KR100584605B1 - 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치 및방법 - Google Patents

디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치 및방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 디지털 비디오 디스플레이 분야에 관련된 기술로서, 특히 디스플레이 추적 및 검출된 로고(logo)들을 사라지게 하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명에 의한 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법은 디지털 비디오 신호 처리 방법에 있어서, 현재 프레임 및 기준 프레임으로 선정된 적어도 2개의 프레임 사이의 장면 변화를 검출하는 단계, 상기 장면 변화 검출에 따라서 시간 영역에서 상기 2개의 프레임에서의 픽셀 값들의 차의 표준 편차에 근거하여 이미지 프레임에서 복수의 픽셀의 확률 척도 σd를 계산하는 단계 및 상기 확률 척도 σd와 주어진 노이즈 레벨(STD)을 비교함으로써 상기 영역에서 불투명한 로고 이미지를 검출하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.

Description

디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치 및 방법{Apparatus and method for detecting opaque logos within digital video signals}
도 1은 본 발명에 따른 픽셀들의 비디오 프레임들에 의하여 표현된 노이즈 있는 비디오 신호들로부터 로고를 검출하기 위한 방법의 단계들을 도시한 것이다.
도 2는 프레임들의 세트를 포함하는 비디오 클립에서 장면 변화 검출에 근거한 로고 검출을 위하여 적응적으로 선택된 프레임들의 예를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 장면 변화 검출 프로세스의 흐름도를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 시간 영역에서 비디오 프레임에서의 각 픽셀의 확률 특성을 계산하기 위한 프로세스의 흐름도를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 로고 대 비로고 픽셀 분류에 대한 판정 기준을 결정하기 위한 프로세스의 흐름도를 도시한 것이다.
도 6A는 비로고 픽셀이 로고 픽셀로 신뢰할 수 없게 분류된 경우에 대한 로고 가공 프로세스의 예를 도시한 것이다.
도 6B는 로고 픽셀이 비로고 픽셀로 신뢰할 수 없게 분류된 경우에 대한 로고 가공 프로세스의 예를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명에 따른 로고 검출 시스템의 기능적인 블록 구성도를 도시한 것이다.
도 8은 로고 맵의 예를 도시한 것이다.
본 발명은 디지털 비디오 디스플레이 분야에 관련된 기술로서, 특히 디스플레이 추적 및 검출된 로고(logo)들을 사라지게 하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
텔레비전 신호는 방송국 식별로서 방송 프로그램 위에 텔레비전 스크린에서 디스플레이 되는 로고들을 포함한다. 만일 로고가 세기, 칼라, 형태 및 위치에 있어서 변화없이 비교적 긴 기간동안 스크린에 남아 있으면, 시청하는데 성가시게 될 수 있으며, 널리 알려진 바와 같이 고 선명 TV(HDTV; High Definition TV) 세트의 스크린을 태우는 현상과 같은 문제들을 야기시킬 수 있다. 일반적으로, 로고들은 불투명한 로고, 투명한 로고 및 움직이는 로고들의 3가지 타입으로 분류된다. 투명한 로고 및 움직이는 로고들은 배경이 되는 비디오 내용에 따라서 밝기 및 칼라가 변화되거나 또는 시간의 경과에 따라서 움직이기 때문에 이들 로고들은 HDTV 세트의 스크린을 태우는 현상을 야기시키지 않는다. 이에 반하여, 불투명한 로고들은 일반적으로 그들의 세기 및 위치의 변화없이 비교적 긴 기간동안 스크린에 남아있기 때문에 보다 큰 문제를 발생시킨다.
이에 따라서, 방송 비디오 신호 내에서 로고들을 검출하고, 위의 문제들을 회피하기 위하여 로고들을 제거하거나 또는 처리하는 기술들이 개발되었다. 미국 특허 5,668,917은 로고 및 광고들의 검출에 있어서 불투명한 로고들의 반복적인 특성에 근거한다. 즉, 연속하는 프레임들 중에서 유사성을 검사하여 정합된 세그먼트를 삭제한다. 그러나, 일반적으로 전송 채널들은 비디오 신호에 약간의 노이즈를 야기시키고, 특히 노이즈가 비교적 높은 레벨에 도달되었을 때 연속하는 프레임들 중의 반복되는 로고 영역 내에서의 유사성은 크게 감소된다. 이 경우에, 유사성 검토는 로고 검출에 충분히 효과적이지 못할 수 있다.
본 발명과 관련된 또 다른 기술인 미국 특허 5,920,360에는 영상이 희미하게 천이되는 것을 검출하기 위한 세기 변화 벡터들이 정의되어 있다. 비록 이 방법은 공간 정보의 정밀하지 않은 레벨을 이용함으로써 보다 높은 노이즈 면역을 가져올 수 있지만, 비디오 시퀀스에서 전송되는 시간 정보를 이용하지 않아 시간의 경과에 따른 정확한 로고 이미지를 검출할 수 없는 문제점이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상술한 문제점을 해결하기 위하여 시간 영역에서 장면 변화를 갖는 키 프레임들만을 이용하여 구한 비디오 신호의 확률 특성에 근거하여 불투명한 로고 이미지를 검출하기 위한 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명에 의한 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법은 디지털 비디오 신호 처리 방법에 있어서, 현재 프 레임 및 기준 프레임으로 선정된 적어도 2개의 프레임 사이의 장면 변화를 검출하는 단계, 상기 장면 변화 검출에 따라서 시간 영역에서 상기 2개의 프레임에서의 픽셀 값들의 차의 표준 편차에 근거하여 이미지 프레임에서 복수의 픽셀의 확률 척도 σd를 계산하는 단계 및 상기 확률 척도 σd와 주어진 노이즈 레벨(STD)을 비교함으로써 상기 영역에서 불투명한 로고 이미지를 검출하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.
상기 다른 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명에 의한 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치는 디지털 비디오 신호 처리 장치에 있어서, 현재 프레임 및 기준 프레임으로 선정된 적어도 2개의 프레임 사이의 장면 변화를 검출하는 장면 변화 검출기, 상기 장면 변화 검출기에 의한 장면 검출에 따라서 시간 영역에서 상기 2개의 프레임에서의 픽셀 값들의 차의 표준 편차에 근거하여 이미지 프레임에서 복수의 픽셀의 확률 척도 σd를 계산하는 확률 특성 생성기 및 상기 확률 척도 σd와 표준 편차 σs로 표현되는 주어진 노이즈 레벨(STD)을 비교함으로써 상기 영역에서 불투명한 로고 이미지를 검출하는 불투명 로고 검출기를 포함함을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에 따른 검출 방법은 시간 축을 따라서 비디오 신호의 확률 특성들을 구하고 분석함으로써 짧은 기간(일 예로서, 3분)동안 디지털 비디오 프로그램에 나 타난 불투명한 로고를 검출한다. 우선, 첫 번째 입력되는 비디오 이미지 프레임은 버퍼에 저장된다. 그 후에 입력되는 프레임들은 장면 변화 검출 모듈로 통과된다. 만일 버퍼에 저장되어 있는 이전 (기준) 프레임과 비교하여 입력되는 (현재의) 프레임에서 장면 변화가 있는지의 판정은 픽셀 세기에 근거하여 평가된다. 만일 차이가 크면(즉, 장면 변화가 발생되면), 현재 프레임은 다음 단계 분석에 이용된다. 그렇지 않으면, 현재 픽셀은 버리고 다음 입력하는 프레임을 읽어 입력되는 프레임과 버퍼에 저장된 기준 프레임 사이의 차를 판정함으로써 검사된다.
이와 같이, 키 프레임(장면 변화 프레임)들이 로고 검출 프로세스에 이용된다. 일단 키 프레임들로 판정되면, 이들은 시간 영역에서 픽셀 단위로 확률 특성을 계산하는데 이용된다. 로고 검출 시간 기간 후에, 이미지 프레임내의 모든 픽셀들의 계산된 확률 특성은 주어진 노이즈 레벨과 비교된다. 만일 픽셀의 확률 평가가 노이즈 레벨과 잘 정합되면, 픽셀은 로고 픽셀로서 결정된다. 그렇지 않으면, 픽셀은 배경 비디오 내용에 속한다. 여기서도 노이즈가 전송 채널에 의하여 일반적으로 유도된다는 것을 주목하자. 노이즈 레벨은 사전 검출에서 그것의 표준 편차에 의하여 측정될 수 있다. 일단 모든 픽셀들은 검사되어 로고(logo) 또는 비로고(non-logo) 카테고리로 분류되면, 로고 맵(logo map)이 생성된다. 그러나, 여기에서 신뢰할 수 없게 검출된 약간의 로고/비로고 픽셀들이 존재함으로, 노이즈에 대하여 보다 저항력이 있는 로고 맵을 가공하는 후처리 구성을 필요로 하게 된다
본 발명에 따르면 시간 확률 특성은 픽셀이 로고에 포함되는지 또는 배경 비디오 내용에 포함되는지를 판정하는데 이용된다. 노이즈 평균 및 표준 편차는 디지 털 비디오 신호에 노이즈가 있을 때 로고/비로고 판정을 돕는데 이용된다. 후처리 구성은 로고 맵을 가공하는데 적용되어, 최종적인 로고 맵은 노이즈에 대하여 보다 저항력이 있으며 보다 정교해진다. 그러므로, 본 발명에 따른 검출 방법은 매우 신뢰할 수 있으며, 매우 노이즈가 많은 비디오에서도 로고 맵을 검출할 수 있게 된다. 본 발명의 바람직한 실시 예는 첨부된 도면에 따라서 아래에 기술되어 있다.
도 1에는 픽셀(pixel)들의 비디오 프레임에 의하여 표현되는 노이즈가 있는 디지털 비디오 신호로부터 로고를 검출하기 위한 본 발명의 일실시 예에 따른 구성의 단계들이 도시되어 있다. 비디오 프레임을 비디오 클립을 형성하는 비디오 스트림으로부터 읽어낸다(단계100). 만일 읽어낸 프레임이 비디오 클립의 첫 번째 프레임이면(단계102에서 판정), 프레임은 후에 기준으로 이용하기 위하여 프레임 버퍼에 저장되고(단계104), 다음 입력되는 프레임은 현재 프레임으로서 읽어낸다. 그렇지 않으면 즉, 만일 입력되는 프레임이 첫 번째 프레임이 아니면 기준 프레임(즉, 버퍼에 저장된 프레임)과 비교하여 현재 프레임에서 장면 변화가 있는지를 검출한다(단계106). 일 예로서, 장면 변화 검출은 양 프레임의 대응되는 픽셀 차를 확인함으로써 현재 프레임과 기준 프레임을 비교하는 것을 포함한다. 만일 장면 변화가 검출되면(단계108), 현재 프레임과 기준 프레임을 이용하여 픽셀 단위로 확률 특성이 계산되고, 현존하는 기준 프레임을 대체하기 위하여 현재 프레임이 기준 프레임으로서 프레임 버퍼에 대체된다(단계110). 그렇지 않으면 즉, 장면 변화가 검출되지 않으면(즉, 현재 프레임과 기준 프레임이 매우 유사한 경우), 현재 프레임은 스킵(skip)되고 프로세스는 현재 프레임으로서 다음 입력되는 프레임을 내는 단계100 을 수행한다. 단계110 후에, 로고 검출 시간 기간(또는 확인된 프레임의 수)이 도달되는지를 판정한다(단계112). 도달되지 않은 경우에, 프로세스는 다음 프레임을 읽기 위하여 단계100을 수행한다. 로고 검출 시간 기간 동안에 픽셀 단위로 확률 특성이 계산되고, 시간 축을 따라서 축적되어 업데이트 된다.
일단 모든 프레임에 대하여 로고 검출 시간대에서 검사되면, 최종적인 픽셀 단위의 확률 특성이 얻어지고 주어진 노이즈 레벨과 비교되어 표준 편차(STD)로 표현된다(단계114). 만일 픽셀의 확률 평가가 주어진 노이즈 레벨(STD)과 잘 정합되면, 픽셀은 로고 픽셀에 해당된다. 그렇지 않으면, 그것은 비로고(즉, 비디오 내용) 픽셀로서 분류된다. 단계114에서, 로고 맵은 프레임의 모든 픽셀들에서 로고/비로고 결정에 근거하여 산출된다. 이 때 로고 맵은 노이즈 때문에 신뢰할 수 없는 검출에 대하여 보다 저항력 있고 정교한 최종적인 로고 맵을 출력시키는 후처리 구성(단계116)에 의하여 가공된다. 다음의 패러그래프는 도 1의 일실시 예에 의한 프로세스의 단계들의 보다 상세한 설명을 제공한다.
도 2는 프레임 세트 200을 포함하는 비디오 클립에서 장면 변화 검출에 근거하여 로고를 검출하기 위하여 적응적으로 선택된 프레임들의 예를 도시한 것이다. 도 2는 모든 프레임들을 이용하는 대신에 장면 변화가 발생된 프레임들만이 로고 검출에 이용되는 것을 보여준다. 예를 들어, 프레임 210 fr(0), fr(1), ..., f(N)는 비디오 클립에서 연속하는 프레임 프레임들을 나타내며, 여기에서 N은 로고 검출을 위하여 설명되어지는 프레임의 총 개수이다. 프레임 220 KeyFr(0), KeyFr(1), ..., KeyFr(M)은 장면 변화가 발생된 로고 검출을 위하여 선택된 키 프레임들이고, 여기에서, M은 키 프레임 220의 개수이고, M <= N이다.
이러한 장면 변화 검출 프로세스를 이용하면, 계산상의 복잡성은 상당히 줄어들게 된다. 더욱이, 연속하는 프레임들 중에서 유사한 프레임들을 제거함으로써 로고 검출을 보다 신뢰할 수 있게 된다.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 장면 변화 검출 프로세스의 단계들의 흐름도이다. 현재 프레임에서 첫 번째 픽셀로부터 시작하여 현재 프레임에서의 픽셀과 기준 프레임에서 대응되는 픽셀 사이의 픽셀 세기 차이(Diff)를 계산한다(단계300). 이 때 Diff로부터 노이즈 평균(μs)을 뺀 후에 (Diff-μs)의 절대값을 임계값 t1과 비교한다(단계302). 만일 임계값 t1보다 크면, 카운트 C(초기에 0으로 설정)를 1씩 증가시킨다(단계304). 임계값 t1은 노이즈 함수로서 일 예로서 t1 = a×n + b이며, 여기에서 n은 노이즈 레벨, a 및 b는 함수 파라미터들이다. 예를 들어, a는 2로 b는 5로 설정될 수 있으며, 임계값 t1은 노이즈 레벨 n에 비례하고, 한편 b는 측정 및 계산상의 에러의 허용 오차 범위를 제공한다. 만일 비디오가 이상적으로 노이즈가 없으면, 로고 영역 내에서 픽셀 세기는 모든 프레임들에서 일정해야 한다. 그러나, 실제에 있어서는 비디오 프레임에 노이즈가 있다. 그래서, 임계값 t1은 임계값 t1보다 확률적으로 작은 (노이즈에 의하여 야기되는) 로고 영역 내에서 픽셀 값이 변화되도록 선택된다. 즉, 노이즈에 기인하는 로고 영역에서의 픽셀 세기 값 변화는 장면 변화의 원인이 될 수 없다. 더욱이, 파라미터 a 및 b는 조정될 수 있 으며, 여기에서 보다 큰 값을 갖는 경우에 보다 소수의 장면 변화가 검출된다(즉, 장면 변화 검출 감도가 감소된다).
단계304 후에, 현재 픽셀이 현재 프레임에서 마지막 픽셀에 해당되는지를 판정한다(단계306). 만일 그렇지 않으면, 현재 및 기준 프레임으로부터 다음 픽셀을 선택하고(각각 단계308A 및 308B), 프로세스는 단계300으로 되돌아간다. 그렇지 않으면, 세기에 현저한 변화를 갖는 픽셀들의 개수의 백분율 pr을 계산한다(단계310). 이와 같이, 현재 프레임 및 기준 프레임에서 모든 픽셀들 사이의 (감산된 노이즈 평균을 갖는) 차의 절대값이 검사되고, 세기에 현저한 변화를 갖는 픽셀들의 개수의 백분율 pr은 pr(%) = C/N으로서 계산되며, 여기에서 C는 카운트 값이고 N은 현재 프레임에서의 픽셀들의 총 개수이다. 그리고 나서 백분율 pr은 임계값 t2와 비교되며, 만일 pr이 임계값 t2보다 크면 장면 변화가 검출되는 것을 의미한다. 단위가 픽셀 세기 값의 정수인 임계값 t1과는 다르게 임계값 t2는 백분율로서 비교된다는 것을 주목하자.
본 발명의 일실시 예에 의한 결과로부터 프레임에서 로고 픽셀들의 수는 예를 들어, 프레임에서 픽셀들의 총 개수의 20%보다 대부분 작다. 로고 영역에서 픽셀 세기 값의 변화는 장면 변화에 기여하지 않기 때문에 일 예로서 임계값 t2는 실제 응용에서 대략 80%로 설정될 수 있다. 더욱이, 보다 큰 임계값 t2는 보다 작은 장면 변화를 검출할 것이다.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 시간 영역에서 비디오 프레임에서의 각 픽셀의 확률 특성을 계산하기 위한 프로세스의 단계들의 흐름도이다. 현재의 프레임에서 첫 번째 픽셀들로부터 시작하여 현재의 프레임에서의 픽셀과 및 기준 프레임에서의 대응되는 픽셀 사이의 픽셀 세기의 차 d(t)가 d(t) = p(t) - p(t-τ) 에 의하여 단계400에서 계산되며, 여기에서 p(t)는 현재 프레임 t에서의 픽셀 세기를 나타내고, p(t-τ)는 기준 프레임 t-τ에서의 대응되는 픽셀 세기를 나타낸다. 만일 세기 p(t)를 갖는 픽셀이 불투명한 로고 픽셀이면, 이 때 d(t)는 노이즈 s(t)와 같게 된다. 노이즈의 표준 편차(STD) σs는 수학식 1과 같이 표현된다.
Figure 112004039971085-pat00001
여기에서, M →∞ 이다.
d(t)로부터 노이즈 평균 μs를 감산하고(단계401), ｜d(t)-μs｜의 절대값을 제곱시키고(단계402), 단계404에서 합산하고 평균값을 산출함으로써 확률 척도 σd를 산출한다. σd 연산은 수학식 2에 표현된 바와 같다.
Figure 112004039971085-pat00002
여기에서, M은 키 프레임(장면 변화 프레임)의 총 수이다. 이는 현재 프레임 에서 모든 픽셀들에 대하여 측정되고, 로고 대 비로고 분류를 위하여 노이즈 STD와 비교된다.
σs와 유사하게, σd는 시간 영역에서 픽셀 세기 차의 STD이고, 픽셀 세기 차의 평균은 μs와 같다고 가정하자. 위의 σd의 표현에 근거하여 σd 2는 ｜d(t)-μs｜ 2의 평균이다. 하드웨어 실행 비용을 줄이기 위하여 모든 장면 변화 프레임들 및 픽셀 세기 차는 로고 검출 기간의 끝까지 저장되는 것이 필요하다. 대신에, 단지 한 개의 기준 프레임만이 프레임 버퍼에 저장되며, σd 값은 각 프레임이 수행될 때 단계406에서 업데이트 된다(즉, t는 1단위로 증가한다). 시간 m에서 확률 특성의 시간적인 값 σd 2 는 수학식 3과 같이 표현된다.
Figure 112004039971085-pat00003
여기에서, m = [1,M]이다. 이 때 시간 m+1에서 σd (즉, σd(m+1))는 수학식 4에 표현된 바와 같이 σd(m)로부터 이끌어낼 수 있다.
Figure 112004039971085-pat00004
Figure 112004039971085-pat00005
Figure 112004039971085-pat00006
Figure 112004039971085-pat00007
Figure 112004039971085-pat00008
그리고 나서 단계408에서, 현재 픽셀이 현재 프레임에서의 마지막 픽셀에 해당되는지를 판정한다. 만일 그렇지 않으면, 이 때 현재 프레임 및 기준 프레임으로부터 다음 픽셀을 선택하고(각각 단계410A 및 410B), 프로세스는 다음 픽셀들에 대한 단계400을 실행하도록 되돌아간다. 그렇지 않으면, 다음 (장면 변화) 프레임이 도 4에서의 단계들에 따라서 처리된다.
도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 로고 대 비로고 픽셀 분류 기준을 결정하기 위한 프로세스의 단계들의 흐름도이다. 일단 로고 검출 기간의 끝에 도달되면, 비디오 프레임에서의 각 픽셀의 σd가 얻어지고, 차 d를 얻기 위하여 주어진 노이즈 레벨 STD(σs)와 비교된다(단계500).
만일 d = ｜σd(i)-σs｜＜임계값 t(단계502에서 판정)이면, 이 때 i번째 픽셀은 로고 픽셀로 분류된다(단계504). 그렇지 않으면, i번째 픽셀은 비로고 픽셀로 분류된다(단계506). 그리고 나서, 처리되는 프레임에서의 모든 픽셀에 대하여 로고 대 비로고 판정에 근거하여 로고 맵을 생성시킨다(단계508). 그리고 나서 단계510에서, 현재 픽셀이 현재 프레임에서의 마지막 픽셀에 해당되는지를 판정한다. 만일 그렇지 않으면, 현재 프레임으로부터 다음 픽셀이 선택되고(단계512), 다음 픽셀에 대하여 단계500을 실행하도록 되돌아간다. 그렇지 않으면, 현재 프레임에 대한 로고 맵 생성 프로세스를 마친다(예로서, 로고 맵은 도 8에 도시하였으며, 아래에 상세하게 설명되었다).
도 6A는 비로고 픽셀이 로고 픽셀로 신뢰할 수 없게 (검출되어) 분류된 경우에 대한 로고 가공 프로세스의 일 예를 도시한 것이다. 이러한 경우에, 본 발명에 따르면 픽셀은 4-결합 검사를 이용하여 로고 픽셀로 재분류된다.
도 6A 및 6B에서, 도 6A의 도표에 보여진 바와 같이, 빗금치고 굵은 사각형 600은 정확하고/신뢰할 수 있게 분류된 로고 픽셀들을 나타내고, 일반의 빗금치지 않은 사각형 602는 비로고 픽셀들을 나타낸다."X" 심볼을 갖는 사각형 604는 신뢰할 수 없는 분류들이다. 도 4의 프로세스에 의하여 로고 맵을 얻은 후에, 로고 맵은 세밀한 구별을 위하여 일단 스캔된다. 로고 맵에서 각 픽셀은 픽셀들의 4-결합 즉, 4개 방향(상,하,좌,우)으로 결합된 이웃하는 픽셀들을 검사함으로써 조사된다. 만일 픽셀이 로고 픽셀로 분류되고, 그 픽셀의 이웃하는 픽셀들의 2개 미만이 로고 픽셀로 분류되면, 이 픽셀의 분류는 신뢰할 수 없다. 도 6A는 비로고 픽셀이 로고 픽셀로 신뢰할 수 없게 분류된 경우의 예를 보여준다. 도 6B는 로고 픽셀이 비로고 픽셀로 신뢰할 수 없게 분류된 경우의 예를 보여준다. 만일 픽셀이 비로고 픽셀로 분류되고, 그 픽셀의 이웃하는 픽셀들의 3개 이상이 로고 픽셀로 분류되면, 이 픽 셀의 분류는 신뢰할 수 없다. 도 6A-6B의 어느 경우에서도 신뢰할 수 없는 로고/비로고 분류는 재분류(예로서, 로고 맵에서의 플립핑(flipping))에 의하여 정정된다.
신뢰할 수 없는 분류의 수학적 요약은 다음과 같다. 로고 맵에서 각 픽셀에 대하여 로고 픽셀 플래그(flag) f는 "1"로 비로고 픽셀 플래그 f는 "0"이라 하자. 또한, (i,j)은 로고 맵에서 픽셀 P의 행과 열 지표를 나타낸다고 하자. 따라서, 만일 픽셀 P(i,j)가 로고 픽셀이면 f(i,j)=1이고, 만일 픽셀 P(i,j)가 비로고 픽셀이면 f(i,j)=0이 된다. 이 때, sum(i,j)=f(i-1,j)+f(i+1,j)+f(i,j-1)+f(i,j+1)이 된다. 만일 f(i,j)=1이고 sum(i,j)＜2이면, 픽셀이 로고 픽셀로 잘못 분류된 것이고, 그래서 비로고 픽셀로 픽셀을 재분류하기 위하여 f(i,j)=0으로 설정한다. 그리고, 만일 f(i,j)=0이고 sum(i,j)＞2이면, 픽셀이 비로고 픽셀로 잘못 분류된 것이고, 그래서 로고 픽셀로 픽셀을 재분류하기 위하여 f(i,j)=1로 설정한다. 이와 같은 방식으로 신뢰할 수 없게 분류된 로고/비로고 픽셀들은 재분류되어, 본 발명에 따라서 로고 맵은 가공된다.
도 7을 참조하면, 또 다른 견지에서 본 발명에 따른 이러한 로고 검출 방법은 장면 변화 검출 모듈 710, 확률 계산 모듈 720과 로고 맵 생성 모듈 730 및 로고 맵 가공 모듈 740을 포함하는 불투명 로고 검출기 725를 포함하는 불투명 로고 검출 시스템 700에서 이행된다. 시스템 700의 구성 블록도에서 모듈 710, 720, 725, 730 및 740은 위에서 언급된 단계(예로서, 도 1,3,4,5,6A 및 6B)들을 이행한다. 물론 다른 이행들도 가능하다.
언급된 바와 같이, 도 8은 로고 맵 800의 일 예를 보여준다. 로고 맵 800은 비디오 프레임과 같은 크기의 2진 이미지로 나타낼 수 있다. 이 2진 로고 맵 이미지에서 각 픽셀은 2진 값을 갖는다(즉, 0 또는 1). 각 이진 값은 대응되는 픽셀이 로고 영역에 속하는지(즉, 2진 값 1) 또는 그렇지 않은지(즉, 2진 값 0)를 가리킨다. 이 예에서, 2진 값에 의하여 공간적으로 표기된 로고 심볼은 "LOGO"이다.
본 발명은 많은 다른 형태로 실시될 수 있으며, 도면에 도시되어 설명되어진 본 발명의 바람직한 실시 예는 발명의 원리의 일 예로서 이해되어 지며, 설명된 본 발명의 실시 예에 의하여 본 발명이 미치는 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명에 따른 전술된 시스템 700은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 널리 알려진 프로세서에 의한 실행을 위한 프로그램 명령, 논리 회로, ASIC, 펌웨어 등과 같은 다양한 형태로 실행될 수 있다. 그러므로 본 발명은 여기에서 기술된 실시 예로 한정되는 것은 아니다.
본 발명은 바람직한 실시 예를 특정하여 상세히 설명하였으나, 다른 변형된 실시 예에 의하여 실행되는 것도 가능하다. 그러므로, 첨부된 청구항들의 사상 및 범위는 본 발명의 설명의 편의를 위하여 특정된 바람직한 실시 예에 의하여 제한되지 않는다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면 시간 영역에서 장면 변화를 갖는 키 프레임들만을 이용하여 구한 비디오 신호의 확률 특성에 근거하여 불투명한 로고 이미지를 검출함으로써, 큰 노이즈가 포함된 비디오 신호에서도 정확하게 불투명한 로고 이미지를 검출할 수 있는 효과가 있다.

Claims (28)

  1. 디지털 비디오 신호 처리 방법에 있어서,
    현재 프레임 및 기준 프레임으로 선정된 적어도 2개의 프레임 사이의 장면 변화를 검출하는 단계;
    상기 장면 변화 검출에 따라서 시간 영역에서 상기 2개의 프레임에서의 픽셀 값들의 차의 표준 편차에 근거하여 이미지 프레임에서 복수의 픽셀의 확률 척도 σd를 계산하는 단계; 및
    상기 확률 척도 σd와 주어진 노이즈 레벨(STD)을 비교함으로써 상기 영역에서 불투명한 로고 이미지를 검출하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 장면 변화를 검출하는 단계는
    상기 2개의 프레임들 사이의 픽셀 세기의 차를 결정하는 단계;
    상기 픽셀 세기의 차로부터 노이즈 평균을 감산하는 단계;
    현저한 세기 변화를 갖는 픽셀을 검출하기 위하여 상기 노이즈 평균이 감산된 차의 절대값과 제1임계값을 비교하는 단계; 및
    장면 변화를 검출하기 위하여 현재 프레임에서 변화된 복수의 픽셀들의 백분율과 제2임계값을 비교하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 픽셀 세기의 차를 판정하는 단계는 상기 두개의 프레임들 사이의 픽셀 세기의 차의 절대 값을 판정하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 제1임계 값 t1은 비디오 이미지에서 노이즈의 함수임을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 제1임계 값 t1은 t1 = a×n + b로 결정되고, n은 노이즈 레벨을 나타내고, a 및 b는 a 및 b의 값을 증가시키면 장면 변화 검출 감도가 낮아지는 조정 파라미터임을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 장면 변화를 검출하는 단계는 현재 프레임과 기준 프레임에서 대응되는 픽셀들에 대한 세기의 차에서 주어진 노이즈 평균을 감산한 후에 제1임계값을 초과하는 현재 프레임내의 픽셀들의 개수 카운트 C를 생성시키는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 장면 변화를 검출하는 단계는
    현재 프레임에서의 복수의 픽셀들 각각과 기준 프레임에서의 각각 대응되는 픽셀들 사이의 픽셀 세기의 차를 결정하는 단계;
    상기 픽셀 세기의 차로부터 노이즈 평균을 감산하는 단계;
    상기 노이즈 평균이 감산된 차의 절대 값과 제1임계값을 비교하는 단계; 및
    상기 차의 절대 값과 제1임계값을 초과하면 카운트 C를 증가시키는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 장면 변화를 검출하는 단계는
    각 프레임에서 상기 카운트 C와 픽셀의 총 수 N의 비율의 함수로 값 P를 결정하는 단계; 및
    장면 변화를 검출하기 위하여 상기 값 P와 제2임계값을 비교하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 확률 척도 σd를 계산하는 단계는
    상기 복수의 픽셀 각각에 대하여 얻어진 차의 제곱을 산출하는 단계;
    각 픽셀의 차로부터 노이즈 평균을 감산하는 단계;
    상기 노이즈 평균이 감산된 차의 절대 값의 합을 산출하는 단계; 및
    상기 합의 평균을 산출하고, 상기 합의 평균에 근거하여 확률 척도 σd를 결정하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 확률 척도σd는
    Figure 112004039971085-pat00009
    [여기에서, d(t) = p(t) - p(t-τ)
    M은 장면 변화 검출에 연루된 프레임들의 개수이고,
    p(t)는 상기 M 프레임들 중의 한 프레임에서의 픽셀 세기 값을 나타내고,
    p(t-τ)는 상기 M 프레임들 중의 다른 프레임에서의 픽셀 세기 값을 나타냄.]
    으로 결정됨을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 불투명한 로고 이미지를 검출하는 단계는
    만일 해당 픽셀에 대한 σd가 표준 편차 σs에 의하여 표현되는 주어진 노이즈 레벨과 정합되는 되면, 현재 프레임의 상기 영역에 있는 각 픽셀을 불투명한 로 고 이미지 픽셀로 분류하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 불투명한 로고 이미지를 검출하는 단계는
    만일 ｜σd(i)-σs｜＜ t 이면 현재의 프레임에 있는 픽셀 p(i)를 불투명한 로고 이미지 픽셀로 분류하고, 그렇지 않으면 픽셀 p(i)를 투명 이미지 픽셀로 분류하는 단계를 더 포함하고,
    여기에서 p(i)는 현재 프레임에 있는 i번째 픽셀이고,
    σs는 비디오 신호에서의 표준 노이즈 편차이고,
    t는 허용할 수 있는 척도 및 계산 오차에 대한 소정의 임계값임을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  13. 제11항에 있어서, 가공 프로세스에 의하여 잘못 분류된 픽셀들을 검출하고 재분류하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 가공 프로세스는
    만일 현재 픽셀이 불투명한 로고 이미지 픽셀로 분류되고, 상기 현재 픽셀의 이웃하는 픽셀들의 2개 미만이 불투명한 로고 이미지 픽셀로 분류되면, 상기 현재 픽셀을 투명한 이미지 픽셀로 재분류하는 단계; 및
    만일 현재 픽셀이 투명한 이미지 픽셀로 분류되고, 상기 현재 픽셀의 이웃하는 픽셀들의 2개를 초과하는 픽셀들이 불투명한 로고 이미지 픽셀로 분류되면, 상기 현재 픽셀을 불투명한 로고 이미지 픽셀로 재분류하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 방법.
  15. 디지털 비디오 신호 처리 장치에 있어서,
    현재 프레임 및 기준 프레임으로 선정된 적어도 2개의 프레임 사이의 장면 변화를 검출하는 장면 변화 검출기;
    상기 장면 변화 검출기에 의한 장면 검출에 따라서 시간 영역에서 상기 2개의 프레임에서의 픽셀 값들의 차의 표준 편차에 근거하여 이미지 프레임에서 복수의 픽셀의 확률 척도 σd를 계산하는 확률 특성 생성기; 및
    상기 확률 척도 σd와 표준 편차 σs로 표현되는 주어진 노이즈 레벨(STD)을 비교함으로써 상기 영역에서 불투명한 로고 이미지를 검출하는 불투명 로고 검출기를 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  16. 제15항에 있어서, 상기 장면 변화 검출기는
    상기 2개의 프레임들 사이의 픽셀 세기의 차를 결정하고, 현저한 세기 변화를 갖는 픽셀을 검출하기 위하여 상기 픽셀 세기의 차와 제1임계값을 비교하고, 장 면 변화를 검출하기 위하여 현재 프레임 내에서 변화된 복수의 픽셀들의 백분율과 제2임계값을 비교함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  17. 제16항에 있어서, 상기 장면 변화 검출기는 상기 2개의 프레임 사이의 픽셀 세기의 차의 절대 값으로 픽셀 세기의 차를 결정함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  18. 제16항에 있어서, 상기 제1임계 값 t1은 비디오 이미지에서 노이즈의 함수임을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  19. 제18항에 있어서, 상기 제1임계 값 t1은 t1 = a×n + b로 결정되고, n은 노이즈 레벨을 나타내고, a 및 b는 a 및 b의 값을 증가시키면 장면 변화 검출 감도가 낮아지는 조정 파라미터임을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  20. 제16항에 있어서, 상기 장면 변화 검출기는 현재 프레임과 기준 프레임에서 대응되는 픽셀들에 대한 세기의 차에서 주어진 노이즈 평균을 감산한 후에 제1임계 값을 초과하는 현재 프레임내의 픽셀들의 개수 카운트 C를 산출함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  21. 제16항에 있어서, 상기 장면 변화 검출기는 현재 프레임에서의 복수의 픽셀들 각각과 기준 프레임에서의 각각 대응되는 픽셀들 사이의 픽셀 세기의 차를 결정하고, 상기 픽셀 세기의 차와 제1임계값을 비교하고, 상기 픽셀 세기의 차가 제1임계값을 초과하면 카운트 C를 증가시킴을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  22. 제21항에 있어서, 상기 장면 변화 검출기는 각 프레임에서 상기 카운트 C와 픽셀의 총 개수 N의 비율의 함수로 값 P를 결정하고, 장면 변화를 검출하기 위하여 상기 값 P와 제2임계값을 비교함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  23. 제15항에 있어서, 상기 확률 특성 생성기는 상기 복수의 픽셀 각각에 대하여 얻어진 픽셀의 차로부터 노이즈 평균을 감산하고, 제곱된 차의 합을 산출하고, 합의 평균을 산출하고, 상기 합의 평균에 근거하여 척도 σd를 결정함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  24. 제23항에 있어서, 상기 확률 척도σd는
    Figure 112004039971085-pat00010
    [여기에서, d(t) = p(t) - p(t-τ)
    M은 장면 변화 검출에 연루된 프레임들의 개수이고,
    p(t)는 상기 M 프레임들 중의 한 프레임에서 픽셀 세기 값을 나타내고,
    p(t-τ)는 상기 M 프레임들 중의 다른 프레임에서 픽셀 세기 값을 나타냄.]
    로 결정됨을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  25. 제15항에 있어서, 상기 불투명 이미지 검출기는 만일 해당 픽셀에 대한 σd가 표준 편차 σs에 의하여 표현되는 주어진 노이즈 레벨과 정합되는 되면, 현재 프레임의 상기 영역에 있는 각 픽셀을 불투명한 이미지 픽셀로 분류함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  26. 제25항에 있어서, 상기 불투명 로고 검출기는 만일 ｜σd(i)-σs｜＜t 이면 현재의 프레임에 있는 픽셀 p(i)를 불투명한 로고 이미지 픽셀로 분류하고, 그렇지 않으면 픽셀 p(i)를 투명 이미지 픽셀로 분류하며,
    여기에서 p(i)는 현재 프레임에 있는 i번째 픽셀이고,
    σs는 비디오 신호에서의 표준 노이즈 편차이고,
    t는 허용할 수 있는 척도 및 계산 오차에 대한 소정의 임계값임을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  27. 제26항에 있어서, 잘못 분류된 픽셀들을 검출하고 재분류하는 가공 모듈을 더 포함함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
  28. 제27항에 있어서, 상기 가공 모듈은 만일 현재 픽셀이 불투명한 로고 이미지 픽셀로 분류되고, 상기 현재 픽셀의 이웃하는 픽셀들의 2개 미만이 불투명한 로고 픽셀로 분류되면, 상기 현재 픽셀을 투명한 이미지 픽셀로 재분류하고, 만일 현재 픽셀이 투명한 이미지 픽셀로 분류되고, 상기 현재 픽셀의 이웃하는 픽셀들의 2개를 초과하는 픽셀들이 불투명한 로고 이미지 픽셀로 분류되면, 상기 현재 픽셀을 불투명한 로고 이미지 픽셀로 재분류함을 특징으로 하는 디지털 비디오 신호 내에서 불투명한 로고 검출 장치.
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