KR100442114B1 - 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 영상의 히스토그램에 대한 극대점을 최적으로 탐색하여 경계치를 결정함에 의해 영상 이진화를 수행할 수 있도록 하는 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템을 제공한다.

이를 위해 본 발명은 그레이 영상을 획득하여 1차원적 함수의 휘도치 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성수단과, 상기 휘도치 히스토그램에서 극대점을 탐색하여 2개의 극대점 위치를 찾기 위한 극대점 탐색수단 및, 상기 극대점 탐색수단에 의해 얻어진 2개의 극대점의 위치를 이용하여 이진화 경계치를 결정하고, 그 경계치를 통해 영상 이진화를 수행하는 영상 이진화 수단으로 구성된 것을 특징으로 한다.

Description

히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템{System for binary coding of image by searching the maximum point of histogram}

본 발명은 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 반도체나 인쇄물의 시각 검사시스템에서 조명조건이나 카메라 특성과는 상관없이 최적의 이진화 경계치를 동적으로 결정해주기 위한 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템에 관한 것이다.

일반적으로, 반도체나 인쇄물의 상태를 시각적으로 검사하기 위해 채용되는시각 검사시스템에서는 카메라로부터 촬영되는 영상을 이진화하여 검사할 수 있도록 되어 있는 바, 이러한 영상의 이진화를 수행하기 위해서는 경계치를 설정하여야 한다.

그러한 영상의 경계치는 종래에 검사자가 수동으로 결정해주는 방식과 미리 고정값이 설정되어 있는 방식으로 대별되는데, 이잔화의 경계치는 조명조건이나 카메라의 이득(Gain) 특성에 따라 달라지게 되므로 동적으로 결정해 주어야 한다.

영상 이진화를 위한 동적인 경계치 결정에 많이 이용되는 방식으로는 오쓰(Otsu)가 제안한 히스토그램의 무게중심에 해당되는 부분을 이진화의 경계치로 결정하는 방식이다.

그러나, 이러한 종래의 오쓰가 제안한 이진화 경계치 결정방식은 영상의 배경과 물체의 비율이 유사한 경우에는 안정적인 이진화가 가능하지만, 대부분 배경부분과 물체전경의 면적 비율이 일정하지 않기 때문에, 도 1a에 도시된 바와 같은 영상에 대해 경계치가 결정되어 이진화된 영상이 도 1b와 같이 나타나게 되면서 그 이진화 경계값은 이상적인 경계치와는 상당한 차이를 나타내게 됨에 따라, 이를 실제적인 시각 검사시스템에 적용하기가 어렵게 된다는 문제점이 있다.

따라서, 본 발명은 상기한 종래의 사정을 감안하여 이루어진 것으로서, 그 목적은 영상의 히스토그램에 대한 극대점을 최적으로 탐색하여 경계치를 결정함에 의해 영상 이진화를 수행할 수 있도록 하는 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템을 제공하는 것이다.

도 1a 및 도 1b는 종래의 이진화 경계 결정방식에 의해 결정되는 경계치에 의해 이진화된 영상을 나타낸 도면,

도 2는 영상의 휘도치에 대한 히스토그램을 나타낸 그래프도면,

도 3은 본 발명에 따른 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템에 대한 구성을 나타낸 블록구성도,

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 히스토그램의 평활화에 이용되는 마스크의 일예를 나타낸 도면,

도 5a 및 도 5b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 히스토그램의 평활화가 이루어진 결과에 대한 함수를 부분적으로 나타낸 그래프도면,

도 6a 및 도 6b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 히스토그램의 평활화가 이루어진 결과에 대한 함수를 전체적으로 나타낸 그래프도면,

도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 평활화가 이루어진 이산신호를 미분적용하기 위한 미분마스크를 나타낸 도면,

도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 평활화된 함수에 대한 미분신호의 관계를 나타낸 그래프도면,

도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 평활화된 함수의 이차 미분값을 얻기 위해 적용되는 위상이 변화된 미분마스크를 나타낸 도면,

도 10a 내지 도 10c는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이진화 결과로 나타나는 영상과 종래의 방식에 의한 이진화 결과로 나타나는 영상과 비교한 도면이다.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

10:영상 획득기, 12:카메라,

14:프레임 그래버, 16:영상버퍼,

20:히스토그램 생성기, 30:극대점 탐색장치,

32:평활화기, 34:미분기,

36:위상 변환기, 38:미분기,

40:경계치 결정기, 50:영상 이진화기.

상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따르면, 그레이 영상을 획득하여 1차원적 함수의 휘도치 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성수단과, 상기 휘도치 히스토그램에서 극대점을 탐색하여 2개의 극대점 위치를 찾기 위한 극대점 탐색수단 및, 상기 극대점 탐색수단에 의해 얻어진 2개의 극대점의 위치를 이용하여 이진화 경계치를 결정하고, 그 경계치를 통해 영상 이진화를 수행하는 영상 이진화 수단으로 구성된 것을 특징으로 하는 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템을 제공한다.

이하, 상기한 바와 같이 구성된 본 발명에 대해 첨부도면을 참조하여 상세히 설명한다.

즉, 도 2는 영상의 휘도치에 대한 히스토그램을 나타낸 그래프도면으로서, 동 도면에서 시각적인 검사를 위한 휘도치의 히스토그램은 A점과 B점 2개의 평균을 중심으로 정규화 분포를 갖고 있는 바, A점은 영상중에 검정색을 갖는 배경에 해당되는 화소들의 분포이고, B점은 육안으로 흰색으로 나타나는 부분으로서 인쇄부와 인쇄물이 놓여지는 바탕에 해당된다.

여기서, 영상 이진화의 품질을 결정하는 화소들은 주로 물체와 배경의 경계부에 분포하며 휘도치 히스토그램 상에서는 A점과 B점 2개의 극대치 사이 즉, C부분에 분포하게 되기 때문에, 그 C부분에서 경계치를 정하기 위한 중요한 결정이 이루어져야 한다.

이를 위해서는 A점과 B점의 2개 극대점 사이의 중심이나 두 위치의 1/3이 되는 지점을 이진화 경계치로 결정하는 것이 바람직하고, 상기한 결정에 의해 화소의 분포비율에 민감하지 않고 경계치를 섬세하게 결정할 수 있게 된다.

본 발명에서는 2개의 극대점을 찾는 방식으로 도함수를 이용하였고, 아무런 처리가 이루어지지 않은 히스토그램은 영역별로 극대 지점이 많이 존재하게 되기 때문에, 그러한 영역별로 존재하는 극대점을 제거하기 위해서 도 2에 도시된 바와 같이 히스토그램의 평활화를 수행한다.

이 때, 일차 미분값이 양에서 음으로 바뀌고 이차 미분값이 최대인 지점을 찾아서 극대지점을 찾을 수 있는 바, A점과 B점의 극대점을 나타내는 지점은 하기한 수학식 1과 수학식 2의 조건을 동시에 만족하는 부분이다.

한편, 상기한 방식을 구현하기 위한 시스템의 구성은 도 3에 도시된 바와 같다.

즉, 도 3은 본 발명에 따른 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템에 대한 구성을 나타낸 블록구성도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 영상이진화 시스템은 영상 획득기(10)와, 히스토그램 생성기(20), 극대점 탐색장치(30), 경계치 결정기(40) 및, 영상 이진화기(50)로 구성된다.

동 도면에서, 상기 영상 획득기(10)는 카메라(12)와, 프레임 그래버(14) 및, 영상 버퍼(16)로 구성되는 바, 상기 카메라(12)는 반도체나 인쇄물 등과 같은 촬영대상물을 촬영하게 되고, 상기 프레임 그래버(14)는 카메라(12)로부터 촬영된 아날로그 형태의 영상신호를 256레벨의 그레이 영상을 갖도록 디지털 변환하여 영상 버퍼(16)에 저장시키게 된다.

상기 히스토그램 생성기(20)는 상기 영상 버퍼(16)에 저장된 2차원 숫자배열로 이루어진 디지털 영상신호를 1차원 함수로 변환하기 위한 것으로서, 256레벨의 그레이영상을 0레벨에서 255레벨까지의 휘도치에 대해 빈도수를 계산하여 전체 영상 내에서 해당 휘도치에 대한 발생 빈도수를 갖는 휘도치 히스토그램을 구하게 되고, 그러한 빈도수를 계산하기 위해서는 하기한 표 1에 나타난 바와 같이 예컨대 C++의 프로그램을 사용한 알고리즘으로 표현된다.

long iHistogram[256];... iHistogram을 0으로 초기화unsigned char *Arr;Arr = new unsigned char[SizeX*SizeY];... Arr에 영상버퍼로부터 디지털 영상 신호를 복사for(int i=0; i<SizeX*SizeY;i++)iHistogram[Arr[i]] = iHistogram[Arr[i]] + 1;

동 도면에서, 상기 극대점 탐색장치(30)는 f(x)로 표현되는 휘도치 히스토그램을 입력받아 f′(x)와 위상이 180°바뀐 f″(x)를 출력하게 되는데, 극대점 탐색은 f′(x-1)>0 and f′(x+1)<0 과 f′(x) = 0을 동시에 만족하는 x의 위치를 찾아내면 되지만, 평활화의 영향으로 f′(x)가 0인 지점이 무수하게 존재하게 되어 f′(x) = 0인 지점이 극대점을 찾는데 도움이 되지 않으므로, 이를 극복하기 위해서 이차미분을 구할 때 위상을 바꾸어서 f′(x)가 최대로 되는 지점을 탐색하게 되는 것이다.

여기서, 상기 극대점 탐색장치(30)는 평활화기(32)와, 미분기(34), 위상 변환기(36) 및, 미분기(38)로 구성되는 바, 상기 평활화기(32)는 상기 히스토그램 생성기(20)로부터의 실제적인 히스토그램이 거칠어서 영역별로 복수개의 지역 극대값이 존재하기 때문에, 그 지역 극대값을 제거하여 지역 극대값에 수렴되는 것을 방지하기 위해 입력함수 f(x)에 하기한 수학식 3과 수학식 4와 같은 연산을 수행하여 평활화를 수행한다.

여기서, f(x)는 이산 신호이므로 도 4a에 도시된 균일 마스크(Uniform Mask)와 도 4b에 도시된 가우시안 마스크(Gaussian Mask)를 이용하여 히스토그램을 평활화하게 되는데, 도 4a의 균일 마스크를 적용하게 되면 영상의 주변 화소와의 평균을 취한 효과가 나타나고, 도 4b에 도시된 가우시안 마스크를 적용하게 되면 함수의 원래 형태를 더욱 유지하면서 평활화를 수행할 수 있게 된다.

도 5a 및 도 5b는 상기 평활화기(32)에 의한 평활화 결과의 부분적인 함수를 나타내는 것으로서, 도 5a에 도시된 함수는 평활화 수행 이전의 함수를 나타내고, 도 5b에 도시된 함수는 평활화 수행 이후의 함수를 나타낸 것이다.

또한, 도 6a 및 도 6b는 상기 평활화기(32)에 의한 평활화 결과의 전체적인 함수를 나타내는 것으로서, 도 6a에 도시된 함수는 평활화 수행 이전의 함수를 나타내고, 도 6b에 도시된 함수는 평활화 수행 이후의 함수를 나타낸 것이다.

상기 극대점 탐색장치(30)에서, 미분기(34)는 상기 평활화기(32)를 통해 평활화된 영상신호를 미분하기 위한 것으로서, 상기 f(x)의 이산신호가 잡음에 민감하기 때문에 잡음의 영향을 줄이기 의해 하기한 수학식 5와 같이 미분확장된 미분함수를 이용하게 된다.

여기서, 상기 f(x)는 이산신호이기 때문에 △x는 상수이다.

상기 미분기(34)는 도 7에 도시된 바와 같은 이차 미분마스크를 f(x)에 적용하여 f′(x-1)>0 and f′(x+1)<0 인 위치를 찾게 된다.

또한, 상기 위상 변환기(36)는 상기 미분기(34)를 통해서 미분된 영상신호의 함수에 대한 위상을 변환시키기 위한 것으로서, 도 8에 도시된 바와 같이 극대의 위치에서 미분값의 부호가 변하게 되고 원래의 함수 f(x)가 이 부분에서 첨예하여 미분값이 변하게 되기 때문에, 평활화를 수행함에 의해 극대위치에서 거리가 멀어질수록 f′(x)가 상수에 가까워지게 됨에 따라, f′(x) = c의 극대위치에서 f″(x)가 최대값을 갖도록 하기위해서 마스크의 방향을 바꾸도록 되어 있다.

동 도면에서, 상기 미분기(38)는 이차 미분값을 얻기 위해서 도 9에 도시된 바와 같이 f′(x)에 위상이 바뀐 미분마스크를 적용함에 의해 f″(x)에서 최대값을나타내는 2개의 점을 극대점으로 결정하게 된다.

또한, 상기 경계치 결정기(40)는 상기 극대점 탐색장치(30)에서 얻어진 2개의 극대점의 위치를 이용하여 이진화 경계치를 결정하기 위한 것으로서, 탐색이 이루어진 극대값의 위치가 A점과 B점인 경우에 그 A점과 B점의 중앙 위치를 이진화 경계치로 결정하는 것이 바람직하고, 예컨대 중앙위치를 이용하는 경우 N은 2가 되고, A점과 B점 사이의 1/3 위치를 경계치로 결정하는 경우에는 N은 3이 되는 바, 그 경계치 결정을 위한 수식은 하기한 수학식 6에 나타난 바와 같다.

상기 영상 이진화기(50)는 상기 경계치 결정기(40)에 의해 결정된 경계치를 이용하여 영상의 이진화를 수행하기 위한 것으로서, f(x)>Threshold 이라면 f(x)=255이고, 그밖에 f(x) = 0으로 처리할 수 있도록 한다.

상기한 바와 같이 이루어진 본 발명에 따르면, 도 10a에 도시된 바와 같이 예컨대 500×470의 이미지 크기를 갖는 인쇄물의 그레이 영상에 대한 영상 이진화를 수행하는 경우에, 인쇄물 영상의 좌측과 우측의 2개의 인쇄물 원단이 동시에 처리되어, 이진화를 수행할 때에 250×470의 2개의 부분으로 나뉘어서 각각 수행된다.

한편, 상기 인쇄물 영상의 이진화를 종래의 방식으로 처리하게 되는 경우에, 도 10b에 도시된 바와 같이 이진화 경계값이 일정하지 않게 나타나게 되면서, 실제적인 영상 시각검사에 적용할 수 없게 된다.

하지만, 본 발명에 따른 극대점 탐색에 의한 영상 이진화 처리를 수행하게 되면, 도 10c에 도시된 바와 같이 N값을 적절하게 조정하여 경계치를 결정할 수 있도록 되어 있어서 실제적인 시각검사에 적합한 이진 영상이 형성될 수 있게 된다.

상기한 실시예를 갖는 본 발명은 그 실시양태에 구애받지 않고 그 기술적 요지를 벗어나지 않는 한도 내에서 얼마든지 다양하게 변형하여 실시할 수 있도록 되어 있는 바, 본 발명의 영상이진화 시스템은 인쇄물의 검사나 반도체의 불량검사에 적용되는 것 뿐만 아니라, 물체의 추적(Object Tracking)이나 얼굴인식 등과 같은 컴퓨터비전 분야에 다양하게 적용될 수 있음은 물론이다.

이상과 같이 본 발명에 따르면, 영상의 휘도치 히스토그램에 대한 극대점 사이의 최적의 경계치를 탐색하여 영상 이진화를 수행할 수 있도록 함에 따라, 시각검사에 필요한 영상의 경계치가 보다 섬세하게 표현된 영상 이진화가 가능하게 되면서 영상의 시각 검사를 보다 정확하게 수행할 수 있게 됨과 더불어, 검사작업에 소요되는 시간을 대폭으로 감소시킬 수 있다는 효과를 갖게 된다.

Claims (6)

1. 그레이 영상을 획득하여 1차원적 함수의 휘도치 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성수단;

   상기 휘도치 히스토그램에서 극대점을 탐색하여 2개의 극대점 위치를 찾기 위한 극대점 탐색수단; 및

   상기 극대점 탐색수단에 의해 얻어진 2개의 극대점의 위치를 이용하여 이진화 경계치를 결정하고, 그 경계치를 통해 영상 이진화를 수행하는 영상 이진화 수단을 포함하되,

   상기 극대점 탐색수단은,

   상기 휘도치 히스토그램을 평활화하는 평활화기;

   상기 평활화된 휘도치 히스토그램을 미분하여 극대점의 위치를 찾는 제 1미분기;

   최대값을 갖는 극대위치를 찾기 위해 미분값을 갖는 휘도치 히스토그램의 함수에 대한 위상을 변환하는 위상 변환기; 및

   상기 위상 변환된 휘도치 히스토그램을 이차 미분하여 최대값을 나타내는 2개의 극대점을 찾아내는 제 2미분기를 포함하는 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 히스토그램 생성수단은,

   카메라로부터 촬영된 그레이 영상을 프레임 그래버에서 디지털 변환하여 영상 버퍼에 저장하는 영상 획득기; 및

   상기 디지털 영상의 휘도치 발생 빈도수를 구하여 1차원 함수의 휘도치 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성기를 포함하는 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템.
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서,

   상기 평활화기는 주변 화소와의 평균을 취하기 위한 균일 마스크와 함수의 원래 형태를 유지하기 위한 가우시안 마스크 중에서 어느 하나의 마스크를 적용하여 평활화를 수행하도록 이루어진 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템.
5. 제 1 항에 있어서,

   상기 제 1미분기는 이차 미분마스크를 적용하여 미분을 수행하도록 이루어진 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템.
6. 제 1 항에 있어서,

   상기 제 2미분기는 이차 미분값을 얻기 위해 위상이 바뀐 미분마스크를 적용하여 극대점을 찾도록 이루어진 히스토그램의 극대점 탐색에 의한 영상이진화 시스템.