KR100831941B1 - 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법 - Google Patents

카메라의 광역 움직임 정보 추출방법 Download PDF

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KR100831941B1 KR1020070076149A KR20070076149A KR100831941B1 KR 100831941 B1 KR100831941 B1 KR 100831941B1 KR 1020070076149 A KR1020070076149 A KR 1020070076149A KR 20070076149 A KR20070076149 A KR 20070076149A KR 100831941 B1 KR100831941 B1 KR 100831941B1
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Abstract

카메라의 광역 움직임 정보 추출방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법은, 소정의 크기로 촬영된 영상의 하나의 프레임을 저장하는 단계, 상기 프레임을 N 개의 영역으로 분할하고 각각의 영역에 대하여 1차원 투영처리를 수행하는 단계, 상기 1차원 투영처리에 의해서 얻어진 투영신호들과 이전 프레임으로부터 얻어진 투영신호들 사이의 신호 상관성을 측정하여 각 영역의 이동 변위값들을 구하는 단계 및 상기 이동 변위값들과 상기 카메라의 광역 움직임 기본정보를 비교하여 움직임 파라미터를 구하는 단계를 구비한다. 상기 1차원 투영처리를 수행하는 단계는 각각의 영역에 대하여 세로방향으로 화소들의 휘도값을 누적하여 수평투영신호들을 구하는 단계 및 각각의 영역에 대하여 가로방향으로 화소들의 휘도값을 누적하여 수직투영신호들을 구하는 단계를 구비한다. 본 발명은 카메라의 광역 움직임 정보를 적은 연산량을 통하여 빠른 시간내에 구할 수 있으며, 따라서 휴대형 단말기 또는 독립된 소형 카메라와 같은 제한된 프로세싱 파워를 가지는 장치에서도 고속으로 구현가능 하고 움직임 정보를 사용하여 다양한 어플리케이션의 입력 장치로 활용 가능한 장점이 있다.
카메라 광역 움직임 정보, 모션 벡터, 투영

Description

카메라의 광역 움직임 정보 추출방법{Method for extracting global motion information of camera}
본 발명은 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법에 관한 것으로서, 특히 핸드폰이나 PDA 등과 같은 휴대용 단말기에 장착되는 카메라 본체의 움직임 파라미터를 단순한 투영 연산과 1차원 신호들의 상관성을 측정하여 고속으로 추출함으로써 디지털 이미지를 처리하는 광역 움직임 정보 추출 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 연속된 영상에서 두 화면 간의 움직임 파라미터를 구하기 위하여 기존에는 영상을 작은 블록으로 나누고 각 블록별로 전역 탐색법(Full search algorithm)과 같은 영역 매칭 기법을 사용하여 블록별로 발생하는 움직임 변위 값을 구하는 방법이 사용되고 있다.
이 방법은 MPEG-1, 2, 4 와 같은 동영상 압축기술에 사용되는 기술로서 화면내 물체의 움직임을 정보화하여 영상 부호화 효율을 높이는데 사용된다.
그러나, 종래의 전역 탐색법과 같은 매칭 기법은 영역 내의 화소별로 움직임을 비교하게 되고 따라서 결과치를 얻기 위한 데이터 처리 연산량이 방대하고 처리 시간이 너무 오래 걸리는 문제가 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 간단하고 적은 횟수의 연산을 사용하여 영상 데이터의 움직임 정보를 고속으로 추정하고 단순한 이동변위정보 이외에 카메라의 줌인, 줌아웃 및 회전 정보도 얻을 수 있는 카메라의 광역 움직임 정보 추출 방법을 제공하는 데 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법은, 소정의 크기로 촬영된 영상의 하나의 프레임을 저장하는 단계, 상기 프레임을 N 개의 영역으로 분할하고 각각의 영역에 대하여 1차원 투영처리를 수행하는 단계, 상기 1차원 투영처리에 의해서 얻어진 투영신호들과 이전 프레임으로부터 얻어진 투영신호들 사이의 신호 상관성을 측정하여 각 영역의 이동 변위값들을 구하는 단계 및 상기 이동 변위값들과 상기 카메라의 광역 움직임 기본정보를 비교하여 움직임 파라미터를 구하는 단계를 구비한다.
상기 1차원 투영처리를 수행하는 단계는 각각의 영역에 대하여 세로방향으로 화소들의 휘도값을 누적하여 수평투영신호들을 구하는 단계 및 각각의 영역에 대하여 가로방향으로 화소들의 휘도값을 누적하여 수직투영신호들을 구하는 단계를 구비한다.
상기 신호 상관성은 현재 프레임의 임의의 영역에서 얻어진 투영신호와 이전 프레임의 동일한 영역에서 얻어진 투영신호가 얼마나 유사한 지를 측정하는 것으로 서 현재 프레임의 투영신호를 한 화소씩 이동시키면서 이전 프레임의 투영신호와 비교함으로써 얻어진다. 상기 이동 변위값은 상기 신호 상관성을 가장 높이는 값이다.
상기 이동 변위값은
Figure 112007055232323-pat00001
,
Figure 112007055232323-pat00002
로 표시되며,
Figure 112007055232323-pat00003
는 i 번째 영역의 수평 이동 변위값이고,
Figure 112007055232323-pat00004
는 i 번째 영역의 수직 이동 변위값이고,
Figure 112007055232323-pat00005
는 현재 영상의 i 번째 영역의 수평투영신호이고,
Figure 112007055232323-pat00006
는 이전 영상의 i 번째 영역의 수평투영신호이고,
Figure 112007055232323-pat00007
는 현재 영상의 i 번째 영역의 수직투영신호이고,
Figure 112007055232323-pat00008
는 이전 영상의 i 번째 영역의 수직투영신호이다.
Figure 112007055232323-pat00009
는 두 신호가 가장 유사한 모습이 될 때의 이동 변위값을 구하는 함수로서,
Figure 112007055232323-pat00010
또는
Figure 112007055232323-pat00011
와
Figure 112007055232323-pat00012
에 의해서 구해지며,
Figure 112007055232323-pat00013
는 두 신호 사이의 차이 값을 구하는 함수이고, A 및 B 는 수평투영신호 또는 수직투영신호를 나타내고, N 은 분할된 영역의 수를 나타내고, Ai 및 Bi 는 수평투영신호 또는 수직투영신호들의 i 번째 누적된 휘도값을 나타낸다.
Figure 112007055232323-pat00014
는
Figure 112007055232323-pat00015
값을 최소화하는 변위 타우(
Figure 112007055232323-pat00016
) 값이고, SR은 타우(
Figure 112007055232323-pat00017
)의 검색 범위를 나타낸다.
상기 카메라의 기본 움직임 정보는 수평이동정보 및 수직이동정보로 구분되고, 상기 수평이동정보는 각 영역의 이동이 좌측에서 우측으로 이동하는 경우를 순방향으로 정의하고, 상기 수직이동정보는 각 영역의 이동이 아래에서 위로 이동하는 경우를 순방향으로 정의한다.
상기 움직임 파라미터는 상기 각 영역의 수평이동 변위값과 상기 수직이동 변위값을 각 영역의 상기 수평이동정보 및 상기 수직이동정보와 비교하여 다음 수학식
Figure 112007055232323-pat00018
에 따라 구해지며,
N은 분할된 화면 영역의 수이고,
Figure 112007055232323-pat00019
및
Figure 112007055232323-pat00020
는 각각 i 번째 영역의 수평 이동 변위값에 대한 가중치와 수직 이동 변위값에 대한 가중치로서,
상기 각 영역의 이동방향이 상기 수평이동정보 및 상기 수직이동정보의 순방향으로 정의된 방향과 일치하면 +1, 역행하면 -1, 방향이 서로 무관하면 0으로 표현된다.
상기 N은 4일 수 있다. 상기 움직임 파라미터는 수평이동 파라미터(shiftfactorLR), 수직이동 파라미터(shiftfactorUD), 확대/축소파라미터(zoomfactor) 및 회전 파라미터(rotationfactor)로 구분되며, 상기 N이 4일 때,
상기 수평이동 파라미터(shiftfactorLR)는
Figure 112007055232323-pat00021
로 표현되고,
상기 수직이동 파라미터(shiftfactorUD)는,
Figure 112007055232323-pat00022
로 표현되고,
상기 확대/축소파라미터(zoomfactor)는,
Figure 112007055232323-pat00023
로 표현되고,
상기 회전 파라미터(rotationfactor)는
Figure 112007055232323-pat00024
로 표현된다.
상기 수평줌스케일(zoomScaleX)은,
Figure 112007055232323-pat00025
로 표현되고,
상기 수직줌스케일(zoomScaleY)은,
Figure 112007055232323-pat00026
로 표현되며,
상기 수평줌스케일(zoomScaleX)과 상기 수직줌스케일(zoomScaleY) 값이 + 값이면 상기 프레임이 확대되는 것을 의미하고, - 값이면 상기 프레임이 축소되는 것을 의미하며, 0 이면 변동이 없는 것을 의미한다.
상기 확대/축소파라미터(zoomfactor)는,
Figure 112007055232323-pat00027
로 표현될 수 있고, 상기 수평줌스케일(zoomScaleX)의 값과 상기 수직줌스케일(zoomScaleY)의 값의 곱이 0 보다 큰 경우, 수학식에서 분모식은 상기 확대/축소파라미터(zoomfactor)의 에러를 보정하기 위한 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 소정의 크기로 촬영된 영상의 하나의 프레임을 저장하는 단계, 상기 프레임을 N 개의 영역으 로 분할하고 각각의 영역에 대하여 1차원 투영처리를 수행하는 단계, 상기 1차원 투영처리에 의해서 얻어진 투영신호들과 이전 프레임으로부터 얻어진 투영신호들 사이의 신호 상관성을 측정하여 각 영역의 이동 변위값들을 구하는 단계 및 상기 각 영역의 이동 변위값들과 상기 카메라의 광역 움직임 기본정보를 비교하여 움직임 파라미터를 구하는 단계를 구비한다.
본 발명은 카메라의 광역 움직임 정보를 적은 연산량을 통하여 빠른 시간내에 구할 수 있으며, 따라서 휴대형 단말기 또는 독립된 소형 카메라와 같은 제한된 프로세싱 파워를 가지는 장치에서도 고속으로 구현가능 하고 움직임 정보를 사용하여 다양한 어플리케이션의 입력 장치로 활용 가능한 장점이 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 도면에 기재된 내용을 참조하여야 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
본 발명은 화면내의 피사체의 움직임 정보보다는 이동하는 카메라의 광역 움직임 정보를 추출하기 위한 방법으로 계산량이 많은 블록별 움직임 추출을 사용하지 않고 2차원 영상을 1차원 신호로 투영시킨 후 각 특징 신호 사이의 신호 상관성(cross corelation)을 조사하여 화면 전체에 대한 이동 정보를 추출한다.
그리고 카메라의 다양한 움직임 정보를 구하기 위하여 화면을 복수개로 분할하고 분할된 영역별로 추출된 이동 정보 값의 조합을 통하여 얻어진 이동 변위 정보로부터 카메라의 이동, 줌인, 줌아웃 및 회전 정보를 구한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법을 설명하는 플로우 차트이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법(100)은 소정의 크기로 촬영된 영상의 하나의 프레임을 저장하는 110 단계, 상기 프레임을 N 개의 영역으로 분할하고 각각의 영역에 대하여 1차원 투영처리를 수행하는 120 단계, 상기 1차원 투영처리에 의해서 얻어진 투영신호들과 이전 프레임으로부터 얻어진 투영신호들 사이의 신호 상관성을 측정하여 각 영역의 이동 변위값들을 구하는 130단계 및 상기 이동 변위값들과 상기 카메라의 광역 움직임 기본정보를 비교하여 움직임 파라미터를 구하는 140단계를 구비한다.
도 2는 촬영된 하나의 프레임을 나타내는 도면이다.
카메라의 광역 움직임 정보 추출방법(100)은 먼저 소정의 크기로 촬영된 영상의 하나의 프레임을 저장한다.(110 단계) 카메라는 입력된 영상을 가로크기 W, 세로 크기 H 로 촬영하여 연속적으로 저장한다.
상기 프레임을 N 개의 영역으로 분할하고 각각의 영역에 대하여 1차원 투영처리를 수행한다.(120 단계) 여기서 N은 양의 정수로서 다양할 수 있으나 설명의 편의를 위하여 4인 경우를 예로 설명한다.
도 2에서 알 수 있듯이 하나의 프레임(F)이 4개의 영역(1,2,3,4)으로 구분된다. 1차원 투영처리를 수행하는 120 단계는 각각의 영역(1,2,3,4)에 대하여 세로방향으로 화소들의 휘도값을 누적하여 수평투영신호들을 구하는 단계와 각각의 영역(1,2,3,4)에 대하여 가로방향으로 화소들의 휘도값을 누적하여 수직투영신호들을 구하는 단계를 구비한다.
이러한 동작은 도 3및 도 4에 개시된다.
도 3은 하나의 영역에 대하여 수평투영신호와 수직투영신호를 구하는 개념을 설명하는 도면이다.
도 4는 하나의 프레임의 모든 영역에 대하여 수평투영신호와 수직투영신호를 구하는 개념을 설명하는 도면이다.
1차원 투영처리는 도3과 같이 각각의 영역(1,2,3,4)에 대하여 1줄씩 화소(PIC)의 밝기값, 즉 휘도값을 누적한다. 각 줄마다 생성된 누적 값들을 모아 1차원 투영 신호로 정의한다. 하나의 영역(1)에 대하여 가로 및 세로 투영이 가능하므로 2차원 영상정보인 각각의 영역(1,2,3,4)은 2개의 1차원 투영 신호가 된다.
도 3에서 가로방향으로 각 라인의 화소(PIC)들의 휘도값을 누적하면 누적된 값은 가로방향의 휘도 정보는 하나로 결합되기 때문에 가로방향의 이동정보를 표현하지 못하고 세로방향의 이동정보만 포함하게 된다.
따라서, 가로방향으로 휘도값들을 누적하면 수직투영신호(
Figure 112007055232323-pat00028
)가 되고, 마찬가지로 세로방향으로 휘도값들을 누적하면 수평투영신호(
Figure 112007055232323-pat00029
)가 된다. 다시 말하면, 수평투영신호(
Figure 112007055232323-pat00030
)는 영역의 수평방향의 이동 정보를 가지게 되고 수직투영정보(
Figure 112007055232323-pat00031
)는 영역의 수직방향의 이동정보를 가지게 된다.
도 4에서 알 수 있듯이, 하나의 프레임(F)이 4개의 영역(1,2,3,4)으로 구분되므로 총 8개의 투영 신호가 얻어진다. 이들을 표시하면 다음과 같다.
현재 프레임(F)에 대하여 얻어진 수평투영신호 및 수직투영신호는 다음처럼 표시된다.
Figure 112007055232323-pat00032
이에 대응하여, 이전 프레임(미도시)에 대하여 얻어진 수평투영신호 및 수직투영신호는 다음처럼 표시하기로 한다.
Figure 112007055232323-pat00033
수평투영신호 및 수직투영신호를 구한 후에, 1차원 투영처리에 의해서 얻어진 투영신호들과 이전 프레임으로부터 얻어진 투영신호들 사이의 신호 상관성을 측정하여 각 영역의 이동 변위값들을 구한다.(130단계)
상기 신호 상관성은 현재 프레임의 임의의 영역에서 얻어진 투영신호와 이전 프레임의 동일한 영역에서 얻어진 투영신호가 얼마나 유사한 지를 측정하는 것으로서 현재 프레임의 투영신호를 한 화소씩 이동시키면서 이전 프레임의 투영신호와 비교함으로써 얻어진다. 상기 이동 변위값은 상기 신호 상관성을 가장 높이는 값이 다. 상기 8개의 투영 신호를 이용하여 이와 같은 신호 상관성 측정을 통하여 8개의 이동 변위 값이 계산된다.
이동 변위값을 구하는 방법은 다음 수학식 1에 의해서 수행된다.
Figure 112007055232323-pat00034
,
Figure 112007055232323-pat00035
여기서,
Figure 112007055232323-pat00036
는 i 번째 영역의 수평 이동 변위값이고,
Figure 112007055232323-pat00037
는 i 번째 영역의 수직 이동 변위값이다.
그리고,
Figure 112007055232323-pat00038
는 현재 영상의 i 번째 영역의 수평투영신호이고,
Figure 112007055232323-pat00039
는 이전 영상의 i 번째 영역의 수평투영신호이고,
Figure 112007055232323-pat00040
는 현재 영상의 i 번째 영역의 수직투영신호이고,
Figure 112007055232323-pat00041
는 이전 영상의 i 번째 영역의 수직투영신호이다.
Figure 112007055232323-pat00042
는 두 신호가 가장 유사한 모습이 될 때의 이동 변위값을 구하는 함수로서 다음 수학식 2 및 3에 의해서 얻어질 수 있다.
Figure 112007055232323-pat00043
Figure 112007055232323-pat00044
또는
여기서,
Figure 112007055232323-pat00045
는 두 신호 사이의 차이 값을 구하는 함수이다. 즉, 하나의 신호(A)를 기준으로 다른 신호(B)를 일정 값(
Figure 112007055232323-pat00046
)씩 변화시키면서 두 신호의 차이를 구하는 것이다.
A 및 B 는 수평투영신호(
Figure 112007055232323-pat00047
) 또는 수직투영신호(
Figure 112007055232323-pat00048
)를 나타내고, N 은 분할된 영역의 수를 나타낸다. 그리고, Ai 및 Bi 는 수평투영신호 또는 수직투영신호들의 i 번째 누적된 휘도값을 나타낸다.
Figure 112007055232323-pat00049
여기서,
Figure 112007055232323-pat00050
는
Figure 112007055232323-pat00051
값을 최소화하는 변위 타우(
Figure 112007055232323-pat00052
) 값을 계산하라는 의미이고, SR은 타우(
Figure 112007055232323-pat00053
)의 검색 범위를 나타낸다. SR은 프레 임(F)의 크기를 고려하여 임의로 지정할 수 있다.
예를 들어, Bi가 수평투영신호의 i 번째 누적된 휘도값을 나타낸다면, 수평투영신호를 구성하는 누적된 휘도값들을 하나씩 변경시켜 가면서
Figure 112007055232323-pat00054
의 값을 최소로 만드는 누적된 휘도값을 찾는 것이고 그 값이 타우(
Figure 112007055232323-pat00055
) 값이 된다.
현재 프레임(F)의 각각의 영역(1,2,3,4)에 대한 수평투영신호 (
Figure 112007055232323-pat00056
) 및 수직투영신호(
Figure 112007055232323-pat00057
)와 이전 프레임(미도시)의 각각의 영역에 대한 수평투영신호(
Figure 112007055232323-pat00058
) 및 수직투영신호(
Figure 112007055232323-pat00059
)의 신호 상관성 측정을 통해서 구해지는 8개의 이동 변위값들(
Figure 112007055232323-pat00060
,
Figure 112007055232323-pat00061
i=1~8)은 수학식 1, 2 및 3에 의해서 계산된다.
예를 들어, 계산에 의해서 얻어진 수평이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00062
)이 5이고, 수직이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00063
)이 -3 이면, 새로운 프레임의 제 1 영역(1)이 이전 프레임의 제 1 영역(미도시)보다 가로방향 좌에서 우측으로 5개의 화소만큼 이동하고 세로방향으로 위에서 아래로 3개의 화소만큼 이동한 것이 이전 프레임의 제 1 영역(미도 시)과 가장 유사하다는 의미이다.
이동 변위값들(
Figure 112007055232323-pat00064
,
Figure 112007055232323-pat00065
i=1~8)과 카메라의 광역 움직임 기본정보를 비교하여 움직임 파라미터를 구한다.(140단계)
카메라의 기본 움직임 정보는 각 영역의 수평이동정보, 수직이동정보, 확대/축소이동정보 및 회전이동정보로 구분된다. 이는 도 5(a) 내지 도 5(d)에 개시된다.
도 5(a) 내지 도 5(d)는 카메라의 움직임 파라미터를 설명하는 도면이다.
도 6(a) 내지 도 6(d)는 카메라의 움직임 파라미터를 각 영역에 대해서 설명하는 도면이다.
먼저, 카메라의 기본 움직임 정보를 정의해야 하는데 기본 움직임 정보는 수평이동정보 및 수직이동정보로 구분된다. 상기 수평이동정보는 각 영역의 이동이 좌측에서 우측으로 이동하는 경우를 순방향으로 정의하고, 상기 수직이동정보는 각 영역의 이동이 아래에서 위로 이동하는 경우를 순방향으로 정의한다.
카메라의 움직임 파라미터는 수평이동 파라미터(shiftfactorLR), 수직이동 파라미터(shiftfactorUD), 확대/축소파라미터(zoomfactor) 및 회전 파라미터(rotationfactor)로 구분될 수 있다.
도 5에는 카메라의 움직임 파라미터가 개념적으로 설명되고 있다. 즉, 도 5(a)는 카메라의 수평이동에 의해서 프레임(F)이 이동하는 것을 개시하고, 도 5(b)는 카메라의 수직이동에 의해서 프레임(F)이 이동하는 것을 개시하고, 도 5(c)는 카메라의 확대/축소에 의해서 프레임(F)이 확대(또는 축소)되는 것을 개시하고, 도 5(d)는 카메라의 회전에 의해서 프레임(F)이 회전하는 것을 개시하고 있다.
도 6(a) 내지 도 6(d)에는 하나의 프레임(F)이 복수개의 영역들로 구분될 경우 카메라의 움직임 파라미터의 개념을 각 영역에 대해서 설명하고 있다. 도 6(a) 내지 도 6(d)에는 설명의 편의를 위하여 하나의 프레임(F)이 4개의 영역으로 구분된다.
수학식 1에 의해서 구해진 수평이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00066
) 및 수직이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00067
)과 앞서 설명된 카메라의 기본 움직임 정보에 의해서 움직임 파라미터가 얻어질 수 있다.
즉, 움직임 파라미터는 상기 각 영역의 수평이동 변위값과 상기 수직이동 변위값을 각 영역의 상기 수평이동정보 및 상기 수직이동정보와 비교하여 다음 수학식 4에 의해서 구해진다.
Figure 112007055232323-pat00068
여기서, N은 분할된 화면 영역의 수이고,
Figure 112007055232323-pat00069
및
Figure 112007055232323-pat00070
는 각각 i 번 째 영역의 수평 이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00071
)에 대한 가중치와 수직 이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00072
)에 대한 가중치이다.
가중치(
Figure 112007055232323-pat00073
,
Figure 112007055232323-pat00074
)는 각 영역의 이동방향이 상기 수평이동정보 및 상기 수직이동정보의 순방향으로 정의된 방향과 일치하면 +1, 역행하면 -1, 방향이 서로 무관하면 0으로 표현된다.
예를 들어, 하나의 프레임(F)이 4개의 영역으로 구분된다면 N은 4이다. N이 4일 때, 수평이동 파라미터(shiftfactorLR), 수직이동 파라미터(shiftfactorUD), 확대/축소파라미터(zoomfactor) 및 회전 파라미터(rotationfactor)는 다음 수학식에 의해서 구해진다.
Figure 112007055232323-pat00075
수평이동 파라미터(shiftfactorLR) =
만일 촬영된 프레임(F)의 4개의 영역이 모두 좌측에서 우측으로 이동한다면 4개 영역의 이동방향과 카메라의 기본 움직임 정보 중에서 수평이동정보의 순방향의 이동방향이 일치하므로 가중치(
Figure 112007055232323-pat00076
)는 +1 이 된다. 이때, 4개의 영역은 위쪽 또는 아래쪽으로는 움직이지 아니하므로 4개 영역의 이동방향과 수직이동정보의 순방향이 관련성이 없고 따라서 가중치(
Figure 112007055232323-pat00077
)는 0이 된다.
따라서, 수학식 4에 N=4 와 가중치(
Figure 112007055232323-pat00078
)는 +1, 가중치(
Figure 112007055232323-pat00079
)는 0을 대입하면 상기 수학식 5가 나온다.
이때, 수평이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00080
, i=1~4)은 프레임(F)의 4개의 영역이 모두 좌측에서 우측으로 이동한다면 수학식 1 내지 3에 의해서 + 값이 나오게 되므로 상기 수학식 5에 의해서 얻어지는 수평이동 파라미터(shiftfactorLR)의 값은 +값이 된다. 다시 설명하면, 수평이동 파라미터(shiftfactorLR)의 값이 + 값이면 카메라는 좌측에서 우측으로 이동하고 있는 것으로 해석될 수 있다.
Figure 112007055232323-pat00081
수직이동 파라미터(shiftfactorUD) =
만일 촬영된 프레임(F)의 4개의 영역이 모두 아래에서 위로 이동한다면 4개 영역의 이동방향과 카메라의 기본 움직임 정보 중에서 수직이동정보의 순방향의 이동방향이 일치하므로 가중치(
Figure 112007055232323-pat00082
)는 +1 이 된다. 이때, 4개의 영역은 가로방향으로는 움직이지 아니하므로 4개 영역의 이동방향과 수평이동정보의 순방향이 관련 성이 없고 따라서 가중치(
Figure 112007055232323-pat00083
)는 0이 된다.
따라서, 수학식 4에 N=4 와 가중치(
Figure 112007055232323-pat00084
)는 +1, 가중치(
Figure 112007055232323-pat00085
)는 0을 대입하면 상기 수학식 6이 나온다.
이때, 수직이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00086
, i=1~4)은, 프레임(F)의 4개의 영역이 모두 아래에서 위로 이동한다면 수학식 1 내지 3에 의해서 + 값이 나오게 되므로 상기 수학식 6에 의해서 얻어지는 수직이동 파라미터(shiftfactorUD)의 값은 +값이 된다. 다시 설명하면, 수직이동 파라미터(shiftfactorUD)의 값이 + 값이면 카메라는 아래에서 위로 이동하고 있는 것으로 해석될 수 있다.
Figure 112007055232323-pat00087
회전 파라미터(rotationfactor) =
만일 촬영된 프레임(F)이 도 5(d)와 같이 시계방향으로 회전을 한다면 4개의 영역은 도 6(d)와 같은 방향으로 이동을 하게 된다. 이때, 제 1 영역(1)과 제 2 영역(2)의 이동을 가로 방향과 세로 방향으로 분리하여 본다면 제 1영역(1)과 제 2 영역(2)의 가로방향 이동은 좌측에서 우측으로 이동하고 있으며 이러한 이동은 카 메라의 기본 움직임 정보 중에서 수평이동정보의 순방향의 이동방향과 일치하므로 가중치(
Figure 112007055232323-pat00088
, i=1,2)는 +1 이 된다.
그리고, 제 3 영역(3)과 제 4 영역(4)의 이동을 가로 방향과 세로 방향으로 분리하여 본다면 제 3영역(3)과 제 4 영역(4)의 가로방향 이동은 우측에서 좌측으로 이동하고 있으며 이러한 이동은 카메라의 기본 움직임 정보 중에서 수평이동정보의 순방향의 이동방향과 역방향이므로 가중치(
Figure 112007055232323-pat00089
, i=3,4)는 -1 이 된다.
촬영된 프레임(F)이 도 5(d)와 같이 시계방향으로 회전을 한다면 4개의 영역은 도 6(d)와 같은 방향으로 이동을 하게 된다. 이때, 제 1 영역(1)과 제 4 영역(4)의 이동을 가로 방향과 세로 방향으로 분리하여 본다면 제 1영역(1)과 제 4 영역(4)의 세로방향 이동은 아래에서 위쪽으로 이동하고 있으며 이러한 이동은 카메라의 기본 움직임 정보 중에서 수직이동정보의 순방향의 이동방향과 일치하므로 가중치(
Figure 112007055232323-pat00090
, i=1,4)는 +1 이 된다.
그리고, 제 2 영역(2)과 제 3 영역(3)의 이동을 가로 방향과 세로 방향으로 분리하여 본다면 제 2영역(2)과 제 3 영역(3)의 세로방향 이동은 위쪽에서 아래쪽으로 이동하고 있으며 이러한 이동은 카메라의 기본 움직임 정보 중에서 수직이동정보의 순방향의 이동방향과 역방향이므로 가중치(
Figure 112007055232323-pat00091
, i=2,3)는 -1 이 된다.
따라서, 수학식 4에 N=4 와 가중치(
Figure 112007055232323-pat00092
, i=1,2)는 +1, 가중치(
Figure 112007055232323-pat00093
, i=3,4)는 -1, 가중치(
Figure 112007055232323-pat00094
, i=1,4)는 +1, 가중치(
Figure 112007055232323-pat00095
, i=2,3)는 -1을 대입하면 상기 수학식 7이 나온다.
이때, 프레임(F)이 시계방향으로 회전한다면 수학식 1 내지 3에 의해서 수평이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00096
, i=1,2)은 +값, 수평이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00097
, i=3,4)은 -값, 수직이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00098
, i=1,4)은 +값, 수직이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00099
, i=2,3)은 -값이 나오게 되므로 상기 수학식 7에 의해서 얻어지는 회전 파라미터(rotationfactor)의 값은 +값이 된다. 다시 설명하면, 회전 파라미터(rotationfactor)의 값이 + 값이면 카메라는 시계방향으로 회전하고 있는 것으로 해석될 수 있다.
확대/축소파라미터(zoomfactor) =
Figure 112007055232323-pat00100
여기서, 수평줌스케일(zoomScaleX)은,
Figure 112007055232323-pat00101
이고,
수직줌스케일(zoomScaleY)은,
Figure 112007055232323-pat00102
이다.
만일 촬영된 프레임(F)이 도 5(c)와 같이 확대된다면 4개의 영역은 도 6(c)와 같은 방향으로 이동을 하게 된다. 이때, 제 2 영역(2)과 제 3 영역(3)의 이동을 가로 방향과 세로 방향으로 분리하여 본다면 제 2영역(2)과 제 3 영역(3)의 가로방향 이동은 좌측에서 우측으로 이동하고 있으며 이러한 이동은 카메라의 기본 움직임 정보 중에서 수평이동정보의 순방향의 이동방향과 일치하므로 가중치(
Figure 112007055232323-pat00103
, i=2,3)는 +1 이 된다.
그리고, 제 1 영역(1)과 제 4 영역(4)의 이동을 가로 방향과 세로 방향으로 분리하여 본다면 제 1영역(1)과 제 4 영역(4)의 가로방향 이동은 우측에서 좌측으로 이동하고 있으며 이러한 이동은 카메라의 기본 움직임 정보 중에서 수평이동정보의 순방향의 이동방향과 역방향이므로 가중치(
Figure 112007055232323-pat00104
, i=1,4)는 -1 이 된다.
촬영된 프레임(F)이 도 5(c)와 같이 확대된다면 4개의 영역은 도 6(c)와 같은 방향으로 이동을 하게 된다. 이때, 제 1 영역(1)과 제 2 영역(2)의 이동을 가로 방향과 세로 방향으로 분리하여 본다면 제 1영역(1)과 제 2 영역(2)의 세로방향 이동은 아래에서 위쪽으로 이동하고 있으며 이러한 이동은 카메라의 기본 움직임 정보 중에서 수직이동정보의 순방향의 이동방향과 일치하므로 가중치(
Figure 112007055232323-pat00105
, i=1,2)는 +1 이 된다.
그리고, 제 3 영역(3)과 제 4 영역(4)의 이동을 가로 방향과 세로 방향으로 분리하여 본다면 제 3영역(3)과 제 4 영역(4)의 세로방향 이동은 위쪽에서 아래쪽으로 이동하고 있으며 이러한 이동은 카메라의 기본 움직임 정보 중에서 수직이동정보의 순방향의 이동방향과 역방향이므로 가중치(
Figure 112007055232323-pat00106
, i=3,4)는 -1 이 된다.
따라서, 가로방향으로 확대되는 경우를 의미하는 수평줌스케일(zoomScaleX)의 수학식은 상기
Figure 112007055232323-pat00107
로 표시되고,
세로방향으로 확대되는 경우를 의미하는 수직줌스케일(zoomScaleY)의 수학식은 상기
Figure 112007055232323-pat00108
로 표시된다.
이때, 프레임(F)이 확대된다면 수학식 1 내지 3에 의해서 수평이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00109
, i=1,4)은 -값, 수평이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00110
, i=2,3)은 +값, 수직이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00111
, i=1,2)은 +값, 수직이동 변위값(
Figure 112007055232323-pat00112
, i=3,4)은 -값이 나오게 되므로 상기 수학식 8에 의해서 얻어지는 수평줌스케일(zoomScaleX) 및 수직줌스케일(zoomScaleY)은 각각 +값이 된다.
프레임(F)이 축소된다면 수평줌스케일(zoomScaleX) 및 수직줌스케일(zoomScaleY)은 각각 -값이 된다. 수평줌스케일(zoomScaleX) 및 수직줌스케일(zoomScaleY)은 프레임(F)이 확대되거나 또는 축소되는 경우 서로 동일한 부호값(즉, + 또는 -값)을 가진다. 만일 서로 다른 부호 값을 가진다면 이는 에러로 취급될 수 있다.
따라서, 수학식 8에서 수평줌스케일(zoomScaleX)의 값과 수직줌스케일(zoomScaleY)의 값을 곱한 값이 0보다 작거나 같다면 이는 카메라가 확대되거나 축소되는 것이 아니며 에러동작을 하는 것으로 해석될 수 있다.
수학식 8에서 수평줌스케일(zoomScaleX)의 값과 수직줌스케일(zoomScaleY)의 값을 곱한 값이 0보다 크다면 프레임(F)이 확대 또는 축소되는 것으로 해석될 수 있으며, 수평줌스케일(zoomScaleX)의 값과 수직줌스케일(zoomScaleY)의 값의 합이 + 값이면 프레임(F)이 확대되는 것을 의미하고 수평줌스케일(zoomScaleX)의 값과 수직줌스케일(zoomScaleY)의 값의 합이 - 값이면 프레임(F)이 축소되는 것을 의미한다.
상기 확대/축소파라미터(zoomfactor)는 다음 수학식 9에 의해서도 표현될 수 있다.
확대/축소파라미터(zoomfactor)는,
Figure 112007055232323-pat00113
여기서, 수평줌스케일(zoomScaleX)의 값과 수직줌스케일(zoomScaleY)의 값의 곱이 0보다 큰 경우, 수학식 9에서 분모 식에 의해서 상기 확대/축소파라미터(zoomfactor)의 에러가 보정될 수 있다.
확대 또는 축소의 경우 프레임(F)의 가로축과 세로축의 확대 또는 축소 비율이 거의 비슷한 것이 일반적이다. 따라서, 수평줌스케일(zoomScaleX)의 값과 수직줌스케일(zoomScaleY)의 값이 동일한 경우 분모가 1이 되지만, 만일 수평줌스케일(zoomScaleX)의 값과 수직줌스케일(zoomScaleY)의 값이 서로 다르다면 이는 확대 또는 축소에 오차가 존재할 수 있다는 의미이므로 분모를 1보다 크게하여 오차를 보정할 수 있다.
도 7(a) 내지 도 7(d)는 프레임을 9개 영역으로 구분한 경우 카메라의 움직임 파라미터를 각 영역에 대해서 설명하는 도면이다.
도 5및 6을 참조하여 N이4인 경우, 즉 하나의 프레임(F)이 4개의 영역(1,2,3,4)으로 분할된 경우에 대해서 본 발명의 실시예가 설명되었다. 그러나, 하나의 프레임(F)이 반드시 4개로 구분될 때에만 본 발명이 적용되는 것이 아니며 프레임(F)이 복수개로 구분될 경우에도 본 발명의 원리가 적용될 수 있다.
도 7(a) 내지 도 7(d)는 프레임(F)을 9개 영역으로 구분한 경우에 본 발명의 원리가 적용되는 경우를 설명하기 위한 도면이다. 프레임(F)을 9개 영역으로 구분한 경우에도 동일한 본 발명의 원리가 적용되므로 그 적용에 대한 설명은 생략한다.
한편, 본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 기술하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에 있어서 통상의 지식을 가진 사람이라면, 첨부된 청구범위에 정의된 본 발명의 정신 및 범위에 벗어나지 않으면서 본 발명을 여러 가지로 변형 또는 변경하여 실시할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 앞으로의 실시예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법을 설명하는 플로우 차트이다.
도 2는 촬영된 하나의 프레임을 나타내는 도면이다.
도 3은 하나의 영역에 대하여 수평투영신호와 수직투영신호를 구하는 개념을 설명하는 도면이다.
도 4는 하나의 프레임의 모든 영역에 대하여 수평투영신호와 수직투영신호를 구하는 개념을 설명하는 도면이다.
도 5(a) 내지 도 5(d)는 카메라의 움직임 파라미터를 설명하는 도면이다.
도 6(a) 내지 도 6(d)는 카메라의 움직임 파라미터를 각 영역에 대해서 설명하는 도면이다.
도 7(a) 내지 도 7(d)는 프레임을 9개 영역으로 구분한 경우 카메라의 움직임 파라미터를 각 영역에 대해서 설명하는 도면이다.

Claims (12)

  1. 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법에 있어서,
    소정의 크기로 촬영된 영상의 하나의 프레임을 저장하는 단계 ;
    상기 프레임을 N 개의 영역으로 분할하고 각각의 영역에 대하여 1차원 투영처리를 수행하는 단계 ;
    상기 1차원 투영처리에 의해서 얻어진 투영신호들과 이전 프레임으로부터 얻어진 투영신호들 사이의 신호 상관성을 측정하여 각 영역의 이동 변위값들을 구하는 단계 ; 및
    상기 각 영역의 이동 변위값들과 상기 카메라의 광역 움직임 기본정보를 비교하여 움직임 파라미터를 구하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 1차원 투영처리를 수행하는 단계는,
    각각의 영역에 대하여 세로방향으로 화소들의 휘도값을 누적하여 수평투영신호들을 구하는 단계 ; 및
    각각의 영역에 대하여 가로방향으로 화소들의 휘도값을 누적하여 수직투영신호들을 구하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 신호 상관성은,
    현재 프레임의 임의의 영역에서 얻어진 투영신호와 이전 프레임의 동일한 영역에서 얻어진 투영신호가 얼마나 유사한 지를 측정하는 것으로서 현재 프레임의 투영신호를 한 화소씩 이동시키면서 이전 프레임의 투영신호와 비교함으로써 얻어지는 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 이동 변위값은,
    상기 신호 상관성을 가장 높이는 값인 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 이동 변위값은,
    Figure 112007055232323-pat00114
    ,
    Figure 112007055232323-pat00115
    로 표시되며,
    Figure 112007055232323-pat00116
    는 i 번째 영역의 수평 이동 변위값이고,
    Figure 112007055232323-pat00117
    는 i 번째 영역의 수직 이동 변위값이고,
    Figure 112007055232323-pat00118
    는 현재 영상의 i 번째 영역의 수평투영신호이고,
    Figure 112007055232323-pat00119
    는 이전 영상의 i 번째 영역의 수평투영신호이고,
    Figure 112007055232323-pat00120
    는 현재 영상의 i 번째 영역의 수직투영신호이고,
    Figure 112007055232323-pat00121
    는 이전 영 상의 i 번째 영역의 수직투영신호이고,
    Figure 112007055232323-pat00122
    는 두 신호가 가장 유사한 모습이 될 때의 이동 변위값을 구하는 함수로서,
    Figure 112007055232323-pat00123
    또는
    Figure 112007055232323-pat00124
    와
    Figure 112007055232323-pat00125
    에 의해서 구해지며,
    Figure 112007055232323-pat00126
    는 두 신호 사이의 차이 값을 구하는 함수이고,
    A 및 B 는 수평투영신호 또는 수직투영신호를 나타내고, N 은 분할된 영역의 수를 나타내고, Ai 및 Bi 는 수평투영신호 또는 수직투영신호들의 i 번째 누적된 휘도값을 나타내고,
    Figure 112007055232323-pat00127
    는
    Figure 112007055232323-pat00128
    값을 최소화하는 변위 타우(
    Figure 112007055232323-pat00129
    ) 값을 계산하라는 의미이고, SR은 타우(
    Figure 112007055232323-pat00130
    )의 검색 범위를 나타내는 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 카메라의 기본 움직임 정보는,
    수평이동정보 및 수직이동정보로 구분되고,
    상기 수평이동정보는 각 영역의 이동이 좌측에서 우측으로 이동하는 경우를 순방향으로 정의하고,
    상기 수직이동정보는 각 영역의 이동이 아래에서 위로 이동하는 경우를 순방향으로 정의하는 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 움직임 파라미터는,
    상기 수평이동 변위값과 상기 수직이동 변위값을 각 영역의 상기 수평이동정보 및 상기 수직이동정보와 비교하여 다음 수학식
    Figure 112007055232323-pat00131
    에 따라 구해지며,
    N은 분할된 화면 영역의 수이고,
    Figure 112007055232323-pat00132
    및
    Figure 112007055232323-pat00133
    는 각각 i 번째 영역의 수평 이동 변위값에 대한 가중치와 수직 이동 변위값에 대한 가중치로서,
    상기 각 영역의 이동방향이 상기 수평이동정보 및 상기 수직이동정보의 순방향으로 정의된 방향과 일치하면 +1, 역행하면 -1, 방향이 서로 무관하면 0으로 표현되는 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 N은 4인 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 움직임 파라미터는 수평이동 파라미터(shiftfactorLR), 수직이동 파라미터(shiftfactorUD), 확대/축소파라미터(zoomfactor) 및 회전 파라미터(rotationfactor)로 구분되며, 상기 N이 4일 때,
    상기 수평이동 파라미터(shiftfactorLR)는
    Figure 112007055232323-pat00134
    로 표현되고,
    상기 수직이동 파라미터(shiftfactorUD)는,
    Figure 112007055232323-pat00135
    로 표현되고,
    상기 확대/축소파라미터(zoomfactor)는,
    Figure 112007055232323-pat00136
    로 표현되고,
    상기 회전 파라미터(rotationfactor)는
    Figure 112007055232323-pat00137
    로 표현되는 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 수평줌스케일(zoomScaleX)은,
    Figure 112007055232323-pat00138
    로 표현되고,
    상기 수직줌스케일(zoomScaleY)은,
    Figure 112007055232323-pat00139
    로 표현되며,
    상기 수평줌스케일(zoomScaleX)과 상기 수직줌스케일(zoomScaleY) 값이 + 값이면 상기 프레임이 확대되는 것을 의미하고, - 값이면 상기 프레임이 축소되는 것을 의미하며, 0 이면 변동이 없는 것을 의미하는 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  11. 제 10항에서, 상기 확대/축소파라미터(zoomfactor)는,
    Figure 112007055232323-pat00140
    로 표현될 수 있고, 상기 수평줌스케일(zoomScaleX)의 값과 상기 수직줌스케일(zoomScaleY)의 값의 곱이 0보다 큰 경우, 상기 수학식에서 분모식은 상기 확대/축소파라미터(zoomfactor)의 에러를 보정하기 위한 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법.
  12. 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 있어서,
    소정의 크기로 촬영된 영상의 하나의 프레임을 저장하는 단계 ;
    상기 프레임을 N 개의 영역으로 분할하고 각각의 영역에 대하여 1차원 투영처리를 수행하는 단계 ;
    상기 1차원 투영처리에 의해서 얻어진 투영신호들과 이전 프레임으로부터 얻어진 투영신호들 사이의 신호 상관성을 측정하여 각 영역의 이동 변위값들을 구하는 단계 ; 및
    상기 각 영역의 이동 변위값들과 상기 카메라의 광역 움직임 기본정보를 비교하여 움직임 파라미터를 구하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 카메라의 광역 움직임 정보 추출방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20030036264A (ko) * 2003-01-24 2003-05-09 김만배 키 프레임의 움직임 유형을 이용한 화상의 움직임 유형결정 방법 및 장치
KR20050061115A (ko) * 2003-12-18 2005-06-22 한국전자통신연구원 카메라 움직임을 보상한 객체 움직임 추출 장치 및 그 방법

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