동 영상 객체 분할 방법에서 영상 객체의 윤곽선 추적에 의한 영상 객체 분할 방법을 설명하기 위한 흐름도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
101 : 영상 객체 분할기 102 : 영상 부호화기
103 : 다중화기 104 : 역다중화기
105 : 영상 복호화기 106 : 장면 합성기
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1(a) 및 도 1(b)는 본 발명이 적용되는 일 실시 예의 시스템 구성도로서, 객체 기반 영상 부호화 및 복호화 시스템의 구성도이다.
도 1(a)를 참조하면, 외부로부터 입력된 영상 프레임은 영상 객체 분할기(101)에서 사용자 조력 및 영상 객체의 윤곽선 추적에 의한 반자동 영상 객체 분할 방법에 의해 영상 객체 단위로 분할된다. 분할된 영상 객체는 엠펙-4(MPEG-4) 영상 부호화기(102)에 의해 객체별로 부호화되어 감축된 영상 객체 데이터가 생성된다. 감축된 영상 객체 데이터는 엠펙-4 다중화 규격에 따라 다중화기(103)에서 다중화되어 비트 스트림 형태로 전송 또는 저장된다.
도 1(a)에서와 같이 부호화되고, 다중화된 비트 스트림 형태의 영상 객체 데이터는 도 1(b)의 객체 기반 영상 복호화 시스템에 의해 복호화된다.
도 1(b)를 참조하면, 다중화된 영상 객체 데이터는 역다중화기(104)에 의해 영상 객체별로 역다중화된다. 역다중화된 영상 객체는 영상 복호화기(105)에 의해 객체별로 복호화된다. 복호화된 영상 객체들은 장면 합성기(106)에 의해 합성되고, 합성된 결과는 화면에 출력된다.
도 2는 도 1(a)의 객체 기반 영상 부호화 시스템의 구성 요소 중에서 영상 객체 분할기에서의 사용자 조력 및 영상 객체의 윤곽선 추적에 의한 반자동 영상 객체 분할 방법의 처리 흐름도이다.
먼저, 분할하고자 하는 동영상 시퀀스가 입력되면(201), 영상 시퀀스상의 첫 번째 장면에 존재하는 영상 객체 또는 그후 연속된 장면에서 새로이 나타나는 영상 객체를 사용자의 조력과 공간 정보(밝기 및 컬러)에 의해 수동 또는 반수동으로 분할한다(202). 분할된 정보를 이용하여 영상 객체의 윤곽선 추적에 의해 현재 장면에서의 영상 객체를 자동으로 분할한다(203). 자동으로 영상 객체를 분할한 후 다음 영상에 대하여 장면 전환 또는 새로운 영상 객체가 나타났는지를 검사한다(204). 단계 204의 검사 결과 다음 영상에 대하여 장면 전환 또는 새로운 영상 객체가 나타났을 경우 사용자의 조력 및 공간 정보에 의해 수동 또는 반수동으로 영상 객체를 분할하는 단계 202로 천이한다. 단계 204의 검사 결과 다음 영상에 대하여 장면 전환 또는 새로운 영상 객체가 나타나지 않았을 경우 영상 객체의 윤곽선 추적에 의한 자동 분할 결과가 만족스러운가를 검사한다(205). 단계 205의 검사 결과 만족스럽지 못한 경우에는 단계 202를 수행하고, 만족스러운 경우에는 도 1(a)의 영상 부호화기에서 영상 객체별로 부호화하는 동시에 다음 영상 객체에 대해 윤곽선 추적에 의한 자동으로 영상 객체를 분할하는 단계 203을 수행한다.
도 3은 도 2의 반자동 영상 객체 분할 방법의 처리 흐름중에서 영상 객체의 윤곽선 추적에 의해 자동으로 영상 객체를 분할하는 흐름도이다.
외부로부터 이전 장면에서의 이전 영상 객체 분할 정보를 입력하여(301) 이전 영상 객체의 윤곽선을 추출한 후 윤곽선을 구성하는 각 점들의 위치는 시작점의 위치와 끝점의 위치가 동일하도록 차례대로 저장한다(302).
저장된 이전 영상 객체의 윤곽선의 움직임 정보와 이전 장면 및 현재 장면의 움직임 정보와 공간 영역 정보를 이용하여 현재 장면에서 현재 영상 객체의 윤곽선을 추출한다(303). 단계 303은 다음과 같은 순서에 의해 수행된다. 먼저, 이전 영상 객체 윤곽선의 현재 장면에서의 움직임 정보, 즉 시간 영역 정보를 계산한다. 움직임 정보는 이전 영상 객체의 윤곽선을 구성하는 점들이 현재 장면에서는 어느 곳에 위치하는지를 검출하여 계산하게 된다. 이때 단계 302에서 차례대로 저장된 이전 영상 객체의 윤곽선을 구성하는 모든 점의 위치 또는 윤곽선의 부분적인 특성을 고려하여 임의로 선택된 점의 위치들에 대해 움직임 정보가 계산된다. 이를 위해 하기 [수학식 1] 및 [수학식 2]가 사용된다.
MV=(u,v)|minMAD(u,v), -p≤u,v≤p
여기서, MAD는 현재 장면의 화소값과 이전 장면의 화소값의 차이값,
MV(motion vector)는 움직임 정보를 나타내는 MAD의 최소값,
R(i, j)는 (빨강, 녹색, 파랑) 등과 같은 각 색상 1성분의 조합으로 얻어지는 이전 장면의 (i, j)에 위치한 화소값,
S(i+u, j+v)는 (빨강, 녹색, 파랑) 등과 같은 각 색상 성분의 조합으로 얻어지는 현재 장면의 (i+u, j+v)에 위치한 화소값,
α(i, j)는 R(i, j)의 객체 영역 포함 여부 및 각 색상 성분에 따라 주어지는 가중치,
M, N은 가중 다각형 정합을 위한 블록의 크기,
p는 단방향 탐색 범위이다.
상기 [수학식 1]에서 α(i, j)가 1일 경우 블록 정합 방식이고, 객체에 포함되는 부분이 1이고, 객체에 포함되지 않는 부분이 0일 경우 다각형 정합 방식이며, 기존에는 0과 1의 값만을 가질 수 있었으나, 본 발명에서는 임의의 값을 가질 수 있다. 즉, [수학식 1]에 의해 블록 정합 방식 또는 다각형 정합 방식으로 나뉠 수 있으며, [수학식 1]의 가장 작은 값을 계산하는 [수학식 2]를 사용하여 움직임 정보를 계산할 수 있다. 계속해서 앞에서 얻어진 윤곽선의 움직임 정보와 이전 또는 현재 장면에서의 공간 정보를 이용하여 현재 영상 객체의 실제 윤곽선을 추출한다. 움직임 정보로는 움직임 보상 오차 또는 이전 장면과 현재 장면과의 차이값등이 있으며, 공간 영역 정보로는 각 후보 위치에서의 에지 강도등이 있다.
단계 303에서 얻어진 현재 영상 객체의 윤곽선 정보를 이용하여 현재 장면에서의 현재 영상 객체 영역을 추출한다(304). 단계 304에서의 현재 영상 객체 영역은 다음과 같은 순서에 의해 추출된다. 단계 303에서 얻어진 현재 영상 객체의 윤곽선이 불연속적인 부분을 포함할 수 있으므로, 이러한 불연속적인 부분들에 대해 윤곽선의 부분적인 특성을 고려한 보간 방식이 사용된다. 다음으로 연속적인 윤곽선을 포함한 윤곽선 내부의 영역을 하나의 동일한 라벨값으로 표시함으로써 현재 영상 객체의 영역을 추출하여 별도의 분할 마스크로 저장한다.
그리고, 최종적으로 얻어진 현재 영상 객체의 영역을 나타내는 분할 마스크에 대해서는 영상 객체의 윤곽선을 매끄럽게 하여 시각적 특성을 향상시키기 위하여 메디안 필터링을 적용한다.
상술한 바와 같이 본 발명에 의하면 수동 또는 반수동으로 얻어진 영상 객체의 분할 정보를 사용하여 이후에 나타나는 영상 객체를 자동으로 분할함으로써 시간 및 노력을 절감할 수 있다. 이에 의해 동영상 편집 및 저작기, 크로마 키(chroma key)에 의한 영상 합성, 객체 기반 영상 부호화기등에 효과적으로 적용할 수 있다.

Claims (7)

  1. 외부로부터 입력되는 이전 장면에서의 이전 영상 객체 분할 정보로부터 이전 영상 객체의 윤곽선을 추출한 후 이를 저장하는 단계와,
    상기 이전 영상 객체의 윤곽선을 현재 장면에서 추출하여 움직임 정보를 계산하는 단계와,
    상기 움직임 정보와 이전 장면 및 현재 장면의 공간 영역 정보를 이용하여 현재 영상 객체의 윤곽선을 추출하는 단계와,
    상기 현재 영상 객체의 윤곽선 정보를 이용하여 현재 장면에서의 현재 영상 객체의 영역을 추출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 이전 영상 객체의 윤곽선을 구성하는 각 점들은 추출된 시작점의 위치와 끝점의 위치가 동일하도록 차례대로 저장하는 것을 특징으로 하는 윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 움직임 정보는 하기 [수학식 3] 및 [수학식 4]에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법.
    MV=(u,v)|minMAD(u,v), -p≤u,v≤p
    여기서, MAD는 현재 장면의 화소값과 이전 장면의 화소값의 차이값,
    MV는 움직임 정보를 나타내는 MAD의 최소값,
    R(i, j)는 (빨강, 녹색, 파랑) 등과 같은 각 색상 성분의 조합으로 얻어지는 이전 장면의 (i, j)에 위치한 화소값,
    S(i+u, j+v)는 (빨강, 녹색, 파랑) 등과 같은 각 색상 성분의 조합으로 얻어지는 현재 장면의 (i+u, j+v)에 위치한 화소값,
    α(i, j)는 R(i, j)의 객체 영역 포함 여부 및 각 색상 성분에 따라 주어지는 임의의 값을 갖는 가중치,
    M, N은 가중 다각형 정합을 위한 블록의 크기,
    p는 단방향 탐색 범위이다.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 움직임 정보는 움직임 보상 오차 또는 이전 장면과 현재 장면과의 차이값을 이용하여 추출하는 것을 특징으로 하는 윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 공간 영역 정보는 각 후보 위치에서의 에지 강도를 이용하여 추출하는 것을 특징으로 하는 윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 현재 영상 객체 영역은 상기 현재 영상 객체 윤곽선의 부분적인 특성을 고려한 보간 방식을 사용하여 상기 현재 영상 객체 윤곽선의 불연속적인 부분을 제거하는 단계와,
    상기 현재 영상 객체 윤곽선을 포함한 내부의 영역을 하나의 라벨값으로 표시하여 현재 영상 객체에 대한 분할 마스크로 저장하는 단계에 의해 추출되는 것을 특징으로 하는 윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 현재 영상 객체의 분할 마스크에 대해 메디안 필터링을 실시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 윤곽선 추적에 의한 동영상 객체 분할 방법.
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