JP2022550004A - イメージ統合方法及びシステム - Google Patents

Abstract

本発明のイメージ統合方法はコンピューターシステムで行われるイメージ統合方法において、上記のコンピューターシステムに含まれる少なくとも一つのプロセッサーで、第１オブジェクトに対する第１イメージ及び第２オブジェクトに対する第２イメージを保存するイメージ保存段階、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージ及び上記の第２イメージからそれぞれオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する第１オブジェクト特性情報及び第２オブジェクト特性情報を生成するオブジェクト特性情報生成段階、上記の少なくとも一つプロセッサーで、上記の第１オブジェクト特性情報及び上記の第２オブジェクト特性情報を比べて、上記の第１オブジェクトと第２オブジェクトが同一オブジェクトである確率指標を算出する指標算出段階、及び上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージと上記の第２イメージを同一オブジェクトに対するイメージに統合して保存するイメージ統合段階を含む。

Description

本発明はイメージ統合方法に関するもので、より詳細にはお互いに異なる視点から撮影されたＡＲ（拡張現実）イメージを一つのイメージに統合して保存する方法及びシステムに関するものである。

高性能カメラが搭載されたスマートフォン及びタブレットＰＣなどの端末機が普及されることにより、周りの物事に対する高画質の写真または映像などのイメージを撮影することが容易になった。また、このような端末機は高速の無線通信を支援する場合が多いため、このようなイメージをインターネットを通じてサーバーアップロードすることもまた容易になった。

最近、このような端末機を用いて物事を一方向のみで撮影することではなく、端末機が物事の周りの少なくとも一部を旋回しながら、物事を複数の方向から撮影する方法が支援される。このような方法を用いる場合、物事に対して二つ以上の視点からの情報が取り合わせるため、実際の物事の形状情報をよりよく表現することができるというメリットがある。

このような複数の方向から撮影したイメージ情報を用いた様々なサービスが試みられている。このようなサービスが円滑に提供されるためには物事に対してできるだけ多くの方向から撮影されたイメージが必要である。しかし、一般的なユーザーは物事の全体（３６０°）を旋回しながら撮影することに相当な不便及び未熟さなどを感じる。

もし、上述したサービスが物事をどのような方向から撮影しても物事を認識する機能のサービスであって、予め保存されたイメージが物事の全体ではなく半分（１８０°）を旋回しながら撮影したものと仮定しよう。このような状況でもしユーザーが既に撮影された半分ではなく他の方向から同一な物事を撮影する場合、サービスの提供者はユーザーが撮影した物事を認識できない問題点が発生する。

したがって、このような問題点を解決する方法について、様々な試みが進められている。

大韓民国登録特許第１０－２１５３９９０号

本発明が解決しようとする課題は、同一なオブジェクトを撮影したお互いに異なるイメージを一つのイメージに統合して保存及び管理する方法を提供することである。

本発明が解決しようとする他の課題は、お互いに異なる端末機でお互いに異なる視点から撮影したお互いに異なる二つのイメージに対して、二つのイメージが同一のオブジェクトである確率指標を算出する方法を提供するものである。

上記の課題を解決するための本発明のイメージ統合方法は、コンピューターシステムで行われるイメージ統合方法において、上記のコンピューターシステムに含まれる少なくとも一つのプロセッサーで、第１オブジェクトに対する第１イメージ及び第２オブジェクトに対する第２イメージを保存するイメージ保存段階、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージ及び上記の第２イメージからそれぞれのオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する第１オブジェクト特性情報及び第２オブジェクト特性情報を生成するオブジェクト特性情報生成段階、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１オブジェクト特性情報及び上記の第２オブジェクト特性情報を比べて上記の第１オブジェクトと上記の第２オブジェクトが同一のオブジェクトである確率指標を算出する指標算出段階、及び上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージと上記の第２イメージを同一のオブジェクトに対するイメージに統合して保存するイメージ統合段階を含むイメージ統合方法である。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の第１イメージ及び上記の第２イメージは、拡張現実イメージであるイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の第１イメージ及び上記の第２イメージは、一定の範囲で上記の第１オブジェクト及び上記の第２オブジェクトの周りを旋回しながら撮影されて生成されるイメージであるイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記のオブジェクト特性情報生成段階は、上記のオブジェクトの外形を水平方向の区分線により区分し、垂直方向に羅列される複数の部分イメージで区分することを特徴にし、上記のオブジェクト特性情報は上記の部分イメージの形態、色相、長さ、間隔及び割合の中のいずれかの情報を含むイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記のオブジェクト特性情報生成段階は、上記のオブジェクトの外形を分析して上記のオブジェクトの形態が上記のコンピューターシステムに予め保存された複数のレファレンス外形の中のいずれかを選択し、上記のオブジェクト特性情報は上記の選択されたいずれかのレファレンス外形に関する情報を含むイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記のオブジェクト特性情報生成段階は、上記のオブジェクトの外面を垂直方向の区分線により区分し、水平方向で羅列される複数の部分イメージで区分することを特徴にし、上記のオブジェクト特性情報は上記の部分イメージのパターン、色相及び上記の部分イメージに含まれたテキストの中のいずれかの情報含むイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記のオブジェクト特性情報生成段階は、上記の第１イメージまたは第２イメージから上記のオブジェクトの撮影の高さを認識する高さ認識段階、及び上記の撮影の高さが予め定められた基準高さになるように上記の第１イメージまたは上記の第２イメージを補正する高さ補正段階を含むイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の指標算出段階は、上記の第１オブジェクト特性情報及び上記の第２オブジェクト特性情報から垂直方向に区分線で区分される垂直部分イメージを識別する垂直部分イメージ識別段階、及び上記の第１オブジェクト特性情報と上記の第２オブジェクト特性情報のそれぞれの垂直部分イメージを比べて、重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージを選定する重畳領域の選定段階を含むイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の指標算出段階で、上記の確率指標は、上記の第１オブジェクト特性情報と上記の第２オブジェクト特性情報の中の上記の重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージの連関性の可否に基ついて算出されることを特徴とするイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージはお互いに連続する複数の垂直部分イメージであるイメージ統合方法である。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記のイメージ保存段階は、上記の第１イメージを保存する第１イメージ保存段階と、上記の第２イメージを保存する第２イメージ保存段階とを含み、上記のオブジェクト特性情報生成段階は、上記の第１オブジェクト特性情報を生成する第１オブジェクト特性情報生成段階と、上記の第２オブジェクト特性情報を生成する第２オブジェクト特性情報生成段階とを含み、上記の第２イメージ保存段階は上記の第１オブジェクト特性情報生成段階の以降に行われることを特徴にし、上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第２イメージに追加される追加第２イメージを保存する追加第２イメージ保存段階をさらに含むイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の第２イメージ及び上記の追加第２イメージは上記のコンピューターシステムとネットワークを通じて連結される一つの端末機から撮影されるイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記のコンピューターシステムとネットワークを通じて連結される端末機に上記の追加第２イメージの撮影及び伝送を支援する追加第２イメージ登録モードを提供する段階をさらに含むイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の追加第２イメージ登録モードを提供する段階で、上記の少なくとも一つのプロセッサーは、上記の端末機で上記の第２イメージに対応される部分と上記の追加第２イメージに対応される部分が区分されて表示されるように上記の追加第２イメージ登録モードを提供するイメージ統合方法であることができる。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は、上記の追加第２イメージ登録モードを提供する段階で、上記の第２イメージに対応される部分と上記の追加第２イメージに対応される部分は上記の第２オブジェクトを囲む仮想の円の形態で表示されて、上記の第２イメージに対応される部分と上記の追加第２イメージに対応される部分はお互いに異なる色相で表示されるイメージ統合方法であることができる。

または、上記の課題を解決するための本発明のイメージ統合コンピューターシステムは、コンピューターシステムにおいて、メモリ、及び上記のメモリと連結されて、命令を実行するように構成される少なくとも一つのプロセッサーを含み、上記の少なくとも一つのプロセッサーは、第１オブジェクトに対する第１イメージ及び第２オブジェクトに対する第２イメージを保存するイメージ保存部、上記の第１イメージ及び上記の第２イメージからそれぞれのオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する第１オブジェクト特性情報及び第２オブジェクト特性情報を生成するオブジェクト特性情報生成部、上記の第１オブジェクト特性情報及び上記の第２オブジェクト特性情報を比べて上記の第１オブジェクトと上記の第２オブジェクトが同一のオブジェクトである確率指標を算出する指標算出部、及び上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の第１イメージと上記の第２イメージを同一のオブジェクトに対するイメージで統合して保存するイメージ統合部を含むコンピューターシステムである。

本発明の一実施例によるイメージ統合方法は同一なオブジェクトを撮影したお互いに異なるイメージを一つのイメージに統合して保存及び管理することができる。

また、本発明の一実施例によるイメージ統合方法はお互いに異なる端末機でお互いに異なる視点から撮影したお互いに異なるイメージについて、二つのイメージのオブジェクトが同一なオブジェクトである確率指標を算出することができる。

本発明のイメージ統合方法で行われるコンピューターシステムの連結関係を図示した図面である。 本発明のイメージ統合方法を行うコンピューターシステムに対するブロック図である。 本発明のイメージ統合方法のフローチャートである。 本発明の一実施例による第１イメージと第２イメージの内容を図式的に図示した図面である。 本発明の一実施例によるプロセッサーがオブジェクトからオブジェクト特性情報を生成する例示的な方法を簡略に図示したものである。 本発明の一実施例による部分イメージを示した図面である。 本発明の一実施例による指標算出段階に対する例示を示した図面である。 本発明の一実施例によるイメージ統合段階についての例示を示す図面である。 本発明の一実施例による追加イメージ登録モード提供段階に対する例示を示した図面である。 本発明の一実施例による追加イメージの保存段階に対する例示を示す図面である。

以下、添付された図面を参考にして、本発明の実施例を詳しく説明する。本発明を説明するのにおいて、該当の分野ですでに公知された技術または構成に対する具体的な説明を付加することが本発明の要旨を不明にする可能性があると判断される場合には詳細な説明でこれを一部省略するようにする。また、本明細書で用いられる用語は本発明の実施例を適切に表現するために用いられた用語であって、これは該当分野の関連される人または慣例などにより異なることができる。したがって、本用語に対する定義は本明細書の全般にかける内容に基ついて下されるべきである。

ここで、用いられる専門用語は単に特定の実施例を言及するためのものであり、本発明を限定するものを意図していない。ここで用いられる単数形態は文言がこれと明白に反対の意味を示さない限り複数の形態も含む。明細書で用いられる「含む」の意味は特定の特性、領域、整数、段階、動作、要素及び／または成分を具体化し、他の特定の特性、領域、整数、段階、動作、要素、成分及び／または群の存在や付加を除外することではない。

以下、添付された図１乃至図１０を参考にして、本発明の一実施例によるイメージ統合方法について説明する。

図１は本発明のイメージ統合方法に行われるコンピューターシステム１０の連結関係を簡単に図示した図面である。

図１を参考にすれば、本発明のコンピューターシステム１０はネットワーク２０と連結されたサーバーで構成されることができる。コンピューターシステム１０はネットワーク２０を通じて複数の端末機と連結されることができる。

ここで、ネットワーク２０の通信方式は制限されなく、各構成要素の間の連結が同一なネットワーク２０方式で連結されないこともできる。ネットワーク２０は、通信網（一例で、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網、衛星網など）を活用する通信方式のみならず、機器の間の近距離無線通信もやはり含むことができる。例えば、ネットワーク２０は、客体と客体がネットワーキングすることができるすべての通信方法を含むことができ、有線通信、無線通信、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、または、それ以外の方法で制限されない。例えば、有線及び／またはネットワーク２０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）， ＭＡＮ（Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＥＤＧＥ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄａｔａ ＧＳＭ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、 ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、 ＴＤＭＡ（Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、 ブルートゥース(登録商標)（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）、Ｚｉｇｂｅｅ、ワイファイ（Ｗｉ－Ｆｉ）、ＶｏＩＰ（Ｖｏｉｃｅ ｏｖｅｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、 ＬＴＥ Ａｄｖａｎｃｅｄ、 ＩＥＥＥ８０２．１６ｍ、 ＷｉｒｅｌｅｓｓＭＡＮ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、 ＨＳＰＡ＋、３ＧＰＰ Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）、 Ｍｏｂｉｌｅ ＷｉＭＡＸ（ＩＥＥＥ ８０２．１６ｅ）、ＵＭＢ （ｆｏｒｍｅｒｌｙ ＥＶ－ＤＯ Ｒｅｖ． Ｃ）、 Ｆｌａｓｈ－ＯＦＤＭ、 ｉＢｕｒｓｔ ａｎｄ ＭＢＷＡ （ＩＥＥＥ ８０２．２０） ｓｙｓｔｅｍｓ、 ＨＩＰＥＲＭＡＮ、Ｂｅａｍ－Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ（ＢＤＭＡ）、Ｗｉ－ＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）及び超音波活用通信で構成される群から選択される一つ以上の通信方法による通信ネットワークを称することができるが、これに限定されるものではない。

端末機はイメージを撮影することができるカメラ装置が付加されたものが望ましい。端末機は携帯電話、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、ノートパソコン（ｌａｐｔｏｐ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、デジタル放送用の端末機、ＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ＰＭＰ（ｐｏｒｔａｂｌｅ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｐｌａｙｅｒ）、ナビゲーション、スレートＰＣ（ｓｌａｔｅ ＰＣ）、タブレットＰＣ（ｔａｂｌｅｔ ＰＣ）、ウルトラブック（ｕｌｔｒａｂｏｏｋ）、ウェアラブルデバイス（ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ、例えば、ウオッチ型端末機（ｓｍａｒｔｗａｔｃｈ）、グラス型端末機（ｓｍａｒｔ ｇｌａｓｓ）、ＨＭＤ（ｈｅａｄ ｍｏｕｎｔｅｄ ｄｉｓｐｌａｙ））などが含まれることができる。

端末機は通信モジュールを含むことができ、移動通信のための技術標準または通信方式（例えば、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ）、ＣＤＭＡ２０００（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ ２０００）、ＥＶ－ＤＯ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｖｏｉｃｅ－Ｄａｔａ Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｏｒ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｖｏｉｃｅ－Ｄａｔａ Ｏｎｌｙ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ ＣＤＭＡ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＵＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｕｐｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ－Ａ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ－Ａｄｖａｎｃｅｄ）など）により構築された移動通信網の上で、基地局、外部の端末、サーバーの中の少なくとも一つと無線信号を送受信する。

図２は本発明のイメージ統合方法を行うコンピューターシステム１０に対するブロック図である。

図２を参考にすれば、コンピューターシステム１０はメモリ１００及びプロセッサー２００を含む。またはコンピューターネットワーク２０と連結することができる通信部を含むことができる。

ここで、プロセッサー２００はメモリ１００と連結されて、命令を実行するように構成される。命令とはメモリ１００に含まれるコンピューター判読可能な命令を意味する。

プロセッサーはイメージ登録モード提供部２１０、イメージ保存部２２０、オブジェクト特性情報生成部２３０、指標算出部２４０及びイメージ統合部２５０を含む。

メモリ１００にはイメージ及びイメージに対するオブジェクト特性情報を含むデータベースが保存されることができる。

上述するプロセッサーの各部分については、以下、イメージ統合方法を説明した後に説明する。

図３は本発明のイメージ統合方法のフローチャートを図示するものである。

図３を参考にすると、本発明のイメージ統合方法はイメージ保存段階、オブジェクト特性情報生成段階、指標算出段階、イメージ統合段階、追加イメージ３３０登録モード提供段階及び追加イメージ３３０保存段階を含む。

上述する各段階はコンピューターシステム１０で行われる。具体的に上述する各段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で行われる。

上述する各段階は特別な因果関係により羅列された順番に従って遂行されなければならない場合を除き、羅列された順番と関係なく遂行されることができる。

以下、イメージ保存段階について説明する。
イメージ保存段階を説明するのにおいて、図４を参考にして説明する。

イメージ保存段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第１オブジェクト３００に対する第１イメージ３１０及び第２オブジェクト４００に対する第２イメージ４１０を保存する段階である。

このようなイメージ保存段階はイメージ登録モード提供段階が行われて、ユーザーの端末機で提供を受けたイメージ登録モードに反応して撮影が進められた後に行われることができる。

コンピューターシステム１０はネットワーク２０を通じて少なくとも一つの端末機から撮影したイメージを受信する。コンピューターシステム１０は受信したイメージをメモリ１００に保存する。

ここで、イメージは複数のイメージがあることができる。説明の便利のためにイメージは第１イメージ３１０及び第２イメージ４１０があると仮定して説明する。また、第１イメージ３１０は第１オブジェクト３００に対するイメージであり、第２イメージ４１０は第２オブジェクト４００に対するイメージと仮定して説明する。

ここで、イメージは拡張現実（ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ、ＡＲ）イメージであることができる。また、イメージは一定範囲でオブジェクトの周りを旋回しながら撮影されて生成されたイメージであることができる。イメージはオブジェクトの周りの全体範囲（３６０°）を撮影したものであることもできるが、以下では一部の範囲（３６０°未満）を撮影したものであることを仮定して説明する。

イメージ保存段階は詳細に、第１イメージ３１０を保存する第１イメージ３１０保存段階及び第２イメージ４１０を保存する第２イメージ４１０保存段階を含むことができる。そして、第１イメージ３１０保存段階と第２イメージ４１０保存段階はお互いに時間的に離隔されて行われることができる。

具体的なことは後述するが、第１イメージ３１０保存段階が行われた後、第１オブジェクト３００特性情報生成段階が行われた以降に第２イメージ４１０保存段階が行われることができる。

図４は第１イメージ３１０と第２イメージ４１０の内容を図式的に図示した図面である。

図４を参考にして、第１イメージ３１０と第２イメージ４１０の内容に簡単に説明する。

上述するように、第１イメージ３１０は第１オブジェクト３００に対するイメージであり、第２イメージ４１０は第２オブジェクト４００に対するイメージである。しかし、第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００は同一なオブジェクトであることができる。しかし、第１イメージ３１０と第２イメージ４１０がそれぞれお互いに異なる主体によって、オブジェクトを基準にお互いに異なる視点から異なる部分が撮影されたものだとすれば、コンピューターシステム１０では第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００が同一なオブジェクトであるかどうかを即時把握することが難しいかもしれない。

ここで、第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００が同一なオブジェクトというのは、物理的に同一なオブジェクトであるということだけではなく、物理的には異なるオブジェクトであるが、外形及び外面などの特徴が同一な、すなわち、同一な種類のオブジェクトであることも含む。

図４に図示されるもののように、第１イメージ３１０は第１オブジェクト３００を任意の特定基準点を基準に０°～９０°の範囲を撮影したイメージであることができる。そして、第２イメージ４１０は第１オブジェクト３００と同一な第２オブジェクト４００を同一な任意の特定の基準点を基準に６０°～１２０°の範囲を撮影したイメージであることができる。

以下、オブジェクト特性情報生成段階について説明する。
オブジェクト特性情報生成段階を説明するのにおいて、図５乃至図７を参考に説明する。

オブジェクト特性情報生成段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第１イメージ３１０及び第２イメージ４１０からそれぞれのオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する第１オブジェクト３００特性情報及び第２オブジェクト４００特性情報を生成する段階である。

オブジェクト特性情報はプロセッサー２００がイメージからオブジェクト外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する特性を抽出した情報を意味する。

オブジェクト特性情報は第１オブジェクト３００特性情報と第２オブジェクト４００特性情報があることができる。第１オブジェクト３００特性情報は第１イメージ３１０から抽出した第１オブジェクト３００の外形及び外面の中の少なくとも一つに関する情報である。第２オブジェクト４００特性情報は第２イメージ４１０から抽出した第２オブジェクト４００の外形及び外面の中の少なくとも一つに関する情報である。

オブジェクト特性情報生成段階は詳細に、第１オブジェクト３００特性情報を生成する第１オブジェクト３００特性情報生成段階及び第２オブジェクト４００特性情報を生成する第２オブジェクト４００特性情報生成段階を含むことができる。そして、第１オブジェクト３００特性情報生成段階と第２オブジェクト４００特性情報生成段階はお互いに時間的に離隔されて行われることができる。

具体的に、まず第１イメージ３１０保存段階が行われて、第１オブジェクト３００特性情報生成段階が行われる。その後に第２イメージ４１０保存段階が行われて、第２オブジェクト４００特性情報生成段階が行われることができる。

図５はプロセッサー２００がオブジェクトからオブジェクト特性情報を生成する一例示的な方法を簡略に図示したものである。

図５を参考にすれば、オブジェクト特性情報は部分イメージ３２０の形態、色相、長さ、間隔及び割合の中のある一つの情報を含むことができる。

ここで部分イメージ３２０とはオブジェクトの外形を一方向の区分線により区分したイメージを意味する。図５に図示されるもののように、部分イメージ３２０はオブジェクトの外形を水平方向の区分線により区分されて、垂直方法に羅列されるイメージであることができる。一つのイメージはこのような複数の部分イメージ３２０で構成されることができる。

このような部分イメージ３２０は視覚的な特徴によって区分されることができる。例えば、図５に図示されるように、一つのオブジェクトは外郭線が折り曲げることを基準に複数の区分線により区分されることができる。

このような部分イメージ３２０は様々な視覚的な特徴を有することができる。例えば、図５に図示されるもののように、一つの部分イメージ３２０は固有の形態、色相、長さ、間隔及び割合などの特徴を有することができる。具体的に、図５に図示される部分イメージ３２０の中の一つの部分イメージ３２０は垂直方向の長さがｈ１であり、色相は薄い黄金色であって、断面の模様は下が広い梯形という特徴を有することができる。

図６及び図７はプロセッサー２００がオブジェクトからオブジェクト特性情報を生成する他の一例示的な方法を簡略に図示したものである。

図６を参考にすれば、オブジェクト特性情報は部分イメージ３２０のパターン、色相及び部分イメージ３２０に含まれたテキストの中のいずれかの情報を含むことができる。

ここで部分イメージ３２０とは、オブジェクトの外面を一方向の区分線により区分したイメージを意味する。図６に図示したもののように、部分イメージ３２０はオブジェクトの外面を垂直方向の区分線により区分されて、水平方向に羅列されるイメージであることができる。やはり、一つのイメージはこのような複数の部分イメージ３２０で構成されることができる。

このような部分イメージ３２０はオブジェクトの中心を基準にカメラが移動する角度によって区分されることができる。例えば、図７に図示されるもののように、部分イメージ３２０は撮影角度により１０°範囲で区分されることができる。

このような部分イメージ３２０は様々な視覚的な特徴を有することができる。例えば、図６に図示されるように、一つの部分イメージ３２０は固有のパターン及び色相などの特徴を有することができる。また、一つの部分イメージ３２０はこれに含まれたテキストに対する特徴を有することができる。具体的に図６に図示される部分イメージ３２０の中の一つの部分イメージ３２０は白色の背景にハート２個のイメージがあり、Ｂというテキストが記載されているという特徴を有することができる。

図面に図示されていないが、オブジェクト特性情報はオブジェクトの外形を分析して推定されるレファレンス外形に関する情報を含むことができる。レファレンス外形に関する情報はコンピューターシステム１０に予め保存された様々なオブジェクトの一般的な形態の外形情報を意味する。例えば、コンピューターシステム１０はビール瓶について予め収集された一般的で様々なビール瓶の外形情報をメモリ１００に保存して置くことができる。プロセッサー２００はイメージからオブジェクトの外形を分析してオブジェクトの形態がコンピューターシステム１０に予め保存された複数のレファレンス外形の中のいずれかの特性情報で選択されたレファレンス外形情報を含めて生成することができる。

また、図面に図示されていないが、オブジェクトの特性情報生成段階は高さ認識段階及び高さ補正段階を含むことができる。

高さ認識段階はイメージからオブジェクトの撮影の高さを認識する段階である。高さ補正段階は撮影の高さが予め定められた基準の高さになるようにイメージを補正する段階である。

このような高さ補正段階を通じて、オブジェクトに対して撮影した高さが異なることによって発生することができるイメージの差を減らすことができる。これにより、撮影した高さが異なることによって発生することができるオブジェクト特性情報の差も減らすことができる。

以下、指標算出段階について説明する。
指標算出段階を説明するのにおいて、図７を参考にして説明する。

指標算出段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第１オブジェクト３００特性情報及び第２オブジェクト４００特性情報を比べて、第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００が同一オブジェクトである確率指標を算出する段階である。

指標算出段階は、垂直部分イメージ３２１識別段階及び重畳領域選定段階を含むことができる。

垂直部分イメージ３２１識別段階は第１オブジェクト３００特性情報及び第２オブジェクト４００特性情報から垂直方向に区分線で区分される垂直部分イメージ３２１を識別する段階である。このような垂直部分イメージ３２１はオブジェクトの中心を基準にカメラが移動する角度によって区分されることができる。例えば、図７に図示されるもののように、垂直部分イメージ３２１は撮影角度によって１０°範囲に区分されることができる。

重畳領域選定段階は第１オブジェクト３００特性情報と第２オブジェクト４００特性情報のそれぞれの垂直部分イメージ３２１を比べて、重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージ３２１を選定する段階である。例えば、図７に図示されるものを参考にすれば、オブジェクトを任意の特定基準点を基準に６０°～９０°の範囲に該当する１０°範囲の３個の垂直部分イメージ３２１が重畳領域に該当することができる。

このような重畳領域は一つまたは複数の垂直部分イメージ３２１からなることができる。重畳領域が複数の垂直部分イメージ３２１からなる場合、複数の垂直部分イメージ３２１はお互いに連続されるものであることができる。図７に図示されるものを例にして説明すれば、３個の垂直部分イメージ３２１は６０°～９０°の範囲でお互いに連続されるものである。

重畳領域に該当するかどうかの可否は各垂直部分イメージ３２１の外形及び外面の情報を総合的に比較して判断することができる。

第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００が同一のオブジェクトである確率指標は第１オブジェクト３００特性情報と第２オブジェクト４００特性情報の中の重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージ３２１の連関性の可否に基ついて算出されることができる。すなわち、第１オブジェクト３００特性情報の中の重畳領域に該当しない０°～６０°の範囲に該当する垂直部分イメージ３２１と第２オブジェクト４００特性情報の中の重畳領域に該当しない９０°～１２０°の範囲に該当する垂直部分イメージ３２１は確率指標を算出するのに、基礎にならないことが望ましい。

以下、イメージ統合段階について説明する。
イメージ統合段階を説明するのにおいて、図８を参考にして説明する。

イメージ統合段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第１イメージ３１０と第２イメージ４１０を同一のオブジェクトに対するイメージに統合して保存する段階である。このようなイメージ統合段階は指標算出段階での確率指標が予め定められた基準値以上である場合に行われる。

図８を参考にすれば、確率指標が予め定められた基準値以上である場合、プロセッサー２００は第１イメージ３１０と第２イメージ４１０を、もうこれ以上、第１オブジェクト３００と第２オブジェクト４００のそれぞれに対するイメージで把握して保存及び管理せず、同一のオブジェクトに対するイメージで統合して保存する。

以下、追加イメージ３３０登録モード提供段階について説明する。
追加イメージ３３０登録モード提供段階を説明するのにおいて、図９を参考にして説明する。

追加イメージ３３０登録モード提供段階は、まず第１イメージ３１０保存段階が行われて、第１オブジェクト３００特性情報生成段階が行われて、その後に第２イメージ４１０保存段階が行われて、第２オブジェクト４００特性情報生成段階が行われる場合に行われる。そして、追加イメージ３３０登録モード提供段階は指標算出段階での確率指標が予め定められた基準値以上である場合に行われる。

ここで、追加イメージ３３０は第２イメージ４１０に追加されるイメージを意味する。そして、追加イメージ３３０はコンピューターシステム１０とネットワーク２０を通じて連結される一つの端末機から撮影されたものを意味する。

追加イメージ３３０登録モード提供段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、第２イメージ４１０に追加される追加イメージ３３０を保存する段階である。

追加イメージ３３０は第２イメージ４１０の撮影終点から連続される範囲のイメージあることができる。図９を参考にすれば、追加イメージ３３０は第２イメージ４１０の撮影終点である１２０°から追加されて連続される１２０°～１５０°の範囲のイメージであることができる。

追加イメージ３３０登録モードは具体的に第２イメージ４１０を提供した端末機に第２オブジェクト４００と同一なオブジェクトに対するイメージを発見したら、追加イメージを撮影して統合し、保存して登録することができるユーザーインターフェースを提供することである。これのために、追加イメージ３３０登録モードは追加イメージ３３０の撮影及び伝送を支援するユーザーインターフェースを提供する。

図９に図示されるもののように、このようなユーザーインターフェースは端末機で第２イメージ４１０に対応される部分と追加イメージ３３０に対応される部分が区分されるように表示されることができる。具体的に、第２イメージ４１０に対応される部分と追加イメージ３３０に対応される部分は第２オブジェクト４００を囲む仮想の円の形態で表示されて、第２イメージ４１０に対応される部分と追加イメージ３３０に対応される部分はお互いにお異なる色相で表示されることができる。

以下、追加イメージ３３０の保存段階について説明する。
追加イメージ３３０保存段階を説明するのにおいて、図１０を参考にして説明する。

追加イメージ３３０保存段階はコンピューターシステム１０に含まれる少なくとも一つのプロセッサー２００で、追加イメージ３３０をメモリ１００に保存する段階である。

図１０に図示されるもののように、保存された追加イメージ３３０は第１イメージ３１０及び第２イメージ４１０と一緒に同一オブジェクトに対するイメージに統合して保存され管理されることができる。

以下、本発明に対するイメージ統合システムについて説明する。イメージ統合システムは図２を参考にして説明する。

イメージ統合システムは上述したイメージ統合方法を行うシステムであるので、詳しい説明はイメージ統合方法に対する説明に代える。

イメージ統合システムはコンピューターシステム１０で具現される。このようなコンピューターシステム１０はメモリ１００及びプロセッサー２００を含む。また、コンピューターはネットワーク２０と連結されることができる通信部を含むことができる。

ここで、プロセッサー２００はメモリ１００と連結されて、命令を実行するように構成される。命令とは、メモリ１００に含まれるコンピューター判読可能な命令を意味する。

プロセッサーはイメージ登録モード提供部２１０、イメージ保存部２２０、オブジェクト特性情報生成部２３０、指標算出部２４０及びイメージ統合部２５０を含む。

メモリ１００にはイメージ及びイメージに対するオブジェクト特性情報を含むデータベースが保存されることができる。

イメージ登録モード提供部２１０は端末機にイメージを撮影してコンピューターシステム１０に伝送することができる、ユーザーインターフェースを提供する。

イメージ保存部２２０は第１オブジェクト３００に対する第１イメージ３１０及び第２オブジェクト４００に対する第２イメージ４１０を保存する。イメージ保存部２２０は上述したイメージ保存段階を行う。

オブジェクト特性情報生成部２３０は第１イメージ３１０及び第２イメージ４１０から、それぞれのオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する第１オブジェクト特性情報及び第２オブジェクト特性情報を生成する。

オブジェクト特性情報生成部２３０は上述したオブジェクト特性情報生成段階を行う。

指標算出部２４０は第１オブジェクト特性情報及び第２オブジェクト特性情報を比べて、第１オブジェクト３００と第２オブジェクトが同一のオブジェクトである確率指標を算出する。指標算出部２４０は上述した指標算出段階を行う。

イメージ統合部２４０は確率指標が基準値以上である場合、第１イメージ３１０と第２イメージ４１０を同一のオブジェクトに対するイメージに統合して保存する。イメージ統合部２５０は上述したイメージ統合段階を行う。

本発明の各実施例に開示された技術的な特徴は該当の実施例のみに限定されるものではなく、お互いに両立不可能ではない以上、各実施例に開示された技術的な特徴はお互いに異なる実施例に併合して適用されることができる。

以上、本発明のイメージ統合方法及びシステムの実施例について説明した。本発明は上述した実施例及び添付した図面に限定されるものではなく、本発明が属する分野で通常の知識を有するものの観点から様々な修正及び変更が可能であろう。したがって、本発明の範囲は本明細書の請求範囲だけでなく、この請求範囲と均等なものにより定められるべきである。

１０ コンピューターシステム
２０ ネットワーク
３０ 第１端末機
４０ 第２端末機
１００ メモリ
２００ プロセッサー
２１０ イメージ登録モード提供部
２２０ イメージ保存部
２３０ オブジェクト特性情報生成部
２４０ 指標算出部
２５０ イメージ統合部
３００ 第１オブジェクト
３１０ 第１イメージ
３２０ 部分イメージ
３３０ 追加イメージ
３２１ 垂直部分イメージ
４００ 第２オブジェクト
４１０ 第２イメージ

Claims (14)

1. コンピューターシステムで行われるイメージ統合方法において、
   上記のコンピューターシステムに含まれる少なくとも一つのプロセッサーで、第１オブジェクトに対する第１イメージ及び第２オブジェクトに対する第２イメージを保存するイメージ保存段階と、
   上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージ及び上記の第２イメージからそれぞれのオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する第１オブジェクト特性情報及び第２オブジェクト特性情報を生成するオブジェクト特性情報生成段階と、
   上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１オブジェクト特性情報及び上記の第２オブジェクト特性情報を比べて上記の第１オブジェクトと上記の第２オブジェクトが同一のオブジェクトである確率指標を算出する指標算出段階と、
   上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第１イメージと上記の第２イメージを同一のオブジェクトに対するイメージに統合して保存するイメージ統合段階とを含み、
   上記のオブジェクト特性情報生成段階は、
   上記のオブジェクトの外形を水平方向の区分線により区分し、垂直方向に羅列される複数の部分イメージで区分したり、上記のオブジェクトの外面を垂直方向の区分線により区分され、水平方向に羅列される複数の部分イメージで区分することを特徴にして、
   上記のオブジェクトの外形を水平方向の区分線により区分し、垂直方向に羅列される複数の部分イメージで区分する場合、上記のオブジェクト特性情報は上記の部分イメージの形態、色相、長さ、間隔及び割合の中のいずれかの情報を含め、上記のオブジェクトの外面を垂直方向の区分線により区分し、水平方向で羅列される複数の部分イメージで区分する場合、上記のオブジェクト特性情報は上記の部分イメージのパターン、色相及び上記の部分イメージに含まれたテキストの中のいずれかの情報を含むイメージ統合方法。
2. 上記の第１イメージ及び上記の第２イメージは、
   拡張現実イメージである、請求項第１に記載のイメージ統合方法。
3. 上記の第１イメージ及び上記の第２イメージは、
   一定の範囲で上記の第１オブジェクト及び上記の第２オブジェクトの周りを旋回しながら撮影されて生成されるイメージである、請求項１に記載のイメージ統合方法。
4. 上記のオブジェクト特性情報生成段階は、
   上記のオブジェクトの外形を分析して、上記のオブジェクトの形態が上記のコンピューターシステムに予め保存された複数のレファレンス外形の中のいずれかを選択し、上記のオブジェクト特性情報は上記の選択されたいずれかのレファレンス外形に関する情報を含む、請求項１に記載のイメージ統合方法。
5. 上記のオブジェクト特性情報生成段階は、
   上記の第１イメージまたは第２イメージから上記のオブジェクトの撮影の高さを認識する高さ認識段階と、
   上記の撮影の高さが予め定められた基準高さになるように上記の第１イメージまたは上記の第２イメージを補正する高さ補正段階とを含む、請求項１に記載のイメージ統合方法。
6. 上記の指標算出段階は、
   上記の第１オブジェクト特性情報及び上記の第２オブジェクト特性情報から垂直方向に区分線で区分される垂直部分イメージを識別する垂直部分イメージ識別段階と、
   上記の第１オブジェクト特性情報と上記の第２オブジェクト特性情報のそれぞれの垂直部分イメージを比べて、重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージを選定する重畳領域の選定段階とを含む、請求項１に記載のイメージ統合方法。
7. 上記の指標算出段階で、
   上記の確率指標は、
   上記の第１オブジェクト特性情報と上記の第２オブジェクト特性情報の中の上記の重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージの連関性の可否に基ついて算出されることを特徴とする、請求項６に記載のイメージ統合方法。
8. 上記の重畳領域に該当する少なくとも一つの垂直部分イメージはお互いに連続する複数の垂直部分イメージである、請求項６に記載のイメージ統合方法。
9. 上記のイメージ保存段階は、
   上記の第１イメージを保存する第１イメージ保存段階と、
   上記の第２イメージを保存する第２イメージ保存段階とを含み、
   上記のオブジェクト特性情報生成段階は、
   上記の第１オブジェクト特性情報を生成する第１オブジェクト特性情報生成段階と、
   上記の第２オブジェクト特性情報を生成する第２オブジェクト特性情報生成段階とを含み、
   上記の第２イメージ保存段階は上記の第１オブジェクト特性情報生成段階の以降に行われることを特徴にし、
   上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、上記の第２イメージに追加される追加第２イメージを保存する追加第２イメージ保存段階をさらに含む、請求項１に記載のイメージ統合方法。
10. 上記の第２イメージ及び上記の追加第２イメージは上記のコンピューターシステムとネットワークを通じて連結される一つの端末機から撮影される、請求項９に記載のイメージ統合方法。
11. 上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の少なくとも一つのプロセッサーで、
    上記のコンピューターシステムとネットワークを通じて連結される端末機に上記の追加第２イメージの撮影及び伝送を支援する追加第２イメージ登録モードを提供する段階をさらに含む、請求項９に記載のイメージ統合方法。
12. 上記の追加第２イメージ登録モードを提供する段階で、
    上記の少なくとも一つのプロセッサーは、上記の端末機で上記の第２イメージに対応される部分と上記の追加第２イメージに対応される部分が区分されて表示されるように上記の追加第２イメージ登録モードを提供する、請求項１１に記載のイメージ統合方法。
13. 上記の追加第２イメージ登録モードを提供する段階で、
    上記の第２イメージに対応される部分と上記の追加第２イメージに対応される部分は上記の第２オブジェクトを囲む仮想の円の形態で表示されて、
    上記の第２イメージに対応される部分と上記の追加第２イメージに対応される部分はお互いに異なる色相で表示される、請求項１２に記載のイメージ統合方法。
14. コンピューターシステムにおいて、
    メモリと、
    上記のメモリと連結されて、命令を実行するように構成される少なくとも一つのプロセッサーとを含み、
    上記の少なくとも一つのプロセッサーは、
    第１オブジェクトに対する第１イメージ及び第２オブジェクトに対する第２イメージを保存するイメージ保存部と、
    上記の第１イメージ及び上記の第２イメージからそれぞれのオブジェクトの外形及び外面に対する情報の中の少なくとも一つに関する第１オブジェクト特性情報及び第２オブジェクト特性情報を生成するオブジェクト特性情報生成部と、
    上記の第１オブジェクト特性情報及び上記の第２オブジェクト特性情報を比べて上記の第１オブジェクトと上記の第２オブジェクトが同一のオブジェクトである確率指標を算出する指標算出部と、
    上記の確率指標が基準値以上である場合、上記の第１イメージと上記の第２イメージを同一のオブジェクトに対するイメージに統合して保存するイメージ統合部とを含むコンピューターシステム。

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