KR20210121515A

KR20210121515A - 이미지 내 텍스트 색상과 배경 색상을 추출하여 제공하는 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램

Info

Publication number: KR20210121515A
Application number: KR1020200038295A
Authority: KR
Inventors: 백승훈
Original assignee: 라인플러스 주식회사
Priority date: 2020-03-30
Filing date: 2020-03-30
Publication date: 2021-10-08
Also published as: KR102422221B1; US20210303905A1; JP2021163482A; US11568631B2

Abstract

주어진 이미지 내에 텍스트가 포함된 제1 영역을 검출하는 단계; 상기 제1 영역에서 상기 텍스트를 대표하는 텍스트 대표 색상과 상기 제1 영역의 배경을 대표하는 배경 대표 색상을 추출하는 단계; 및 상기 텍스트에 대한 번역 결과가 포함된 제2 영역을 상기 이미지 상에 오버레이하되 상기 제2 영역의 텍스트 색상과 배경 색상에 상기 텍스트 대표 색상과 상기 배경 대표 색상을 적용하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.

Description

이미지 내 텍스트 색상과 배경 색상을 추출하여 제공하는 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램{METHOD, SYSTEM, AND COMPUTER PROGRAM FOR EXTRACTING AND PROVIDING TEXT COLOR AND BACKGROUND COLOR IN IMAGE}

아래의 설명은 이미지 내 텍스트 검출 및 번역 기능을 제공하는 기술에 관한 것이다.

일반적으로, 문자 인식 기술은 카메라를 통하여 이미지를 입력 받고 이미지에 포함된 문자를 배경으로부터 분리하여 그 특징을 추출한 후 미리 저장된 문자의 특징 패턴과 비교하여 가장 유사한 패턴의 텍스트 문자를 인식 결과로 제공한다.

이러한 일반적인 문자 인식 기술에 따라 제한된 범위의 문자나 숫자를 사용하는 일정한 규격의 자동차 번호판 인식이나 우편번호 인식 등의 경우에 높은 문자 인식률을 보이고 있으며 실용화되고 있다.

한편, 세계 각국의 언어의 종류는 다양하나 사용자가 다른 나라의 언어를 이해하는 데에는 한계가 있기 때문에, 사용자가 모르는 언어라 하더라도 사용자가 이해할 수 있는 언어로 번역하여 제공하는 자동 번역 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.

예컨대, 한국 공개특허공보 제10-2020-0009205호(공개일 2020년 01월 30일)에는 외국어로 기재된 이미지에 대한 번역 서비스를 제공하는 기술이 개시되어 있다.

이미지에 대해 텍스트 검출 및 번역 기능을 제공함에 있어 번역 결과 영역을 해당 이미지에 오버레이(overlay)하여 제공할 수 있다.

이미지 내 텍스트 검출 영역에서 텍스트 색상과 배경 색상을 추출하여 추출된 텍스트 색상과 배경 색상을 번역 결과 영역의 텍스트와 배경에 적용할 수 있다.

컴퓨터 시스템에서 실행되는 방법에 있어서, 상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 주어진 이미지 내에 텍스트가 포함된 제1 영역을 검출하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 제1 영역에서 상기 텍스트를 대표하는 텍스트 대표 색상과 상기 제1 영역의 배경을 대표하는 배경 대표 색상을 추출하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 텍스트에 대한 번역 결과가 포함된 제2 영역을 상기 이미지 상에 오버레이하되 상기 제2 영역의 텍스트 색상과 배경 색상에 상기 텍스트 대표 색상과 상기 배경 대표 색상을 적용하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.

일 측면에 따르면, 상기 검출하는 단계는, OCR(optical character reader)을 이용하여 상기 제1 영역을 검출할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 추출하는 단계는, 상기 제1 영역의 각 픽셀에 대한 히스토그램을 추출하는 단계; 상기 제1 영역의 색상 분포를 기초로 텍스트 기본 색상과 배경 기본 색상을 추출하는 단계; 상기 제1 영역의 각 픽셀에 대한 상기 히스토그램과 상기 텍스트 기본 색상 간의 거리 값을 기초로 상기 텍스트 대표 색상을 선정하는 단계; 및 상기 제1 영역의 각 픽셀에 대한 상기 히스토그램과 상기 배경 기본 색상 간의 거리 값을 기초로 상기 배경 대표 색상을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 추출하는 단계는, 이미지 투영 변환(image perspective transform) 알고리즘을 통해 상기 제1 영역을 일정 형태로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 추출하는 단계는, 상기 히스토그램을 크기 순으로 정렬하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 히스토그램을 추출하는 단계는, 상기 제1 영역의 각 픽셀에 대해 색상 채널 조합에 따른 3D 히스토그램을 추출할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 히스토그램을 추출하는 단계는, 상기 제1 영역의 모든 픽셀 값을 특정 배수로 양자화(quantization)하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 텍스트 기본 색상과 상기 배경 기본 색상을 추출하는 단계는, K-평균(mean) 알고리즘을 통해 상기 제1 영역의 색상 분포를 두 가지의 색상으로 클러스터링하는 단계; 상기 제1 영역의 테두리 영역을 대상으로 상기 두 가지 색상의 각 색상 별 픽셀 수를 합산하는 단계; 및 상기 두 가지의 색상 중 픽셀 수가 많은 색상을 상기 배경 기본 색상으로 선정하고 나머지 색상을 상기 텍스트 기본 색상으로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 텍스트 대표 색상과 상기 배경 대표 색상을 선정하는 단계는, 상기 텍스트 기본 색상과의 거리 값이 임계치(threshold) 이하인 픽셀 색상을 상기 텍스트 대표 색상으로 선정하고, 상기 배경 기본 색상과의 거리 값이 상기 임계치 이하인 픽셀 색상을 상기 배경 대표 색상으로 선정할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 텍스트 대표 색상과 상기 배경 대표 색상을 선정하는 단계는, 상기 임계치 이하의 픽셀이 존재하지 않는 경우 상기 임계치를 증가시키는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 이미지 객체의 대표 색상을 추출하여 상기 이미지 객체와 관련된 UI를 구성하는 색상으로 적용하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 아이콘의 대표 색상을 추출하여 배경 테마 색상으로 적용하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 방법은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 동영상에 대해 이전 프레임과 현재 프레임에서 각각 대표 색상을 추출하여 상기 이전 프레임의 대표 색상과 상기 현재 프레임의 대표 색상 간의 차이에 따라 장면 변경을 감지하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 방법을 상기 컴퓨터 시스템에 실행시키기 위해 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 주어진 이미지 내에 텍스트가 포함된 제1 영역을 검출하는 텍스트 검출부; 상기 제1 영역에서 상기 텍스트를 대표하는 텍스트 대표 색상과 상기 제1 영역의 배경을 대표하는 배경 대표 색상을 추출하는 색상 추출부; 및 상기 텍스트에 대한 번역 결과가 포함된 제2 영역을 상기 이미지 상에 오버레이하되 상기 제2 영역의 텍스트 색상과 배경 색상에 상기 텍스트 대표 색상과 상기 배경 대표 색상을 적용하여 제공하는 번역 결과 제공부를 포함하는 컴퓨터 시스템을 제공한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서 이미지 내 텍스트 검출 및 번역 기능에 대한 사용 시나리오 예시를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서 색상 추출 과정의 구체적인 예시를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서 히스토그램 추출 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 8 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서 기본 색상 선정 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서 히스토그램 정렬 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서 대표 색상 선정 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 발명의 실시예들은 이미지 내 텍스트 검출 및 번역 기능을 제공하는 기술에 관한 것이다.

본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 이미지에 대해 텍스트 검출 및 번역 기능을 제공함에 있어 텍스트 검출 영역에서 추출된 텍스트 색상과 배경 색상을 가진 번역 결과 영역을 해당 이미지에 오버레이하여 제공할 수 있으며, 이를 통해 원본 이미지와 가장 유사한 색상을 적용하여 번역 결과 영역에 대한 이질감을 최소화할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.

복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 시스템으로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기(110)는 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 시스템들 중 하나를 의미할 수 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제1 서비스를 제공하는 시스템일 수 있으며, 서버(160) 역시 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제2 서비스를 제공하는 시스템일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 서버(150)는 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)에 설치되어 구동되는 컴퓨터 프로그램으로서의 어플리케이션을 통해, 해당 어플리케이션이 목적하는 서비스(일례로, 이미지 기반 번역 서비스 등)를 제1 서비스로서 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제공할 수 있다. 다른 예로, 서버(160)는 상술한 어플리케이션의 설치 및 구동을 위한 파일을 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 배포하는 서비스를 제2 서비스로서 제공할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2에서는 전자 기기에 대한 예로서 전자 기기(110), 그리고 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 또한, 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 상술한 전자 기기(110) 또는 서버(150)와 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.

전자 기기(110)와 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리(211, 221)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 전자 기기(110)나 서버(150)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 전자 기기(110)에 설치되어 구동되는 브라우저나 특정 서비스의 제공을 위해 전자 기기(110)에 설치된 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로, 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.

프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 전자 기기(110)와 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 전자 기기(110) 및/또는 서버(150)가 다른 전자 기기(일례로 전자 기기(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 전자 기기(110)의 통신 모듈(213)을 통해 전자 기기(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 전자 기기(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드, 마우스, 마이크로폰, 카메라 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(215)는 전자 기기(110)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다. 또한, 서버(150)의 입출력 인터페이스(224)는 서버(150)와 연결되거나 서버(150)가 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 전자 기기(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다.

또한, 다른 실시예들에서 전자 기기(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 전자 기기(110)는 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기(110)가 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 전자 기기(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.

이하에서는 이미지 내 텍스트 색상과 배경 색상을 추출하여 제공하는 방법 및 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.

본 실시예에 따른 서버(150)는 이미지 기반 번역 서비스를 제공하는 플랫폼 역할을 한다. 서버(150)에는 컴퓨터로 구현된 번역 결과 제공 시스템이 구성될 수 있다. 서버(150)는 클라이언트(client)인 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)을 대상으로 이미지 기반 번역 서비스를 제공하는 것으로, 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 상에 설치된 전용 어플리케이션이나 서버(150)와 관련된 웹/모바일 사이트 접속을 통해 이미지에 대한 텍스트 검출 및 번역 기능을 제공할 수 있다. 특히, 서버(150)는 이미지 내 텍스트 검출 영역에서 추출된 텍스트 색상과 배경 색상의 번역 결과 영역을 해당 이미지에 오버레이하여 제공할 수 있다.

서버(150)의 프로세서(222)는 도 4에 따른 번역 결과 제공 방법을 수행하기 위한 구성요소로서 도 3에 도시된 바와 같이, 텍스트 검출부(310), 색상 추출부(320), 및 번역 결과 제공부(330)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 프로세서(222)의 구성요소들은 선택적으로 프로세서(222)에 포함되거나 제외될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 프로세서(222)의 구성요소들은 프로세서(222)의 기능의 표현을 위해 분리 또는 병합될 수도 있다.

이러한 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 도 4의 번역 결과 제공 방법이 포함하는 단계들(S410 내지 S430)을 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 메모리(221)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.

여기서, 프로세서(222)의 구성요소들은 서버(150)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령에 따라 프로세서(222)에 의해 수행되는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 서버(150)가 이미지에서 텍스트를 검출하도록 상술한 명령에 따라 서버(150)를 제어하는 프로세서(222)의 기능적 표현으로서 텍스트 검출부(310)가 이용될 수 있다.

프로세서(222)는 서버(150)의 제어와 관련된 명령이 로딩된 메모리(221)로부터 필요한 명령을 읽어들일 수 있다. 이 경우, 상기 읽어들인 명령은 프로세서(222)가 이후 설명될 단계들(S410 내지 S430)을 실행하도록 제어하기 위한 명령을 포함할 수 있다. 이후 설명될 단계들(S410 내지 S430)은 도 4에 도시된 순서와 다른 순서로 수행될 수 있으며, 단계들(S410 내지 S430) 중 일부가 생략되거나 추가의 과정이 더 포함될 수 있다.

이하 실시예에서는 도 4의 번역 결과 제공 방법이 서버(150) 측에서 수행되는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 번역 결과 제공 방법이 포함하는 단계들(S410 내지 S430) 중 적어도 일부는 전자 기기(110)에서 수행되는 것 또한 가능하다.

도 4를 참조하면, 단계(S410)에서 텍스트 검출부(310)는 전자 기기(110)로부터 업로드된 이미지를 대상으로 이미지 내에 텍스트에 해당되는 영역(이하, '텍스트 검출 영역'이라 칭함)을 검출할 수 있다. 프로세서(222)는 이미지 기반 텍스트 번역 기능을 제공하는 것으로, OCR(optical character reader)과 같은 문자 인식 기술을 바탕으로 이미지 내에서 번역 대상이 되는 텍스트 부분을 검출할 수 있다. 텍스트 검출부(310)는 이미지 내에서 텍스트 부분을 사각형 박스 영역으로 지정할 수 있으며, 이때 텍스트 검출 영역에 대한 이미지 상의 좌표 값을 포함하는 텍스트 박스 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 텍스트 박스 정보는 좌측 상단 좌표, 우측 상단 좌표, 좌측 하단 좌표, 우측 하단 좌표를 포함할 수 있다.

다른 예로, 상기한 텍스트 검출 기능은 전자 기기(110)에서 수행될 수 있으며, 이때 텍스트 검출부(310)는 전자 기기(110)로부터 이미지와 함께 텍스트 검출 결과로서 텍스트 박스 정보를 수신할 수 있다.

단계(S420)에서 색상 추출부(320)는 텍스트 검출 영역에서 텍스트를 대표하는 색상(이하, '텍스트 대표 색상'이라 칭함)과 배경을 대표하는 색상(이하, '배경 대표 색상'이라 칭함)을 추출할 수 있다. 색상 추출부(320)는 이미지 내 특정 영역, 즉 텍스트 검출 영역에 대한 일련의 이미지 프로세싱 과정을 거쳐 가장 적합한 텍스트 대표 색상과 배경 대표 색상을 도출할 수 있다. 색상 추출부(320)는 이미지와 해당 이미지 내 텍스트 검출 영역의 좌표를 입력 받아 색상 추출 대상 영역으로서 해당 좌표의 영역을 조사하여 텍스트 대표 색상과 배경 대표 색상을 추출할 수 있다. 구체적인 색상 추출 과정에 대해서는 이후에 설명하기로 한다.

단계(S430)에서 번역 결과 제공부(330)는 이미지 내 텍스트에 대한 번역 결과가 포함된 영역(이하, '번역 결과 영역'이라 칭함)을 해당 이미지 상에 오버레이하여 제공할 수 있다. 번역 결과 제공부(330)는 번역 엔진을 포함할 수 있으며, 번역 엔진을 이용하여 이미지에서 검출된 텍스트를 사전에 정해진 번역 언어로 번역할 수 있다. 이때, 번역 엔진은 통계기반 기계번역 또는 인공신경망 기계번역을 제공하는 것일 수 있으며, 딥 러닝(deep learning) 등 기계 학습(machine learning) 방식으로 학습하여 형성한 것일 수 있다. 실시예에 따라서는 서버(150)와 연동 가능한 다른 서버(일례로, 서버(160))에서 번역을 수행하는 것 또한 가능하며, 이 경우 이미지에서 검출된 텍스트에 대한 번역 요청이 서버(160)로 전달될 수 있고 서버(160)는 서버(160)에 포함된 번역 엔진을 통해 번역을 수행한 후 번역 결과를 번역 결과 제공부(330)로 제공할 수 있다. 번역 결과 제공부(330)는 원본 이미지 상에 번역 결과 영역을 오버레이할 수 있으며, 전자 기기(110)의 사용자는 번역 결과 영역이 포함된 이미지를 확인할 수 있다.

특히, 번역 결과 제공부(330)는 이미지 상에 번역 결과 영역을 오버레이하여 표시함에 있어 단계(S420)에서 추출된 텍스트 대표 색상과 배경 대표 색상을 번역 결과 영역의 텍스트 색상과 배경 색상으로 적용할 수 있다. 번역 결과 제공부(330)는 이미지 내 텍스트 검출 영역에서의 텍스트를 대표하는 색상과 배경을 대표하는 색상을 이미지 상에 오버레이하고자 하는 번역 결과 영역의 텍스트 색상과 배경 색상으로 이용할 수 있다.

일례로, 도 5를 참조하면, 색상 추출부(320)는 이미지(500)에 대하여 이미지 파일과 텍스트 검출 영역(501)의 좌표 값을 포함하는 텍스트 박스 정보를 입력 받을 수 있으며, 이때 이미지(500) 내에서 텍스트 박스 정보에 따라 텍스트 검출 영역(501)을 조사하여 일련의 이미지 처리를 통해 텍스트 대표 색상과 배경 대표 색상을 추출할 수 있다. 이에, 번역 결과 제공부(330)는 이미지(500) 상에 오버레이하는 번역 결과 영역(502)의 텍스트 색상과 배경 색상을 텍스트 검출 영역(501)에서 추출된 텍스트 대표 색상과 배경 대표 색상으로 표시할 수 있다. 이미지(500)에 오버레이되는 번역 결과 영역(502)은 텍스트 및 배경 색상과 마찬가지로 위치와 크기 또한 텍스트 검출 영역(501)와 동일하게 구성될 수 있다.

따라서, 번역 결과 제공부(330)는 원본 이미지(500)와 가장 유사한 (텍스트와 배경) 색상을 번역 결과 영역(502)에 적용하여 번역 결과 영역(502)에 대한 이질감을 최소화할 수 있다.

다른 예로, 상기한 번역결과 제공 기능은 전자 기기(110)에서 수행될 수 있으며, 이때 전자 기기(110)는 서버(150)로부터 번역 결과와 함께 텍스트 대표 색상과 배경 대표 색상을 수신하여 이미지 상에 번역 결과 영역을 오버레이하되 번역 결과 영역에 텍스트 대표 색상과 배경 대표 색상을 적용하여 표시할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서 색상 추출 과정의 구체적인 예시를 도시한 것이다.

도 6을 참조하면, 색상 추출부(320)는 이미지(500)에 대하여 이미지 파일(601)과 텍스트 검출 영역(501)의 좌표 값을 포함하는 텍스트 박스 정보(602)를 입력받을 수 있다.

색상 추출부(320)는 이미지 파일(601)에서 색상 추출을 위한 영역을 찾는 것으로, 텍스트 박스 정보(602)를 기초로 텍스트 검출 영역(501)을 찾을 수 있다(S61). 색상 추출부(320)는 사용자가 입력한 이미지 파일(601)과 텍스트 박스 정보(602)를 입력받아 텍스트 박스 정보(602)에 대응되는 텍스트 검출 영역(501)을 색상 추출이 필요한 관심 영역으로 설정할 수 있다. 이때, 색상 추출부(320)는 이미지 투영 변환(image perspective transform) 알고리즘을 사용하여 텍스트 검출 영역(501)을 직사각형 형태로 변환할 수 있다. 투영 변환 알고리즘은 기울어지거나 비뚤어진 모양의 영역을 원하는 모양(예컨대, 직각 사각형)으로 변환하는 컴퓨터 비전 알고리즘에 해당된다.

색상 추출부(320)는 텍스트 검출 영역(501)을 대상으로 3D 히스토그램을 추출할 수 있다(S62). 기존 2D 히스토그램은 각각의 색상 채널(R, G, B)에 대해서 계산을 하기 때문에 색상 조합의 분포를 파악하기에 적합하지 않다. 반면에, 3D 히스토그램은 색상의 조합이 하나의 요소가 되고 그 개수가 종합된다. 예를 들어, 도 7에 도시한 바와 같이 색상 추출부(320)는 텍스트 검출 영역(501)의 모든 픽셀에 대해 색상의 조합에 대한 히스토그램을 추출할 수 있다.

실시예에 따라서는 색상 추출부(320)는 3D 히스토그램을 추출할 때 계산량을 줄이기 위해 모든 픽셀 값을 특정 배수로 양자화(quantization)하여 처리할 수 있다. 예를 들어, R:123, G:234, B:5인 픽셀에 대해 히스토그램을 구할 때 R:123, G:234, B:5를 R:124, G:236, B:8과 같이 4의 배수 단위로 변경할 수 있다. 양자화를 거치는 경우 히스토그램을 추출하기 위한 계산량과 시간을 단축시킬 수 있다.

다시 도 6을 참조하면, 색상 추출부(320)는 텍스트 검출 영역(501) 내에 분포된 모든 색상 중 우세한 두 가지의 기본 색상을 추출할 수 있다(S63). 일례로, 도 8를 참조하면 색상 추출부(320)는 K-평균(mean) 알고리즘을 사용하여 텍스트 검출 영역(501)에 해당되는 원본 이미지의 색상 분포를 두 가지의 색상으로 클러스터링할 수 있다. 클러스터링 결과로 텍스트 검출 영역(501)의 원본 이미지와 동일한 크기의 이미지가 생성되고 해당 이미지에는 일종의 라벨(label) 값이 포함된다. 두 가지 색상으로 클러스터링하는 경우 1 또는 2의 라벨이 포함된다.

색상 추출부(320)는 두 가지의 기본 색상 중 하나를 배경 기본 색상으로 선정하고 나머지 하나를 텍스트 기본 색상으로 선정할 수 있다. 일례로, 도 9를 참조하면 색상 추출부(320)는 텍스트 검출 영역(501)을 이루는 사면의 테두리 영역(91)을 검색하면서 라벨이 1인 픽셀의 수와 라벨이 2인 픽셀의 수를 각각 합산한다. 이때, 픽셀 하나 크기의 테두리 영역(91)을 검색하는 것은 물론이고 사전에 정해진 크기, 즉 둘 이상의 픽셀 크기의 테두리 영역(91)을 검색하는 것 또한 가능하다. 텍스트 검출 영역(501)을 이루는 사면의 테두리 영역(91)을 검색하는 것 이외에 사면 중 일부 테두리 영역(예를 들어, 좌측 상단, 좌측 하단, 우측 상단, 우측 하단 등)을 검색하는 것 또한 가능하다. 색상 추출부(320)는 합산된 픽셀의 수가 보다 많은 라벨의 색상을 배경 기본 색상으로 선정하고 나머지를 텍스트 기본 색상으로 선정할 수 있다. 텍스트 검출 영역(501)의 테두리 영역(91)을 검색하여 배경 기본 색상을 선정하는 이유는 테두리 영역(91)에는 텍스트에 해당하는 픽셀보다 배경에 해당하는 픽셀 수가 많을 것으로 예측되기 때문이다. 테두리 영역(91)에 가장 많이 분포된 색상을 배경 기본 색상으로 선정하는 방법 이외에도, 테두리 영역(91) 내 사전에 정해진 특정 위치의 픽셀 색상을 배경 기본 색상으로 선정하는 것 또한 가능하다. 예를 들어, 도 10에 도시한 바와 같이 테두리 영역(91) 중 좌측 테두리의 첫 번째 픽셀(102)의 색상을 배경 기본 색상으로 선정할 수도 있다. 또는, 테두리 영역(91) 중 우측 테두리 첫 번째 픽셀, 좌측 테두리 마지막 픽셀, 우측 테두리 마지막 픽셀, 상단 테두리 중앙 픽셀, 하단 테두리 중앙 픽셀 등의 색상을 배경 기본 색상으로 선정할 수 있다.

다시 도 6을 참조하면, 색상 추출부(320)는 단계(S62)에서 추출된 히스토그램을 정렬할 수 있다(S64). 도 11에 도시한 바와 같이, 색상 추출부(320)는 3D 히스토그램을 크기 순으로 정렬할 수 있으며, 이때 정렬된 히스토그램은 텍스트 색상용 히스토그램과 배경 색상용 히스토그램으로 이용될 수 있다.

다시 도 6을 참조하면, 색상 추출부(320)는 단계(S63)에서 추출된 기본 색상과 단계(S64)에서 정렬된 히스토그램을 기초로 배경 대표 색상과 텍스트 대표 색상을 선정할 수 있다(S65). 색상 추출부(320)는 단계(S64)에서 정렬된 히스토그램과 단계(S63)에서 추출된 기본 색상을 사용하여 색상 거리(color distance) 값을 구하여 이를 통해 최선의 색상을 선택할 수 있다. 일례로, 색상 거리를 구하는 방법은 유클리드 방법을 이용할 수 있으며, 유클리드 방법을 통해 히스토그램 색상조합과 기본 색상 간의 거리를 구할 수 있다.

도 12에 도시한 바와 같이, 색상 추출부(320)는 텍스트 기본 색상과 배경 기본 색상 각각에 대하여 히스토그램의 정렬 순서대로 히스토그램 색상조합과 기본 색상 간의 거리를 계산한다. 색상 추출부(320)는 텍스트 기본 색상과의 거리가 가장 짧거나 사전에 정해진 임계치(threshold)(예컨대, 40) 이하인 픽셀 색상(121)을 텍스트 대표 색상으로 선정하고 배경 기본 색상과의 거리가 가장 짧거나 임계치 이하인 픽셀 색상(122)을 배경 대표 색상으로 선정할 수 있다. 대표 색상의 특성은 이미지 내에서 많은 색상 분포를 나타내고 기본 색상과 유사한 색상을 지닌다. 기본 색상과의 거리가 임계치 이하인 픽셀이 발견되지 않는 경우 임계치를 증가시켜 상기한 과정을 다시 수행한다.

따라서, 색상 추출부(320)는 텍스트 검출 영역의 원본 이미지에 대한 히스토그램과 지배적인 기본 색상을 이용하여 해당 이미지에 가장 적합한 텍스트 대표 색상과 배경 대표 색상을 획득할 수 있다.

본 발명에 따른 색상 추출 방법은 주어진 이미지 내 텍스트를 번역하여 제공하는 환경 이외에 다양한 환경에서 활용 가능하다. 일례로, 전자 기기(110)를 통해 촬영되고 있는 실시간 영상 내 텍스트를 번역하고 번역 결과 위에 적합한 색상을 찾아 오버레이할 수 있다. 다른 예로, 이미지 객체의 대표되는 색상을 찾아 해당 객체와 관련된 UI(user interface)를 구성하는 색상으로 활용할 수 있다. 예를 들어, 전자 기기(110)의 화면에 표시되는 아이콘들의 대표되는 색상을 찾아 배경 테마 색상 등으로 활용할 수 있다. 이때, 아이콘의 대표되는 두 가지 색상으로 아이콘의 외곽 영역과 유사한 색상과 그렇지 않은 색상이 추출될 수 있다. 또 다른 예로, 본 발명에 따른 색상 추출 방법을 동영상 내 장면 변경을 감지하기 위한 용도로 활용할 수 있다. 예를 들어, 이전 프레임과 현재 프레임에서 각각 대표 색상을 추출하여 프레임 간의 대표 색상의 차이가 일정 크기 이상인 경우 장면이 변경된 것으로 판단할 수 있다. 더 나아가, 대표 색상을 추출하는 방법을 기반으로 장면이 변경된 것으로 판단되는 시점을 부가 컨텐츠(예컨대, 광고 등) 삽입 위치로 설정할 수 있다.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 이미지 내 텍스트에 대한 번역 결과를 해당 이미지에 오버레이하여 제공함에 있어 텍스트 검출 영역에서 텍스트 대표 색상과 배경 대표 색상을 추출하여 추출된 텍스트 대표 색상과 배경 대표 색상을 번역 결과 영역의 텍스트와 배경에 적용함으로써 이미지 상의 번역 결과 영역에 대한 이질감을 최소화할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

컴퓨터 시스템에서 실행되는 방법에 있어서,
상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 주어진 이미지 내에 텍스트가 포함된 제1 영역을 검출하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 제1 영역에서 상기 텍스트를 대표하는 텍스트 대표 색상과 상기 제1 영역의 배경을 대표하는 배경 대표 색상을 추출하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 텍스트에 대한 번역 결과가 포함된 제2 영역을 상기 이미지 상에 오버레이하되 상기 제2 영역의 텍스트 색상과 배경 색상에 상기 텍스트 대표 색상과 상기 배경 대표 색상을 적용하는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 검출하는 단계는,
OCR(optical character reader)을 이용하여 상기 제1 영역을 검출하는 것
을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 추출하는 단계는,
상기 제1 영역의 각 픽셀에 대한 히스토그램을 추출하는 단계;
상기 제1 영역의 색상 분포를 기초로 텍스트 기본 색상과 배경 기본 색상을 추출하는 단계;
상기 제1 영역의 각 픽셀에 대한 상기 히스토그램과 상기 텍스트 기본 색상 간의 거리 값을 기초로 상기 텍스트 대표 색상을 선정하는 단계; 및
상기 제1 영역의 각 픽셀에 대한 상기 히스토그램과 상기 배경 기본 색상 간의 거리 값을 기초로 상기 배경 대표 색상을 선정하는 단계
를 포함하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 추출하는 단계는,
이미지 투영 변환(image perspective transform) 알고리즘을 통해 상기 제1 영역을 일정 형태로 변환하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 추출하는 단계는,
상기 히스토그램을 크기 순으로 정렬하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 히스토그램을 추출하는 단계는,
상기 제1 영역의 각 픽셀에 대해 색상 채널 조합에 따른 3D 히스토그램을 추출하는 것
을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 히스토그램을 추출하는 단계는,
상기 제1 영역의 모든 픽셀 값을 특정 배수로 양자화(quantization)하는 단계
를 포함하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 텍스트 기본 색상과 상기 배경 기본 색상을 추출하는 단계는,
K-평균(mean) 알고리즘을 통해 상기 제1 영역의 색상 분포를 두 가지의 색상으로 클러스터링하는 단계;
상기 제1 영역의 테두리 영역을 대상으로 상기 두 가지 색상의 각 색상 별 픽셀 수를 합산하는 단계; 및
상기 두 가지의 색상 중 픽셀 수가 많은 색상을 상기 배경 기본 색상으로 선정하고 나머지 색상을 상기 텍스트 기본 색상으로 선정하는 단계
를 포함하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 텍스트 대표 색상과 상기 배경 대표 색상을 선정하는 단계는,
상기 텍스트 기본 색상과의 거리 값이 임계치(threshold) 이하인 픽셀 색상을 상기 텍스트 대표 색상으로 선정하고,
상기 배경 기본 색상과의 거리 값이 상기 임계치 이하인 픽셀 색상을 상기 배경 대표 색상으로 선정하는 것
을 특징으로 하는 방법.
제9항에 있어서,
상기 텍스트 대표 색상과 상기 배경 대표 색상을 선정하는 단계는,
상기 임계치 이하의 픽셀이 존재하지 않는 경우 상기 임계치를 증가시키는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 이미지 객체의 대표 색상을 추출하여 상기 이미지 객체와 관련된 UI를 구성하는 색상으로 적용하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 아이콘의 대표 색상을 추출하여 배경 테마 색상으로 적용하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 방법은,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 동영상에 대해 이전 프레임과 현재 프레임에서 각각 대표 색상을 추출하여 상기 이전 프레임의 대표 색상과 상기 현재 프레임의 대표 색상 간의 차이에 따라 장면 변경을 감지하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제1항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 상기 컴퓨터 시스템에 실행시키기 위해 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램.
컴퓨터 시스템에 있어서,
메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
주어진 이미지 내에 텍스트가 포함된 제1 영역을 검출하는 텍스트 검출부;
상기 제1 영역에서 상기 텍스트를 대표하는 텍스트 대표 색상과 상기 제1 영역의 배경을 대표하는 배경 대표 색상을 추출하는 색상 추출부; 및
상기 텍스트에 대한 번역 결과가 포함된 제2 영역을 상기 이미지 상에 오버레이하되 상기 제2 영역의 텍스트 색상과 배경 색상에 상기 텍스트 대표 색상과 상기 배경 대표 색상을 적용하여 제공하는 번역 결과 제공부
를 포함하는 컴퓨터 시스템.
제15항에 있어서,
상기 색상 추출부는,
상기 제1 영역의 각 픽셀에 대한 히스토그램을 추출하고,
상기 제1 영역의 색상 분포를 기초로 텍스트 기본 색상과 배경 기본 색상을 추출하고,
상기 제1 영역의 각 픽셀에 대한 상기 히스토그램과 상기 텍스트 기본 색상 간의 거리 값을 기초로 상기 텍스트 대표 색상을 선정하고,
상기 제1 영역의 각 픽셀에 대한 상기 히스토그램과 상기 배경 기본 색상 간의 거리 값을 기초로 상기 배경 대표 색상을 선정하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템.
제16항에 있어서,
상기 색상 추출부는,
상기 제1 영역의 각 픽셀에 대해 색상 채널 조합에 따른 3D 히스토그램을 추출하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템.
제16항에 있어서,
상기 색상 추출부는,
상기 제1 영역의 모든 픽셀 값을 특정 배수로 양자화하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템.
제16항에 있어서,
상기 색상 추출부는,
K-평균 알고리즘을 통해 상기 제1 영역의 색상 분포를 두 가지의 색상으로 클러스터링하고,
상기 제1 영역의 테두리 영역을 대상으로 상기 두 가지 색상의 각 색상 별 픽셀 수를 합산하고,
상기 두 가지의 색상 중 픽셀 수가 많은 색상을 상기 배경 기본 색상으로 선정하고 나머지 색상을 상기 텍스트 기본 색상으로 선정하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템.
제16항에 있어서,
상기 색상 추출부는,
상기 텍스트 기본 색상과의 거리 값이 임계치 이하인 픽셀 색상을 상기 텍스트 대표 색상으로 선정하고,
상기 배경 기본 색상과의 거리 값이 상기 임계치 이하인 픽셀 색상을 상기 배경 대표 색상으로 선정하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템.