KR101026410B1 - 표적 추출 장치와 그 방법, 및 상기 방법을 구현하는 프로그램이 기록된 기록매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 무게 중심점 추적 방법에서 요구되는 표적 추출 방식 중 타겟과 배경의 통계적인 특성을 이용하여 각각을 분리하는 알고리즘과 관련한 표적 추출 장치와 그 방법 및 상기 방법을 구현하는 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다. 본 발명은 입력 영상으로부터 표적 영역을 추출하는 표적 영역 추출 단계; 표적 영역의 크기를 고려하여 입력 영상에서 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출 단계; 및 표적 영역과 배경 영역을 기초로 입력 영상에서 표적을 추출하는 표적 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법을 제공한다. 본 발명에 따르면, 표적 영역과 배경 영역의 효과적인 분리가 가능해지고, 표적 추출 성능의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

Description

표적 추출 장치와 그 방법, 및 상기 방법을 구현하는 프로그램이 기록된 기록매체 {Apparatus and method for extracting target, and the recording media storing the program performing the said method}

본 발명은 표적 추출 장치와 그 방법 및 상기 방법을 구현하는 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 무게 중심점 추적 방법에서 요구되는 표적 추출 방식 중 타겟과 배경의 통계적인 특성을 이용하여 각각을 분리하는 알고리즘과 관련한 표적 추출 장치와 그 방법 및 상기 방법을 구현하는 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다.

종래에는 표적을 추출할 때에 표적이 포함되어 있는 inner 영역(표적 영역)과 표적이 포함되어 있지 않은 outer 영역(배경 영역)을 이용하여 표적 영역과 배경 영역의 통계적인 특성을 이용하여 표적을 추출하였다.

그런데, 이러한 표적 추출 방법에서 성능에 가장 크게 영향을 주는 부분은 '표적이 포함되지 않게 배경 영역을 어떻게 설정할 것인가?'하는 부분이다. 그러나, 종래에는 배경 영역을 어떻게 설정할 것인지에 대한 기준이 없었기 때문에 실제 구현시 신뢰성 있는 통계 정보를 획득할 수 없으며, 추적의 신뢰성도 저하되었다. 이는 배경 영역의 설정 방식에 표적 추출의 성능이 크게 좌우되는 점을 간과하였기 때문이다.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 연속적인 영상이 들어오는 상황에서 추출된 표적 영역을 기준으로 배경의 거리와 크기를 조절하는 표적 추출 장치와 그 방법 및 상기 방법을 구현하는 프로그램이 기록된 기록매체를 제공함을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 가중치 함수를 이용해 표적에 대한 화소 수를 증가시키는 표적 추출 장치와 그 방법 및 상기 방법을 구현하는 프로그램이 기록된 기록매체를 제공함을 목적으로 한다.

본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해 안출된 것으로서, 입력 영상으로부터 표적 영역을 추출하는 표적 영역 추출 단계; 상기 표적 영역의 크기를 고려하여 상기 입력 영상에서 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출 단계; 및 상기 표적 영역과 상기 배경 영역을 기초로 상기 입력 영상에서 표적을 추출하는 표적 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법을 제공한다.

바람직하게는, 상기 배경 영역 추출 단계는 상기 표적 영역의 크기에 비례하게 상기 배경 영역의 크기를 조절하여 상기 배경 영역을 추출한다. 더욱 바람직하게는, 상기 배경 영역 추출 단계는 상기 표적 영역의 크기와 미리 정해진 제1 이득값의 곱을 이용하여 상기 배경 영역의 크기를 계산하고, 상기 계산된 배경 영역의 크기에 따라 상기 배경 영역을 추출한다.

바람직하게는, 상기 배경 영역 추출 단계는 상기 배경 영역을 추출할 때에 상기 표적 영역으로부터의 거리를 더욱 고려한다. 더욱 바람직하게는, 상기 배경 영역 추출 단계는 상기 표적 영역으로부터의 거리에 반비례하게 상기 배경 영역의 크기를 조절하여 상기 배경 영역을 추출한다. 더욱더 바람직하게는, 상기 배경 영역 추출 단계는 미리 정해진 제2 이득값을 상기 표적 영역의 크기로 나눈 값을 이용하여 상기 표적 영역으로부터의 거리를 계산하고, 상기 계산된 표적 영역으로부터의 거리에 따라 상기 배경 영역을 추출한다.

바람직하게는, 상기 표적 추출 단계는, 상기 표적 영역에 대한 표적 히스토그램을 생성하고, 상기 배경 영역에 대한 배경 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성 단계; 상기 표적 히스토그램과 상기 배경 히스토그램을 이용하여 룩업 테이블을 생성하는 룩업 테이블 생성 단계; 상기 룩업 테이블을 이용하여 우도 맵(likelihood map)을 생성하는 우도 맵 생성 단계; 상기 우도 맵으로부터 상기 표적을 추출하기 위한 임계값들을 계산하는 임계값 계산 단계; 및 상기 임계값들을 이용하여 상기 입력 영상에서 상기 표적을 추출하는 임계값 이용 표적 추출 단계를 포함한다. 더욱 바람직하게는, 상기 히스토그램 생성 단계는 상기 표적 영역을 구성하는 화소마다 상기 표적 영역에서의 중심점으로부터의 거리에 따른 가중치를 고려하여 상기 표적 히스토그램을 생성한다.

바람직하게는, 상기 배경 영역 추출 단계는 상기 배경 영역으로 상기 표적 영역을 둘러싸는 영역을 추출한다.

바람직하게는, 상기 표적 영역 추출 단계는 미리 정해진 추적 알고리즘에 따라 상기 입력 영상으로부터 추정된 상기 표적의 위치를 기초로 상기 표적 영역을 추출한다.

바람직하게는, 상기 표적 추출 단계에서 추출된 표적은 상기 입력 영상 이후에 입력되는 영상에서의 표적을 추적하는 데에 이용한다.

또한, 본 발명은 입력 영상으로부터 표적 영역을 추출하는 표적 영역 추출부; 상기 표적 영역의 크기를 고려하여 상기 입력 영상에서 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출부; 및 상기 표적 영역과 상기 배경 영역을 기초로 상기 입력 영상에서 표적을 추출하는 표적 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 장치를 제공한다.

바람직하게는, 상기 배경 영역 추출부는 상기 표적 영역의 크기에 비례하게 상기 배경 영역의 크기를 조절하여 상기 배경 영역을 추출한다.

바람직하게는, 상기 배경 영역 추출부는, 상기 표적 영역의 크기와 미리 정해진 제1 이득값의 곱을 이용하여 상기 배경 영역의 크기를 계산하는 배경 영역 크기 계산 모듈; 및 상기 계산된 배경 영역의 크기에 따라 상기 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출 모듈을 포함한다.

바람직하게는, 상기 배경 영역 추출부는 상기 배경 영역을 추출할 때에 상기 표적 영역으로부터의 거리를 더욱 고려한다. 더욱 바람직하게는, 상기 배경 영역 추출부는 상기 표적 영역으로부터의 거리에 반비례하게 상기 배경 영역의 크기를 조절하여 상기 배경 영역을 추출한다.

바람직하게는, 상기 배경 영역 추출부는, 미리 정해진 제2 이득값을 상기 표적 영역의 크기로 나눈 값을 이용하여 상기 표적 영역으로부터의 거리를 계산하는 거리 계산 모듈; 및 상기 계산된 표적 영역으로부터의 거리에 따라 상기 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출 모듈을 포함한다.

바람직하게는, 상기 표적 추출부는, 상기 표적 영역에 대한 표적 히스토그램을 생성하고, 상기 배경 영역에 대한 배경 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성 모듈; 상기 표적 히스토그램과 상기 배경 히스토그램을 이용하여 룩업 테이블을 생성하는 룩업 테이블 생성 모듈; 상기 룩업 테이블을 이용하여 우도 맵(likelihood map)을 생성하는 우도 맵 생성 모듈; 상기 우도 맵으로부터 상기 표적을 추출하기 위한 임계값들을 계산하는 임계값 계산 모듈; 및 상기 임계값들을 이용하여 상기 입력 영상에서 상기 표적을 추출하는 임계값 이용 표적 추출 모듈을 포함한다. 더욱 바람직하게는, 상기 히스토그램 생성 모듈은 상기 표적 영역을 구성하는 화소마다 상기 표적 영역에서의 중심점으로부터의 거리에 따른 가중치를 고려하여 상기 표적 히스토그램을 생성한다.

바람직하게는, 상기 배경 영역 추출부는 상기 배경 영역으로 상기 표적 영역을 둘러싸는 영역을 추출한다.

바람직하게는, 상기 표적 영역 추출부는 미리 정해진 추적 알고리즘에 따라 상기 입력 영상으로부터 추정된 상기 표적의 위치를 기초로 상기 표적 영역을 추출한다.

바람직하게는, 상기 표적 추출부에 의해 추출된 표적은 상기 입력 영상 이후에 입력되는 영상에서의 표적을 추적하는 데에 이용된다.

본 발명은 상기한 목적을 달성함으로써 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다. 첫째, 연속적인 영상이 들어오는 상황에서 추출된 표적 영역을 기준으로 배경의 거리와 크기를 조절함으로써, 표적 영역과 배경 영역의 효과적인 분리가 가능해진다. 또한, 복잡한 배경으로부터 표적을 효과적으로 추출할 수 있으며, 표적 영역에 대한 화소 수에 맞추어 배경 영역의 화소 수를 충분히 확보함으로써 각각의 통계적인 특징을 신뢰성있게 획득할 수 있다.

둘째, 가중치 함수를 이용해 표적에 대한 화소 수를 증가시킴으로써, 표적 추출 성능의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 또한, 무게 중심점 추적에서 문제가 되는 추적 중심점의 흔들림을 완화시킬 수 있으며, 영상의 잡음이나 배경 영역의 표적 성분 포함 등 외부 잡음에 강건해진다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 표적 추출 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 표적 영역과 배경 영역이 표시된 영상이다. 도 2에서, (a)는 표적이 크게 추출된 경우이고, (b)는 표적이 작게 추출된 경우이다.
도 3은 표적 화소 수 증가를 위한 가중치 함수(숫자는 임의로 변경할 수 있음)에 대한 도면이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 표적 추적 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 표적 추적 방법을 상세하게 도시한 순서도이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 표적 추출 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다. 도 1에 따르면, 표적 추출 장치(100)는 표적 영역 추출부(110), 배경 영역 추출부(120), 표적 추출부(130), 전원부(140) 및 주제어부(150)를 포함한다.

본 실시예에서 표적 추출 장치(100)는 영상으로부터 표적을 분리하는 알고리즘을 구현한다. 자세하게는, 표적 추출 장치(100)는 무게 중심점 추적 방법에서 요구되는 표적 추출 방식 중 타겟과 배경의 통계적인 특성을 이용하여 각각을 분리하는 알고리즘에서 기존에 비해 효과적으로 표적을 추출하기 위한 알고리즘을 구현한다.

표적 영역 추출부(110)는 입력 영상으로부터 표적 영역을 추출하는 기능을 수행한다. 여기서, 영상이란 카메라(적외선 카메라, 가시광선 카메라 등)로부터 획득된 것을 말하며, 표적은 획득된 영상에서 의미있는 정보를 담고 있는 부분을 말한다. 예를 들어, 유도 미사일에서는 유도 미사일이 추적하고자 하는 타겟(탱크, 헬기 등)이 표적이 되며, 감시 카메라에서는 감시 대상(침입자 등)이 표적이 된다. 영상으로부터 표적을 분리하는 이유는 분리된 표적이 추적 알고리즘의 입력으로 사용되기 때문이다. 여기서, 추적 알고리즘은 표적을 영상 프레임에 걸쳐 추적하는 알고리즘을 말한다.

표적 영역 추출부(110)는 미리 정해진 추적 알고리즘에 따라 입력 영상으로부터 추정된 표적의 위치를 기초로 표적 영역을 추출한다. 먼저, 카메라로부터 영상이 획득되면 추적 알고리즘으로부터 추정된 표적의 위치를 기준으로 표적의 위치를 추정한다. 이를 통하여 도 2의 붉은색 영역(210)과 같이 표적 영역을 설정할 수 있다

배경 영역 추출부(120)는 표적 영역의 크기를 고려하여 입력 영상에서 배경 영역을 추출하는 기능을 수행한다. 배경 영역 추출부(120)는 설정된 표적 영역을 기준으로 배경 영역을 설정한다. 설정한 배경 영역은 도 2의 초록색 영역(220)과 같이 표적 영역에서 일정 간격이 떨어진 영역이다.

배경 영역 추출부(120)는 표적 영역의 크기에 비례하게 배경 영역의 크기를 조절하여 배경 영역을 추출한다. 이 점을 고려할 때, 배경 영역 추출부(120)는 배경 영역 크기 계산 모듈과 배경 영역 추출 모듈을 구비할 수 있다. 배경 영역 크기 계산 모듈은 표적 영역의 크기와 미리 정해진 제1 이득값의 곱을 이용하여 배경 영역의 크기를 계산하는 기능을 수행한다. 배경 영역 추출 모듈은 계산된 배경 영역의 크기에 따라 배경 영역을 추출하는 기능을 수행한다.

표적 추출 방법은 배경 영역 설정 방법에 의해 결과가 크게 달라지게 된다. 이것은 이 방식이 '배경 영역에 포함되어 있지 않은 부분이 표적 영역에 있다면, 이를 표적으로 간주한다.'는 가정을 기본으로 하기 때문이다.

본 실시예에서 배경 영역 추출부(120)는 표적 영역과 배경 영역의 효과적인 분리를 위한 배경 영역을 설정한다. 이를 위해 배경 영역 추출부(120)는 연속적인 영상이 들어오는 상황에서 추출된 표적 영역을 기준으로 배경의 거리와 크기를 조절한다.

본 실시예에서는 배경 영역의 크기를 조절하기 위하여 다음 수식을 이용한다.

배경 영역의 크기 = 표적 영역의 크기 × B_gain

상기에서, B_gain은 이득값을 의미한다. B_gain은 표적 영역의 크기에 따라 배경 영역의 크기가 설정되도록 하기 위한 비례상수이다. B_gain은 실험적으로 각 상황에 맞게 설정하여 배경 영역의 크기를 적절하게 설정되도록 하는 역할을 한다.

도 2의 (a)와 (b)에서 붉은색 박스 부분(210)이 현재 표적으로 추출된 영역이라고 할 때(표적 영역), 배경 영역은 초록색 박스 부분(220)과 같이 표적 영역의 크기에 비례하여 커지도록 한다. 이것은 표적 영역에 대한 화소 수에 맞추어 배경 영역의 화소 수를 충분히 확보함으로써 각각의 통계적인 특징이 신뢰성있게 획득될 수 있게 하기 위함이다.

배경 영역 추출부(120)는 배경 영역을 추출할 때에 표적 영역으로부터의 거리를 더욱 고려할 수 있다. 이때, 배경 영역 추출부(120)는 표적 영역으로부터의 거리에 반비례하게 배경 영역의 크기를 조절하여 배경 영역을 추출한다. 이러한 배경 영역 추출부(120)는 거리 계산 모듈과 배경 영역 추출 모듈을 구비할 수 있다. 거리 계산 모듈은 미리 정해진 제2 이득값을 표적 영역의 크기로 나눈 값을 이용하여 표적 영역으로부터의 거리를 계산하는 기능을 수행한다. 배경 영역 추출 모듈은 계산된 표적 영역으로부터의 거리에 따라 배경 영역을 추출하는 기능을 수행한다.

배경 영역 추출 모듈은 배경 영역의 크기나 표적 영역으로부터의 거리에 따라 배경 영역을 추출한다. 그러나, 본 실시예에서 배경 영역의 크기에 따라 배경 영역을 추출하는 것을 제1 배경 영역 추출 모듈로, 표적 영역으로부터의 거리에 따라 배경 영역을 추출하는 것을 제2 배경 영역 추출 모듈로 각각 정의하는 것도 가능하다.

표적 영역과 배경 영역 사이의 거리는 다음 수식을 이용한다.

두 영역 사이의 거리 = D_gain ÷ 표적 영역 크기

상기에서, 두 영역이란 표적 영역과 배경 영역을 말하며, D_gain은 이득값을 의미한다. D_gain은 가로 방향과 세로 방향에 대하여 표적 영역과 배경 영역의 거리(간격)을 설정하는 데에 사용한다. 이 파라미터도 B_gain과 마찬가지로 실험적으로 각 상황에 맞게 설정하여 배경 영역과 표적 영역의 간격이 적절하게 설정되도록 정한다.

표적 영역과 배경 영역 사이의 거리는 도 2의 (a)와 (b)에서와 같이 표적 영역의 크기에 반비례하도록 한다. 이것은 표적 영역이 큰 경우(도 2의 (a) 참조)는 표적 대부분을 추출한 경우로 볼 수 있기 때문에 배경 영역을 인접하게 설정해도 배경 영역에 표적의 성분이 포함될 확률이 적다. 반대로, 표적 영역이 작은 경우(도 2의 (b) 참조)는 표적의 일부만이 추출된 경우로 볼 수 있기 때문에 배경 영역을 표적 영역과 멀리 떨어뜨림으로써 표적의 정보가 배경 영역에 포함되지 않도록 할 수 있다.

한편, 배경 영역 추출부(120)는 배경 영역으로 표적 영역을 둘러싸는 영역을 추출한다.

표적 추출부(130)는 표적 영역과 배경 영역을 기초로 입력 영상에서 표적을 추출하는 기능을 수행한다.

표적 추출부(130)는 히스토그램 생성 모듈, 룩업 테이블 생성 모듈, 우도 맵 생성 모듈, 임계값 계산 모듈 및 임계값 이용 표적 추출 모듈을 구비할 수 있다.

히스토그램 생성 모듈은 표적 영역에 대한 표적 히스토그램과 배경 영역에 대한 배경 히스토그램을 생성하는 기능을 수행한다. 히스토그램 생성 모듈은 정의된 표적 영역과 배경 영역에 대한 히스토그램을 얻는다. 히스토그램은 일정 영역 내의 영상의 화소값의 개수를 세어서 만든다. 히스토그램 생성 모듈은 표적 영역을 구성하는 화소마다 표적 영역에서의 중심점으로부터의 거리에 따른 가중치를 고려하여 표적 히스토그램을 생성한다.

룩업 테이블 생성 모듈은 표적 히스토그램과 배경 히스토그램을 이용하여 룩업 테이블(lookup table)을 생성하는 기능을 수행한다. 룩업 테이블 생성 모듈은 표적 영역과 배경 영역의 히스토그램을 합쳐서 룩업 테이블을 만든다.

우도 맵 생성 모듈은 룩업 테이블을 이용하여 우도 맵(likelihood map)을 생성하는 기능을 수행한다. 우도 맵 생성 모듈은 룩업 테이블을 이용하여 우도 맵을 만든다. 수학식은 다음과 같다.

임계값 계산 모듈은 우도 맵으로부터 표적을 추출하기 위한 임계값들을 계산하는 기능을 수행한다. 임계값 계산 모듈은 우도 맵이 임계치 이상 되는 두 지점들을 이용하여 표적 추출을 위한 임계치를 만든다.

임계값 이용 표적 추출 모듈은 임계값들을 이용하여 입력 영상에서 표적을 추출하는 기능을 수행한다.

표적 추출부(130)는 표적 추출 성능의 신뢰성을 높이기 위한 표적 화소수의 증가 기법을 이용한다.

추출된 표적의 중심은 일반적으로 표적일 가능성이 높다. 따라서, 해당 영역에 대하여 도 3과 같은 가중치 함수를 이용해 현재 화소 수에 곱하여 히스토그램(histogram)을 만듦으로써 표적에 대한 화소 수를 증가시킬 수 있다. 즉, 히스토그램은 해당 영역 안의 같은 밝기를 가진 화소들의 개수로 만든 통계적인 자료이기 때문에, 중심점에 대한 가중치를 부여함으로써(중심 영역에 대하여 마스크에 해당하는 가중치를 곱해줌으로써) 도 3에 예시한 마스크를 사용하게 되면 중심점은 1개에서 33개로, 주변 8 이웃 화소는 1개에서 9개로, 주변 4 이웃 화소는 1개에서 5개가 되는 효과를 가지게 된다.

영상에서 히스토그램을 생성할 때는 다음과 같은 연산을 수행한다.

① (X, Y) 위치의 화소의 값을 읽는다 : [A=Image(X,Y)]

② 읽은 화소값 A에 대한 히스토그램의 값을 증가시킨다 : [Hist(A)=Hist(A)+1]

(초기 Hist 값은 모두 0으로 설정한다)

③ 전체 영상에 대해 (X, Y) 위치를 이동시키면서 ①, ② 과정을 반복하여 히스토그램을 완성한다.

여기서, ②의 과정을 변형시켜 보면, 즉, 중심점에 마스크를 씌우게 되면(계수 32)

Hist(A)=Hist(A)+1+32

로 되어 실제 화소수인 1개보다 32개가 많은 화소가 있는 것과 같은 효과를 가지게 된다. 중심점의 상·하·좌·우에 대해서는

Hist(A)=Hist(A)+1+8

이 되고, 대각선의 경우는

Hist(A)=Hist(A)+1+4

가 된다. 즉, 추적 중심점은 표적일 확률이 높기 때문에 다른 화소에 비하여 가중치를 높게 설정하는 것이다.

이상의 방식을 사용할 경우 표적 추출의 신뢰성이 높아지게 되며, 무게 중심점 추적에서 문제가 되는 추적 중심점의 흔들림을 완화시킬 수 있다. 동시에, 영상의 잡음이나 배경 영역의 표적 성분 포함 등과 같은 외부 잡음에 강건해진다.

표적 추출부(130)에 의해 추출된 표적은 입력 영상 이후에 입력되는 영상에서의 표적을 추적하는 데에 이용된다.

전원부(140)는 표적 추출 장치(100)를 구성하는 각 부에 전원을 공급하는 기능을 수행한다.

주제어부(150)는 표적 추출 장치(100)를 구성하는 각 부의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.

이상 설명한 바와 같이, 표적 추적 장치(100)는 표적 추적에 가장 중요한 영향을 끼치는 부분인 '배경 영역 설정'에 대한 새로운 방법을 제시하여 복잡한 배경으로부터 표적을 효과적으로 추출할 수 있으며, 추가로 표적 화소 수 증가 기법을 이용하여 표적 추출의 신뢰성을 증가시키고, 추적 중심점의 흔들림을 완화하며, 외부 잡음에 강건하도록 한다.

다음으로, 표적 추적 장치(100)의 표적 추적 방법에 대해서 설명한다. 도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 표적 추적 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다. 그리고, 도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 표적 추적 방법을 상세하게 도시한 순서도이다. 이하 설명은 도 4와 도 5를 참조한다.

먼저, 표적 영역 추출부(110)가 입력 영상으로부터 표적 영역을 추출한다(S400). 이후, 배경 영역 추출부(120)가 표적 영역의 크기를 고려하여 입력 영상에서 배경 영역을 추출한다(S410). 이후, 표적 추출부(130)가 표적 영역과 배경 영역을 기초로 입력 영상에서 표적을 추출한다(S420).

표적 영역 추출부(110)는 미리 정해진 추적 알고리즘에 따라 입력 영상으로부터 추정된 표적의 위치를 기초로 표적 영역을 추출한다(S500).

배경 영역 추출부(120)는 표적 영역의 크기에 비례하게 배경 영역의 크기를 조절하여 배경 영역을 추출한다. 자세하게는, 배경 영역 추출부(120)는 표적 영역의 크기와 미리 정해진 제1 이득값의 곱을 이용하여 배경 영역의 크기를 계산하고, 계산된 배경 영역의 크기에 따라 배경 영역을 추출한다(S510).

배경 영역 추출부(120)는 배경 영역을 추출할 때에 표적 영역으로부터의 거리를 더욱 고려한다. 자세하게는, 배경 영역 추출부(120)는 표적 영역으로부터의 거리에 반비례하게 배경 영역의 크기를 조절하여 배경 영역을 추출한다. 더욱 자세하게는, 배경 영역 추출부(120)는 미리 정해진 제2 이득값을 표적 영역의 크기로 나눈 값을 이용하여 표적 영역으로부터의 거리를 계산하고, 계산된 표적 영역으로부터의 거리에 따라 배경 영역을 추출한다(S520).

배경 영역 추출부(120)는 배경 영역으로 표적 영역을 둘러싸는 영역을 추출한다.

표적 추출부(130)는 다음 과정을 거쳐 입력 영상에서 표적을 추출한다. 먼저, 히스토그램 생성부가 표적 영역에 대한 표적 히스토그램을 생성하고(S530a), 배경 영역에 대한 배경 히스토그램을 생성한다(S530b). 바람직하게는, 히스토그램 생성부는 표적 히스토그램을 생성할 때에 표적 영역을 구성하는 화소마다 표적 영역에서의 중심점으로부터의 거리에 따른 가중치를 고려한다(A). 이후, 룩업 테이블 생성부가 표적 히스토그램과 배경 히스토그램을 이용하여 룩업 테이블을 생성한다(S540). 이후, 우도 맵 생성부가 룩업 테이블을 이용하여 우도 맵(likelihood map)을 생성한다(S550). 이후, 임계값 계산부가 우도 맵으로부터 표적을 추출하기 위한 임계값들을 계산한다(S560). 이후, 임계값 이용 표적 추출부가 임계값들을 이용하여 입력 영상에서 표적을 추출한다(S570). 추출된 표적은 입력 영상 이후에 입력되는 영상에서의 표적을 추적하는 데에 이용된다.

한편, 전술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들면, ROM, 플로피 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, CD-ROM, DVD, 광데이터 저장 장치 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

본 발명은 유도 미사일이 추적하고자 하는 타겟(탱크, 헬기 등)을 표적으로 추적하기 위한 추적 알고리즘에 적용될 수 있다.

100 : 표적 추출 장치 110 : 표적 영역 추출부
120 : 배경 영역 추출부 130 : 표적 추출부
140 : 전원부 150 : 주제어부

Claims (15)

1. 입력 영상으로부터 표적 영역을 추출하는 표적 영역 추출 단계;
   상기 표적 영역의 크기를 고려하여 상기 입력 영상에서 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출 단계; 및
   상기 표적 영역과 상기 배경 영역을 기초로 상기 입력 영상에서 표적을 추출하는 단계로서, 상기 표적 영역에 대한 표적 히스토그램을 생성하고 상기 배경 영역에 대한 배경 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성 단계; 상기 표적 히스토그램과 상기 배경 히스토그램을 이용하여 룩업 테이블을 생성하는 룩업 테이블 생성 단계; 상기 룩업 테이블을 이용하여 우도 맵(likelihood map)을 생성하는 우도 맵 생성 단계; 상기 우도 맵으로부터 상기 표적을 추출하기 위한 임계값들을 계산하는 임계값 계산 단계; 및 상기 임계값들을 이용하여 상기 입력 영상에서 상기 표적을 추출하는 임계값 이용 표적 추출 단계를 포함하는 표적 추출 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 배경 영역 추출 단계는 상기 표적 영역의 크기에 비례하게 상기 배경 영역의 크기를 조절하여 상기 배경 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 배경 영역 추출 단계는 상기 표적 영역의 크기와 미리 정해진 제1 이득값의 곱을 이용하여 상기 배경 영역의 크기를 계산하고, 상기 계산된 배경 영역의 크기에 따라 상기 배경 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 배경 영역 추출 단계는 상기 배경 영역을 추출할 때에 상기 표적 영역으로부터의 거리를 더욱 고려하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 배경 영역 추출 단계는 상기 표적 영역으로부터의 거리에 반비례하게 상기 배경 영역의 크기를 조절하여 상기 배경 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 배경 영역 추출 단계는 미리 정해진 제2 이득값을 상기 표적 영역의 크기로 나눈 값을 이용하여 상기 표적 영역으로부터의 거리를 계산하고, 상기 계산된 표적 영역으로부터의 거리에 따라 상기 배경 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법.
7. 삭제
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 히스토그램 생성 단계는 상기 표적 영역을 구성하는 화소마다 상기 표적 영역에서의 중심점으로부터의 거리에 따른 가중치를 고려하여 상기 표적 히스토그램을 생성하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법.
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 배경 영역 추출 단계는 상기 배경 영역으로 상기 표적 영역을 둘러싸는 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법.
10. 제 1 항에 있어서,
    상기 표적 영역 추출 단계는 미리 정해진 추적 알고리즘에 따라 상기 입력 영상으로부터 추정된 상기 표적의 위치를 기초로 상기 표적 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법.
11. 제 1 항에 있어서,
    상기 표적 추출 단계에서 추출된 표적은 상기 입력 영상 이후에 입력되는 영상에서의 표적을 추적하는 데에 이용하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 방법.
12. 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체로서, 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항, 또는 제 8 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하는 프로그램이 기록된 기록매체.
13. 입력 영상으로부터 표적 영역을 추출하는 표적 영역 추출부;
    상기 표적 영역의 크기를 고려하여 상기 입력 영상에서 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출부; 및
    상기 표적 영역과 상기 배경 영역을 기초로 상기 입력 영상에서 표적을 추출하는 것으로서, 상기 표적 영역을 구성하는 화소마다 상기 표적 영역에서의 중심점으로부터의 거리에 따른 가중치를 고려하여 상기 표적 영역에 대한 표적 히스토그램을 생성하고 상기 배경 영역에 대한 배경 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성 모듈; 상기 표적 히스토그램과 상기 배경 히스토그램을 이용하여 룩업 테이블을 생성하는 룩업 테이블 생성 모듈; 상기 룩업 테이블을 이용하여 우도 맵(likelihood map)을 생성하는 우도 맵 생성 모듈; 상기 우도 맵으로부터 상기 표적을 추출하기 위한 임계값들을 계산하는 임계값 계산 모듈; 및 상기 임계값들을 이용하여 상기 입력 영상에서 상기 표적을 추출하는 임계값 이용 표적 추출 모듈을 포함하는 표적 추출부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 장치.
14. 제 13 항에 있어서,
    상기 배경 영역 추출부는,
    상기 표적 영역의 크기와 미리 정해진 제1 이득값의 곱을 이용하여 상기 배경 영역의 크기를 계산하는 배경 영역 크기 계산 모듈;
    미리 정해진 제2 이득값을 상기 표적 영역의 크기로 나눈 값을 이용하여 상기 표적 영역으로부터의 거리를 계산하는 거리 계산 모듈; 및
    상기 계산된 배경 영역의 크기와 상기 계산된 표적 영역으로부터의 거리에 따라 상기 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출 모듈
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 장치.
15. 제 13 항에 있어서,
    상기 히스토그램 생성 모듈은 상기 표적 영역을 구성하는 화소마다 상기 표적 영역에서의 중심점으로부터의 거리에 따른 가중치를 고려하여 상기 표적 히스토그램을 생성하는 것을 특징으로 하는 표적 추출 장치.

Images