KR100253857B1 - 원화상으로부터 텍스쳐 영역을 추출하기 위한 방법 - Google Patents

Abstract

대상 화상으로부터 텍스처 영역을 추출하는 방법이 공개된다. 이러한 방법은 모든 픽셀 각각의 방향으로서 결정된 방향을 규정하도록 공간 필터를 사용하여 대상 화상을 형성하는 모든 픽셀 각각에 인접하여 놓여 있는 픽셀들로 표시된 라인 영상의 방향을 결정하고, 사전 선택된 방향 각각에 대해 동일한 방향으로 나타내는 픽셀의 수를 결정하며, 사전 선택된 방향중 적어도 한 방향에 대해 동일한 방향을 나타내는 픽셀수가 주어진 값보다 크고, 동일 방향을 나타내는 픽셀의 분산값이 주어진 분산값 보다 큰 영역을, 텍스처 영역으로서 대상 화상으로부터 추출하는 단계를 구비한다.

제2실시예는 비텍스처 영역의 윤곽 또는 텍스처 영역과 같은 고주파수 부분상에 특정 방향을 취하는 픽셀이 통상 존재하에 된다는 사실에 기초하여 텍스처 영역을 검출하는 예를 공개한다.

제3실시예는 라인 영상의 종단점이 주어진 값보다 큰 밀도에 존재하는 영역을 텍스처 영역으로서 검출하는 예를 공개한다.

Description

원화상으로부터 텍스처 영역을 추출하기 위한 방법

제1도는 본 발명의 제1실시예에 따른 화상으로부터 텍스처 영역을 추출하는 프로그램의 흐름도.

제2도는 제1실시예에 따른 방법에 의해 추출되는 텍스처 영역의 예를 도시한 도면.

제3도는 제1실시예에 따른 방법에 의해 추출되는 텍스처 영역의 또다른 예를 도시한 도면.

제4도는 제1실시예에 따른 방법에 의해 검출되는 비-텍스처 영역의 예를 도시한 도면.

제5도는 제1실시예에 따른 방법에 의해 검출되는 비-텍스처 영역의 또다른 예를 도시한 도면.

제6(a)도는 제1실시예에 따른 방법에 의해 추출되는 텍스처 영역의 예를 도시한 도면.

제6(b)도 내지 제6(H)도는 수평, 수직, 좌측 경사, 및 우측 경사 방향으로 추출된 제6(a)도 텍스처 영역의 부분들을 도시하는 도면.

제7(a)도는 제1실시예에 따른 방법에 의해 검출되는 비-텍스처 영역의 예를 도시하는 도면.

제7(b) 내지 7(H)도는 수평, 수직, 좌측 경사 및 우측 경사 방향으로 검출된 제7(a)도 비-텍스처 영역의 부분들을 도시하는 도면.

제8도는 텍스처 영역이 본 발명에 따른 방법에 의해 추출되는 원화상의 예를 도시하는 도면.

제9도는 제8도 원화상의 고주파수 부분을 추출함에 의해 유도된 화상을 도시한 도면.

제10도는 다섯 등급의 밝기 레벨들로 수평, 수직, 좌측 경사, 및 우측 경사 방향들을 갖는 픽셀들을 표시함에 의해 유도된 화상을 도시한 도면.

제11도는 텍스처 영역이 제1실시예의 방법에 의해 강조되는 화상을 도시한 도면.

제12도는 제11도의 텍스처 영역 강조 화상을 평활화함으로써 유도된 화상을 도시한 도면.

제13도는 제12도의 화상을 2진 부호화함으로써 유도된 화상을 도시한 도면.

제14도는 제13도의 화상으로부터 2진 부호화에 의해 발생된 에러 부분들을 제거함으로써 유도된 화상을 도시한 도면.

제15도는 제8도의 원화상으로부터 제14도의 백색 영역에 대응하는 영상들을 추출함으로써 형성된 화상을 도시한 도면.

제16(a)도 내지 제16(H)도는 제8도의 원화상의 수평, 수직, 좌측 경사 및 우측 경사 라인들을 검출하는 공간 필터를 도시한 도면.

제17도는 본 발명의 제2실시예에 따른 화상으로부터 텍스처 영역을 추출하기 위한 프로그램의 흐름도.

제18도는 텍스처 영역이 제2실시예의 방법에 의해 강조되는 화상을 도시한 도면.

제19도는 제18도의 텍스처 영역 강조 화상을 평활화함으로써 유도된 화상을 도시한 도면.

제20도는 제19도 화상을 2진 부호화함으로써 유도된 화상을 도시한 도면.

제21도는 제20도의 화상으로부터 2진 부호화에 의해 발생된 에러 부분들을 제거함으로써 유도된 화상을 도시한 도면.

제22도는 제8도의 원화상으로부터 제21도의 백색 영역에 대응하는 영상들을 추출함으로써 형성된 화상을 도시한 도면.

제23(a)도 내지 제23(d)도는 본 발명의 제3실시예에 따른 방법에 의해 추출된 텍스처 영역의 예들을 도시한 도면.

제24도는 본 발명의 제3실시예에 따른 화상으로부터 텍스처 영역을 추출하기 위한 프로그램의 흐름도.

제25도는 대상 화상에 배치된 7×7 픽셀로 형성된 셀을 도시한 도면.

제26도는 삼각형 그룹으로 분할된 셀을 도시한 도면.

제27도는 대상 화상의 종단점의 영상 예를 도시한 도면.

제28도는 3차원 공간에 맞추어진 삼각형들로 표시된 제27도의 영상을 도시한 도면.

제29도는 xy 평면에 대한 제28도 삼각형들의 정사영을 도시한 도면.

제30도는 실질적으로 동일한 밝기 레엘을 갖는 픽셀들로 형성된 평탄한 영상을 도시한 도면.

제31도는 xy 평면에 대해 제30도 평탄화 영상의 삼각형들의 법선 벡터들의 정사영을 도시한 도면.

제32도는 실질적으로 동일한 밝기 레벨의 픽셀들이 일정 폭을 갖는 라인을 형성하도록 동일 방향으로 배치된 라인 영상을 도시한 도면.

제33도는 xy 평면에 대한 제32도 라인 영상의 삼각형들의 법선 벡터들의 정사영을 도시한 도면.

제34도는 보다 높은 밝기 레벨을 갖는 픽셀들이 셀의 중심에 배치되고, 보다 낮은 밝기 레벨을 갖는 픽셀들에 의해 둘러 쌓이는 블럭 영상을 도시한 도면.

제35도는 xy 평면에 대한 제34도 블럭 영상의 삼각형의 법선 벡터들의 정사영을 도시한 도면.

제36도는 픽셀들의 밝기 레벨들이 수평 방향으로 등급화된 등급화 영상을 도시한 도면.

제37도는 xy 평면에 대한 제36도 등급화 영상의 삼각형들의 법선 벡터들의 정사영을 도시한 도면.

제38도는 보다 낮은 밝기 레벨의 픽셀 그룹이 보다 높은 밝기 레벨의 픽셀그룹에 인접하게 배치되어 일정 폭을 갖도록 수직 방향으로 향하게된 윤곽 영상을 도시한 도면.

제39도는 xy 평면에 대한 제38도 윤곽 영상의 삼각형들의 법선 벡터들의 정사영을 도시한 도면.

제40도는 텍스처 영역이 제3실시예의 방법에 의해 강조된 화상을 도시한 도면.

제41도는 제40도의 텍스처 영역 강조 화상을 평화화함으로써 유도된 화상을 도시한 도면.

제42도는 제41도의 화상을 2진 부호화함으로써 유도된 화상을 도시한 도면.

제43도는 제42도의 화상으로부터 2진 부호화에 의해 발생된 에러 부분들을 제거함에 의해 유도된 화상을 도시한 도면.

제44도는 제8도의 원화상으로부터 제43도의 백색 영역들에 대응하는 영상들을 추출함으로써 형성된 화상을 도시한 도면.

[발명의 분야]

[기술분야]

본 발명은 일반적으로 대상 화상(objective picture)으로부터 텍스처 영역(texture region)을 추출하는 방법상의 개선에 관한 것이다.

[관련 기술 분야의 배경]

일반적으로, 화상의 텍스처 영역(texture region)은, 영상들이 정확하게 균일하지 않다고 하더라도, 사람의 눈에 의해서는 실질적으로 균일한 그레이 레벨로 균일하게 분산된 영상들로서(as images dispersed uniformly at a substantially uniform gray level) 시각적으로 식별되는 용장 영역(redundant area)이다. 비텍스처 영역과 텍스처 영역을 식별하는 데는 영상 압축이 유용하다(It is useful for image compression to discriminate a texture region from a non-texture region). 일반적으로, 화상에서의 텍스처 영역과 비텍스처 영역간의 식별은 화상으로부터 텍스처 영역을 추출함으로써 달성된다. 자연 화상에 있어서의 텍스처는 동질 영역들이 명확하지 않은 비지 패턴들(복잡한 패턴들)에 일반적으로 형성된다(A texture of a natural picture is usually formed in busy patterns wherein homogeneous areas are unclear). 따라서, 텍스처의 구조를 명확히 하기 위하여 텍스처의 특징이 추출된다. 텍스처 추출 방법으로서는: (1) 그레이 레벨의 평균값 및 분산을 사용하는 방법과, (2) 직교 변환상의 스펙트럼 정보를 사용하는 방법이 당 기술분야에 공지되있다.

하지만, 그레이 레벨의 평균값 및 분산을 사용하는 전자의 방법은 다음의 결점을 안고 있다. 균질성이 결여된 영역이 시각적으로 하나의 영역으로서 식별되는 자연 화상의 텍스처 영역내에 있게 되는 경우, 화상으로부터 텍스처 영역을 추출하기 위해 균질성이 결여된 영역에서 그레이 레벨들의 평균값 및 분산을 이용하는 것은 불가능하다. 또한, 텍스처 영역의 그레이 레벨들의 평균값 및 분산은 텍스처의 형태에 따라 비-텍스처 영역의 평균값 및 분산과 근접할 수 있다. 따라서, 텍스처영역 및 비-텍스처 영역 사이를 구별하는 것은 어렵다.

직교 변환상의 스펙트럼 정보를 사용하는 후자의 방법은 다음의 결점을 안고 있다. 이러한 방법에 있어서, 텍스처는 셀 단위로 산출된 고주파수 스펙트럼에 기초하여 구별된다. 따라서, 비-텍스처 영역의 윤곽(the contour of non-texture region)이 한 셀을 넘어 확장하게 된다면, 비-텍스처 영역 및 텍스처 영역의 고주파수 부분들이 동일한 셀내에 존재할 수 있으므로, 텍스처 영역과 비-텍스처 영역을 구별한다는 것은 매우 어렵거나 불가능하다.

[발명의 요약]

따라서, 본 발명의 주 목적은 종래 기술이 안고 있던 단점을 피하고자 하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 높은 정확도로 대상 화상으로부터 텍스처 영역을 추출하도록 텍스처 영역과 비-텍스처 영역을 구별하는 개선된 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 한 관점에 따라 제공되는, 대상 화상(objective picture)으로부터 텍스처 영역을 추출하는 방법은: (1) 모든 픽셀들의 각각의 방향에 대해 확정된 방향을 규정하도록, 대상 화상을 형성하는 모든 픽셀들의 각각에 인접하고 있는 픽셀들에 의해 표시된 라인 영상이 공간 필터를 사용하여 사전 선택된 다수의 방향들 중 어느 방향으로 확장되는지를 결정하는 단계; (2) 사전 선택된 방향들의 각각에 대하여 동일 방향을 나타내는 픽셀들의 수를 결정하는 단계; 및 (3) 사전 선택된 방향들 중 적어도 한 방향에 대해 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 수가 주어진 값보다 크고, 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 분산 값이 주어진 분산 값보다 큰 영역을 텍스처 영역으로서 대상 화상으로부터 추출하는 단계를 구비한다.

본 발명의 적절한 모드에 있어서, 모든 픽셀들의 각각에 인접하고 있는 픽셀들은 사전 선택된 픽셀수의 매트릭스로 형성된 각각의 셀내의 중심 픽셀 주변으로 배치된 픽셀들이 된다. 텍스처 영역으로서 대상 화상으로부터 추출된 영역은, 사전 선택된 방향들 중 적어도 한 방향에 대해 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 수가 주어진 값보다 크고, 모든 사전 선택된 방향들에 대해 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 분산값들의 합이 주어진 분산값 보다 크게되는 영역이다.

텍스처 영역으로 결정된 영역은, 텍스처 영역으로 결정된 영역내의 픽셀들 각각을 둘러싸는 픽셀들의 밝기 레벨들의 평균값을 픽셀들 각각의 밝기 레벨로 규정함으로써 평화화된다.

사전 선택된 밝기 레벨을 갖는 픽셀들의 수가 텍스처 영역내의 소정의 값보다 큰 영역이 결국 텍스처 영역으로 결정된다.

텍스처 영역으로 결정된 영역은, 그 영역내의 각 픽셀 주변에 배치되며 사전 선택된 방향들 각각에 대해 동일한 방향을 갖는 픽셀수와 그 분산값 양쪽 모두에 따라 몇몇의 다른 형태의 텍스처 영역들로 분류된다.

본 발명의 다른 관점에 따라 제공되는, 대상 화상으로부터 텍스처 영역을 추출하는 방법은: (1) 모든 픽셀들의 각각의 방향에 대해 확정된 방향을 규정하도록, 텍스처 영역을 포함하는 대상 화상을 형성하는 모든 픽셀들의 각각에 인접하고 있는 픽셀들에 의해 표시된 라인 영상이 공간 필터를 사용하여 사전 선택된 다수의 방향들 중 어느 방향으로 확장되는지를 결정하는 단계; (2) 사전 선택된 방향들 각각과 동일한 방향으로 배치된 픽셀들 중에서, 픽셀들이 배치된 방향과 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 수를 카운트하는 단계; 및 (3) 사전 선택된 방향들 각각에 대해 카운팅 단계에서 계산된 픽셀들의 수가 주어진 값보다 작게되는 영역을 텍스처 영역으로서 대상 화상으로부터 추출하는 단계를 구비한다.

본 발명의 적절한 모드에서, 모든 픽셀들 각각에 인접하고 있는 픽셀들은 사전 선택된 픽셀수의 매트릭스로 형성된 각각의 셀내의 중심 픽셀 주변으로 배치된 픽셀들이 된다. 사전 선택된 방향들 각각과 동일한 방향으로 중심 픽셀 주변에 배치된 픽셀들 중에서 픽셀들이 배치된 방향과 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 수가 사전 선택된 방향들 각각에 대해 주어진 값보다 작은 셀은, 텍스처 영역내에 놓여 있는 것으로 규정되며, 모든 사전 선택된 방향들에서 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 합을 상수로 승산함으로써 얻어진 값은 셀의 중심 픽셀의 밝기 레벨로서 규정된다.

텍스처 영역으로 결정된 영역은, 텍스처 영역으로 결정된 영역내의 픽셀들 각각을 둘러싸는 픽셀들의 밝기 레벨들의 평균값을 픽셀들 각각의 밝기 레벨로 규정함으로써 평활화된다.

사전 선택된 밝기 레벨을 갖는 픽셀들의 수가 텍스처 영역내의 소정의 값보다 큰 영역이 결국 텍스처 영역으로 결정된다.

본 발명의 또 다른 관점에 따라 제공된, 대상 화상으로부터 텍스처 영역을 추출하는 방법은: (1) 매트릭스의 중심 픽셀로서 규정된, 대상 화상을 형성하는 모든 픽셀들 각각의 주변에 배치된 다수 픽셀들의 매트릭스로 형성된 셀들을 규정하는 단계; (2) 각각의 셀들에 있어서 픽셀들 중 주어진 인접하는 3픽셀들상에 규정된 장점들을 갖는 삼각형들을 규정하는 단계; (3) 각각의 셀들에 있어서 픽셀들의 위치들이 2차원 평면상의 좌표로서 표시되고, 픽셀들의 신호 레벨들이 2차원 평면에 수직으로 연장되는 직교축 상의 좌표로서 표시되는, 3차원 공간에 삼각형들을 규정하는 단계; (4) 3차원 공간에 규정된 삼각형들의 단위 법선 벡터들(unit normal vectors)를 결정하고 모든 단위 법선 벡터들의 평균 벡터를 결정하는 단계; (5) 모든 단위 법선 벡터들의 평균 벡터에 기초하여 대상 화상으로부터 라인 영상들의 종단점들이 있게 되는 영역을 검출하는 단계; 및 (6) 라인 영상들의 종단점들이 주어진 값보다 큰 밀도로 존재하에 될 때 텍스처 영역으로서 대상 화상으로부터 검출된 영역을 추출하는 단계를 구비한다.

본 발명의 적절한 모드에 있어서, 모든 단위 법선 벡터들의 평균 벡터가 직교축에 대한 주어진 각 이상으로 향하게 되고, 평균 벡터로부터의 단위 법선 벡터들의 분산값이 주어진 값보다 크게될 때, 라인 영상들의 종단점들은 주어진 값보다 큰 밀도로 검출된 영역에 존재하는 것으로 결정된다.

또한, 모든 단위 법선 벡터들의 평균 벡터가 직교축에 대해 주어진 각 이상으로 향하게 되고, 모든 삼각형 영역들의 합이 주어진 값보다 크게될 때, 라인 영상들의 종단점은 주어진 값보다 큰 밀도로 검출된 영역에 존재하는 것으로 결정된다(the end points of the line images are determined as existing in the detected area at the density greater than the given value).

또한, 대상 화상의 직교 변환에 의해 유도된 공간 주파수 성분들 중의 고주파수 성분이 주어진 값보다 클 때, 라인 영상들의 종단점들은 주어진 값보다 큰 밀도로 검출된 영역에 존재하는 것으로 결정된다.

텍스처 영역으로 결정된 영역은, 텍스처 영역으로 결정된 영역내의 픽셀들 각각을 둘러싸는 픽셀들의 밝기 레벨들의 평균값을 픽셀들 각각의 밝기 레벨로 규정함으로써 평활화된다.

사전 선택된 밝기 레벨을 갖는 픽셀들의 수가 텍스처 영역내의 소정의 값보다 크게 되는 영역이 결국 텍스처 영역으로서 결정된다.

본 발명은 하기의 상세한 설명과 본 발명의 적절한 실시예의 침부 도면으로 부터 더욱 확실하게 이해될 수 있을 것이며, 단지 설명과 이해를 위한 특정 실시예들은 본 발명을 제한하지 않는다.

[적절한 실시예의 상세한 설명]

제1도를 참조하면, 본 발명의 제1실시예에 따라 대상 화상으로부터 텍스처 영역을 추출하기 위해 실행되는 일련의 논리 단계들의 흐름도를 도시하고 있다.

이 실시예에 있어서, 대상 화상(즉, 한 프레임)을 형성하는 모든 픽셀들 각각은, 텍스처가 검출되는 픽셀로서, 7×7 픽셀들의 매트릭스로 형성된 각 셀의 중심에 놓여 있는 대상 픽셀로서 규정되고, 일부 셀이 텍스처 영역내에 놓여 있는 것으로 관측되는 경우 셀의 대상 픽셀은 텍스처의 일부를 나타내는 것으로 결정된다.

제1도의 흐름도를 참조한 다음의 설명에 있어서, 제8도에 도시된 자연화상은 대상의 원화상이며, 중심 하부측상에 식물들과 오른쪽 하부측상에 숲이 원화상으로부터 추출될 텍스처 영역을 형성하는 것으로 가정한다. 이러한 실시예는 텍스처 영역을 백색 영상으로 변환하려는 것이다.

흐름도를 보면, 루틴이 단계(101)로 진행하며, 여기에서, 고주파수 부분은 3×3 공간 필터(즉, 오퍼레이터)를 사용하여 50% 그레이 레벨 배경에 대해 강조되고, 제9도에 도시된 바와 같이 고주파수 추출 화상을 형성하도록 텍스처의 특성을 명확히 하기 위하여 원화상으로부터 추출된다.

루틴은 단계(102)로 진행하며, 여기에서 고주파수 추출 화상의 각 대상 픽셀의 방향성이 제16(a) 내지 16(h)도에 도시된 바와 같이 7×7 공간 필터(즉, 오퍼레이터)의 여덟 형태들을 사용하여 결정된다. 제16(a) 및 16(b)도는 수평 라인 검출 오퍼레이터들을 나타내고, 제16(c) 및 16(d)도는 수직 라인 검출 오퍼레이터들을 나타내며, 제16(e) 및 16(f)도는 상부 좌측으로 확장하는 경사 라인들을 검출하기 위한 좌측 경사 라인 검출 오퍼레이터들을 나타내고, 제16(g) 및 16(h)는 상부 우측으로 확장하는 경사 라인들을 검출하기 위한 우측 경사 라인 검출 오퍼레이터들을 나타낸다. 도면에서 명확히 알 수 있듯이, 두 종류의 두께(즉, 해상도)가 있으므로 네 방향의 어느 것에 대하여도 오퍼레이터의 두 종류가 이용된다.

실례로 제16(a)도의 수평 라인 검출 오퍼레이터인 공간 필터들을 사용함으로써, 각 셀의 중심에 놓여 있는 대상 픽셀의 값(즉, 밝기 레벨)은 수평 라인 검출 오퍼레이터의 중심에서의 값 1로 승산되고, 중심 대상 픽셀 주변의 픽셀들의 값들도 역시 수평 라인 검출 오퍼레이터의 대응하는 값들로 각각 승산되며, 결과적인 값들의 합의 절대값이 대상 픽셀의 값으로 결정된다.

이 방법에 있어서, 여덟 개의 절대값이 제16(a) 내지 16(h)도의 모든 오퍼레이터들에 의해 유도된다. 여덟개의 절대값들 중 가장 큰 값이 주어진 한계값을 초과할 때, 셀의 중심 대상 픽셀은, 그 두께에 상관없이, 가장 큰 절대값에 의해 표시된 바에 따라, 수평, 수직, 좌측 경사, 및 우측 경사 방향증 한 방향을 갖는 것으로 결정된다. 다시 말해서, 각 셀의 중심 픽셀 주변의 픽셀들에 의해 표시된 라인 영상의 방향이 결정되어, 중심 픽셀에 의해 표시된 방향으로 규정된다.

제10도는 실례로, 8비트(256) 등급들로 표시된 것으로, 수평 방향을 갖는 것으로 결정된 중심 픽셀들의 밝기 레벨들이 "160"으로 설정되고, 수직 방향을 갖는 것으로 결정된 중심 픽셀들의 밝기 레벨들이 "190"으로 설정되며, 좌측 경사 방향을 갖는 것으로 결정된 중심 픽셀들의 밝기 레벨들이 "220"으로 설정되고, 우측경사 방향을 갖는 것으로 결정된 중심 픽셀들의 밝기 레벨들이 "250"으로 설정될 때의 화상을 도시한다. 이와 같이, 이러한 화상은 방향을 갖지 않는 "0"의 밝기 레벨과 함께 다섯 등급들로 표시된다. 이러한 방향성의 정보는 본래 데이타로서 제공되는 것이 바람직하다. 상술한 네 방향들 각각을 밝기 례벨로 나타낼 필요는 없지만, 제10도의 화상은 단지 참고로 설명되었다.

이어서, 루틴은 단계(103)로 진행하며, 여기에서, 동일 방향을 갖는 것으로결정된 픽셀들의 수는 화상(즉, 한 프레임)의 한 픽셀 간격으로 차례대로 7×7 픽셀들의 셀을 이동함으로써 모든 방향에 대해 카운트되며, 각 방향의 픽셀들의 수가 한계값 th1 보다 큰지 또는 그렇지 않은지가 결정된다. 실례로, 수평 방향에 대하여, "160"의 밝기 레벨을 갖는 픽셀들의 수는 제10도 화상의 픽셀 전체를 통하여 계산된다.

"아니오"라는 응답이 얻어진다면, 특정 방향을 갖는 픽셀틀의 수가 노이즈로 부터 그 밝기 레벨을 구별하는데 너무 작다는 것을 의미하며, 루틴은 단계(104)로 진행하여, 이들 픽셀들의 공간적 분산값이 영(0)로서 규정되고, 픽셀들은 그 방향의 텍스처를 검출하는데 이용되지 않는다. 또한, 단계(103)에서, "예"라는 응답이 얻어진다면, 루틴은 단계(105)로 진행하며, 네 방향들 각각에서의 평면(즉, 프레임)상의 픽셀들의 분산값이 결정된다. 분산값의 결정은 다양한 공지된 방법으로 이루어질 수 있으며, 이러한 실시예는 확산값으로서 중심으로부터 픽셀들로의 평균거리를 유도하도록 동일 방향을 갖는 픽셀들의 중심을 계산한다. 또한, 모든 네방향을 갖는 각각의 픽셀들 사이의 평균 거리가 분산값으로서 결정되는 것도 바람직하다.

단계(104 또는 105) 이후, 루틴은 단계(106)로 진행하며, 여기에서, 네 방향에 있어서 픽셀들의 확산값들의 합이 한계값 th2 보다 큰지 또는 아닌지가 결정된다. 이러한 실시예는 단지 비텍스처 영역으로부터 텍스처 영역을 구별하기 위한 것이므로, 단계(106)에서의 결정은 분산값들의 합을 사용하여 간단히 이루어진다.

만일 "아니오"라는 응답이 얻어진다면, 분산값들의 합은 한계값 th2 보다 작다는 것을 의미하며, 이후 루틴은 단계(107)로 진행하여, 비텍스처 영역의 점들인픽셀들에 "0"의 밝기 레벨이 제공된다. 또한, "예"라는 웅답이 얻어진다면, 루틴은 단계(108)로 진행하고, 텍스처 영역의 점들인 네 방향들 중 어느 한 방향을 갖은 것으로 결정된 픽셀들에 "255"의 밝기 레벨이 제공된다. 이러한 것은 제11도에 도시된 바와 같이, 텍스처 영역 강조 화상을 얻게 된다.

텍스처들의 방향들은 특정 방향으로 강한 방향성을 나타내는 텍스처를 추출하기 위해 텍스처들의 형태에 따라 가중되는 것이 바람직하다. 부가하여, 텍스처 영역으로 결정된 영역은 텍스처 영역으로 결정된 영역내의 각각의 대상 픽셀 주변에 배치된, 네 방향 각각에 대해 동일 방향을 갖는 픽셀들의 수와 그 분산값 양쪽모두에 따라 텍스처 영역들의 일부 다른 형태들로 분류될 수 있다.

이와 같이 유도된 텍스처 영역 강조 영상의 부분은 텍스처들을 포함하고 있을 뿐만 아니라, 건물의 유리창들과 같은 고주파수 부분들을 포함하는 비텍스처 대부분이 검출되지는 않더라도, 텍스처들로서 검출된 비텍스처들의 복잡한 윤곽을 포함한다. 또한, 텍스처 영역들에서도 비텍스처로 검출된 일부 영역들이 있게 된다.

다음으로, 루틴은 단계(109)로 진행하게 되며, 여기에서, 비텍스처들로 결정된 미소 영역들이, 텍스처 영역의 셀들 각각의 49 픽셀들의 값들의 평균이 셀들 각각의 중심 픽셀의 값으로서 규정되는 방식으로, 7×7(49) 픽셀의 셀들에 의해 평활화된다.

이러한 동작은 제12도에 도시된 화상을 제공한다.

루틴은 단계(110)로 진행하며, 여기에서 단계(109)에 의해 평활화된 화상은 제13도에 도시된 2진 부호화 화상을 형성하도록 2진 부호화되며, 여기에서 도면에 도시된 바와 같이, 미소 에러 영역이 제11도의 텍스처 영역 강조 화상에 비하여 상당히 감소된다.

루틴은 단계(111)로 진행하며, 여기서, 제13도 2진 부호화 화상의 백색 영역들(즉, 각각 "255"의 밝기 레벨을 갖는 픽셀들로 형성된 영역들)에서 한계값 th3 보다 큰 수의 픽셀들로 각각 형성된 보다 큰 영역들을 제외한 다른 영역들이 제거된다. 이러한 것은 제14도에 도시된 화상을 유도하도록 2진 부호화 화상으로부터 미소 에러 영역을 제거한다.

제14도의 화상에서 백색으로 그려진 텍스처 영역들은, 사람의 눈에 시각적으로 텍스처로 판별되는 대부분의 영역들이 추출되는 제8도의 원화상에 대응한다.

제15도는 제8도의 원화상으로부터 제14도의 백색 영역들에 대응하는 영상들을 추출함에 의해 형성된 화상을 도시한다. 제15도는 실질적으로 잎들의 텍스처를 추출한 것이라는 것을 알 수 있다.

상술한 바로부터 명백하듯이, 상기 제1실시예는 대상 화상의 각 픽셀에 인접하는 픽셀들에 의해 표시된 영상의 방향에 기초하여 텍스처 영역을 검출하도록 설계된다. 다시 말해서, 대상 픽셀이 위치하는 지붕의 꼭대기 또는 계곡의 바닥이 신호 레벨에 있어 연장하게 되는 방향이 먼저 결정된다. 다음으로, 화상의 특정 대상 영역내의 일부 방향들에 대해 동일한 방향을 갖는 픽셀들의 수가 주어진 값보다 큰지 또는 작은지의 여부와 이들이 대상 영역에(즉, 평면) 적절히 분산되는지의 여부가 결정된다. 이들이 적절하게 분산되지 않는다면, 대상 영역은 텍스처 영역으로 여겨지고, 화상으로부터 추출된다. 이와 같이, 텍스처 영역은 서로 다른 방향들에 의해 복잡하게된 영역으로 규정되거나 또는 픽셀들이 특정 방향을 갖지만 적절하게 분산된 영역으로 규정될 수 있으며, 특정 그레이 레벨을 갖는 영역 또는 특정 고주파수 스팩트럼 패턴을 갖는 영역은 아니다.

따라서, 제2도에 도시된 바와 같은 대상 화상의 일부 픽셀들이 일부 다른 방향들로 확장하며 적절히 분산되는 라인들을 형성하는 패턴을 갖는 영역이 텍스처 영역으로 결정된다. 부가하여, 제3도에 도시된 바와 같은 대상 화상의 일부 픽셀들이 한 특정 방향으로 확장하지만 평면상에서 적절히 분산되는 라인들을 형성하는 패턴을 갖는 영역이 역시 텍스처 영역으로서 결정된다. 하지만, 대상 화상의 일부 픽셀들이 수직 방향과 같은 한 특정 방향으로 확장하는 라인을 형성하도록 평면상에 집중되는 패턴을 갖는 영역은 비텍스처 영역으로 결정된다. 이러한 것은 비텍스처의 윤곽이 텍스처로부터 구별될 수 있게 한다.

또한, 주어진 레벨보다 높은 밝기 레벨을 각각 갖는 픽셀들의 수가 사전 선택된 값보다 큰 텍스처 영역으로 결정된 영역의 부분은 결국 텍스처 영역으로 결정된다. 그러므로, 어떤 영역이, 제5도에 도시된 바와 같이 대상 화상의 일부 픽셀들이 다른 방향들로 확장하고 적절히 분산되는 라인 영상들을 형성하지만, 방향들을 나타내는 픽셀들의 수(즉, 주어진 레벨보다 큰 밝기 례벨들)가 주어진 값보다 작은 패턴을 갖는다면, 그 영역은 비텍스처 영역으로 결정된다.

이후에는 본 발명의 제2실시예가 기술된다.

제2실시예는 특정 방향을 취하는 픽셀들이 일반적으로 비텍스처 영역의 윤곽 또는 텍스처 영역과 같은 고주파수 부분상에 존재한다는 사실에 기초한다. 대상 화상으로부터 비텍스처의 윤곽을 제거하기 위하여, 특정 영역내에 특정 방향을 갖는 픽셀들의 수가 주어진 값보다 큰지 또는 아닌지의 여부와 이들 픽셀들이 그 특정 방향으로 배치되는지의 여부가 결정된다. 만일 그렇다면, 이들 픽셀들이 놓여 있는 영역은 고주파수 부분들로부터 제거되고, 그 나머지 영역은 텍스처 영역으로서 결정된다.

따라서, 제6(a)도 또는 제7(a)도에 도시된 바와 같이 방향성을 갖는 일곱(7) 수직 픽셀들과 일곱(7) 수평 픽셀들의 매트릭스로 형성된 셀이 검출된다면, 이는 셀이 다수의 고주파수 부분들을 포함한다는 것을 의미한다. 어떠한 경우에 있어서도, 셀은 비텍스처 영역으로 관측될 수도 있다.

하지만, 네 방향들 즉, 수평, 수직, 좌측 경사, 및 우측 경사 방향에 대한 제6(a)도의 셀의 각 픽셀 방향을 분석하는데 있어서, 제6(b), 6(c), 6(d) 및 6(e)도에 도시된 바와 같이 네 방향들 각각으로 배치된 픽셀들의 방향들은 적절히 분산되는 것을 알 수 있으며, 그러므로 제6(a)도의 셀은 텍스처 영역내에 위치하는 것으로 결정될 수 있다.

대조적으로, 네 방향들에 대한 제7(a)도 셀의 각 픽셀 방향을 분석하는데 있어서, 제7(c), 7(d) 및 7(e)도에 도시된 바와 같이 수직, 좌측 경사, 및 우측경사 방향들로 배치된 픽셀들의 방향들은 적절이 분산되지만, 제7(b)도에 도시된 바와 같이 수평 방향으로 배치된 픽셀들은 단지 수평 방향으로만 향하고 있음을 알 수 있다. 이와 같이, 셀 중심을 가로질러 놓인 비텍스처의 윤곽이 있음을 알 수 있다. 따라서, 제7도의 셀은 비텍스처 영역에 놓이는 것으로 결정된다. 부가하여, 본 실시예에 있어서, 특정 방향으로 배치된 대부분의 픽셀들이 특정 방향과 동일한 방향을 갖는다 하더라도, 이들 픽셀들을 포함하는 셀은 비텍스처 영역내에 놓이는 것으로 결정된다.

제17도는 본 발명의 제2실시예에 따른 일련의 논리 단계의 흐름도를 도시한다. 상기 제1실시예와 유사하게, 대상 화상(즉, 프레임)을 형성하는 모든 픽셀들 각각은 텍스처가 검출될 7×7 픽셀들의 매트릭스로 형성된 각 셀의 중심에 놓인 대상 픽셀로서 규정되며, 일부 셀이 텍스처 영역내에 놓인 것으로 관측될 수 있다면, 셀의 대상 픽셀은 텍스처의 부분을 나타내는 것으로 결정된다. 제1도에서 활용되는 동일한 참조 번호가 동일 단계에 인용되며, 여기에서는 그에 대한 상세한 설명은 생략된다.

제1실시예에서와 같이 본 실시예는, 직교 변환의 파워 스펙트럼과 그레이 레벨의 차들이 인공 화상에 비하여 적은, 제8도 원화상의 중앙 하부쪽의 식물과 우측 하부쪽의 숲을 텍스처 영역으로 검출하고자 하는 것이다.

단계(102) 이후, 루틴은 단계(201)로 진행하며, 여기에서 동일 방향(즉, "160", "190", "220" 또는 "250"의 밝기 레벨)을 갖는 것으로 단계(102)에서 결정된 픽셀들의 수는 네 방향 즉, 수평, 수직, 좌측 경사, 및 우측 경사 방향 각각에 대해 카운트되어, 히스토그램을 작성한다.

루틴은 단계(202)로 진행하며, 여기에서 단계(201)에서 카운팅 방향으로 배치된 픽셀들 중에서 카운팅 방향과 동일한 방향을 갖는 픽셀들의 수가 네 방향들 각각에 대해 카운트된다. 카운트 방향이 수평이라고 한다면, 셀내에 수평적으로 배치된 일곱 픽셀들 중에서 수평 방향을 갖는 픽셀수가 카운트된다. 다음에, 네방향들 각각에 대한 카운트 값이 한계값 th4 보다 큰지의 여부가 결정된다.

네 방향들 중 적어도 한 방향에서의 픽셀들의 수가 한계값 th4 보다 크다면, 루트는 단계(203)로 진행하고, 여기에서 "0"의 밝기 레벨이 이미 제7도와 관련하여 설명된 이유에 대한 비텍스처 영역내의 점들로서 대상 픽셀들에 주어진다.

또한, 모든 네 방향들에서의 픽셀들의 합이 한계값 th4 보다 적다면, 픽셀들은 네 방향들 각각으로 적절히 분산되어지며, 이들 픽셀들을 갖는 셀들은 텍스처 영역들 내에 포함되는 것으로 결정된다. 다음에 루틴은 단계(204)로 진행하며, 여기서 모든 네 방향들에서의 픽셀들의 합에 상수를 승산함으로써 얻어진 값이 각 셀의 중심 픽셀의 밝기 레벨로 규정된다. 이러한 것은 제18도에 도시된 바와 같은 텍스처 영역 강조 화상을 형성한다.

단계(204) 이후의 단계들은 제1실시예에서와 동일하다. 간략하면, 단계(109)에서 텍스처 영역 강조 화상은 제19도에 도시된 바와 같은 화상을 얻도록 7×7(49) 픽셀들의 셀에 의해 평활화되며, 여기에서 비텍스처로 결정된 미소 영역들이 평활화된다. 단계(110)에서, 이러한 평활화된 화상은 제20도에 도시된 2진 부호화 화상을 형성하도록 2진 부호화되며, 여기에서 미소 에러 영역들은 제18도의 텍스처 영역 강조 화상에 비하여 더 감소된다.

다음으로 루틴은 단계(111)로 진행하며, 여기에서 제20도의 2진 부호화된 화상의 백색 영역들(즉, 각각 "255"의 밝기 레벨을 갖는 픽셀들로 형성된 영역들)내에 한계값 th3 보다 큰 수의 픽셀들로 각각 형성된 보다 큰 영역들을 제외한 다른 영역들이 제거된다. 이러한 것은 제21도에 도시된 화상을 유도하도록 2진 부호화된 화상으로부터 미소 에러 영역들을 제거한다.

제21도 화상의 백색으로 표현된 텍스처 영역들은, 사람의 눈에 의해 시각적으로 텍스처로서 식별되는 대부분의 영역들이 추출된, 제8도 원화상에 대응한다. 제22도는 제8도 원화상으로부터 제21도 백색 영역에 대응하는 영상을 추출함으로써 형성된 화상을 도시한다. 제22도는 실질적으로 잎들의 텍스처를 추출한 것임을 알 수 있다.

하기에는 본 발명의 제3실시예에 대하여 기술한다.

제23(a) 내지 23(d)도는 주요한 텍스처들의 예를 도시한다. 부분적으로 확대된 원형으로 표시된 각각의 그림은 종단점들의 라인 영상들을 표시한다. 부분적으로 확대된 그림은 텍스처 영역들에 많은 종단점들이 있음을 보여준다. 따라서, 본 실시예에 있어서, 종단점들이 주어진 값보다 큰 밀도로 존재하는 부분은, 3차원 공간에 규정된 삼각형 그룹의 모든 단위 법선 벡터들의 평균 벡터가 2차원 평면의 직교축에 대하여 주어진 각도 이상으로 향하게 되고, 평균 벡터로부터의 모든 단위 법선 벡터들의 분산값이 고정된 값보다 큰 영역을 검출함으로써 추출된다.

평균 벡터로부터 단위 법선 벡터의 분산값이 고정된 값보다 큰 영역을 검출하는데 대한 대안으로서, 평면상의 모든 삼각형들의 영역들의 합이 주어진 값보다 큰 영역 또는 원화상의 직교 변환에 의해 유도된 공간 주파수의 고주파수 성분이 주어진 값보다 큰 영역을 검출함으로써 주어진 값보다 큰 밀도로 종단점들이 존재하는 부분을 추출하는 것이 가능하다.

제24도는 제3실시예에 따른 일련의 논리 단계의 흐름도를 도시한다.

상기 실시예에서와 같이, 텍스처가 검출될 대상 픽셀로 규정된 제25도에 도시된 바와 같은 각각 중심 픽셀을 갖는 7×7 매트릭스로 형성된 대상 화상에 셀들이 규정되며, 셀들 중 어느 하나가 텍스처 영역내에 놓인 것으로 관측된다면, 셀의 대상 픽셀은 텍스처의 부분으로서 결정된다.

제24도의 프로그램을 참조하면, 루틴은 단계(301)로 진행하며, 여기에서 텍스처 영역이 추출될 대상 화상을 형성하는 모든 픽셀들 각각의 중심 픽셀로 규정하는 7×7 픽셀들의 매트릭스로 형성된 각각의 셀들은, 픽셀들의 신호 레벨들(즉, 밝기 레벨들)이 z축상에 표시되는 3차원 공간으로 규정된 평면 그룹에 기초한 텍스처 영역을 결정하기 위해 그 정점이 픽셀들의 인접하는 세 픽셀에 의해 규정된 미소 삼각형으로 분할된다. 특히, 대상 화상의 각각의 셀들은 제26도에 도시된 바와 같이 인접하는 세 픽셀들 중 두 중심들 사이에 각각 확장되는 세 세그먼트에 의해 xy 평면상에 규정된 72개의 미소 삼각형들로 분할된다.

루틴은 단계(302)로 진행하며, 여기에서 단계(301)에서 형성된 셀들 각각의 미소 삼각형들은 z 좌표를 사용하는 7×7 픽셀들 각각의 신호 레벨(즉, 밝기 레벨)과 x 및 y 좌표를 사용하는 7×7 픽셀들 각각의 위치를 나타냄으로써 3차원 공간에 규정된다. xy 평면상으로의 삼각형들의 정사영들(orthogonal projections)은 제26 도에 도시된 72개의 미소 삼각형들에 대응한다. 7×7(49) 픽셀들 중에서 보다 낮은 밝기 레벨들의 픽셀들이 제27도에 도시된 바와 같이 검은 원들로 표시되고, 높은 밝기 레벨들의 픽셀들이 백색원들로 표시된다면, 중심 상부쪽의 12픽셀들이 한 세그먼트를 나타내고, 그 주변 37 픽셀들은 배경을 나타낸다. 전체로서의 제27도는 한 세그먼트 종단점 패턴을 나타낸다.

제28도는 3차원 공간으로 제27도의 종단점 패턴을 표시함으로써 유도된 삼각형 그룹(10)을 도시한다. 백색원들은 7×7 매트릭스 또는 셀(20)의 픽셀들(21)을 나타내며, 픽셀들(21) 각각의 신호 레벨(즉, 밝기 레벨)은 z축을 따라 표시된다. 제28도의 세그먼트를 나타내는 12 픽셀들에 대응하는 삼각형 그룹은, 배경에 상응하는 다른 삼각형 그룹의 것들보다 높은 위치에 배치되는 것으로 표시된다.

다음으로, 루틴은 단계(303)로 진행하며, 여기에서 3차원 공간의 모든 삼각형들의 단위 법선 벡터들은, 법선 벡터를 유도하도록 삼각형들 각각의 한 정점으로부터 다른 두 정점으로 향하는 두 벡터들의 외적을 계산하여 그 길이로 분할함으로써 결정된다.

제29도는 xy 평면상으로 제28도에 도시된 3차원 긍간의 단위 법선 벡터들의 정사영을 도시한다. 제29도에 있어서, 법선 벡터들은 그 반대에서부터 도면의 표면으로 확장하는 것으로 표시되며, 중심점을 갖는 원으로 도시된다. 다음의 설명에 있어서, 제29도에 도시된 바와 같은 정사영들은 단위 법선 벡터들을 나타내는데 이용된다. 이러한 것은, 법선 벡터들 각각의 길이가 z축과 각 법선벡터에 의해 규정된 각도의 정현(sine)으로 표시되므로 2차원 평면을 사용하여 단위 법선 벡터들을 설명하는 것이 가능하기 때문에, 도시를 간단히 할 수 있게 되기 때문이다.

다음으로 루틴은 단계(304)로 진행하며, xy 평면상으로의 모든 법선 벡터들의 평균 벡터의 정사영 길이(the length of an orthogonal projection of the mean vector of all the normal vectors onto the xy-plane)가 한계값 th5 보다 큰지의 여부가 결정된다. "아니오"라는 응답이 얻어진다면, 루틴은 단계(306)으로 진행한다. 또한, "예"라는 응답이 얻어진다면, 루틴은 단계(305)로 진행하고, 여기에서, 평균 벡터로부터 법선 벡터들의 x, y 및 z축 성분들의 분산값이 한계값 th6 보다 큰지의 여부가 결정된다. 분산값은 평균 벡터와 단위 법선 벡터들 각각 사이의 x, y 및 z축 성분들 각각의 차이의 제곱에 대한 합의 평방근을 계산하고 그 결과적인 값을 가산함으로써 알 수 있게 된다.

xy 평면상에 대해 평균 벡터의 정사영이 존재한다는 것은 셀 전체를 거시적으로 보았을 때 셀 전체의 경사를 의미한다. xy 평면상으로의 평균 벡터의 정사영의 길이가 한계값 th6 보다 크다는 것은 모든 법선 벡터들의 평균 벡터가 z축으로일정 각도로 향하고 있다는 것을 의미한다. 또한, 법선 벡터들의 분산값은 미시적으로 보았을 때 셀내의 기복의 정도를 나타낸다.

법선 벡터들의 분산값을 사용하여 셀내의 기복을 알 수 있는 대안으로서, 3차원 공간의 모든 삼각형 영역들의 합이 주어진 값 보다 큰 영역 또는 원화상의 직교 변환에 의해 유도된 공간 주파수 성분들의 고주파수 성분이 주어진 값보다 큰 영역을 텍스처 영역으로서 보는 것이 가능하다.

본 실시예에 있어서, 법선 벡터들의 분산값 및 xy 평면상으로의 평균 벡터의 정사영이 각각 주어진 값보다 크게 되는 영역이 텍스처 영역으로서 결정되며, 하기에 상세히 설명된다.

(1) xy 평면상으로의 모든 법선 벡터들의 평균 벡터의 정사영 길이가 한계값 th5 보다 작고, 법선 벡터들의 x, y, z축 성분들의 분산값이 한계값 th6 보다 작다면, 이러한 조건은 실질적으로 동일한 밝기 레벨을 갖는 픽셀들로 형성된 제30도에 도시된 바와 같은 평탄한 영상에 상당한다. xy 평면상에 대한 평탄한 영상의 삼각형들의 법선 벡터들의 정사영은 제31도에 도시되며, xy 평면상으로의 평균 벡터의 정사영의 길이는 영(0)이고 분산 값도 영(0)이다.

(2) xy 평면상으로의 평균 벡터의 정사영 길이가 한계값 th5 보다 작고, 법선 벡터들의 x, y 및 z축 성분들의 분산값이 한계값 th6 보다 크다면, 이러한 조건은 제32도에 도시된 바와 같이 라인 영상에 부합되며, 여기에서 실질적으로 동일한 밝기 레벨의 픽셀들이 제34도에 도시된 바와 같이 블럭 영상 또는 일정 폭을 갖는 라인 영상을 형성하도록 동일 방향으로 배치되며, 보다 높은 밝기 레벨을 각각 갖는 픽셀들은 보다 낮은 밝기 레벨을 각각 갖는 픽셀들에 의해 둘러쌓인 셀의 중심에 배치된다. xy 평면상으로의 제32도 라인 영상의 삼각형 법선 벡터들의 정사영들은 제33도에 도시된다. 법선 벡터들의 길이들이 서로간에 상쇄되므로 xy 평면상으로의 평균 벡터의 정사영 길이는 영(0)이지만, 분산값은 기복이 크므로 한계값 th6 보다 크게 된다. xy 평면상으로의 제34도 블럭 영상의 삼각형들의 법선 벡터들의 정사영들이 제35도에 도시된다. 법선 벡터들의 길이들은 서로간에 상쇄되므로 xy 평면상으로의 평균 벡터의 정사영 길이는 제33도와 유사하고, 분산값은 기복이 크게 되므로 분산값은 한계값 th6 보다 크다.

(3) xy 평면상으로의 평균 벡터의 정사영 길이가 한계값 th5 보다 크고, 법선 벡터들의 x, y, z축 성분들의 분산값이 한계값 th6 보다 작다면, 이러한 조건은 제36도에 도시된 바와 같이 점진적 변화 영상에 부합되며, 여기에서 픽셀들의 밝기 레벨들은 제38도에 도시된 바와 같이 윤곽 영상 또는 한방향(즉, 제36도의 수평 방향)으로 점진적 변화되고, 보다 낮은 밝기 레벨의 픽셀 그룹은 보다 높은 밝기 레벨의 픽셀 그룹에 인접하게 배치되어 일정 폭을 갖도록 한 방향(제38도의 수직 방향)으로 향하게 된다. xy 평면상으로의 제36도의 점진적 변화 영상의 삼각형들의 법선 벡터들의 정사영은 제37도에 도시된다. xy 평면상으로의 평균 벡터의 정사영 길이가 한계값 th5 보다 크게되며, 분산값은 모든 법선 벡터들이 동일방향 및 동일 길이를 가지므로 영(0)이 된다. xy 평면상으로의 제38도 윤곽 형상의 삼각형들의 법선 벡터들의 정사영들은 제39도에 도시된다. xy 평면상으로의 평균 벡터의 정사영 길이는, 밝기 레벨이 크게 변화되는 경계(40)가 있으므로 한계값 th5 보다 크게 되고, 분산값은 일정 값을 나타내지만 경계(40)로 인하여 라인, 블럭, 및 종단점 영상들 보다 크지 않게 된다.

(4) xy 평면상으로의 평균 벡터의 정사영 길이가 한계값 th5 보다 크고, 법선 벡터들의 x, y, z축 성분들의 분산값이 한계값 th6 보다 크다면, 이러한 조건은 이미 제27도에서 설명된 바와 같이 종단점 영상에 부합된다. xy 평면상으로의 종단점 영상의 삼각형들의 법선 벡터들의 정사영들이 제29도에 도시된다. xy평면상으로의 평균 벡터의 정사영 길이는 법선 벡터들의 길이들이 서로간에 의해 상쇄되지 않으므로 한계값 th5 보다 크게 되며, 분산값은 기복이 크므로 한계값 th6 보다 크게 된다.

상기 설명된 바와 동일한 해석이 영상 패턴들과 픽셀들간의 콘트라스트가 상기 영상들과 다른 영상에 대해서도 다르지 않다.

상기 조건(1) 내지 (3)의 어느 것에 부합되더라도, 루틴은 단계(306)로 진행하며, 여기서 셀의 중심 픽셀은 비텍스처 영역내의 점으로서 밝기 레벨이 영인 것으로 설정된다.

조건(4)에 부합한다면, 루틴은 단계(307)로 진행하며, 여기서, 셀의 중심 픽셀은 텍스처 영역내의 점으로서 결정되고, 그 밝기 레벨은 분산값을 상수로 승산함으로써 유도된 값으로 설정된다(its brightness level is set to a value derived by multiplying the dispersion value by a constant). 특히, 셀의 중심 픽셀의 밝기 레벨은 영상의 기복의 정도 또는 셀내의 영상의 분산값에 기초하여 결정된다. 제40도는 단계(101) 내지 단계(307)를 통하여 제8도 화상을 처리함으로써 유도된 텍스처 영역 강조 학상을 도시한다.

제40도의 텍스처 영역 강조 화상에서 (백색 영역인) 주어진 레벨보다 큰 밝기 레벨을 갖는 부분들은 그 부분들이 텍스처 영역에 속하는 높은 가능성을 갖는 것으로 결정될 수 있다. 따라서, 그러한 부분들이 특정 영역에 집중 또는 밀집된다면, 텍스처 영역으로서 결정될 수 있을 것이다. 고립된 부분들은 비텍스처 영역의 종단점들, 즉 검출 에러의 미소 영역들로 결정될 수 있다.

각각의 미소 영역들은, 미소 영역들의 셀들 각각의 49 픽셀들의 값들의 평균이 중심 픽셀의 값으로 규정되는 방식으로 단계(308)에서 평활화된다. 이러한 동작은 제41도에 도시된 화상을 제공한다.

다음에 루틴은 단계(309)로 진행하며, 여기서, 단계(308)에서 평활화된 화상은, 대상 픽셀의 밝기 레벨(신호 레벨)이 주어진 한계값 보다 작을 때 비텍스처 영역의 점으로서 8비트(256) 점진적 변화로 표시된 바와 같이 "0"으로 설정되고, 밝기 레벨이 한계값 보다 큰 경우 텍스처 영역의 점으로서 "255"로 설정되는 방식으로, 주어진 한계값을 사용하여 2진 부호화된다. 제42도는 단계(309)에서 2진 부호화된 화상을 도시한다. 도면에서 알 수 있는 바와 같이, 미소 에러 영역은 제40도의 텍스처 영역 강조 화상에 비하여 상당히 감소된다.

다음에 루틴은 단계(310)로 진행하며, 여기에서 제42도 2진 부호화 화상의 백색 영역들(각각 "255"의 밝기를 갖는 픽셀로 형성된 영역들)내의 한계값 th7 보다 많은 수의 픽셀들로 각각 형성된 큰 영역들이 그 자체로 남게 되며, 다른 영역내의 픽셀들은 밝기 레벨 "0"으로 설정된다. 이러한 것은 제43도에 도시된 화상을 유도하도록 2진 부호화 화상으로부터 미소 에러 영역들을 제거한다.

제22도 화상에서 백색으로 표시된 영역들은, 사람의 눈에 의해 시각적으로 텍스처로 식별되는 대부분의 영역들이 추출되는 제8도 원화상에 대응한다. 제44도는 제8도 원화상으로부터 제43도 백색 영역에 대응하는 영상을 추출함으로써 형성된 화상을 도시한다. 제44도는 실질적으로 잎들의 텍스처임을 알 수 있다.

본 발명은 이해를 용이하게 하기 위해 적절한 실시예로서 공개하였지만, 본 발명의 원리로부터 벗어남이 없이 다양한 방법으로 본 발명을 구현할 수 있음을 알아야 한다. 따라서, 본 발명은 첨부된 청구범위에 나타나는 바와 같이 본 발명의 원리로부터 벗어남이 없이 구현될 수 있는 도시된 실시예에 대한 변경 및 모든 가능한 실시예를 포함할 수 있을 것이다.

Claims (9)

1. 대상 화상(objective picture)으로부터 텍스처 영역을 추출하는 방법에 있어서: 모든 픽셀들의 각각의 방향에 대해 확정된 방향을 규정하도록, 대상 화상을 형성하는 모든 픽셀들의 각각에 인접하고 있는 픽셀들에 의해 표시된 라인 영상이 공간 필터를 사용하여 사전 선택된 다수의 방향들 중 어느 방향으로 확장되는지를 결정하는 단계; 사전 선택된 방향들의 각각에 대하여 동일 방향을 나타내는 픽셀들의 수를 결정하는 단계; 및 사전 선택된 방향들 중 적어도 한 방향에 대해 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 수가 주어진 값보다 크고, 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 분산값이 주어진 분산값 보다 큰 영역을 텍스처 영역으로서 대상 화상으로부터 추출하는 단계를 구비하는, 텍스처 영역 추출 방법.
2. 제1항에 있어서, 모든 픽셀들의 각각에 인접하고 있는 픽셀들은 사전 선택된 픽셀수의 매트릭스로 형성된 각각의 셀내의 중심 픽셀 주변으로 배치된 픽셀들이 되며, 대상 화상으로부터 텍스처 영역으로 추출된 영역은, 사전 선택된 방향들 중 적어도 한 방향에 대해 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 수가 주어진 값보다 크고, 모든 사전 선택된 방향들에 대해 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 분산값들의 합이 주어진 분산값 보다 크게되는 영역이 되는, 텍스처 영역 추출 방법.
3. 제1항에 있어서, 텍스처 영역으로 결정된 영역내의 픽셀들 각각의 주변 픽셀들의 밝기 레벨들의 평균값은 상기 픽셀들 각각의 밝기 레벨로 결정되는, 텍스처 영역 추출 방법.
4. 제1항에 있어서, 사전 선택된 밝기 레벨을 갖는 픽셀들의 수가 텍스처 영역내의 소정의 값보다 큰 영역은 최종적으로 텍스처 영역으로 결정되는, 텍스처 영역 추출 방법.
5. 제1항에 있어서, 텍스처 영역으로 결정된 영역은, 그 영역내의 각 픽셀 주변에 배치되며 사전 선택된 방향들 각각에 대해 동일한 방향을 갖는 픽셀들의 수와 그 분산값 양쪽 모두에 따라 몇몇의 다른 형태들의 텍스처 영역들로 분류되는, 텍스처 영역 추출 방법.
6. 대상 화상으로부터 텍스처 영역을 추출하는 방법에 있어서: 모든 픽셀들의 각각의 방향에 대해 확정된 방향을 규정하도록, 텍스처 영역을 포함하는 대상 화상을 형성하는 모든 픽셀들의 각각에 인접하고 있는 픽셀들에 의해 표시된 라인 영상이 공간 필터를 사용하여 사전 선택된 다수의 방향들 중 어느 방향으로 확장되는지를 결정하는 단계; 사전 선택된 방향들 각각과 동일한 방향으로 배치된 픽셀들 중에서, 픽셀들이 배치된 방향과 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 수를 카운트하는 단계; 및 사전 선택된 방향들 각각에 대해 카운트 단계에서 계산된 픽셀들의 수가 주어진 값보다 작게되는 영역을 대상 화상으로부터 텍스처 영역으로 추출하는 단계를 구비하는, 텍스처 영역 추출 방법.
7. 제6항에 있어서, 모든 픽셀들 각각에 인접하고 있는 픽셀들은 사전 선택된 픽셀수의 매트릭스로 형성된 각각의 셀내의 중심 픽셀 주변애 배치된 픽셀들이 되미, 사전 선택된 방향들 각각과 동일한 방향으로 중심 픽셀 주변에 배치된 픽셀들 중에서 픽셀들이 배치된 방향과 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 수가 사전 선택된 방향들 각각에 대해 주어진 값보다 작은 셀은, 텍스처 영역내에 놓여 있는 것으로 규정되며, 모든 사전 선택된 방향들에서 동일한 방향을 나타내는 픽셀들의 합을 상수로 승산함으로써 얻어진 값은 셀의 중심 픽셀의 밝기 레벨로 규정되는, 텍스처 영역 추출 방법.
8. 제6항에 있어서, 텍스처 영역으로 결정된 영역내의 픽셀들 각각의 주변 픽셀들의 밝기 레벨들의 평균값은 상기 픽셀들 각각의 밝기 레벨로 결정되는, 텍스처 영역 추출 방법.
9. 제6항에 있어서, 사전 선택된 밝기 레벨을 갖는 픽셀들의 수가 텍스처 영역내의 소정의 값보다 큰 영역은 최종적으로 텍스처 영역으로 결정되는, 텍스처 영역 추출 방법.