KR100322911B1 - 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 화상(image)에서 일정 오브젝트(object)영역을 추출하고자 하는 것으로, 특히 추출하고자 하는 오브젝트에 대하여 다중 레벨 칼라 범위를 설정하고, 이에 따라 오브젝트 영역을 효과적으로 추출해내고자 한 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법에 관한 것이다.

추출하고자 하는 오브젝트의 전체 칼라 범위에 대하여 오브젝트 영역을 추출할 경우에 있어, 추출된 이미지가 오브젝트를 포함하고는 있지만, 그 범위가 너무 넓어 템플리트 매칭 등의 확인과정을 통하여 오브젝트 영역을 찾아내기가 어렵다.

본 발명에서는 추출하고자 하는 오브젝트의 전체 칼라 범위를 다중의 레벨을 갖는 일정한 칼라범위로 세분화시키고, 각각의 제한된 칼라범위로 부터 이미지를 추출하여 추출된 이미지의 탬플릿트 매칭을 통해 오브젝트 영역을 추출하도록 하는 것이다.

Description

다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법 { Method for detection object region using color field with multi level.}

본 발명은 화상(image)에서 일정 오브젝트(object)영역을 추출하고자 하는 것으로, 특히 추출하고자 하는 오브젝트에 대하여 다중 레벨 칼라 범위를 설정하고, 이에 따라 오브젝트 영역을 효과적으로 추출해내고자 한 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법에 관한 것이다.

일반적으로 오브젝트의 칼라 범위를 지정하고, 이에 따라 그 영역을 추출해내는 대표적인 응용분야는 스킨(skin) 칼라를 지정하여 얼굴이나, 스킨 부분을 찾아내는 분야이다.

이와 같은 분야의 종래기술로는 R,G,B를 Y,I,Q 스페이스로 변환하여 스킨 칼라 범위를 지정하고, 이에 따라 손의 영역을 추출하도록 하는 방법과,

L*a*b* 칼라 스페이스에서의 스킨 칼라 범위를 원리 구성 분석(principle component analysis)을 이용하여 변환후 사용하여 스킨 영역을 추출하도록 하는 방법 및,

퍼지 셋트(fuzzy set)를 이용하여 특정 칼라가 스킨 칼라일 확률을 계산하는 개념을 이용하는 방법 등이 있다.

상기와 같은 종래기술은 모두 사전에 스킨 칼라의 범위를 정의하고 있다.

그러나, 실제로, 같은 색을 갖는 하나의 오브젝트라도 조명, 카메라 등 화상 디바이스, 모니터 등 디스플레이에 따라서 상당히 다른 색으로 나타날 수 있기 때문에, 종래기술에서와 같이, 오브젝트(스킨) 칼라 범위를 사전에 정의하기란 매우 어렵다.

즉, 모든 경우에 맞는 칼라 범위를 지정하려면 그 범위가 매우 넓어져서 어느 한 순간에 그 범위를 적용할 경우 원하지 않는 영역도 칼라 조건이 만족되어 추출될 수 있는 것이다.

본 발명에서는, 상기에서 설명한 바와 같이, 같은 색을 갖는 하나의 오브젝트라도 조명, 카메라 등 화상 디바이스, 모니터 등 디스플레이에 따라서 다른 색으로 나타낼 수 있지만, 하나의 이미지, 또는 동영상의 경우 하나의 프레임안에서는 조명이 고정되고 모든 영역이 하나의 디바이스, 디스플레이어를 사용하게 된다는 점에서 원하는 오브젝트 칼라범위는 좁을 수 밖에 없다.

따라서, 이와 같은 점을 감안하여, 오브젝트 또는 오브젝트의 부분영역을 추출함에 있어서 오브젝트 칼라의 전체 범위를 설정하고, 전체범위내에서 미리 정의된 크기만큼의 칼라의 범위 구간을 두어, 이와 같은 제한된 구간내에서 효과적으로 오브젝트 영역을 추출할 수 있도록 한 것이다.

도 1은 본 발명 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법의 제 1실시예를 나타내기 위한 도면.

도 2는 본 발명 제 1실시예에 있어, 그 실행수순을 나타낸 플로우챠트.

도 3a는 본 발명에 있어서, 오브젝트(스킨) 전체 칼라 범위에 대하여 오브젝트 영역 추출된 상태를 나타낸 도면.

도 3b,3c는 본 발명에 있어서, 오브젝트(스킨) 전체 칼라 범위에 대하여 2등분하여, 2등분 제한된 칼라 범위에 따라 오브젝트 영역 추출된 상태를 나타낸 도면.

도 4는 본 발명 제 2실시예를 나타내기 위한 도면.

도 5는 본 발명 제 2실시예에 있어, 그 실행수순을 나타낸 플로우챠트.

도 6은 본 발명에 있어서, 동영상에 적용할 경우의 제 2실시예의 실행수순을 나타낸 플로우챠트.

본 발명은 칼라를 이용하여 오브젝트 또는 오브젝트의 부분 영역을 추출함에 있어서, 추출하고자 하는 오브젝트 또는 오브젝트의 부분영역에 대한 전체 칼라 범위에서 일정한 칼라 범위로 구간을 설정하고, 각 제한된 구간의 칼라 범위를 이용하여 이미지를 추출하여 탬플리트 매칭 등의 확인(confirmation) 과정을 통해 오브젝트 영역을 추출하도록 함을 특징으로 한다.

오브젝트의 전체 칼라 범위를 조건으로 하여 추출된 영역이 너무 넓어서, 원하는 오브젝트가 포함되었더라도 탬플리트 매칭등으로 그 오브젝트 영역을 추출하기 매우 어렵다.

이는 추출된 영역 자체가 오브젝트 영역을 포함한 넓은 영역일 수 있기 때문이다.

그렇지만, 부분 범위로 추출된 칼라 영역일 경우 추출된 영역자체가 오브젝트 영역이든지, 아니면 그 외의 영역이든지 할 것이므로, 간단한 매칭과정을 통해 오브젝트영역을 추출할 수 있게 된다.

본 발명에서는 이와 같은 점을 감안하여 오브젝트에 대한 전체 칼라 범위를 세분화된 하위 레벨단위로 구분하고, 이와 같은 구간을 오브 젝트 칼라 범위조건으로 설정하여 이를 통해 오브젝트 영역을 추출하도록 하는 것으로,

이와 같은 특징을 갖는 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 그 구성및 작용을 설명하면 다음과 같다.

본 발명의 제 1실시예는 도 1에 도시된 바와 같이, 오브젝트 또는 오브젝트 부분 영역을 추출함에 있어서, 오브젝트의 전체 칼라 범위(W)를 하위레벨의 세부 범위(R)로 분할 하고, 분할된 구간(R)을 칼라 범위 조건으로 설정하여, 분할된 각 구간별(R1~R6)로 오브 젝트 후보 이미지 영역을 추출하고, 추출된 이미지를 템플리트 매칭하여 오브젝트 영역을 추출하도록 함을 특징으로 한다.

도 2는 본 발명 제 1실시예에서의 오브젝트 영역을 추출하는 과정을 나타낸 플로우챠트로서, 도 2를 참조하여 설명하면 다음과 같다.

이와 같은 본 발명의 제 1실시예는 오브젝트를 추출함에 있어서, 종래에서와 같은 오브젝트 전체 칼라 범위(W)를 상위레벨로 하고, 하위 레벨의 구간(R)으로 구분하고, 하위레벨의 구간(R1~R6)별로 오브젝트 칼라 범위의 조건에 맞는 오브젝트 영역의 후보 이미지를 추출하도록 한다.

이후, 세분화된 하위 레벨의 제한된 칼라 범위에 따라 추출된 오브젝트의 후보 이미지를 각각의 템플리트 매칭을 수행하여 오브젝트 영역을 추출하게 되며, 마지막 구간(R6)까지 추출된 이미지의 탬플릿트 매칭을 통해 오브젝트 영역을 추출하도록 하는 과정을 진행하여 오브젝트 영역 추출과정을 완료하게 된다.

상기 세분화된 하위 레벨의 구간(R)은 이미지 학습셋트(training set)를 이용하여 해당 오브젝트 칼라의 범위가 한 이미지 또는 프레임에서 어느 범위 크기안에 존재하는지의 통계적 수치에 의해 결정할 수 있다.

이와 같은 통계적 수치값을 'r' 이라고 한다면, 세부화된 칼라 범위 구간 'R'과의 관계는 R 〉r 으로 나타낼 수 있다.

즉, 오브젝트 전체 칼라 범위에 대한 세분화된 하위 레벨의 칼라 범위는 추출하고자 하는 오브젝트의 통계적 수치(r)보다 큰 범위(R)로 설정하므로서, 최소한 오브젝트 영역을 포함하는 이미지를 추출하도록 하여 템플리트 매칭을 통해 오브젝트 영역을 추출할 수 있도록 하는 것이다.

도 3a는 이미지 학습 셋트(training set)를 통해 미리 오브젝트(스킨) 영역의 칼라를 사전조사하여 구한 전체 칼라 범위를 이용하여 스킨 영역을 추출한 상태를 나타낸 도면이고, 도 3b와 도 3c는 상기와 같은 칼라 범위를 밝기 성분에 따라 2등분하여 각 범위 조건별로 칼라 영역을 추출한 예를 나타낸 것으로,

도 3a에서와 같이 스킨 전체 칼라 범위에 대하여 오브젝트를 추출하게 될 경우에는 스킨 영역이외의 많은 부분이 포함되어 있음을 알 수 있으나, 2등분으로 나누어 제한된 칼라 범위를 적용할 경우, 도 3b에서와 같이, 스킨 영역이외의 부분만이, 도 3c에서와 같이, 스킨 영역만이 검출됨을 알 수 있다.

본 실시예에 있어서는 도 1에 도시된 바와 같이, 오브젝트 전체 칼라범위를 6등분하여 칼라빈(R1~R6)을 구성한 것으로, 본 실시에서는 칼라 범위의 등분기준으로 밝기 성분을 이용한 것이다.

이를 적용하게 되면, 스킨영역의 칼라를 적용하여 얼굴 영역을 추출하고자 할 경우 얼굴색의 상대적 밝기등을 고려할 수 있어, 정확하고, 효율적인 오브젝트 영역의 추출이 가능하다.

도 4는 본 발명의 제 2실시예를 나타낸 것으로, 오브젝트 또는 오브젝트 부분영역을 추출하도록 함에 있어서, 오브젝트 전체 칼라 범위를 상위 레벨로 하고, 하위 레벨의 세분화된 칼라범위를 설정하기 위한 윈도우(R')를 설정하고, 설정된 윈도우(R')를 일정 이동거리(d)만큼 이동(shift)시켜 오브젝트 칼라 범위를 설정하고, 설정된 칼라 범위 조건에 따라서 오브젝트 영역을 추출하도록 함을 특징으로 한다.

도 5는 이와 같은 본 발명 제 2실시예의 실행과정을 나타낸 플로우챠트로서, 도 5를 참조하여 설명하면 다음과 같다.

이와 같은 특징을 갖는 본 발명 제 2실시예는 오브젝트의 전체 칼라 범위(W)를 세분화된 하위 레벨의 구간으로 설정하기 위한 윈도우(R')를 설정하고, 윈도우(R')를 이동(Shift) 시키면서, 윈도우(R')에 의해 구분된 구간의 칼라 범위를 조건으로 하여 오브젝트 영역을 추출하게 되는 바,

상기 윈도우(R')가 설정된 거리(d)만큼 이동하면서, 오브젝트의 칼라 범위를 제한하게 되고, 이에 따라 오브젝트 후보 이미지를 추출하게 된다.

이후, 상기와 같이 추출된 오브젝트 후보 이미지에 대하여 템플리트 매칭을 통해 오브젝트 영역을 추출하게 된다.

상기 윈도우(R')의 설정 크기는 앞서 제 1실시예에서 설명한 바와 같이, 세분화된 칼라 범위 구간과 마찬가지로, 이미지 학습세트를 이용한 통계적 수치값(r)에 의해 결정되며, 그 관계 또한, R' 〉r 와 같이 나타난다.

그리고, 윈도우(R')의 이동거리(d)는 윈도우(R')의 1/2(d=R'/2d)로 한다.

이때, 상기 제 1실시예에서의 세분화된 칼라 범위 구간(R)을 윈도우(R')의 크기와 동일하게 적용하고, 윈도우(R')의 이동거리(d)를 윈도우(R')의 크기와 동일하게 적용하면, 제 1실시예의 방법과 제 2실시예의 방법은 동일한 후보 이미지를 추출하게 되며, 또한 동일한 오브젝트 영역을 추출하게 된다.

그러나, 본 발명 제 1실시예와 제 2실시예에서는 효과적인 오브젝트 영역의 추출을 위해 R' 〉R 〉r의 관계로 설정하게 된다.

이와 같이 설정될 경우, 제 1실시예에서와 같은 방법의 경우, 세부범위로 얻어질 수 있는 이미지의 수(Cn1)는 Cn1=int(W/d)과 같이 나타낼 수 있다.

또한, 제 2실시예에서와 같은 방법의 경우에서 세부범위로 얻어질 수 있는 이미지의 수(Cn2)는 Cn2=int[2×(W/R')]-1=int[2×(W/d)]-1과 같이 나타낼 수 있다.

이때, int[ ]는 주어진 값을 올림법칙에 의해 정수화한 것이다.

이와 같은 점을 감안하여 볼때, 제 1실시예에서와 같은 방법의 경우 세부범위로 얻어지는 수가 윈도우 이동방식인 제 2실시예에서보다 적으므로, 빠른속도로 오브젝트 영역을 추출할 수 있다.

이에 반해, 세부범위로 나뉜 구간사이에 오브젝트 영역이 걸쳐 있을 경우 정확한 오브젝트 영역의 검출이 어렵게 된다.

따라서, 윈도우 이동방식인 제 2실시예에서는 이를 감안하여 윈도우(R')의 이동 거리(d)를 설정하는 것이다.

상기한 제 1실시예 및 제 2실시예에 있어서는 세분화된 칼라 범위를 이용하여 다수의 오브젝트 후보 이미지를 추출하고 이의 탬플릿트 매칭을 통해 오브젝트 영역을 추출하게 되는 바,

추출하고자 하는 오브젝트 영역이 하나이상의 다수개로 구성될 경우에는 상기와 같은 경우가 적절하게 적용되어질 수 있으나, 추출하고자하는 오브젝트가 하나일 경우에는, 해당 칼라범위에서 후보 이미지를 추출하고, 바로 탬플릿트 매칭을 통해 오브젝트 영역을 추출하도록 하는 것이 더 효과적인 오브젝트 영역 추출 방법이라 할 수 있다.

이는 앞서 오브젝트 영역이 추출되면 이후의 구간에 대해서는 오브젝트 영역의 후보 이미지를 추출하고, 오브젝트 영역 추출을 위한 후보 이미지의 탬플릿트 매칭이 필요없어지기 때문이다.

그리고, 실시예로 상기한 바와 같이 바로 탬플릿트 매칭을 수행하여 오브젝트 영역을 추출하게 됨에 따라 오브젝트 영역 추출 속도의 개선방법으로서, 다음과 같은 실시예를 구현할 수 있다.

본 발명의 실시예에서 세분화된 칼라 범위를 이용하여 추출된 이미지를 템플리트 매칭을 수행하여 오브젝트 영역을 추출함에 있어서,

미리 정의된 세부 칼라 범위간의 확률값에 의해 그 순서를 정하여 수행하므로써, 오브젝트 영역 추출의 속도를 향상시킬 수 있다.

예를 들어, 제 1실시예에서 R4의 세부 칼라 범위간의 확률값이 제일 높다면, R1부터 상기의 과정을 수행하는 것이 아니라, R4의 세부 칼라 범위를 이용하여 후보 이미지를 추출하고, 탬플릿트 매칭을 수행하여 오브젝트 영역을 추출하도록 하는 것이다.

여기서, 상기 세부 칼라 범위간의 확률값은 테스트를 통해 얻어진 데이터들을 이용하여 세부 칼라 범위중에 실제 오브젝트의 칼라가 포함되어 있는 분포를 이용하여 조사하여 구하게 된다.

또한, 실시예로, 본 발명의 제 1실시예와 제 2실시예에서 오브젝트 영역을 추출함에 있어서, 오브젝트의 상대적인 밝기와 같은 오브젝트 색의 특징을 이용하여 효과적인 오브젝트 영역이 추출되도록 한다.

도 6은 본 발명 제 2실시예에서의 윈도우 방식의 오브젝트 영역 추출방법을 동영상에 적용하였을 경우의 실행과정을 나타낸 플로우챠트로서, 그 실행수순을 설명하면 다음과 같다.

상기 도 6에 도시된 실시예는 상기 실시예로서 제시한 세부 칼라 범위간의확률값을 이용하여 오브젝트 영역 추출의 순서를 정하는 방법과 같은 실행수순으로 이루어지는 바,

동영상에 적용할 경우 이전 프레임에서 오브젝트 영역을 추출했던 윈도우의 위치가 'P라고 가정할 경우 현재 프레임에서 오브젝트 영역 추출과정에서 윈도우의 위치를 'P'로 초기 설정하고, 상기 제 2실시예의 오브젝트 영역 추출과정을 진행하도록 하는 것으로,

동영상의 특성상 이전 프레임과 현재 프레임 즉, 인접된 프레임은 그리 크지 않은 변화를 보이게 된다는 점에서 오브젝트 영역은 유사할 것으로 보고 현 단계에서도 전단계에서의 칼라 범위가 적용될 확률이 높기 때문에 이와 같이 윈도우의 위치를 설정하게 되는 것이다.

프레임(K)이 입력되면, 이전 프레임(K-1)에서 오브젝트 영역을 추출했던 윈도우의 위치(P)로 이동시켜, 윈도우에 의해 제한된 칼라 범위에 따라 이미지를 추출하고, 추출된 이미지에 대한 템플리트 매칭을 수행하여 오브젝트 영역을 추출하게 된다.

이때, 오브젝트 영역 추출에 성공하게 되면, 다음 프레임(K+1)의 오브젝트 영역추출과정을 진행하게 된다.

그러나, 오브젝트 영역 추출에 실패하게 되면, 현재의 윈도우의 위치(P)의 인접 위치(P+d 또는 P-d)로 이동시켜 오브젝트 영역 추출과정을 진행하게 된다.

이후, 이동된 위치에서 오브젝트 영역이 추출되면, 현재 프레임의 오브젝트 영역이 검출된 위치가 저장되고, 이에 따라 다음 프레임에 적용하여 초기 윈도우의위치가 결정된다.

여기서, 이동된 윈도우의 위치가 전체 칼라 범위를 벗어나게 되면, 현재 프레임의 오브젝트 영역의 추출과정이 실패한 것으로 보고 다음 프레임(K+1)의 오브젝트 영역 추출과정을 진행하게 된다.

이를 적용하게 되면, 동영상에서 빠르게 오브젝트 영역을 추출할 수 있게 된다.

이상에서 설명한 바와 같이, 오브젝트의 전체칼라 범위를 세분화하여 제한된 칼라 범위를 이용하여 오브젝트 영역을 추출할 수 있도록 하므로써, 스킨 칼라 등 오브젝트 칼라를 이용한 오브젝트 또는 오브젝트 부분 영역추출에 효과적으로 사용할 수 있다.

그리고, 본 발명은 다양한 환경에 따라 다르게 나타나는 오브젝트의 색 특성을 이용하여 현재에 적합한 색의 특성을 좁은 범위로 제한시킬 수 있는 방법을 제공하게 되므로, 정확성과 속도 측면에 큰 효과가 있다.

또한, 이를 적용하게 되면, 동영상 뿐 아니라 정지영상에서의 오브젝트 추출에 효과적으로 이용할 수 있으며, 특히 스킨 칼라를 정의하므로써, 사람 얼굴 영역을 추출하는데, 효과적으로 사용할 수 있다.

Claims (10)

1. 칼라를 이용하여 오브젝트 또는 오브젝트 부분 영역을 추출함에 있어서,

   추출하고자 하는 오브젝트 또는 오브젝트의 부분영역에 대한 전체 칼라 범위를 세분화시켜 제한된 하위 레벨의 칼라 범위를 설정하고, 설정된 하위 레벨의 칼라 범위 각각에 대하여 오브젝트 후보 이미지를 추출하고, 추출된 각 오브젝트 후보 이미지의 확인과정을 통해 오브젝트 영역 또는 오브젝트 부분 영역을 추출하도록 함을 특징으로 하는 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법.
2. 제 1항에 있어서, 추출하고자 하는 오브젝트 또는 오브젝트의 부분영역에 대한 전체 칼라 범위를 세분화시켜 제한된 하위 레벨의 칼라 범위를 설정함에 있어서, 이미지의 특징적 성분에 따라 일정한 칼라 범위로 구간을 설정하여 전체 칼라 범위에 대하여 제한된 하위 레벨의 칼라 범위를 설정하도록 함을 특징으로 하는 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법.
3. 제 1항에 있어서, 추출하고자 하는 오브젝트 또는 오브젝트의 부분영역에 대한 전체 칼라 범위를 세분화시켜 제한된 하위 레벨의 칼라 범위를 설정함에 있어서, 세분화된 칼라 범위를 설정하기 위한 윈도우(R')를 설정하고, 설정된 윈도우를 일정 이동거리만큼 이동시켜 하위 레벨의 세분화된 칼라 범위를 설정하도록 함을 특징으로 하는 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법.
4. 제 1항에 있어서, 상기 확인과정은 탬플릿트 매칭인 것을 특징으로 하는 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법.
5. 제 2항에 있어서, 상기 오브젝트 전체 칼라 범위에 대하여 하위 레벨의 세분화된 칼라 범위를 설정하는 기준인 이미지의 특징적 성분은 밝기 성분인 것을 특징으로 하는 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법.
6. 제 3항에 있어서, 상기 윈도우의 이동거리는 윈도우의 크기의 1/2인 것을 특징으로 하는 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법.
7. 칼라를 이용하여 오브젝트 또는 오브젝트 부분 영역을 추출함에 있어서,

   추출하고자 하는 오브젝트 또는 오브젝트의 부분영역에 대한 전체 칼라 범위를 세분화시켜 제한된 하위 레벨의 칼라 범위를 설정하고, 순서대로 설정된 구간별로 제한된 칼라범위를 이용하여 오브젝트 후보 이미지를 추출하고, 추출된 이미지의 확인과정을 수행하도록 하여 오브젝트 영역 또는 오브젝트 부분 영역을 추출하도록 함을 특징으로 하는 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법.
8. 제 7항에 있어서, 추출하고자 하는 오브젝트 또는 오브젝트의 부분영역에 대한 전체 칼라 범위를 세분화시켜 제한된 하위 레벨의 칼라 범위를 설정함에 있어서, 세분화된 칼라 범위를 설정하기 위한 윈도우(R')를 설정하고, 설정된 윈도우(R')를 일정 이동거리만큼 이동시키면서 순차적으로 하위 레벨의 세분화된 칼라 범위를 설정하도록 함을 특징으로 하는 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법.
9. 제 7항에 있어서, 상기 설정된 하위 레벨의 칼라 범위를 이용하여 오브젝트 후보이미지를 추출함에 있어서, 제한된 하위 레벨의 칼라 범위 구간에 대하여 오브젝트 영역을 추출하는 순서는 테스트 데이터들을 이용하여 세부 칼라 범위중에 실제 오브젝트의 칼라가 포함되어 있는 세부 칼라 범위간의 확률값에 의해 설정되어짐을 특징으로 하는 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역추출 방법.
10. 제 7항 또는 제 8항에 있어서, 상기 설정된 하위 레벨의 칼라 범위를 이용하여 오브젝트 후보 이미지를 추출함에 있어서, 상기 제한된 하위 레벨의 칼라 범위 구간에 대하여 오브젝트 영역을 추출하는 순서는 이전 프레임에서 오브젝트 영역이 추출된 위치부터 인접 위치의 하위 레벨의 칼라 범위 구간부터 순서대로 전체 칼라 범위내에 한해 이루어지도록 함을 특징으로 하는 다중 레벨 칼라 범위를 이용한 오브젝트 영역 추출 방법.