KR100902887B1 - 디지털 영상 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템 - Google Patents

디지털 영상 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 디지털 영상 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에 관한 것으로서, 동영상의 시간 축에서 발생하는 프레임 드롭(Frame Drop)을 판단할 수 있는 TDFD(Temporal Drop-Frame Detection) 신호 및 영상 프레임 내의 영상 왜곡을 판단할 수 있는 SDBD(Spatial Distort-Block Detection) 신호를 발생하여 워터마크를 생성하고, 생성한 워터마크를 기준 영상에 삽입하며, 워터마크가 삽입된 기준 영상이 영상 출력 장치를 통해 출력될 때 기준 영상에서 영상 왜곡 판단 신호를 추출하여 영상 왜곡 여부를 판단한다. 또한, 본 발명은 영상 획득 장치의 자동 초점 및 노출 기능의 정상 동작 여부를 판단할 수 있는 AFED(Auto Focus Exposure Detection) 신호 및 상기 기준 영상의 2차원적 이동에 대응하기 위한 Pilot 신호를 발생하여 워터마크를 생성하고, 생성한 워터마크를 기준 영상에 삽입하며, 워터마크가 삽입된 기준 영상을 영상 획득 장치를 통해 획득한 후, 획득한 기준 영상에서 영상 왜곡 판단 신호를 추출하여 영상 획득 장치의 자동 초점 및 노출 기능의 정상 동작 여부를 판단한다.
영상 화질, 테스트, 워터마킹, 영상 왜곡, 변형

Description

디지털 영상 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템{ Test Automation System for Judgment Image Distortion of Digital Display Device }
본 발명은 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 영상의 왜곡 발생 지점을 파악 및 분석 테스트할 수 있는 신호를 워터마크 형태로 기준 영상에 삽입한 후, 기준 영상에서 이를 추출하여 영상의 왜곡 발생 지점을 자동으로 판단하는 디지털 영상 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 비디오, DVD 플레이어, 디지털 텔레비전 수상기, 디지털 셋탑 박스, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 폰, PMP(Portable Multimedia Player) 등과 같은 디지털 영상 장치는 제조 공정이 완료된 후, 제품의 이상 유무 및 영상의 품질을 테스트하게 된다.
이와 같은 테스트는 검사자(모니터링 요원)가 자신에게 익숙한 테스트 영상 등을 시청하면서 검사자의 주관에 의해 몇 가지 평가 항목에 대한 주관적인 평가를 수행한다.
이때, 검사자는 화질의 선명도, 명암 대비, 휘도, 색재현, 잡음 등의 평가 항목에 대해 평가를 하게 되는데, 이러한 테스트 방법은 사람이 수동적으로 테스트를 수행하는 관계로 검사자에 따라 평가 기준이 달라져 일정 수준의 테스트를 진행할 수 없다는 단점이 있다.
그리고, 화질에 영향을 주는 다양한 시청 환경에 따라 평가 결과에 차이가 나타나게 되고, 영상 화질 테스트에 소요되는 시간이 오래 걸린다는 문제점이 있다.
또한, 검사자를 이용한 화질 테스트 방법은 다수의 집단에게 평가받고 개발하기 때문에, 많은 시간과 노력 그리고 비용이 소모되어 개발 효율이 좋지 않은 문제점이 있다.
본 발명의 목적은 디지털 워터마킹 기술을 이용하여 디지털 영상 장치의 문제로 인한 영상 왜곡을 판단함으로써, 판단의 주관성이 배제되고 객관성이 철저히 보장되는 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 영상 품질을 테스트함에 들이는 시간 및 노력을 줄일 수 있는 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템을 제공하는 데 있다.
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템의 바람직한 실시예는, 영상 왜곡 판단 신호를 발생하고 이를 이용하여 워터마크를 생성하는 워터마크 생성기와, 상기 워터마크를 기준 영상에 삽입하는 워터마크 삽입기와, 상기 워터마크가 삽입된 기준 영상을 디스플레이하는 영상 출력 장치와, 상기 디스플레이되는 기준 영상을 실시간으로 캡쳐하여 저장하는 프레임 저장 서버와, 상기 캡쳐한 기준 영상에서 상기 워터마크를 추출한 후, 추출한 영상 왜곡 판단 신호를 이용하여 해당 영상의 영상 왜곡 여부를 판단하고 리포팅해주는 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈을 포함하여 이루어진다.
여기서, 상기 영상 왜곡 판단 신호는, 동영상의 시간 축에서 발생하는 프레임 드롭(Frame Drop)을 판단할 수 있는 TDFD(Temporal Drop-Frame Detection) 신호 및 영상 프레임 내의 영상 왜곡을 판단할 수 있는 SDBD(Spatial Distort-Block Detection) 신호를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 워터마크 생성기는, 상기 TDFD 신호를 발생하는 TDFD 신호 발생부와, 상기 SDBD 신호를 발생하는 SDBD 신호 발생부와, 상기 TDFD 신호 및 SDBD 신호가 상기 기준 영상 내에 삽입될 위치를 랜덤화하여 워터마크를 생성하는 신호 랜덤화부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 워터마크 삽입기는, 상기 워터마크를 기준 영상에 삽입하기 위한 워터마크 삽입강도를 결정하는 워터마크 삽입강도 결정부와, 상기 워터마크를 상기 기준 영상의 전체 사이즈로 타일링(Tiling)하는 타일링(Tiling) 부와, 상기 타일링 된 워터마크를 상기 결정된 워터마크 삽입강도를 적용하여 기준 영상에 삽입하는 워터마크 삽입부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 프레임 저장 서버는, 상기 영상 출력 장치에서 디스플레이되는 기준 영상을 실시간으로 캡쳐하는 프레임 캡쳐부와, 상기 캡쳐한 영상 프레임을 저장하는 프레임 버퍼를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈은, 상기 캡쳐한 기준 영상에 삽입된 워터마크의 삽입강도를 예측한 후, 상기 예측된 워터마크 삽입 강도를 적용하여 워터마크를 검출하는 워터마크 검출부와, 상기 검출한 워터마크 신호 중 SDBD 신호를 이용하여 해당 영상 프레임 내의 영상 왜곡 여부를 판단하는 영상 왜곡 판단부와, 상기 검출한 워터마크 신호 중 TDFD 신호를 이용하여 프레임 드롭의 발생 여부를 판단하는 프레임 드롭 판단부와, 상기 영상 왜곡 여부 및 프레임 드롭 발생 여부의 결과에 대한 리포트를 작성하는 리포팅부를 포함하여 이루어지는 것을 특징 으로 한다.
한편, 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템의 바람직한 실시예는, 영상 왜곡 판단 신호를 발생하고 이를 이용하여 워터마크를 생성하는 워터마크 생성기와, 상기 워터마크를 기준 영상에 삽입하는 워터마크 삽입기와, 상기 워터마크가 삽입된 기준 영상을 획득하는 영상 획득 장치와, 상기 획득한 기준 영상에서 상기 워터마크를 추출한 후, 상기 추출한 영상 왜곡 판단 신호를 이용하여 상기 영상 획득 장치의 자동 초점 및 노출 기능의 정상 동작 여부를 판단하는 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈을 포함하여 이루어진다.
여기서, 상기 영상 왜곡 판단 신호는, 상기 영상 획득 장치의 자동 초점 및 노출 기능의 정상 동작 여부를 판단할 수 있는 AFED(Auto Focus Exposure Detection) 신호 및 상기 기준 영상의 2차원적 이동에 대응하기 위한 Pilot 신호를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 워터마크 생성기는, 상기 AFED 신호를 발생하는 AFED 신호 발생부와, 상기 Pilot 신호를 발생하는 동기화 신호 발생부와, 상기 AFED 신호 및 Pilot 신호가 상기 기준 영상 내에 삽입될 위치를 랜덤화하여 워터마크를 생성하는 신호 랜덤화부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 워터마크 삽입기는, 상기 워터마크를 기준 영상에 삽입하기 위한 워터마크 삽입강도를 결정하는 워터마크 삽입강도 결정부와, 상기 워터마크를 상기 기준 영상의 전체 사이즈로 타일링(Tiling)하는 타일링(Tiling) 부와, 상기 타일링 된 워터마크를 상기 결정된 워터마크 삽입강도를 적용하여 기준 영상에 삽입하는 워터마크 삽입부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈은, 상기 획득한 기준 영상에 전처리 과정을 수행하는 전처리부와, 상기 획득한 기준 영상에 삽입된 워터마크 삽입강도를 예측한 후, 예측된 워터마크 삽입 강도를 적용하여 상기 워터마크를 검출하는 워터마크 검출부와, 상기 기준 영상의 기하학적 변형 정도를 예측하는 기하학적 변형 예측부와, 상기 예측된 기하학적 변형 정도를 이용하여 상기 기준 영상의 기하학적 변형을 복구하는 기하학적 변형 복구부와, 상기 기준 영상의 2차원적 이동의 복구를 위한 비교 Pilot 신호를 발생하는 비교 동기화 신호 발생부와, 상기 발생한 비교 Pilot 신호 및 상기 검출한 워터마크 신호 중 Pilot 신호 간의 유사도를 측정하여 상기 기준 영상의 2차원적 이동을 복구하는 2차원적 이동 복구부와, 상기 검출한 워터마크 신호 중 AFED 신호를 이용하여 상기 영상 획득 장치의 자동 초점 및 노출 기능의 정상 동작 여부를 판단하는 자동 초점/노출 기능 판단부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, 디지털 워터마킹 기술을 이용하여 영상의 왜곡을 테스트하기 때문에, 기존의 테스트 방식과는 달리 검사자 없이 영상 품질 자동화 테스트를 자동으로 진행할 수 있어 정밀성 및 객관성이 철저히 확보된다.
그리고, 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템을 적용할 경우, 영상 왜곡 테 스트에 들이는 시간 및 노력을 줄일 수 있으며, 영상 왜곡 판단 테스트에 들이는 비용을 절약할 수 있다.
이하, 도 1 내지 도 11을 참조하여 본 발명의 디지털 영상 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
일반적으로, 디지털 워터마킹(Digital Watermarking)이란, 텍스트, 동영상, 정지 영상, 오디오 등의 멀티미디어 콘텐츠에 시각적 또는 청각적으로 인식할 수 없는 신호 형태로 소정의 정보를 삽입하여 은닉하고, 은닉된 정보를 추출하여 저작권, 영상에 대한 인증 및 동영상의 모니터링을 위한 부가 정보로 사용하는 기술을 말한다.
본 발명은 이러한 디지털 워터마킹(Digital Watermarking) 기술을 이용하여 디지털 영상 장치가 정상적으로 작동하는지 여부를 자동적으로 테스트하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 디지털 영상 장치는 크게 두 종류로 구분되어 적용되는데, 하나는 디지털 영상 출력 장치로 예를 들면, 디지털 텔레비전 수상기, 디지털 셋탑 박스, PMP, DMB 폰 등을 말하고, 다른 하나는 디지털 영상 획득 장치로 예를 들면, 디지털 카메라, 디지털 캠코더 등을 말한다.
먼저, 디지털 영상 출력 장치에서는 디스플레이되는 영상에 대하여 하드 웨어 또는 소프트 웨어적인 문제로 인해 입력 영상이 정상적으로 출력되지 않는 경우를 자동적으로 테스트하여 모니터링해준다.
즉, 워터마킹 기법을 이용하여 기준 영상에 영상 왜곡 판단 신호를 삽입하고, 영상 왜곡 판단 신호가 삽입된 영상이 디스플레이되는 동안 해당 영상의 프레임을 실시간으로 캡쳐한 후, 캡쳐한 영상에서 영상 왜곡 판단 신호를 검출하여 입력 영상의 깨짐, 왜곡, 파손 등의 유무를 판단하며, 그 결과를 데이터베이스에 저장하고 리포팅해준다.
또한, 디지털 영상 획득 장치에서는 디지털 카메라 등을 통해 획득한 영상에 대하여 자동 초점(Auto Focus) 및 노출 기능(Exposure Detection)이 정상적으로 작동하는지 여부를 테스트하여 모니터링한다.
즉, 워터마킹 기법을 이용하여 기준 영상에 자동 초점/노출 판단 신호를 삽입하고, 자동 초점/노출 판단 신호가 삽입된 영상을 디지털 영상 획득 장치를 통해 획득한 후, 획득한 영상에서 자동 초점/노출 판단 신호를 추출하여 디지털 영상 획 득 장치의 자동 초점 및 노출 기능이 정상적으로 작동하는지 여부를 판단한다.
도 1은 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템(100)은 워터마크 생성기(110), 워터마크 삽입기(120), 영상 출력 장치(130), 프레임 저장 서버(140), 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(150)을 포함하여 이루어진다.
이와 같이 구성된 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템(100)에 있어서, 상기 워터마크 생성기(110)는 동영상의 시간 축에서 발생하는 프레임 드롭(Frame Drop) 및 동영상의 한 프레임내의 영상 왜곡을 판단할 수 있는 영상 왜곡 판단 신호를 발생하고 이를 이용하여 단위 워터마크를 생성한다.
여기서, 상기 프레임 드롭(Frame Drop)이란, 현재 입력된 동영상에서 n번째 영상을 디스플레이해야 하는 시점에서 하드웨어 혹은 소프트웨어적인 문제로 인해, n-1번째 영상이 디스플레이되고, n번째 영상은 이후 디스플레이되지 않는 현상을 말한다.
상기 워터마크 생성기(110)는 상기 프레임 드롭(Frame Drop)을 판단할 수 있는 TDFD(Temporal Drop-Frame Detection) 신호 및 한 프레임 내의 영상 왜곡을 판단할 수 있는 SDBD(Spatial Distort-Block Detection) 신호를 각각 생성한 후, 상기 TDFD 신호 및 SDBD 신호가 기준 영상내에 삽입될 위치를 랜덤화하여 단위 워터마크를 생성한다.
상기 워터마크 삽입기(120)는 외부에서 입력된 기준 영상에 대해 워터마크를 삽입할 영역으로 프로젝션(Projection)하고, 상기 워터마크 생성기(110)에서 생성한 워터마크를 기준 영상에 삽입하기 위한 워터마크 삽입 강도를 결정한 후, 상기 결정된 워터마크 삽입 강도를 적용하여 워터마크를 삽입한다.
이때, 상기 워터마크 삽입기(120)는 상기 워터마크 생성기(110)에서 생성한 단위 워터마크를 전체 영상 사이즈로 타일링(Tiling)한 후, 기준 영상에 삽입한다.
상기 영상 출력 장치(130)는 상기 영상 왜곡 판단 신호가 워터마크 형태로 삽입된 기준 영상을 입력받은 후, 이를 디스플레이한다.
상기 프레임 저장 서버(140)는 프레임 캡쳐부(141)와 프레임 버퍼(144)로 이루어지며, 상기 프레임 캡쳐부(141)는 상기 영상 출력 장치(130)에서 디스플레이되는 기준 영상을 실시간으로 캡쳐하고, 상기 프레임 버퍼(144)는 상기 프레임 캡쳐부(141)가 캡쳐한 영상 프레임들을 저장한다.
즉, 상기 프레임 저장 서버(140)는 상기 영상 출력 장치(130)의 출력단과 연결되어, 상기 영상 출력 장치(130)의 출력단에서 출력되는 영상 신호를 프레임 캡쳐부(141)를 통해 캡쳐한 후, 프레임 버퍼(144)에 저장한다.
상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(150)은 상기 프레임 버퍼(144)에 저장된 영상 프레임을 순서대로 입력받고, 입력된 영상 프레임을 워터마크를 검출하기 위한 영역으로 프로젝션(Projection)한 후, 워터마크 삽입 강도를 예측하여 상기 영상 프레임에서 워터마크 신호를 추출한다.
그리고 상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(150)은 상기 추출한 워터마크 신호 즉, TDFD 신호 및 SDBD 신호를 이용하여 프레임 드롭(Frame Drop) 및 동영상의 한 프레임내의 영상 왜곡이 발생하였는지 여부를 판단한 후, 그 결과를 리포팅한다.
이때, 상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(150)은 영상 왜곡이 발생한 영상 프레임을 별도의 데이터베이스에 저장하고, 각 영상 프레임내의 영상 왜곡이 발생한 위치를 리포팅한다.
도 2는 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 영상 왜곡 판단 신호를 이용한 워터마크 생성기의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 영상 왜곡 판단 신호를 이용한 워터마크 생성기(110)는 TDFD 신호 발생부(111), SDBD 신호 발생부(114), 신호 랜덤화부(117)를 포함하여 이루어진다.
이와 같이 구성된 워터마크 생성기(110)에서, 상기 TDFD 신호 발생부(111)는 동영상의 시간 축에서 발생하는 프레임 드롭 여부를 검출하기 위한 TDFD(Temporal Drop-Frame Detection) 신호를 발생한다. 이를 위해, 상기 TDFD 신호 발생부(111)는 기준 영상의 각 영상 프레임에 삽입하는 사용자 정보 예를 들어, 프레임 넘버 데이터를 입력받는다.
상기 TDFD 신호 발생부(111)는 상기 입력된 프레임 넘버 데이터를 RS(Reed-Solomon) 코드 또는 LDPC(Low Density Parity Check) 코드 등과 같은 오류 정정 코 드를 이용하여 메시지 인코딩(Message Encoding)한다.
이와 같이, 상기 프레임 넘버 데이터를 오류 정정코드를 이용하여 메시지 인코딩하는 이유는, 상기 프레임 넘버 데이터가 왜곡되거나 변형되더라도 원 데이터를 복구할 수 있도록 하기 위함이다.
그 후, 상기 TDFD 신호 발생부(111)는 인코딩된 메시지를 일정 단위로 분할한 후, 자기 상관(Autocorrelation) 특성을 가진 의사 불규칙(Pseudo Noise) 코드를 생성하여 TDFD 신호를 발생한다.
상기 SDBD 신호 발생부(114)는 동영상의 한 프레임 내의 영상 왜곡을 검출하기 위한 SDBD(Spatial Distort-Block Detection) 신호를 발생한다.
상기 SDBD 신호에는 사용자 정보가 포함되지 않기 때문에, 상기 SDBD 신호 발생부(114)는 프레임 내의 영상 왜곡을 검출하기 위한 씨드(Seed)값을 입력받은 후, 자기 상관(Autocorrelation) 특성을 가진 의사 불규칙(Pseudo Noise) 코드를 생성하여 SDBD 신호를 발생한다.
여기서, TDFD 신호 및 SDBD 신호를 합하여 '영상 왜곡 판단 신호'라고 한다. 상기 영상 왜곡 판단 신호의 크기는 N×M(여기서 N,M은 자연수)으로, N과 M은 동일한 크기가 될 수 있다.
상기 영상 왜곡 판단 신호의 크기는 MPEG(Moving Picture Experts Group)의 매크로 블록 단위인 16×16 으로 하는 것이 바람직하며, 이 경우 영상 왜곡 판단 신호의 총 길이는 256이 된다.
이때, 상기 TDFD 신호 및 SDBD 신호의 길이를 각각 Length(TDFD), Length(SDBD)라고 하고, 영상 왜곡 판단 신호의 길이를 Length(N×M)이라고 하면, 하기의 수학식 1을 만족하도록 TDFD 신호 및 SDBD 신호의 길이를 조절한다.
Length(TDFD) + Length(SDBD) ≤ Length(N×M)
상기 신호 랜덤화부(117)는 상기 TDFD 신호 및 SDBD 신호가 기준 영상내에 삽입될 위치를 랜덤화하여 단위 워터마크를 생성한다.
이와 같이, TDFD 신호 및 SDBD 신호가 기준 영상내에 삽입될 위치를 랜덤화하는 이유는, 동영상 압축에서 매크로 블록 단위 이하의 단위 예를 들어, DCT 블록 단위인 8×8 단위로 압축할 때 발생하는 영상 손실에 대응하기 위함이다.
즉, 16×16 단위의 영상 왜곡 판단 신호에서 TDFD 신호 및 SDBD 신호가 기준 영상내에 삽입될 위치를 각각 특정 영역으로 한정하게 되면, 8×8 단위로 압축할 때 발생하는 영상 손실과 프레임 드롭 및 하나의 영상 프레임내의 영상 왜곡을 구분할 수 없게 된다.
따라서, 상기 영상 왜곡 판단 신호에서 TDFD 신호 및 SDBD 신호가 기준 영상내에 삽입될 위치를 랜덤화함으로써, 8×8 단위로 압축할 때 발생하는 영상 손실과 프레임 드롭 및 하나의 영상 프레임내의 영상 왜곡을 구분한다.
도 3은 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 워터마크 삽입기의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 워터마크 삽입기(120)는 워터마크 삽입강도 결 정부(121), 타일링(Tiling) 부(124), 워터마크 삽입부(127)를 포함하여 이루어진다.
여기서, 상기 워터마크 삽입기(120)는 입력되는 기준 영상을 워터마크를 삽입할 영역으로 프로젝션(Projection)하기 위한 별도의 더 장치를 구비할 수 있다. 즉, 주파수 영역의 기준 영상을 공간 영역으로 변환하거나, RGB 컬러 공간의 기준 영상을 YUV 컬러 공간으로 변환하는 장치를 더 구비할 수 있다.
이와 같이 구성된 워터마크 삽입기(120)에서, 상기 워터마크 삽입강도 결정부(121)는 기준 영상에 워터마크 즉, 영상 왜곡 판단 신호를 비 가시적으로 삽입하기 위해 영상 적응적인 워터마크 삽입강도를 결정한다.
이를 위해, 상기 워터마크 삽입강도 결정부(121)는 기준 영상의 1차 모멘트와 2차 모멘트를 차례로 구한 후, 2차 모멘트에 비선형 양자화 함수(Non-Linear Quantization Function)를 적용하여 워터마크 삽입강도를 결정한다.
이때, 상기 기준 영상의 1차 모멘트는 다음 수학식 2를 통해 구할 수 있다.
Figure 112008072330085-pat00001
여기서, PI(i,j)는 기준 영상을 나타내고, 1stMoment(i,j)는 기준 영상의 1차 모멘트를 나타낸다.
그리고, 상기 기준 영상의 2차 모멘트는 다음 수학식 3을 통해 구할 수 있 다.
Figure 112008072330085-pat00002
여기서, 2ndMoment(i,j)는 기준 영상의 2차 모멘트를 나타낸다.
또한, 상기 2차 모멘트에 비선형 양자화 함수를 적용하여 워터마크 삽입강도를 결정하는 것은 다음 수학식 4에 의한다.
Figure 112008072330085-pat00003
여기서, Q( )는 비선형 양자화 함수를 나타내고, q는 워터마크 삽입강도를 나타낸다.
이때, 비선형 양자화 함수를 적용하여 워터마크 삽입강도를 결정하는 경우를 표 1을 예로 들어 설명한다.
비선형 양자화 함수값 워터마크 삽입강도(q)
0 ~ 4 1
5 ~ 16 2
17 ~ 81 3
... ...
~ 2ndMoment(max) 7
여기서, 2차 모멘트에 비선형 양자화 함수를 적용한 값이 0 ~ 4이면 워터마크 삽입강도를 1로 결정하고, 5 ~ 16이면 워터마크 삽입강도를 2로 결정하며, 17 ~ 81이면 워터마크 삽입강도를 3으로 결정한다.
상기 타일링(Tiling) 부(124)는 워터마크 발생기(110)에서 발생한 단위 워터마크를 입력받아 기준 영상의 전체 사이즈로 타일링(Tiling) 하여 워터마크 삽입부(127)로 전달한다. 즉, 상기 단위 워터마크의 크기는 16×16 이므로, 기준 영상에 삽입하기 위해 단위 워터마크를 실제 기준 영상의 사이즈만큼 확장한다.
상기 워터마크 삽입부(127)는 입력되는 기준 영상에 워터마크를 삽입하되, 상기 워터마크 삽입강도 결정부(121)에 의해 결정된 워터마크 삽입강도를 적용하여 삽입한다.
이때, 상기 워터마크 삽입부(127)는 다음 수학식 5를 이용하여 기준 영상에 워터마크를 삽입한다.
Figure 112008072330085-pat00004
여기서, PI(i,j)'는 워터마크가 삽입된 기준 영상을 나타내고, PI(i,j)는 입력되는 기준 영상을 나타내며, R( )는 랜덤 위치 함수(Random Position Function)를 나타내고, r는 랜덤화를 위한 초기값을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈의 구성을 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(150)은 워터마크 검출부(151), 영상 왜곡 판단부(152), 프레임 드롭 판단부(153), 데이터베이스(154), 리포팅부(155), 표시부(156)를 포함하여 이루어진다.
여기서, 상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(150)은 워터마크가 삽입된 기준 영상을 워터마크를 검출할 영역으로 프로젝션(Projection)하기 위한 별도의 장치를 더 구비할 수 있다. 즉, 주파수 영역의 기준 영상을 공간 영역으로 변환하거나, RGB 컬러 공간의 기준 영상을 YUV 컬러 공간으로 변환하는 장치를 더 구비할 수 있다.
이와 같이 구성된 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(150)에 있어서, 상기 워터마크 검출부(151)는 기준 영상에 삽입된 워터마크의 삽입 강도를 예측하고, 예측된 상기 워터마크 삽입 강도를 적용하여 워터마크가 삽입된 기준 영상에서 워터마크를 검출한다.
상기 워터마크 검출부(151)는 상기 수학식 2 내지 4를 이용하여 워터마크의 삽입 강도를 예측하며, 변형된 Wiener Filter를 사용하여 기준 영상에서 워터마크를 검출한다.
상기 Wiener Filter에서 사용되는 필터 계수 값은 각각의 픽셀에 대하여 적응적으로 변형되기 때문에, 다양한 영상 변형에 의한 왜곡이 있다 하더라도 워터마크 신호를 정밀하게 예측할 수 있다.
즉, 상기 워터마크 검출부(151)는 수학식 6에 나타낸 바와 같이, 변형된 Wiener Filter 식을 사용하여 워터마크를 검출한다.
Figure 112008072330085-pat00005
여기서, h(i,j)는 변형된 Wiener Filter를 나타내고, σ2 f는 기준 영상의 국부 분산을 나타내며, σ2 v는 예측된 워터마크 삽입 강도의 국부 분산을 나타내고, M은 필터 크기를 나타낸다.
상기 영상 왜곡 판단부(152)는 상기 워터마크 검출부(151)가 검출한 워터마크 신호 중 SDBD 신호를 이용하여, 해당 영상 프레임 내의 영상 왜곡 여부를 판단한다.
먼저, 상기 영상 왜곡 판단부(152)는 해당 영상 프레임을 단위 워터마크 크기(예를 들어, 16×16)별로 하기 수학식 7을 이용하여 기준 영상에 삽입한 SDBD 신호와 기준 영상에서 검출한 SDBD 신호 간의 유사도를 측정한다.
Figure 112008072330085-pat00006
여기서, Cnc는 유사도를 나타내고, SDBD는 기준 영상에 삽입한 SDBD 신호를 나타내며, E(SDBD)는 기준 영상에서 검출한 SDBD 신호를 나타낸다.
그 후, 상기 영상 왜곡 판단부(152)는 상기 측정한 유사도 값(Cnc)이 임계값을 넘지 않으면 영상 왜곡이 발생하였다고 판단한다.
이때, 상기 영상 왜곡 판단부(152)는 SDBD 신호의 특성 및 길이를 고려하여 임계값을 정할 수 있으며, 임계값에 따라 영상 왜곡 판단의 정밀도를 조절할 수 있다.
예를 들어, SDBD 신호의 길이가 100이라고 할 때, 임계값을 0.8설정하면 영상 왜곡 판단의 오류률이 10-15정도 되고, 임계값을 0.45로 설정하면 영상 왜곡 판단의 오류률이 10-6정도 된다.
상기 프레임 드롭 판단부(153)는 상기 워터마크 검출부(151)가 검출한 워터마크 신호 중 TDFD 신호를 이용하여, 해당 동영상에서 프레임 드롭의 발생여부를 판단한다.
즉, 상기 프레임 드롭 판단부(153)는 상기 워터마크 검출부(151)가 검출한 TDFD 신호를 N×M 단위(예를 들어, 16×16)로 신호 중첩한 후, 의사 불규칙 신호의 자기 상관 특성을 이용한 유사도 측정 방식과 오류 정정 코드(예를 들어, RS 코드 또는 LDPC 코드)의 복호화를 위한 디코더를 이용하여 사용자 정보로 삽입한 프레임 넘버를 추출한다.
여기서, 의사 불규칙 신호의 자기 상관 특성을 이용하는 이유는, 의사 불규칙 신호의 자기 상관 특성은 자신을 제외한 나머지 의사 불규칙 신호 군에 대해서는 매우 낮은 유사도를 나타내는데 반하여, 자신과 동일한 신호 간의 유사도를 측정하는 경우에는 매우 높은 유사도를 나타내기 때문이다.
상기 프레임 드롭 판단부(153)는 해당 동영상의 각 영상 프레임에서 프레임 넘버를 추출하여, 현재 획득한 영상 프레임이 몇 번째 프레임인가를 알 수 있으며, 따라서 어떤 영상 프레임에 대하여 프레임 드롭이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다.
상기 데이터베이스(154)는 리포팅부(155)의 제어에 따라, 상기 영상 왜곡 판단부(152) 및 프레임 드롭 판단부(153)의 판단 결과 즉, 영상 왜곡의 발생 여부 및 프레임 드롭의 발생 여부 등을 저장하며, 영상 왜곡이 발생한 영상 프레임을 저장한다.
상기 리포팅부(155)는 상기 영상 왜곡 판단부(152) 및 프레임 드롭 판단부(153)의 판단 결과를 이용하여 영상 품질 자동화 테스트용 리포트를 작성한다.
즉, 상기 리포팅부(155)는 영상 프레임 내에 영상 왜곡의 발생 여부 및 영상 왜곡이 발생한 위치 등을 영상 프레임별로 구분하여 목록을 작성하며, 동영상에서 프레임 드롭의 발생여부 및 프레임 드롭이 발생한 프레임 넘버 등의 정보를 나타내 는 리포트를 작성한다.
상기 표시부(156)는 상기 리포팅부(155)가 작성한 영상 품질 자동화 테스트용 리포트를 화면에 표시하여 사용자가 확인할 수 있도록 한다.
도 5는 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 방법을 나타낸 순서도이다.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 먼저 워터마크 생성기(110)는 동영상의 시간 축에서 발생하는 프레임 드롭(Frame Drop) 및 동영상의 한 프레임내의 영상 왜곡을 판단할 수 있는 영상 왜곡 판단 신호를 발생한다(S 100).
즉, 상기 워터마크 생성기(110)의 TDFD 신호 발생부(111)가 상기 프레임 드롭(Frame Drop)을 판단할 수 있는 TDFD(Temporal Drop-Frame Detection) 신호를 발생하고, SDBD 신호 발생부(114)가 한 프레임 내의 영상 왜곡을 판단할 수 있는 SDBD(Spatial Distort-Block Detection) 신호를 각각 발생한다.
다음으로, 상기 워터마크 생성기(110)의 신호 랜덤화부(117)는 상기 TDFD 신호 및 SDBD 신호가 기준 영상내에 삽입될 위치를 랜덤화하여 영상 왜곡 판단 신호로부터 단위 워터마크를 생성한다(S 110).
이어서, 워터마크 삽입기(120)의 워터마크 삽입강도 결정부(121)는 상기 워터마크 생성기(110)에서 생성한 워터마크를 기준 영상에 삽입하기 위한 워터마크 삽입 강도를 결정한다(S 120).
연이어, 상기 워터마크 삽입기(120)는 상기 결정된 워터마크 삽입 강도를 적 용하여 기준 영상에 워터마크를 삽입한다(S 130). 이때, 상기 워터마크 삽입기(120)는 상기 워터마크 생성기(110)에서 생성한 단위 워터마크를 전체 영상 사이즈로 타일링(Tiling)한 후, 기준 영상에 삽입한다.
그 후, 영상 출력 장치(130)는 상기 영상 왜곡 신호가 워터마크로 삽입된 기준 영상을 입력받아 이를 디스플레이한다(S 140).
다음으로, 프레임 저장 서버(140)의 프레임 캡쳐부(141)는 상기 영상 출력 장치(130)에서 디스플레이되는 기준 영상을 실시간으로 캡쳐한 후, 상기 캡쳐한 영상 프레임들을 프레임 버퍼(144)에 저장한다(S 150).
이어서, 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(150)의 워터마크 검출부(151)는 기준 영상에 삽입된 워터마크의 삽입 강도를 예측하고, 예측된 상기 워터마크 삽입 강도를 적용하여 워터마크가 삽입된 기준 영상에서 워터마크를 검출한다(S 160).
연이어, 영상 왜곡 판단부(152)는 상기 워터마크 검출부(151)가 검출한 워터마크 신호 중 SDBD 신호를 이용하여, 해당 영상 프레임 내의 영상 왜곡 여부를 판단한다(S 170).
그리고, 프레임 드롭 판단부(153)는 상기 워터마크 검출부(151)가 검출한 워터마크 신호 중 TDFD 신호를 이용하여, 해당 동영상에서 프레임 드롭의 발생여부를 판단한다(S 180).
그 후, 리포팅부(155)는 상기 영상 왜곡 판단부(152) 및 프레임 드롭 판단부(153)의 판단 결과를 데이터베이스(154)에 저장한다(S 190).
다음으로, 상기 리포팅부(155)는 상기 영상 왜곡 판단부(152) 및 프레임 드 롭 판단부(153)의 판단 결과를 이용하여 영상 왜곡 판단 테스트용 리포트를 작성한다(S 200).
이어서, 표시부(156)는 상기 리포팅부(155)가 작성한 영상 왜곡 판단 테스트용 리포트를 화면에 표시하여 사용자가 확인할 수 있도록 한다(S 210).
도 6은 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템(200)은 워터마크 생성기(210), 워터마크 삽입기(220), 영상 획득 장치(230), 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(240)을 포함하여 이루어진다.
이와 같이 구성된 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템(200)에 있어서, 상기 워터마크 생성기(210)는 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능의 정상적인 동작 여부를 판단할 수 있는 신호 및 동기화 신호를 발생하고 이를 이용하여 단위 워터마크를 생성한다.
즉, 상기 워터마크 생성기(210)는 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능의 정상적인 동작 여부를 판단할 수 있는 AFED(Auto Focus/Exposure Detection) 신호 및 원본 영상의 2차원 이동에 대응하기 위한 동기 신호를 각각 생성한 후, 상기 AFED 신호 및 동기화 신호가 기준 영상내에 삽입될 위치를 랜덤화하여 단위 워터마크를 생성한다.
상기 워터마크 삽입기(220)는 외부에서 입력된 기준 영상에 대해 워터마크를 삽입할 영역으로 프로젝션(Projection)하고, 상기 워터마크 생성기(210)에서 생성한 워터마크를 기준 영상에 삽입하기 위한 워터마크 삽입 강도를 결정한 후, 상기 결정된 워터마크 삽입 강도를 적용하여 워터마크를 삽입한다.
이때, 상기 워터마크 삽입기(220)는 상기 워터마크 생성기(210)에서 생성한 단위 워터마크를 전체 영상 사이즈로 타일링(Tiling)한 후, 기준 영상에 삽입한다.
상기 영상 획득 장치(230)는 카메라를 포함하는 영상 기기로서, 상기 워터마크가 삽입된 영상을 카메라를 통해 획득한다.
이때, 워터마크가 삽입된 영상은 아날로그 형태의 영상(예를 들면, 프린터로 출력된 인쇄물)으로 배포되거나, 디지털 형태의 영상(예를 들면, 디지털 TV, PMP 등)으로 배포되며, 이렇게 배포된 영상을 카메라를 통해 획득하게 된다.
상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(240)은 상기 영상 획득 장치(230)로부터 워터마크가 삽입된 기준 영상을 입력받고, 입력된 기준 영상을 워터마크를 검출하기 위한 영역으로 프로젝션(Projection)한 후, 전처리 과정을 수행한다.
그리고, 상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(240)은 워터마크 삽입 강도를 예측하여 상기 기준 영상에서 워터마크 신호를 추출하며, 기준 영상의 기하학적 변형 및 2차원적 이동을 복구한 후, 추출한 AFED 신호를 이용하여 상기 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능이 정상적으로 작동하는지 여부를 판단한다.
도 7은 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 영상 왜곡 판단 신호를 이용한 워터마크 생성기의 구성을 나타낸 도면 이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 영상 왜곡 판단 신호를 이용한 워터마크 생성기(210)는 AFED 신호 발생부(211), 동기화 신호 발생부(214), 신호 랜덤화부(217)를 포함하여 이루어진다.
이와 같이 구성된 워터마크 생성기(210)에서, 상기 AFED 신호 발생부(211)는 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능의 정상적인 동작 여부를 판단하는 AFED(Auto Focus/Exposure Detection) 신호를 발생한다.
이를 위해, 상기 AFED 신호 발생부(211)는 사용자 정보를 입력받고, 입력받은 데이터를 RS(Reed-Solomon) 코드 또는 LDPC(Low Density Parity Check) 코드 등과 같은 오류 정정 코드를 이용하여 메시지 인코딩(Message Encoding)한다.
여기서, 상기 사용자 정보로는 영상 품질 자동화 테시스 시스템의 라인 번호가 될 수 있고, 영상 획득 장치의 제품별 특성 정보 등이 될 수 있다.
그 후, 상기 AFED 신호 발생부(211)는 인코딩된 메시지를 일정 단위로 분할한 후, 자기 상관(Autocorrelation) 특성을 가진 의사 불규칙(Pseudo Noise) 코드를 생성하여 AFED 신호를 발생한다.
여기서, 상기 AFED 신호는 도 1 내지 도 5를 통해 살펴본 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서의 영상 왜곡 판단 신호보다 길이가 긴 신호 예를 들면, 64×64, 128×128 등의 신호를 사용하여야 한다.
이는 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능의 정상적 동작 여부를 판단하는 과정에서 기준 영상의 DA/AD(Digital to Analog or Analog to Digital) 변환으로 신호의 왜곡이 발생하기 때문이며, 또한 자동 초점 및 노출 기능이 정상적으로 동작한다 하더라도 영상이 원래의 크기에 비하여 확대, 축소, 회전 등이 발생한 상태로 입력되기 때문이다.
따라서, 이러한 DA/AD 변환으로 인한 신호의 왜곡 및 영상의 확대, 축소, 회전 등으로 인한 영상의 기하학적 변형을 복구하기 위해서는 AFED 신호의 길이를 충분히 길게 형성하여야 한다.
만약, AFED 신호의 길이를 상기 영상 왜곡 판단 신호의 길이보다 길게 형성하지 않으면, 자동 초점 및 노출 기능의 정상적 동작 여부를 판단함에 있어 오류률이 증가하게 된다.
상기 AFED 신호의 길이를 상기 영상 왜곡 판단 신호의 길이와 동일하게 형성하고 임계값을 높이는 방법을 사용할 수도 있으나, 상기 AFED 신호의 길이를 길게 형성하고 임계값을 그대로 유지하는 것이 오류률을 더욱 낮출 수 있다.
상기 동기화 신호 발생부(214)는 기준 영상의 2차원적인 이동(예를 들면, Cropping, Shift 등)에 대응하기 위한 동기화 신호를 발생한다.
즉, 상기 동기화 신호 발생부(214)는 동기화 신호를 생성하기 위한 씨드(Seed)값을 입력받은 후, 자기 상관(Autocorrelation) 특성을 가진 의사 불규칙(Pseudo Noise) 코드를 생성하여 동기화 신호인 Pilot 신호를 발생한다.
상기 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능이 정상적으로 동작하였다 하더라도, 영상의 확대, 축소, 회전 등의 기하학적 변형이 발생하게 되는데, 이 경우 AFED 신호를 이용하여 영상의 기하학적 변형 정도를 파악할 수 있다.
그러나, 영상의 2차원적인 이동에 대해서는 상기 AFED 신호만으로는 파악할 수 없는데, 이를 위해 동기화 신호를 발생시킨다.
상기 신호 랜덤화부(217)는 상기 AFED 신호 및 Pilot 신호가 기준 영상내에 삽입될 위치를 랜덤화하여 단위 워터마크를 생성한다.
도 8은 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 워터마크 삽입기의 구성을 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 워터마크 삽입기(220)는 워터마크 삽입강도 결정부(221), 타일링(Tiling) 부(224), 워터마크 삽입부(227)를 포함하여 이루어진다.
여기서, 상기 워터마크 삽입기(220)는 입력되는 기준 영상을 워터마크를 삽입할 영역으로 프로젝션(Projection)하기 위한 별도의 장치를 더 구비할 수 있다. 즉, 주파수 영역의 기준 영상을 공간 영역으로 변환하거나, RGB 컬러 공간의 기준 영상을 YUV 컬러 공간으로 변환하는 장치를 더 구비할 수 있다.
이와 같이 구성된 워터마크 삽입기(220)에서, 상기 워터마크 삽입강도 결정부(221)는 기준 영상에 워터마크를 비 가시적으로 삽입하기 위해 영상 적응적인 워터마크 삽입강도를 결정한다.
이를 위해, 상기 워터마크 삽입강도 결정부(221)는 기준 영상의 1차 모멘트와 2차 모멘트를 차례로 구한 후, 2차 모멘트에 비선형 양자화 함수(Non-Linear Quantization Function)를 적용하여 워터마크 삽입강도를 결정하는데, 이는 상기 기술한 수학식 2 내지 4에 대한 설명과 동일하다.
상기 타일링(Tiling) 부(224)는 워터마크 생성기(210)에서 발생한 단위 워터마크를 입력받아 기준 영상의 전체 사이즈로 타일링(Tiling) 하여 워터마크 삽입부(227)로 전달한다.
상기 워터마크 삽입부(227)는 입력되는 기준 영상에 워터마크를 삽입하되, 상기 워터마크 삽입강도 결정부(221)에 의해 결정된 워터마크 삽입강도를 적용하여 삽입한다.
이때, 상기 워터마크 삽입부(227)는 다음의 수학식 8를 이용하여 기준 영상에 워터마크를 삽입한다.
Figure 112008072330085-pat00007
여기서, PI(i,j)'는 워터마크가 삽입된 기준 영상을 나타내고, PI(i,j)는 입력되는 기준 영상을 나타내며, R( )는 랜덤 위치 함수(Random Position Function)를 나타내고, r는 랜덤화를 위한 초기값을 나타낸다.
도 9는 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈의 구성을 나타낸 도면이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(240)은 전처리부(241), 워터마크 검출부(242), 기하학적 변형 예측부(243), 기하학적 변형 복 구부(244), 동기화 신호 발생부(245), 2차원이동 복구부(246), 자동 초점/노출 기능 판단부(247)를 포함하여 이루어진다.
여기서, 상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(240)은 워터마크가 삽입된 기준 영상을 워터마크를 검출할 영역으로 프로젝션(Projection)하기 위한 별도의 장치를 더 구비할 수 있다.
이와 같이 구성된 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(240)에 있어서, 상기 전처리부(241)는 워터마크가 삽입된 기준 영상에 전처리 과정을 수행한다.
이는 상기 기준 영상에서 워터마크를 검출할 때, 변형된 Wiener Filter 사용시 이득(Gain)을 높이기 위한 것인데, 변형된 Wiener Filter만을 사용하여 워터마크를 검출하는 경우, DA/AD 변환 시 영상 대 신호의 파워 스펙트럼(Power Spectrum) 비율이 기존의 디지털 환경에 비해 현저히 떨어지기 때문이다.
따라서, 전처리 과정으로 Average Filter 또는 Cross-Shaped Filter 등과 같은 고정 계수를 사용하는 전처리 필터링을 적용하여 영상 신호 비율을 낮춤으로써 변형된 Wiener Filter 사용시 이득(Gain)을 높여준다.
상기 워터마크 검출부(242)는 기준 영상에 삽입된 워터마크의 삽입 강도를 예측하고, 예측된 상기 워터마크 삽입 강도를 적용하여 워터마크가 삽입된 기준 영상에서 워터마크를 검출한다.
상기 워터마크 검출부(242)는 상기 수학식 2 내지 4를 이용하여 워터마크의 삽입 강도를 예측하며, 변형된 Wiener Filter를 사용하여 기준 영상에서 워터마크를 검출한다.
이때, 영상 획득 장치(230)을 통해 획득된 영상의 경우 DA/AD 변환 과정으로 인해 워터마크로 삽입된 신호가 변형되어 오차가 발생하게 되나, 기준 영상 또한 동일한 과정을 통해 변형되므로 영상 대 신호의 파워 스펙트럼 비율은 거의 동일하게 된다. 따라서, 오차가 발생한 워터마크 삽입 강도를 그대로 사용할 수 있다.
여기서, 상기 워터마크 검출부(242)는 수학식 6에 나타낸 바와 같이, 변형된 Wiener Filter 식을 사용하여 워터마크 즉, AFED 신호 및 Pilot 신호를 검출한다.
상기 기하학적 변형 예측부(243)는 영상의 기하학적 변형(예를 들어, Scale Up, Scale Down, Rotation 등) 정도를 예측한다.
이는 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능이 정상적으로 동작하였다 하더라도, 영상을 획득하는 과정에서 영상의 기하학적 변형이 발생하기 때문인데, 이를 복구하기 위해 기하학적 변형 정도를 예측한다.
상기 기하학적 변형 예측부(243)는 2차원 공간에서 자기 상관도 값이 워터마크 삽입시 단위 워터마크의 사이즈(N×M)를 주기로 매우 높다는 점과, 상기 워터마크가 기하학적 변형에 따라 동일하게 변경되어 원래의 사이즈 및 위치 등을 분석할 수 있다는 점을 이용하여 기하학적인 변형을 예측한다.
이때, 상기 기하학적 변형 예측부(243)는 워터마크 신호의 자기 상관도를 계산하기 위해, 공간 영역(Spatial Domain)에서 컨볼루션(Convolution) 형태의 계산을 주파수 영역(Frequency Domain)에서 곱셈 형태의 계산으로 치환함으로써 계산량을 줄인다.
구체적으로 상기 기하학적 변형 예측부(243)는 워터마크 신호의 주기적 특성 을 이용하여 자기 상관 패턴(Auto Correlation Pattern)을 측정한 후, 자기 상관도가 높은 좌표값을 추출한다.
도 10은 워터마크 신호의 자기 상관 패턴을 나타낸 그래프이다. 도 10을 참조하면, 일정한 주기로 자기 상관도 값이 매우 높은 것을 알 수 있다. 이때, 상기 기하학적 변형 예측부(243)는 자기 상관도 값이 매우 높은 피크들의 위치를 검출해낸다.
상기 기하학적 변형 복구부(244)는 상기 예측된 기하학적 변형에 대한 역변환을 수행하여 원래의 영상으로 복원한다.
즉, 상기 기하학적 변형 복구부(244)는 상기 검출된 픽셀 위치들을 이용하여 기하학적 변형에 대한 역변환 계수(Reverse Affine Parameter)를 생성한 후, 생성된 역변환 계수를 이용하여 원래의 영상을 복원한다.
수학식 9는 일반적인 어파인 변환(Affine Transform)을 나타낸 식이다.
Figure 112008072330085-pat00008
여기서, (x,y)는 원 영상의 위치를 나타내고, (x', y')는 변형된 영상의 위치를 나타내며, a, b, c, d는 회전, 확대/축소 등을 나타내는 어파인 파라미터(Affine Parameter)이고, e, f는 선형이동 거리를 나타내는 어파인 파라미터이다. 한편, 수학식 9에서 e, f는 유사도 측정을 통해 알 수 있는 파라미터이므로 여 기서는 생략하기로 한다.
이때, 두 개의 쌍을 이루는 좌표들 즉, (x1, y1), (x'1, y'1) 및 (x2, y2), (x'2, y'2)을 수학식 9에 적용하고 역 매트릭스(Inverse Matrix)를 사용함으로써, 영상을 복원하기 위한 역변환 계수(Reverse Affine Parameter)를 구할 수 있다. 이를 수학식 10에 나타내었다.
Figure 112008072330085-pat00009
여기서, 상기 기하학적 변형 복구부(244)는 수학식 10에 의해 구한 역변환 계수들을 이용하여 원래의 영상을 복구한다. 상기 기하학적 변형 복구부(244)에 의해 복구된 영상은 워터마크 검출부(242)로 입력되어 워터마크 삽입강도 예측을 재수행하게 된다.
상기 비교 동기화 신호 발생부(245)는 영상의 2차원적 이동을 복구할 때 사용되는 비교 Pilot 신호를 발생한다.
상기 2차원 이동 복구부(246)는 영상의 2차원적 이동에 대한 동기화를 수행함으로써 영상의 2차원적인 이동을 복구한다.
즉, 상기 2차원 이동 복구부(246)는 상기 비교 동기화 신호 발생부(245)가 발생한 비교 Pilot 신호와 상기 워터마크로 검출된 Pilot 신호의 유사도 측정을 기반으로 영상의 2차원적인 이동을 복구한다.
상기 2차원 이동 복구부(246)는 2차원적 이동에 대한 동기화를 수행하기 위해 전처리 과정으로 워터마크 신호의 폴딩(Folding) 기법을 사용하는데, 상기 검출된 워터마크 신호를 워터마크 단위로 중첩하고, 수학식 6에 의해 예측된 워터마크의 Pilot 신호와 비교 Pilot 신호 간의 상관도(Cross Correlation)를 측정하여 영상의 2차원적인 이동을 복구한다.
워터마크 삽입 과정에서 단위 워터마크를 전체 영상 사이즈로 타일링(Tiling) 하여 삽입하였으므로, 워터마크 신호의 폴딩(Folding) 기법을 사용할 경우, 영상의 2차원적인 이동이 없다면 예측된 워터마크 신호에서 워터마크 신호가 아닌 신호(즉, 오류 신호)는 안정화(Saturation)되고, 예측된 워터마크 신호의 중첩은 신호 강도를 극대화할 수 있다.
즉, 워터마크 신호가 아닌 오류 신호는 일반적인 가우시안 랜덤 분포를 가지므로, 각 위치당 오류 신호의 중첩은 결국 오류 신호의 평균값으로 안정화되어 제거되는데 반하여, 예측된 워터마크 신호는 동일한 위치에서 동일한 신호가 중첩되므로 신호 강도가 점점 강해지게 된다.
상기 2차원 이동 복구부(246)는 상기 폴딩 기법에 의해 예측된 워터마크 신호 중 예측된 Pilot 신호와 비교 Pilot 신호 간의 상관도를 측정한 후, 상관도가 가장 높은 위치를 기준으로 메시지 코드를 추출한다.
여기서, 상기 예측된 Pilot 신호와 비교 Pilot 신호의 간의 상관도를 측정하는 경우, 공간 영역(Spatial Domain)에서 컨볼루션(Convolution) 형태의 계산을 수행해야 하므로 계산량이 많게 된다.
따라서, 본 발명에서는 퓨리에 변환(Fourier Transform)을 이용하여 주파수 영역(Frequency Domain)에서 곱셈 형태의 계산으로 치환함으로써 계산량을 줄이도록 한다.
상기 자동 초점/노출 기능 판단부(247)는 워터마크로 검출된 AFED 신호를 이용하여 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능이 정상적으로 동작하는지 여부를 판단한다.
즉, 상기 자동 초점/노출 기능 판단부(247)는 N×M 블록 단위로 기준 영상에서 검출한 AFED 신호와 기준 영상에 삽입한 AFED 신호 간의 유사도를 측정한다.
이때, 측정된 유사도가 임계값을 넘는 블록 개수의 비율을 계산하여, 임계값을 넘는 블록 개수의 비율이 일정치(예를 들어, 0.8) 이상이 되면, 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능이 정상 동작하는 것으로 판단한다.
예를 들어, 1024×768 크기의 기준 영상을 128×128 블록 단위로 나누면 전체 블록의 개수는 48개가 된다. 이때, 임계값을 넘는 블록 개수의 비율이 0.8 이상 (즉, 37개 이상)이 되면 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능이 정상 동작하는 것으로 판단한다.
여기서, 카메라를 통해 영상을 획득하는 경우, 영상 중심점에서 멀어날수록 굴곡 현상이 발생하게 되는데, 이러한 굴곡 현상은 카메라 렌즈 및 카메라의 기능에 따라 차이가 있을 수 있으므로, 각 제품별로 유사도의 임계값 및 상기 임계값을 넘는 블록 개수의 비율을 조절하여야 한다.
한편, 상기 자동 초점/노출 기능 판단부(247)는 워터마크로 검출된 AFED 신 호에서 사용자 정보가 제대로 추출되는지 여부를 통해, 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능이 정상적으로 동작하는지 여부를 판단할 수도 있다.
즉, 상기 자동 초점/노출 기능 판단부(247)는 기하학적 변형 및 2차원적 이동이 복구된 AFED 신호에서 메시지 코드를 추출하고, 상기 추출한 메시지 코드에서 사용자 정보를 추출한다.
이때 사용자 정보가 제대로 추출되면 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능이 정상 동작하는 것으로 판단하고, 사용자 정보가 제대로 추출되지 않으면 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능이 정상 동작하지 않는 것으로 판단한다.
도 11은 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6 내지 도 10을 참조하면, 먼저 워터마크 생성기(210)는 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능의 정상 동작 여부를 판단할 수 있는 신호를 발생한다(S 300).
즉, 상기 워터마크 생성기(210)의 AFED 신호 발생부(211)는 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능의 정상적인 동작 여부를 판단할 수 있는 AFED(Auto Focus/Exposure Detection) 신호를 발생하고, 동기화 신호 발생부(214)는 영상의 2차원 이동에 대응하기 위한 Pilot 신호를 발생한다.
다음으로, 상기 워터마크 생성기(210)의 신호 랜덤화부(217)는 상기 AFED 신 호 및 Pilot 신호가 기준 영상내에 삽입될 위치를 랜덤화하여 단위 워터마크를 생성한다(S 310).
이어서, 워터마크 삽입기(220)의 워터마크 삽입강도 결정부(221)는 상기 워터마크 생성기(210)에서 생성한 워터마크를 기준 영상에 삽입하기 위한 워터마크 삽입 강도를 결정한다(S 320).
연이어, 상기 워터마크 삽입기(220)는 상기 결정된 워터마크 삽입 강도를 적용하여 기준 영상에 워터마크를 삽입한다(S 330). 이때, 상기 워터마크 삽입기(220)는 상기 워터마크 생성기(210)에서 생성한 단위 워터마크를 전체 영상 사이즈로 타일링(Tiling)한 후, 기준 영상에 삽입한다.
그 후, 영상 획득 장치(230)는 상기 AFED 신호 및 Pilot 신호가 워터마크로 삽입된 기준 영상을 카메라를 통해 획득한다(S 340).
다음으로, 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈(240)의 전처리부(241)는 상기 획득한 영상에 대해 전처리 과정을 수행한다(S 350).
이어서, 워터마크 검출부(242)는 기준 영상에 삽입된 워터마크의 삽입 강도를 예측하고, 예측된 상기 워터마크 삽입 강도를 적용하여 워터마크가 삽입된 기준 영상에서 워터마크를 검출한다(S 360).
연이어, 기하학적 변형 예측부(243)는 영상의 기하학적 변형(예를 들어, Scale Up, Scale Down, Rotation 등) 정도를 예측한다(S 370).
그 후, 기하학적 변형 복구부(244)는 상기 예측된 기하학적 변형에 대한 역변환을 수행하여 원래의 영상으로 복원한다(S 380).
다음으로, 비교 동기화 신호 발생부(245)가 영상의 2차원적 이동을 복구할 때 사용할 비교 Pilot 신호를 발생한다(S 390).
이어서, 2차원 이동 복구부(246)가 영상의 2차원적 이동에 대한 동기화를 수행함으로써 영상의 2차원적인 이동을 복구한다(S 400).
즉, 상기 2차원 이동 복구부(246)는 상기 비교 동기화 신호 발생부(245)가 발생한 비교 Pilot 신호와 상기 워터마크로 검출된 Pilot 신호의 유사도 측정을 기반으로 영상의 2차원적인 이동을 복구한다.
연이어, 자동 초점/노출 기능 판단부(247)가 워터마크로 검출된 AFED 신호를 이용하여 영상 획득 장치(230)의 자동 초점 및 노출 기능이 정상적으로 동작하는지 여부를 판단한다(S 410).
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다.
그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템의 구성을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 영상 왜곡 판단 신호를 이용한 워터마크 생성기의 구성을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 워터마크 삽입기의 구성을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈의 구성을 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 방법을 나타낸 순서도.
도 6은 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템의 구성을 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 영상 왜곡 판단 신호를 이용한 워터마크 생성기의 구성을 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 워터마크 삽입기의 구성을 나타낸 도면.
도 9는 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템에서 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈의 구성을 나타낸 도면.
도 10은 워터마크 신호의 자기 상관 패턴을 나타낸 그래프.
도 11은 본 발명의 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 방법을 나타낸 순서도.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
100 : 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템
110 : 워터마크 생성기 111 : TDFD 신호 발생부
114 : SDBD 신호 발생부 117 : 신호 랜덤화부
120 : 워터마크 삽입기 121 : 워터마크 삽입강도 결정부
124 : 타일링 부 127 : 워터마크 삽입부
130 : 영상 출력 장치 140 : 프레임 저장 서버
141 : 프레임 캡쳐부 144 : 프레임 버퍼
150 : 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈 151 : 워터마크 검출부
152 : 영상 왜곡 판단부 153 : 프레임 드롭 판단부
154 : 데이터베이스 155 : 리포팅부
156 : 표시부
200 : 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템
210 : 워터마크 생성기 211 : AFED 신호 발생기
214 : 동기화 신호 발생부 217 : 신호 랜덤화부
220 : 워터마크 삽입기 221 : 워터마크 삽입강도 결정부
224 : 타일링 부 227 : 워터마크 삽입부
230 : 영상 획득 장치 240 : 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈
241 : 전처리부 242 : 워터마크 검출부
243 : 기하학적 변형 예측부 244 : 기하학적 변형 복구부
245 : 비교 동기화 신호 발생부 246 : 2차원 이동 복구부
247 : 자동 초점/노출 기능 판단부

Claims (19)

  1. 영상 왜곡 판단 신호를 발생하고, 상기 발생된 영상 왜곡 판단 신호로 워터마크를 생성하는 워터마크 생성기;
    상기 워터마크를 기준 영상에 삽입하는 워터마크 삽입기;
    상기 워터마크가 삽입된 기준 영상을 디스플레이하는 영상 출력 장치;
    상기 영상 출력 장치의 출력단에서 출력되는 상기 기준 영상을 실시간으로 캡쳐하는 프레임 캡쳐부와, 상기 캡쳐한 기준 영상 프레임을 저장하는 프레임 버퍼를 포함하는 프레임 저장 서버; 및
    상기 캡쳐한 기준 영상에서 상기 워터마크를 추출한 후, 추출한 워터마크에서 영상 왜곡 판단 신호를 추출하여 해당 영상의 영상 왜곡 여부를 판단하고 리포팅해주는 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈을 포함하여 이루어지는 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 왜곡 판단 신호는,
    동영상의 시간 축에서 발생하는 프레임 드롭(Frame Drop)을 판단할 수 있는 TDFD(Temporal Drop-Frame Detection) 신호 및 영상 프레임 내의 영상 왜곡을 판단할 수 있는 SDBD(Spatial Distort-Block Detection) 신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 영상 왜곡 판단 신호의 크기는 16×16인 것을 특징으로 하는 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 워터마크 생성기는,
    상기 TDFD 신호를 발생하는 TDFD 신호 발생부;
    상기 SDBD 신호를 발생하는 SDBD 신호 발생부; 및
    상기 TDFD 신호 및 SDBD 신호가 상기 기준 영상 내에 삽입될 위치를 랜덤화하여 워터마크를 생성하는 신호 랜덤화부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 워터마크 삽입기는,
    상기 워터마크를 기준 영상에 삽입하기 위한 워터마크 삽입강도를 결정하는 워터마크 삽입강도 결정부;
    상기 워터마크를 상기 기준 영상의 전체 사이즈로 타일링(Tiling)하는 타일링(Tiling) 부; 및
    상기 타일링 된 워터마크를 상기 결정된 워터마크 삽입강도를 적용하여 기준 영상에 삽입하는 워터마크 삽입부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 워터마크 삽입강도 결정부는,
    상기 기준 영상의 1차 모멘트 및 2차 모멘트를 순차적으로 구한 후, 상기 2차 모멘트에 비선형 양자화 함수(Non-Linear Quantization Function)를 적용하여 워터마크 삽입강도를 결정하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  7. 삭제
  8. 제2항에 있어서,
    상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈은,
    상기 캡쳐한 기준 영상에 삽입된 워터마크의 삽입강도를 예측한 후, 상기 예측된 워터마크 삽입 강도를 적용하여 워터마크를 검출하는 워터마크 검출부;
    상기 검출한 워터마크 신호 중 SDBD 신호를 이용하여 해당 영상 프레임 내의 영상 왜곡 여부를 판단하는 영상 왜곡 판단부;
    상기 검출한 워터마크 신호 중 TDFD 신호를 이용하여 프레임 드롭의 발생 여부를 판단하는 프레임 드롭 판단부; 및
    상기 영상 왜곡 여부 및 프레임 드롭 발생 여부의 결과에 대한 리포트를 작성하는 리포팅부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 영상 왜곡 판단부는,
    하기의 수학식 1을 이용하여 해당 영상 프레임 내에 영상 왜곡이 발생하였는지를 판단하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 출력 장치의 영상 왜곡 판단 테스 트 자동화 시스템.
    (수학식 1)
    Figure 112008072330085-pat00010
    여기서, Cnc는 유사도를 나타내고, SDBD는 기준 영상에 삽입한 SDBD 신호를 나타내며, E(SDBD)는 기준 영상에서 검출한 SDBD 신호를 나타낸다.
  10. 영상 왜곡 판단 신호를 발생하고, 상기 발생된 영상 왜곡 판단 신호로 워터마크를 생성하는 워터마크 생성기;
    상기 워터마크를 기준 영상에 삽입하는 워터마크 삽입기;
    상기 워터마크가 삽입된 기준 영상을 획득하는 영상 획득 장치; 및
    상기 획득한 기준 영상에서 상기 워터마크를 추출한 후, 상기 추출한 워터마크에서 영상 왜곡 판단 신호를 추출하여 상기 영상 획득 장치의 자동 초점 및 노출 기능의 정상 동작 여부를 판단하는 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈을 포함하여 이루어지는 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 영상 왜곡 판단 신호는,
    상기 영상 획득 장치의 자동 초점 및 노출 기능의 정상 동작 여부를 판단할 수 있는 AFED(Auto Focus Exposure Detection) 신호 및 상기 기준 영상의 2차원적 이동에 대응하기 위한 Pilot 신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 워터마크 생성기는
    상기 AFED 신호를 발생하는 AFED 신호 발생부;
    상기 Pilot 신호를 발생하는 동기화 신호 발생부; 및
    상기 AFED 신호 및 Pilot 신호가 상기 기준 영상 내에 삽입될 위치를 랜덤화하여 워터마크를 생성하는 신호 랜덤화부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 워터마크 삽입기는,
    상기 워터마크를 기준 영상에 삽입하기 위한 워터마크 삽입강도를 결정하는 워터마크 삽입강도 결정부;
    상기 워터마크를 상기 기준 영상의 전체 사이즈로 타일링(Tiling)하는 타일링(Tiling) 부; 및
    상기 타일링 된 워터마크를 상기 결정된 워터마크 삽입강도를 적용하여 기준 영상에 삽입하는 워터마크 삽입부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 워터마크 삽입강도 결정부는,
    상기 기준 영상의 1차 모멘트 및 2차 모멘트를 순차적으로 구한 후, 상기 2차 모멘트에 비선형 양자화 함수(Non-Linear Quantization Function)를 적용하여 워터마크 삽입강도를 결정하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 영상 왜곡 판단 신호 테스트 모듈은,
    상기 획득한 기준 영상에 전처리 과정을 수행하는 전처리부;
    상기 획득한 기준 영상에 삽입된 워터마크 삽입강도를 예측한 후, 예측된 워터마크 삽입 강도를 적용하여 상기 워터마크를 검출하는 워터마크 검출부;
    상기 기준 영상의 기하학적 변형 정도를 예측하는 기하학적 변형 예측부;
    상기 예측된 기하학적 변형 정도를 이용하여 상기 기준 영상의 기하학적 변형을 복구하는 기하학적 변형 복구부;
    상기 기준 영상의 2차원적 이동의 복구를 위한 비교 Pilot 신호를 발생하는 비교 동기화 신호 발생부;
    상기 발생한 비교 Pilot 신호 및 상기 검출한 워터마크 신호 중 Pilot 신호 간의 유사도를 측정하여 상기 기준 영상의 2차원적 이동을 복구하는 2차원적 이동 복구부; 및
    상기 검출한 워터마크 신호 중 AFED 신호를 이용하여 상기 영상 획득 장치의 자동 초점 및 노출 기능의 정상 동작 여부를 판단하는 자동 초점/노출 기능 판단부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 기하학적 변형 예측부는,
    상기 검출된 워터마크의 자기 상관 패턴(Auto Correlation Pattern)을 측정한 후, 측정된 자기 상관도 값이 단위 워터마크의 사이즈를 주기로 인근의 좌표보다 높게 나타나는 좌표값들을 추출하여 상기 기준 영상의 기하학적 변형 정도를 예측하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 기하학적 변형 복구부는,
    상기 추출한 좌표값들을 이용하여 상기 기준 영상의 기하학적 변형에 대한 역 변환 계수를 구한 후, 상기 역 변환 계수를 이용하여 상기 기준 영상의 기하학적 변형을 복구하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 자동 초점/노출 기능 판단부는,
    상기 워터마크 크기의 블록 단위로 상기 기준 영상에서 검출한 AFED 신호와 상기 기준 영상에 삽입한 AFED 신호 간의 유사도를 측정한 후, 측정된 유사도가 기설정된 임계값을 넘는 블록 개수의 비율을 이용하여 상기 영상 획득 장치의 자동 초점 및 노출 기능이 정상 동작하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 자동 초점/노출 기능 판단부는,
    상기 추출한 AFED 신호에서 상기 워터마크 삽입시 포함된 사용자 정보가 정상적으로 추출되는지 여부를 통하여 상기 영상 획득 장치의 자동 초점 및 노출 기능이 정상 동작하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상 획득 장치의 영상 왜곡 판단 테스트 자동화 시스템.
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