KR100212844B1 - 디지탈 영상에서 더블 윈도우를 이용한 경계선 검출방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 디지탈 영상에서 더블 윈도우를 이용한 경계선 검출방법에 관한 것으로, 입력된 영상에서 소정의 중심점으로부터 소정의 간격을 갖는 최소 더블 윈도우를 형성하는 단계(101); 형성된 더블 윈도우를 4개의 영역으로 균등분할하는 단계(102); 분할된 각 영역의 평균 밝기값을 구하는 단계(103); 내부 윈도우영역의 평균 밝기값과 외부 윈도우 영역의 평균 밝기값의 차를 구해 저장하는 단계(104); 형성된 더블 윈도우의 크기가 설정된 최대 윈도우 크기에 미달하면 다시 더블 윈도우를 확장하여 상기 형성된 윈도우를 분할하고, 분할된 영역의 밝기값과 그 차를 구하는 과정을 반복하는 단계(105,106);및 저장된 평균 밝기값의 차의 최대치가 되는 점들을 경계선으로 확정하는 단계(107)를 포함하여 더블 윈도우를 이용하여 경계선을 검출하므로 잡음 등에 의해 경계선이 불명확한 경우에도 경계선을 정확하게 검출할 수 있어 물체인식이나 추적 등을 가능하게 하는 효과가 있다.

Description

디지탈 영상에서 더블 윈도우를 이용한 경계선 검출방법

본 발명은 디지탈 영상에서 에지를 검출하는 방법에 관한 것으로 특히, 잡음 등에 의해 경계선이 무디어진 경우에도 경계선을 정확하게 검출할 수 있는 더블 윈도우를 이용한 경계선 검출방법에 관한 것이다.

컴퓨터 비젼 및 영상신호처리분야에서 경계선(Edge)를 검출하고 이의 방향을 구하는 문제는 가장 기본적인 기술분야이다. 여기서, 경계선(Edge)이란 물체와 배경의 접면 등과 같이 밝기(brightness)가 갑자기 변화하는 픽셀들의 집합을 말하며, 전형적인 에지의 포로파일(typical edge profiles)로는 스텝(step), 루프(roof), 라인(line), 노이지(Noisy) 등의 형태가 있다. 그리고 이러한 경계선은 일종의 벡터변수로서 크기와 방향을 갖는데, 에지의 크기는 그라디언트의 크기(magnitude of gradient)이고, 에지의 방향은 그라디언트방향(｜X)에 90도를 뺀 방향(｜X-90°)이다.

일반적으로 경계선을 검출하는 오퍼레이터로는 Roberts operator, laplace operator, Prewitt operator, Sobel operator 등이 있다. 이들은 각각 특정한 성질의 마스크를 사용하여 경계선을 구한다.

즉, 종래에는 다음 수학식 1과 같은 수평방향의 미분 마스크 혹은 다음 수학식 2와 같은 수직방향의 미분 마스크를 사용하여 미분값(즉, 필터의 출력값)의 크기가 일정 크기 이상이면 이를 경계선으로 검출하였다.

[수학식 1]

[수학식 2]

그런데 이와 같이 단일 윈도우상에서 미분 마스크를 사용하여 경계선을 검출할 경우에 잡음 등에 의해 경계선이 비스듬해지면 미분값의 차가 적어 경계선을 식별하기 어려운 문제점이 있다.

이에 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해소하기 위하여 안출된 것으로, 디지탈 영상에서 잡음 등에 의해 경계선이 무디어진 경우에도 경계선을 정확하게 검출할 수 있는 더블 윈도우를 이용한 경계선 검출방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 입력된 영상에서 소정의 중심점으로부터 소정의 간격을 갖는 최소 더블 윈도우를 형성하는 단계; 형성된 더블 윈도우를 4개의 영역으로 균등 분할하는 단계; 분할된 각 영역의 평균 밝기값을 구하는 단계; 내부 윈도우영역의 평균 밝기값과 외부 윈도우 영역의 평균 밝기값의 차를 구해 저장하는 단계; 형성된 더블 윈도우의 크기가 설정된 최대 윈도우 크기에 미달하면 다시 더블 윈도우를 확장하여 상기 형성된 윈도우를 분할하고, 분할된 영역의 밝기값과 그 차를 구하는 단계를 반복하는 단계;및 저장된 평균 밝기값의 차이가 국부 최대치가 되는 점들을 경계선으로 확정하는 단계를 포함한 것을 특징으로 한다.

이와 같이 본 발명에서는 더블 윈도우를 이용하여 경계선을 검출하므로 잡음 등에 의해 경계선이 불명확한 경우에도 경계선을 정확하게 검출할 수 있다.

도 1은 더블 윈도우 확장에 의해 물체의 경계면을 검출하는 방법을 설명하기 위한 도면,

도 2a는 본 발명에서 더블 윈도우를 4개의 영역으로 분할한 것을 도시한 도면,

도 2b는 분할된 더블 윈도우의 일 영역이 확장되는 것을 나타내는 도면,

도 3a, 3b는 계단형 에지를 갖는 영상에서 본 발명에 따라 더블 윈도우 확장에 의해 경계선을 검출하는 개념을 나타낸 도면,

도 4a, 4b, 4c는 루프형 에지를 갖는 영상에서 본 발명에 따라 더블 윈도우 확장에 의해 경계선을 검출하는 개념을 나타낸 도면,

도 5는 본 발명에 따라 경계선을 검출하는 방법을 도시한 흐름도이다.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

10: 물체 W_i,W_i-1: 윈도우

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 자세히 설명하기로 한다.

도 1은 더블 윈도우 확장에 의해 물체의 경계면을 검출하는 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 2a는 본 발명에서 더블 윈도우를 4개의 영역으로 분할한 것을 도시한 도면이며, 도 2b는 분할된 더블 윈도우의 일 영역이 확장되는 것을 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 입력된 MxN 영상의 소정 중심점에서부터 더블 윈도우를 형성한 후 도 2a와 같이 4개의 영역으로 균등하게 분할하고, 분할된 영역에 대해 밝기값과 그 차를 구한 후 다시 확장하여 확장된 윈도우 영역상에서 분할 및 계산과정을 반복한다.

즉, 초기에 W0를 내부 윈도우, W1을 외부 윈도우로 하는 더블 윈도우를 형성하고, 소정의 처리과정을 거친 후, 이어서 W1을 내부 윈도우로 하고 W2를 외부 윈도우로 하는 더블 윈도우를 형성하여 윈도우를 확장한다. 동일한 방식으로 W2는 다음 확장단계에서 내부 윈도우가 되며 W3은 외부 윈도우가 되고, 다음 다음 확장에서는 W3가 내부 윈도우가 되고 W4가 외부 윈도우가 된다. 이와 같은 윈도우 확장과정을 반복하여 확장된 윈도우의 최대 크기가 설정된 최대 윈도우 크기에 도달하면 윈도우 확장을 중지한다. 이때 최대 윈도우 크기는 MxN 영상의 최대 크기일 수도 있으며, 물체(10)의 크기에 따라 적절하게 선택할 수도 있다.

이와 같이 확장에 의해 형성된 더블 윈도우를 4개로 균등 분할하면, 도 2a에 도시된 바와 같이, 내부 윈도우상에서 a0, a1, a2, a3 4개의 소영역이 형성되고, 외부윈도우상에서 b0, b1, b2, b3 4개의 소영역이 형성된다.

이때 4 분할된 영역중 4상한에 해당하는 부분만 확장된 것을 도시하면 도 2b와 같이, a3-1과 b3-1에 의한 제1 더블 윈도우, a3-1과 b3-1의 합으로 형성된 a3-2와 b3-2에 의한 제2 더블 윈도우, a3-1과 b3-1, b3-2의 합으로 형성된 a3-3과 b3-3에 의한 제3 더블 윈도우로 보여진다. 이와 같이 초기 윈도우가 형성된 후 확장에 의해 윈도우 크기를 키워갈 수 있다. 이때 내부 윈도우와 외부 윈도우와의 차를 크게 하면 전체 계산량이 줄어드나 경계선 검출이 정밀하게 이루어지지 않으므로, 응용분야에서 요구되는 바에 따라 그 차를 적절하게 선택할 필요가 있다.

한편 도 2a에 있어서, 분할된 영역 a_i에서의 평균 밝기값은 다음 수학식 3에 의해 구해지고, 영역 b_i에서의 평균 밝기값은 수학식 4에 의해 구해진다.

[수학식 3]

[수학식 4]

이와 같이 내부 윈도우 영역에서의 밝기값과 외부 윈도우 영역에서의 밝기값을 구한 후 다음 수학식 5에서와 같이, 그 차를 구하여 그 차값이 최대인 점을 찾아 이를 경계선으로 확정한다.

[수학식 5]

이어서 본 발명에 따라 에지를 검출하는 방법은 도 5에 도시된 바와 같이, 입력된 영상에서 소정의 중심점으로부터 소정의 간격을 갖는 최소 더블 윈도우를 형성하는 단계(101); 형성된 더블 윈도우를 4개의 영역으로 균등 분할하는 단계(102); 분할된 각 영역의 평균 밝기값을 구하는 단계(103); 내부 윈도우영역의 평균 밝기값과 외부 윈도우 영역의 평균 밝기값의 차를 구해 저장하는 단계(104); 형성된 더블 윈도우의 크기가 설정된 최대 윈도우 크기에 미달하면 다시 더블 윈도우를 확장하여 상기 형성된 윈도우를 분할하고 분할된 영역의 밝기값과 그 차를 구하는 단계를 반복하는 단계(105,106); 및 윈도우 확장이 완료되면 저장된 평균 밝기값의 차이가 국부 최대치가 되는 점들을 경계선으로 확정하는 단계(107)로 이루어진다.

이어서, 상기와 같은 본 발명의 방법을 계단형 에지와 루프형 에지에 적용하여 에지를 검출하는 예를 들어 본 발명의 작용을 설명한다.

도 3a, 3b는 계단형(step) 에지를 갖는 영상에서 본 발명에 따라 더블 윈도우 확장에 의해 경계선을 검출하는 개념을 나타낸 도면이다.

도 3a는 밝기값이 계단형 에지로 된 물체영역과 밝기값의 크기가 0인 배경영역이 도시되어 있고, 도 3b는 윈도우 확장에 의해 도 2b와 같이 분할된 일 영역의 윈도우 크기를 나타냄과 아울러 각각의 더블 윈도우상에서 상기 수학식 5에 따라 구한 내부 윈도우 영역의 밝기값과 외부 윈도우 영역의 밝기값의 차를 보여준다.

도 3b를 참조하면, a3-1과 b3-1 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D1이고, a3-2와 b3-2 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D2이고, a3-3과 b3-3 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D3이며, a3-4과 b3-4 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D4이다. 이때, D3값이 최대값이므로 이 지점의 픽셀을 경계선으로 확정한다.

도 4a, 4b, 4c는 루프형(roof) 에지를 갖는 영상에서 본 발명에 따라 더블 윈도우 확장에 의해 경계선을 검출하는 개념을 나타낸 도면이다.

도 4a는 밝기값이 루프형(roof) 에지로 된 물체영역과, 밝기값의 크기가 0인 배경영역이 도시되어 있고, 도 4b는 윈도우 확장에 의해 도 2b와 같이 분할된 일 영역의 윈도우 크기를 나타내며, 도 4c는 각각의 더블 윈도우상에서 상기 수학식 5에 따라 구한 내부 윈도우 영역의 밝기값과 외부 윈도우 영역의 밝기값의 차이다.

도 4c를 참조하면, a3-1과 b3-1 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D1이고, a3-2와 b3-2 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D2이고, a3-3과 b3-3 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D3이고, a3-4과 b3-4 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D4이며, a3-5과 b3-5 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한 값이 D5이다. 이때, D3값이 최대값이므로 이 지점의 픽셀을 경계선으로 확정한다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따라 더블 윈도우를 이용하여 경계선을 검출하므로 잡음 등에 의해 경계선이 불명확한 경우에도 경계선을 정확하게 검출할 수 있어 물체인식이나 추적 등을 가능하게 하는 효과가 있다.

Claims (1)

1. 입력된 영상에서 소정의 중심점으로부터 소정의 간격을 갖는 최소 더블 윈도우를 형성하는 단계(101); 형성된 더블 윈도우를 소정 수의 영역으로 균등 분할하는 단계(102); 분할된 각 영역의 평균 밝기값을 구하는 단계(103); 내부 윈도우영역의 평균 밝기값과 외부 윈도우 영역의 평균 밝기값의 차를 구해 저장하는 단계(104); 형성된 더블 윈도우의 크기가 설정된 최대 윈도우 크기에 미달하면, 다시 더블 윈도우를 확장하여 상기 형성된 윈도우를 분할하고, 분할된 영역의 밝기값과 그 차를 구하는 과정을 반복하는 단계(105,106); 및 저장된 평균 밝기값의 차이가 국부 최대치가 되는 점들을 경계선으로 확정하는 단계(107)를 포함하는 디지탈 영상에서 더블 윈도우를 이용한 경계선 검출방법.