KR100966876B1

KR100966876B1 - 물체 검출방법 및 물체 검출장치

Info

Publication number: KR100966876B1
Application number: KR1020080066176A
Authority: KR
Inventors: 이동훈
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2008-07-08
Filing date: 2008-07-08
Publication date: 2010-06-29
Also published as: KR20100006027A; US20100008542A1; US8811659B2

Abstract

본 발명은 물체 검출방법 및 물체 검출장치에 관한 것으로, 특히 본 발명은 물체가 속한 영상을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔하면서 목표 픽셀값을 갖는 물체픽셀이 있으면, 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 주위의 픽셀들이 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾고 찾은 픽셀들의 위치값을 저장함으로써 영상에서 물체를 이루는 모든 픽셀영역을 간편하고 빠르며 정확하게 검출할 수 있다.

Description

물체 검출방법 및 물체 검출장치{OBJECT DETECTION METHOD AND APPARATUS}

본 발명은 물체 검출방법 및 물체 검출장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 현재의 영상 프레임에서 물체를 분리하여 검출하는 물체 검출방법 및 물체 검출장치에 관한 것이다.

일반적으로, 물체를 촬영하여 영상데이터를 처리하는 영상처리시스템에서 주요한 기능은 촬영된 영상에서 배경과 물체 또는 물체와 다른 물체를 식별하는 것이다. 이에 따라, 배경영상과 물체영상을 구분하여 관련된 기능들을 수행할 수 있다.

영상에서 물체를 검출하기 위한 영상처리의 진행순서는 영상 스캔 알고리즘을 사용하여 영상평면(Image Plane)의 픽셀(Pixel)들을 검색하여, 이치화 하고, 이를 라벨링(Labeling) 및 그룹핑(Grouping)을 실시한다. 물체를 그룹핑하면 한 프레임의 영상처리가 완료된다. 각 단계에서의 알고리즘을 수행함에 있어서 프로그램 기법과 알고리즘의 변화로 강인성, 처리속도 등의 영상처리 수행 성능의 차이가 생긴다.

라인 스캔 방식(Line Scan Method)은 영상의 전체 영역에 대하여 픽셀을 검색하는 방법으로서, 영상평면의 모든 영역을 검색하기 때문에 모든 영역의 영상데 이터를 다 검색 할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 영상의 전체 영역을 모두 검색하기 때문에 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다.

물체의 위치를 예측할 수 있다면, 영상처리(Image Processing)시, 예측된 위치의 영역만을 검색한다면, 탐색에 소요되는 시간은 매우 줄어 들것이다. 윈도우 트랙킹 방식(Window Tracking Method)은 물체의 위치를 추정하여 매 프레임(Frame) 마다 물체가 위치할 것으로 추정되는 영상의 일정영역(윈도우)만을 검색하는 방법으로, 라인 스캔 방식에 비해 처리시간이 빠른 장점이 있다. 하지만, 윈도우의 크기가 작아지면 영상처리에 걸리는 시간이 감소하지만 물체가 윈도우의 크기를 벗어날 경우 물체를 놓칠 우려가 있고, 윈도우의 크기를 크게 한다면 물체가 이 영역을 벗어나는 경우는 줄어들지만 영상처리에 걸리는 시간이 증가하는 단점이 있다.

위에서 설명한 라인 스캔 방식은 영상의 모든 영역을 탐색하기 때문에 찾고자 하는 물체의 모든 픽셀을 인식할 수 있는 장점이 있지만, 모든 영역을 검사해야 하기 때문에 탐색시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 한편, 윈도우 트랙킹 방식은 윈도우 크기를 적절히 조정하는 문제를 제외하고서도 어느 정도 정확한 물체의 위치 예측이 필요하다는 단점이 있다.

이 두 가지의 방식의 단점은 보완하고 장점은 갖기 위해 도트 라인 스캔 방식(Dot-Line-Scan Method)이 사용된다. 이러한 도트 라인 스캔방식은 영상평면상을 일정한 픽셀간격으로 점프를 하면서 물체를 검색하는 것으로서, 특히 라인 스캔방식에 비해 영상처리시간이 현저히 줄어드는 장점이 있다.

종래 도트 라인 스캔방식은 영상에서 일정한 픽셀간격으로 점핑을 하면서 물체를 이루는 픽셀영역을 검색하기 때문에 물체를 이루는 대략적인 픽셀영역을 찾을 수 있지만 물체를 이루는 모든 픽셀영역을 찾을 수 없어 물체의 정확한 모습을 검출하기 어려운 문제점이 있다.

또한, 종래 도트 라인 스캔방식은 일반적인 영상처리방법인 라벨링과 그룹핑을 수행하는데, 영상에서 모든 라벨링을 종료한 후 라벨링된 데이터를 바탕으로 그룹핑을 하게 된다. 즉 물체를 이루는 픽셀영역을 한번 스캔하고 다시 라벨링 데이터를 한 번 더 스캔하기 때문에 메모리 량이 커지고 연산이 복잡할 뿐만 아니라 영상처리시간이 길어지는 문제점이 있다.

따라서, 본 발명의 목적은 영상에서 물체를 이루는 모든 픽셀영역을 간편하고 빠르며 정확하게 검출할 수 있는 물체 검출방법 및 물체 검출장치를 제공하는 것이다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 물체 검출방법은 물체를 포함하는 영상을 획득하는 단계와, 상기 획득된 영상을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔하면서 목표 픽셀값을 갖는 물체픽셀이 있는지를 판단하는 단계와, 상기 물체픽셀이 있는 것으로 판단되면 상기 스캔을 일시 중지하고, 상기 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 상기 주위의 픽셀들이 상기 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 상기 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾는 단계와, 상기 찾은 픽셀들의 위치값을 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상술한 저장 단계에서는, 상기 찾은 픽셀들의 위치값을 저장함과 함께 상기 스캔을 재개한다.
또한, 상술한 찾는 단계에서는, 상기 물체픽셀에 인접한 픽셀들이 물체픽셀인지를 판단함과 함께 상기 인접한 픽셀들 중 물체픽셀로 판단된 픽셀 주위의 픽셀이 물체픽셀인지를 판단한다.
또한, 상술한 찾는 단계에서는, 상기 물체픽셀 주위의 픽셀 중 물체픽셀인 픽셀을 자식픽셀, 상기 자식픽셀 주위의 픽셀 중 물체픽셀인 픽셀을 손자픽셀이라고 할 때, 상기 자식픽셀이 물체픽셀인지를 판단한 후 상기 손자픽셀이 물체픽셀인지를 판단한다.
또한, 상술한 판단 단계에서는, 상기 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔한 픽셀의 픽셀값과 룩 업 테이블에 미리 설정된 값을 비교하여 일치하면 상기 물체픽셀로 판단한다.
또한, 상술한 미리 설정된 픽셀간격은 2픽셀 이상이다.

또한, 본 발명의 물체 검출장치는 물체를 포함하는 영상을 획득하는 영상획득부와, 상기 획득된 영상을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔하면서 목표 픽셀값을 갖는 물체픽셀이 있는 것으로 판단되면 상기 스캔을 일시 중지하고, 상기 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 상기 주위의 픽셀들이 상기 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 상기 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾는 제어를 수행하는 영상처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상술한 영상처리부의 제어신호에 따라 상기 찾은 픽셀들의 위치값을 저장하는 픽셀저장부를 포함한다.
또한, 상술한 획득된 영상을 상기 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔할 때 상기 영상처리부의 제어신호에 따라 상기 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 상기 주위의 픽셀들이 상기 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 상기 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾는 픽셀검색부를 포함한다.
또한 상술한 영상처리부는 상기 찾은 픽셀들의 위치값을 저장함과 함께 상기 스캔을 재개한다.
또한 상술한 영상처리부는 상기 물체픽셀에 인접한 픽셀들이 물체픽셀인지를 판단함과 함께 상기 인접한 픽셀들 중 물체픽셀로 판단된 픽셀 주위의 픽셀이 물체픽셀인지를 판단한다.

본 발명에 따르면, 물체가 속한 영상을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔하면서 목표 픽셀값을 갖는 물체픽셀이 있으면, 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 주위의 픽셀들이 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾고 찾은 픽셀들의 위치값을 저장함으로써 영상에서 물체를 이루는 모든 픽셀영역을 간편하고 빠르며 정확하게 검출할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 도트 라인 스캔방식을 채용함으로써 자연스럽게 점프 사이에 존재하는 픽셀의 노이즈(Noise) 데이터가 차지하는 영역을 건너뛰게 됨으로써 결과적으로 탐색 영역에서 제외되어, 탐색에서 작은 노이즈를 제외시키는 크기-필터링(Size Filtering)의 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 물체가 이루는 모든 픽셀영역을 찾기 위한 연산과 정을 간단히 할 수 있고 메모리용량을 줄일 수 있어 제품 사이즈를 소형화할 수 있다.

이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 본 도면을 참조하여 상세하게 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 물체 검출장치의 개략적인 제어블록도를 도시한 것이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 물체 검출장치에서 물체를 이루는 모든 픽셀영역을 검출하는 개념을 설명한 것이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 물체 검출장치는 영상획득부(10), 영상처리부(20), 픽셀비교부(30), 픽셀검색부(40), 픽셀저장부(50)를 구비한다.

영상획득부(10)는 카메라 등의 촬영장치를 통해 입력되는 물체를 포함한 영상을 획득한다.

픽셀비교부(30)는 영상획득부(10)를 통해 획득한 영상을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔될 때 픽셀의 픽셀값과 미리 설정된 값을 비교한다. 이에 따라, 영상처리부(20)는 해당 픽셀이 목표 픽셀값을 갖는 물체픽셀이 있는지를 판단할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이 여러 가지 스캔 방식을 이용하여 해당 픽셀을 이치화를 할 경우 일반적인 방법은 if 문을 사용하여 픽셀을 비교한다. 일반 흑백 영상에서는 해당 픽셀을 검사할 경우, 다음과 같이 if문 두 개를 사용하여 검사를 함으로서 시간적인 지연이 그지 크지 않지만, 칼라영상을 검사할 경우, 사용 칼라스페이스 상 의 칼라축의 두 배수의 if문이 수행되기 때문에 연산시간이 길어진다. 예를 들어 R,G,B의 칼라 스페이스를 사용할 경우 비교해야 할 if문이 6개 필요하기 때문에 매 픽셀마다 이것을 수행한다면 시스템에 많은 부담을 주게 된다. 따라서, 이를 개선하기 위하여 본 발명에서는 룩 업 테이블(Look-Up Table) 방식을 픽셀의 비교에 응용한다. 이는 단 한번에 메모리에서 값을 읽어 옴으로서 현재의 픽셀의 칼라 값이 해당 값인지 아닌지를 알 수 있다. 일예로, 흑백 영상의 경우, 픽셀값은 0-255의 값을 가지지만, 룩 업테이블을 이용하면 해당 픽셀의 흑백 값에는 1을, 그렇지 않은 흑백 값에는 0을 설정할 수 있다. 이로 인해, 영상의 픽셀에서 얻은 칼라값을 룩 업 테이블을 이용함으로써 바로 메모리에서 참, 거짓을 확인할 수 있게 된다. 이러한 룩-업 테이블의 방식은 단일 흑백영상보다 칼라영상과 같이 비교해야 할 값이 많을 경우에 더욱 유용하다. 이와 같이 단순히 룩-업 테이블을 사용함으로써 많은 if문을 사용하지 않고 단순히 메모리에서 참 혹은 거짓 값만을 가져옴으로써 해당 픽셀 칼라의 참, 거짓 여부를 결정할 수 있게 된다. 이는 시스템의 성능 개선에 많은 기여를 하게 된다.

픽셀검색부(40)는 픽셀비교부(30)를 통해 영상획득부(10)를 통해 획득한 영상을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔될 때 픽셀의 픽셀값과 미리 설정된 값을 비교하여 해당 픽셀이 목표 픽셀값을 갖는 물체픽셀이 있는 것으로 판단된 경우, 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 주위의 픽셀들이 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾는다.

도 2에 도시된 바와 같이, 영상평면(100)을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔 하는 도트-라인-스캔 방식에 따라 일정 간격을 점핑 스캔을 수행하면서 해당 픽셀(110)에서 찾고자 하는 칼라인 물체픽셀이 인식되었을 경우, 이를 물체(120)를 이루는 물체픽셀(130)로 인식하고, 인식된 물체픽셀(130) 주위에 위치한 일예로, 상, 하 좌, 우의 픽셀 방향으로 확산하여 퍼져 나가면서 해당 픽셀이 물체픽셀(130)인지를 반복하여 검색한다. 이에 따라, 영상처리부(20)는 찾은 물체를 이루는 모든 픽셀들의 위치값은 픽셀저장부(50)에 저장된다. 즉, 물체픽셀로 판단된 픽셀(ST)을 중심으로 일예로, 상, 하, 좌, 우의 방향으로 픽셀을 검사한다. 찾고자 하는 목표값을 갖는 칼라를 가진 픽셀이 존재하지 않을 때까지, 또는 사용자가 정한 칼라영역의 크기까지 검색을 하고 완료한다. 이렇게 반복함으로써 찾고자 하는 물체를 이루는 모든 픽셀을 최단시간 내에 찾을 수 있게 되고, 이에 의해, 기존에 행해지던 라벨링과 그룹핑 등의 영상처리방법이 필요 없어 찾고자 하는 물체의 모든 픽셀을 간편하고 쉽고 빠르며 정확히 구할 수 있게 된다. 물체를 이루는 모든 픽셀을 찾아 저장한 후 노이즈 제거를 위한 각종 필터링을 수행하게 되면, 물체(120)를 검출할 수 있게 된다. 이는 통상적으로, 카메라의 해상도나 조명의 불 균일 등에 의하여 2진 영상에는 노이즈가 존재하기 때문이다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 물체 검출장치에서 물체를 검출하는 방법을 설명하기 위한 제어흐름도이다.

도 3을 살펴보면, 먼저, 영상처리부(20)는 영상획득부(10)를 통해 물체를 포함하는 영상을 획득한다(S100).

영상을 획득한 후 영상처리부(20)는 영상을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔 하는 도트 라인 스캔을 수행함과 함께 픽셀비교부(30)를 통해 해당 픽셀의 픽셀값과 미리 설정된 목표값을 비교하여 해당 픽셀이 물체픽셀인지 일반픽셀인지를 검사한다(S101).

영상처리부(20)는 검사결과에 따라 물체픽셀이 있는지 없는지를 판단하고(S102), 물체픽셀이 없으면, 영상처리부(20)는 단계 S101로 이동하여 이하의 단계를 수행한다. 한편, 물체픽셀이 있으면, 영상처리부(20)는 도트 라인 스캔을 일시 중지하고(S103), 물체픽셀 주위의 픽셀 일예로, 물체픽셀의 상,하,좌,우 방향에 위치한 픽셀의 픽셀값이 미리 설정된 목표값인지를 순차적으로 검사한다(S104).

검사결과에 따라 다른 물체픽셀이 없는지를 판단하고(S105), 다른 물체픽셀이 있으면, 영상처리부(20)는 다른 물체픽셀 주위의 픽셀의 픽셀값이 미리 설정된 목표값인지를 순차적으로 검사하고(S106). 단계 S104로 이동한다. 한편, 영상처리부(20)는 다른 물체픽셀이 없으면 찾은 모든 물체픽셀의 위치값을 픽셀저장부(50)에 저장한다(S107).

찾은 모든 물체픽셀의 위치값을 저장한 후 영상처리부(20)는 도트 라인 스캔을 재개함과 함께 픽셀 검사를 수행한다(S108).

그리고, 영상처리부(20)는 다른 물체가 있는지 없는지를 판단하고(S109), 다른 물체가 있으면, 단계 S103으로 이동하여 이하의 단계를 수행하고 다른 물체가 없으면, 노이즈 제거를 위한 데이터 필터링을 수행하고(S110), 픽셀저장부(50)에 저장된 물체를 이루는 모든 물체픽셀들의 위치값을 근거로 하여 물체를 검출하게 된다(S111).

이상에서와 같이, 본 발명에서는 도트 라인 스캔 방식의 빠른 영상처리의 장점과 라벨링과 그룹핑을 한번에 수행함으로써 영상의 스캔 완료와 동시에 바로 물체를 검출할 수 있는 장점을 가진다.

이하에서는 영상처리부(20)에서 도트 라인 스캔시 물체픽셀이 있으면, 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 주위의 픽셀들이 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾는 과정을 도 4 내지 도 23을 참조하여 좀더 자세히 설명한다.

물체의 크기나 방향 외에 각각의 물체를 구분하기 위하여, 픽셀들간이 서로 붙어 있는지 떨어져 있는지를 판단하여 하나의 물체인지 아니면 다른 물체인지를 구별하여야 한다. 한 개의 픽셀이 다른 픽셀들에 연결되어 있는지의 여부를 알기 위하여, 대부분 4개의 이웃픽셀(Neighbor Pixel)이나 8개의 이웃픽셀을 정의하고 이를 사용한다. 영상평면(Image Plane)상에서 [I,J]위치에 있는 픽셀의 4-이웃픽셀은 [I+1,J][I-1,J],[I,J+1],[I,J-1]에 위치한 화소들로 구성되며, 8-이웃화소는 4-이웃화소에 대각선 방향의 [I-1,J-1][I-1,J+1],[I+1,J-1],[I+1,J+1]에 위치한 화소를 추가하여 사용한다.

도 4에 도시된 바와 같이, 도트 라인 스캔 중에 픽셀 [I,J]가 물체픽셀로 판단되면, 물체픽셀 [I,J]의 우측 픽셀 [I+1,J], 하측 픽셀 [I,J+1], 좌측 픽셀 [I-1,J], 상측 픽셀 [I,J-1]의 순서로 각각의 픽셀의 픽셀값과 미리 설정된 목표 픽셀값을 비교하여 일치하는지를 판단하고 일치하면 해당 픽셀을 물체 픽셀로 판단하여 해당 픽셀의 위치값을 저장한다. 도 4에서는 물체픽셀 [I,J]의 우측 픽셀 [I+1,J], 하측 픽셀 [I,J+1], 좌측 픽셀 [I-1,J], 상측 픽셀 [I,J-1] 4개의 픽셀이 모두 물체픽셀임을 보이고 있다. 이때, 물체픽셀 [I,J]의 주위의 픽셀인 우측 픽셀 [I+1,J], 하측 픽셀 [I,J+1], 좌측 픽셀 [I-1,J], 상측 픽셀 [I,J-1] 은 설명의 편의상 자식픽셀이라 칭한다.

그리고, 도 5에 도시된 바와 같이, 물체픽셀 [I,J]의 주위의 픽셀인 우측 픽셀 [I+1,J], 하측 픽셀 [I,J+1], 좌측 픽셀 [I-1,J], 상측 픽셀 [I,J-1] 이 모두 물체 픽셀으로 판단되면, 일예로, 물체픽셀 [I,J]의 자식픽셀인 우측 픽셀 [I+1,J]를 중심으로 주위의 픽셀인 우측 픽셀 [I+2,J], 하측 픽셀 [I+1,J+1], 좌측 픽셀 [I,J], 상측 픽셀 [I+1,J-1]이 물체픽셀인지를 판단한다. 이때, 좌측 픽셀 [I,J]은 이미 물체픽셀임을 알고 있음으로 이를 제외한다. 픽셀 [I+1,J]의 우측 픽셀 [I+2,J], 하측 픽셀 [I+1,J+1], 상측 픽셀 [I+1,J-1] 이 세 개의 픽셀값과 미리 설정된 목표 픽셀값을 비교하여 일치하는지를 판단하고 일치하면 해당 픽셀을 물체 픽셀로 판단하여 해당 픽셀의 위치값을 저장한다. 도 5에서는 4개의 픽셀 [I,J], [I+1,J], [I,J+1], [I-1,J], [I,J-1] 4개의 픽셀외에 3개의 픽셀 [I+2,J], [I+1,J+1], [I+1,J-1] 이 모두 물체픽셀임을 보이고 있다. 이때, 픽셀 [I+2,J], [I+1,J+1], [I+1,J-1]은 설명의 편의상 손자픽셀이라 칭한다.

그런 후 도 6에 도시된 바와 같이, 물체픽셀 [I,J]의 다른 자식픽셀인 하측 픽셀 [I,J+1]을 중심으로 주위의 픽셀인 우측 픽셀 [I+1,J+1], 하측 픽셀 [I,J+2], 좌측 픽셀 [I-1,J+1], 상측 픽셀 [I,J]이 물체픽셀인지를 판단해야 하는데, 도 4 및 도 5에서 이미 픽셀 [I+1,J+1], [I,J]는 물체픽셀로 판정되었음으로 이를 제외 하고, 나머지 픽셀인 [I,J+2], [I-1,J+1]이 물체픽셀인지 아닌지를 판단한다.

이렇듯 물체픽셀로 판정된 픽셀의 주위의 자식픽셀을 우선으로 해당 픽셀이 물체픽셀인지 아닌지를 판단한 후 그 손자픽셀이 물체픽셀인지 아닌지를 판단한다.

하지만, 이에 한정되지 않으며, 어느 하나의 자식픽셀이 물체픽셀인지 아닌지를 판단한 후 물체픽셀인 경우, 다른 자식픽셀 대신에 그에 속한 손자픽셀 등의 후손픽셀이 물체픽셀인지를 물체픽셀이 더 이상 없을 때까지 판단한 후 다른 자식픽셀 및 그의 후손픽셀을 판단할 수 있다. 이외에도 특정한 순서에 없이 무작위로 행할 수 있다.

도 7 내지 도 23을 도 4 내지 도 6을 방법을 주위의 픽셀로 확산해가면서 주위의 픽셀이 물체픽셀인지를 판단하는 동작을 보이고 있다. 도 4 내지 도 6의 방법과 동일하므로, 자세한 설명은 생략한다.

이상에서와 같이, 본 발명은 물체가 속한 영상을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔하면서 목표 픽셀값을 갖는 물체픽셀이 있으면, 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 주위의 픽셀들이 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾고 찾은 픽셀들의 위치값을 저장함으로써 영상에서 물체를 이루는 모든 픽셀영역을 간편하고 빠르며 정확하게 검출할 수 있다. 또한, 본 발명은 도트 라인 스캔방식을 채용함으로써 탐색에서 작은 노이즈를 제외시키는 크기-필터링(Size Filtering)의 효과가 있고, 물체가 이루는 모든 픽셀영역을 찾기 위한 연산과정을 간단히 할 수 있어 메모리 용량을 감소시켜 제품 사이즈를 소형화할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 물체 검출장치의 개략적인 제어블록도이다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 물체 검출장치에서 물체를 이루는 모든 픽셀영역을 검출하는 개념을 설명하기 위한 개념도이다.

도 4 내지 도 23은 본 발명의 실시예에 따른 물체 검출장치에서 물체를 이루는 모든 픽셀영역을 검출하는 과정을 설명하기 위한 동작도이다.

*도면의 주요 기능에 대한 부호의 설명*

10 : 영상획득부 20 : 영상처리부

30 : 픽셀비교부 40 : 픽셀검색부

50 : 픽셀저장부

Claims

물체를 포함하는 영상을 획득하는 단계;

상기 획득된 영상을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔하면서 목표 픽셀값을 갖는 물체픽셀이 있는지를 판단하는 단계;

상기 물체픽셀이 있는 것으로 판단되면 상기 스캔을 일시 중지하고, 상기 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 상기 주위의 픽셀들이 상기 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 상기 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾는 단계;

상기 찾은 픽셀들의 위치값을 저장하는 단계를 포함하는 물체 검출방법.
삭제
제1항에 있어서,

상기 저장단계는, 상기 찾은 픽셀들의 위치값을 저장함과 함께 상기 스캔을 재개하는 물체 검출방법.
제1항에 있어서,

상기 찾는 단계는, 상기 물체픽셀에 인접한 픽셀들이 물체픽셀인지를 판단함과 함께 상기 인접한 픽셀들 중 물체픽셀로 판단된 픽셀 주위의 픽셀이 물체픽셀인지를 판단하는 물체 검출방법.
제1항에 있어서,

상기 찾는 단계는, 상기 물체픽셀 주위의 픽셀 중 물체픽셀인 픽셀을 자식픽셀, 상기 자식픽셀 주위의 픽셀 중 물체픽셀인 픽셀을 손자픽셀이라고 할 때, 상기 자식픽셀이 물체픽셀인지를 판단한 후 상기 손자픽셀이 물체픽셀인지를 판단하는 물체 검출방법.
제1항에 있어서,

상기 판단단계는, 상기 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔한 픽셀의 픽셀값과 룩 업 테이블에 미리 설정된 값을 비교하여 일치하면 상기 물체픽셀로 판단하는 물체 검출방법.
제1항에 있어서,

상기 미리 설정된 픽셀간격은 2픽셀 이상인 물체 검출방법.
물체를 포함하는 영상을 획득하는 영상획득부;

상기 획득된 영상을 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔하면서 목표 픽셀값을 갖는 물체픽셀이 있는 것으로 판단되면 상기 스캔을 일시 중지하고, 상기 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 상기 주위의 픽셀들이 상기 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 상기 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾는 제어를 수행하는 영상처리부를 포함하는 물체 검출장치.
제8항에 있어서,

상기 영상처리부의 제어신호에 따라 상기 찾은 픽셀들의 위치값을 저장하는 픽셀저장부를 포함하는 물체 검출장치.
제8항에 있어서,

상기 획득된 영상을 상기 미리 설정된 픽셀간격으로 스캔할 때 상기 영상처리부의 제어신호에 따라 상기 물체픽셀 중심으로 주위에 위치한 픽셀들로 확산해가면서 상기 주위의 픽셀들이 상기 목표 픽셀값을 갖는지 순차적으로 판단하여 상기 물체를 이루는 모든 픽셀들을 찾는 픽셀검색부를 포함하는 물체 검출장치.
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제8항에 있어서,

상기 영상처리부는 상기 찾은 픽셀들의 위치값을 저장함과 함께 상기 스캔을 재개하는 물체 검출장치.
제8항에 있어서,

상기 영상처리부는 상기 물체픽셀에 인접한 픽셀들이 물체픽셀인지를 판단함과 함께 상기 인접한 픽셀들 중 물체픽셀로 판단된 픽셀 주위의 픽셀이 물체픽셀인지를 판단하는 물체 검출장치.