KR101132493B1 - 영상의 선명도 복원 방법 및 상기 방법이 구현된 ｃｃｔｖ 카메라 - Google Patents

영상의 선명도 복원 방법 및 상기 방법이 구현된 ｃｃｔｖ 카메라 Download PDF

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Abstract

본 발명은 소정의 공간을 촬영하는 카메라에서 촬영된 입체 이미지를 평면 이미지로 변환하는 변환단계, 평면 이미지의 에지 특성을 이용하여 이미지의 번짐 정도를 검출하는 검출단계 및 이미지의 번짐 정도와 기준 값을 비교하여 이미지의 번짐 정도가 기준 값보다 크면, 이미지가 분할된 영역의 이미지 차를 확대하여 이미지의 선명도를 복원하는 복원단계를 포함하는 영상의 선명도 복원 방법으로 영상의 선명도를 높일 수 있다.

Description

영상의 선명도 복원 방법 및 상기 방법이 구현된 ＣＣＴＶ 카메라{Image sharpness restoration method and CCTV camera implementing the same method}
본 발명은 영상의 선명도 복원 방법 및 상기 방법이 구현된 CCTV 카메라에 관한 것으로, 보다 상세하게는 번짐 영상의 선명도를 복원하는 영상의 선명도 복원 방법 및 상기 방법이 구현된 CCTV 카메라에 관한 것이다.
현재 은행, 학교, 편의점 등의 장소에서 발생하는 비상 시의 상황에 대비하여 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit TV, 이하 'CCTV'라고 함) 카메라를 감시 대상 지역에 설치하고, 설치된 CCTV 카메라로부터 인가되는 영상 신호를 영상으로 재생하여 표시 장치로 표시함으로써 감시 대상 지역을 감시하고 있다.
그러나, CCTV 카메라에서 촬영한 영상은 대부분 해당 영역의 포괄적인 정보만 획득하기 때문에 영상의 특정 부분을 확대하게 되면 화질 저하로 인해 인식률이 매우 낮게 되는 문제점이 있었다.
또한, 영상을 복원하게 되더라도 선명하게 복원되지 못하는 문제점이 발생하였다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로, 비선형 확산 방정식을 이용하여 영상의 번짐 정도를 검출하고, 번짐 정도가 검출된 영상에 디포메이션을 적용하여 영상의 선명도를 복원할 수 있는 영상의 선명도 복원 방법 및 상기 방법이 구현된 CCTV 카메라를 제공하는데 그 목적이 있다.
이를 위해 본 발명의 일실시예에 의한 영상의 선명도 복원 방법은 소정의 공간을 촬영하는 카메라에서 촬영된 입체 이미지를 평면 이미지로 변환하는 변환단계, 상기 평면 이미지의 에지 특성을 이용하여 이미지의 번짐 정도를 검출하는 검출단계, 상기 이미지의 번짐 정도와 기준 값을 비교하여 상기 이미지의 번짐 정도가 상기 기준 값보다 크면, 이미지가 분할된 영역의 이미지 차를 확대하여 이미지의 선명도를 복원하는 복원단계를 포함한다.
여기서, 상기 검출단계는 비선형 확산 방정식인 아래의 [식 1]을 이용하여 상기 이미지의 번짐 정도를 검출한다.
[식 1]
Figure 112010026995590-pat00001
여기서, Un은 이산적인 신호, F는 힘의 함수, n은 상수이다.
여기서, 상기 이미지의 번짐 정도는 에지선의 굵기로 판단하고, 이미지의 번짐이 심할수록 에지선이 굵은 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 복원단계는 상기 이미지의 번짐 정도가 상기 기준 값보다 크면, 아래의 [식 2] 및 [식 3]인 디포메이션 방정식을 이용하여 상기 이미지가 분할된 영역의 이미지 차를 확대하여 상기 이미지의 선명도를 복원한다.
[식 2]
Figure 112010026995590-pat00002
Figure 112010026995590-pat00003
여기서, T는 탄젠트 벡터, N은 노말 벡터, α,β는 임의의 함수이다.
[식 3]
Figure 112010026995590-pat00004
Figure 112010026995590-pat00005
여기서,
Figure 112010026995590-pat00006
이다.
이를 위해 본 발명의 일실시예에 의한 영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라는 소정의 공간을 촬영하는 카메라에서 촬영된 입체 이미지를 평면 이미지로 변환하는 변환부, 상기 평면 이미지의 에지 특성을 이용하여 이미지의 번짐 정도를 검출하는 검출부, 상기 이미지의 번짐 정도와 기준 값을 비교하여 상기 이미지의 번짐 정도가 상기 기준 값보다 크면, 이미지가 분할된 영역의 이미지 차를 확대하여 이미지의 선명도를 복원하는 복원부를 포함한다.
상기 변환부는 상기 카메라에서 촬영된 곡면 이미지를 평면 이미지로 변환하기 위해 각 이미지의 좌표 값을 계산하는 좌표 계산부, 상기 카메라에서 촬영된 곡면 이미지의 색 공간을 변환하는 제1 색공간 변환부를 포함한다.
여기서, 상기 제1 색공간 변환부는 상기 카메라에서 입력된 이미지인 YUV 데이터를 RGB 데이터로 변환한다.
그리고, 상기 변환부는 상기 RGB 데이터를 YUV 데이터로 변환한다.
게다가, 상기 검출부는 아래의 [식 1]인 비선형 확산 방정식을 이용하여 이미지의 번짐 정도를 검출한다.
[식 1]
Figure 112010026995590-pat00007
여기서, Un은 이산적인 신호, F는 힘의 함수, n은 상수이다.
아울러, 상기 복원부는 상기 이미지의 번짐 정도와 상기 기준 값을 비교하여 상기 이미지의 번짐 정도가 상기 기준 값보다 크면, 아래의 [식 2] 및 [식 3]인 디포메이션 방정식을 이용하여 이미지가 분할된 영역의 이미지 차를 확대하여 이미지의 선명도를 복원한다.
[식 2]
Figure 112010026995590-pat00008
Figure 112010026995590-pat00009
여기서, T는 탄젠트 벡터, N은 노말 벡터, α,β는 임의의 함수이다.
[식 3]
Figure 112010026995590-pat00010
Figure 112010026995590-pat00011
여기서,
Figure 112010026995590-pat00012
이다.
상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 의한 영상의 선명도 복원 방법 및 상기 방법이 구현된 CCTV 카메라에 따르면, 비선형 확산 방정식을 이용하여 영상의 번짐 정도를 검출하고, 번짐 정도가 검출된 영상에 디포메이션을 적용하여 영상의 선명도를 복원할 수 있는 장점이 있다.
즉, 촬영된 영상을 분석하여 번짐이 발생한 영상만을 선별하여 해당 영상에 대해서만 디블러링(de-blurring)을 수행하여 선명도를 높일 수 있다.
또한, 이를 회로로 구현하여 CCTV 카메라에 적용함으로써 복잡한 알고리즘 대신에 간단하게 구현할 수 있으며, 처리 속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라의 구성도이다.
도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 일실시예에 의한 영상의 선명도 복원 방법에서 선명도가 복원된 영상의 실험 결과를 보여주는 도면들이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 영상의 선명도를 복원하는 과정을 보여주는 동작 흐름도이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라의 구성도 및 도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 일실시예에 의한 영상의 선명도 복원 방법에서 선명도가 복원된 영상의 실험 결과를 보여주는 도면들을 나타낸다.
도 1에 도시한 바와 같이, 영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라(100)는 변환부(110), 검출부(120), 복원부(130) 및 저장부(140)를 포함하여 구성된다.
변환부(110)는 일정한 공간을 촬영하는 CCTV 카메라(10)에서 촬영된 입체 이미지를 평면 이미지로 변환하는 영상 변환을 수행한다.
보다 구체적으로 설명하면, 변환부(110)는 CCTV 카메라에서 촬영된 입체 이미지 즉, 3D 이미지를 평면 이미지인 2D 이미지로 변환하는 영상 변환을 수행하는데, 이를 위해 좌표 계산부(112) 및 제1 및 제2 색공간 변환부(114, 116)를 포함한다.
좌표 계산부(112)는 CCTV 카메라에서 촬영된 입체 이미지를 평면 이미지로 변환하기 위해 각 이미지의 좌표 값을 계산한다. 여기서, 각 이미지의 좌표 값이란 각 이미지의 위치를 (X, Y)의 좌표로 나타낸 것을 의미한다.
제1 색공간 변환부(114)는 카메라에서 촬영된 입체 이미지의 색 공간을 변경하는 수단으로서, 입체 이미지를 YUV 데이터에서 RGB 데이터로 변경한다. 이처럼, 이미지를 구성하는 픽셀의 위치에 따른 데이터 처리는 YUV 신호보다는 RGB 신호가 편리하기 때문에 RGB 데이터로 색공간을 변경한다.
여기서, YUV 데이터란 픽셀들의 색을 나타내는 방식 중 하나로서 색 정보와 밝기 정보를 세 가지 채널로 구분하여 한 픽셀의 색을 나타내는 방식이다.
한편, YUV(YCbCr) 컬러 모델은 컬러 정보로부터 밝기값과 색차 신호를 분리하여 표현하는 컬러모델로서, 밝기값은 Y로 기호화되고 색차신호는 CbCr로 기호화된다.
서브 샘플링이나 양자화 과정에서 압축을 하게 되는데, 사람의 눈이 컬러 정보에 둔감하기 때문에 사람의 눈으로 화질의 차이를 별로 느끼지 않으면서 압축율을 높일 수가 있게 된다.
또한, RGB 컬러 모델은 3 개의 요소가 시각적으로 균일한 정보를 가지는 반면, YUV는 밝기값과, 색차 신호로 서로 다른 정보를 가지고 있기 때문에 JPEG 압축과 MPEG 비디오 압축에서 주로 이용하게 된다.
즉, RGB는 각각의 상호 상관성이 높아서 서로 중복되는 정보를 가지고 있지만, YUV는 중복되는 정보가 없다.
제2 색공간 변환부(116)는 RGB 데이터를 YUV 데이터로 변경한다.
상기 RGB 데이터를 YUV 데이터로 변경하는 이유는 RGB 데이터에 비해 데이터량을 30% 이상 줄일 수 있으며, 영상의 화질 저하를 최소로 유지할 수 있기 때문이다.
검출부(120)는 평면 이미지의 에지 특성을 이용하여 이미지의 번짐 정도를 검출한다.
보다 자세하게 설명하면, 검출부(120)는 비선형 확산 방정식인 아래의 [식 1]을 이용하여 이미지의 번짐 정도를 검출한다.
[식 1]
Figure 112010026995590-pat00013
여기서, Un은 이산적인 신호, F는 힘의 함수, n은 상수이다.
이미지의 번짐 정도는 [식 1]을 적용하여 영상(평면 이미지)을 변환하였을 때, 도 2b와 같이, 에지선의 굵기로 판단하고 이미지의 번짐이 심할수록 에지선이 굵게 나타난다.
복원부(130)는 이미지의 번짐 정도와 기준 값을 비교하여 이미지의 번짐 정도가 기준 값보다 크면, 이미지가 분할된 영역에서 이미지의 차를 확대하여 이미지의 선명도를 복원한다.
즉, 에지선의 검출과 함께 이미지 분할이 일어나는데 이렇게 찾아진 이미지 분할 영역에 [식 2] 및 [식 3]의 디포메이션 방정식을 적용하여 이미지 차를 확대함으로써 도 2c와 같이 이미지의 선명도를 높인다.
[식 2]
Figure 112010026995590-pat00014
Figure 112010026995590-pat00015
여기서, T는 탄젠트 벡터, N은 노말 벡터, α,β는 임의의 함수이다.
임의의 표면 방정식을
Figure 112010026995590-pat00016
라 하면, [식 2]는 아래와 같은 [식 3]으로 변환된다.
[식 3]
Figure 112010026995590-pat00017
Figure 112010026995590-pat00018
여기서,
Figure 112010026995590-pat00019
이다.
저장부(140)는 좌표 계산부(112)에서 계산된 각 이미지의 좌표 값을 저장하고, 제1 색공간 변환부(114)에서 RGB 형식으로 변환된 RGB 데이터를 저장한다.
또한, 저장부(140)는 좌표 계산부(112)에서 계산되어 저장된 RGB 데이터를 이용하여 저장부(140)에 저장된 입력 이미지 데이터 중에서 출력할 데이터의 위치를 결정하고, 결정된 위치의 픽셀 데이터를 읽어 내는 역할을 수행한다.
이하에서는 본 발명의 일실시예에 의한 영상의 선명도를 복원하는 과정에 대하여 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 영상의 선명도를 복원하는 과정을 보여주는 동작 흐름도로서, 도 3에 도시한 바와 같이, 일정한 공간을 촬영하는 카메라에서 촬영된 입체 이미지를 평면 이미지로 변환한다(S300).
그리고, 평면 이미지의 에지 특성을 이용하여 이미지의 번짐 정도를 검출한다(S310).
여기서, 이미지의 번짐 정도는 비선형 확산 방정식인 아래의 [식 1]을 이용하여 검출한다.
[식 1]
Figure 112010026995590-pat00020
여기서, Un은 이산적인 신호, F는 힘의 함수, n은 상수이다.
다음으로, 이미지의 번짐 정도와 기준 값을 비교하여 이미지의 번짐 정도가 기준 값보다 크면(320단계의 '예'), 이미지가 분할된 영역에서 이미지의 차를 확대하여 이미지의 선명도를 복원한다(S330).
보다 구체적으로 설명하면, 320단계에서 이미지의 번짐 정도가 상기 기준 번짐 정도보다 크면, 아래의 [식 2] 및 [식 3]인 디포메이션 방정식을 이용하여 이미지가 분할된 영역에서 이미지의 차를 확대하여 이미지의 선명도를 복원한다.
[식 2]
Figure 112010026995590-pat00021
Figure 112010026995590-pat00022
여기서, T는 탄젠트 벡터, N은 노말 벡터, α,β는 임의의 함수이다.
[식 3]
Figure 112010026995590-pat00023
Figure 112010026995590-pat00024
여기서,
Figure 112010026995590-pat00025
이다.
선명도가 복원된 이미지인 RGB 데이터를 YUV 데이터로 변환하고, 변환된 YUV 데이터를 이미지 프로세서(20)(모니터 또는 저장장치)로 전송한다(S340).
본 발명은 이상에서 살펴본 바와 같이 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
100...영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라
110...변환부 112...좌표 계산부
114...제1 색공간 변환부 116...제2 색공간 변환부
120...검출부 130...복원부
140...저장부

Claims (10)

  1. 소정의 공간을 촬영하는 카메라에서 촬영된 입체 이미지를 평면 이미지로 변환하는 변환단계;
    상기 평면 이미지의 에지 특성을 이용하여 이미지의 번짐 정도를 검출하는 검출단계;
    상기 이미지의 번짐 정도와 소정의 기준 값을 비교하여 상기 이미지의 번짐 정도가 상기 기준 값보다 크면, 이미지가 분할된 영역의 이미지 차를 확대하여 이미지의 선명도를 복원하는 복원단계를 포함하고,
    상기 이미지의 번짐 정도는 상기 평면 이미지의 에지선의 굵기로 판단하며, 이미지의 번짐 정도가 클수록 에지선이 굵은 것을 특징으로 하는 영상의 선명도 복원 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 검출단계는,
    비선형 확산 방정식인 아래의 [식 1]을 이용하여 상기 이미지의 번짐 정도를 검출하는 영상의 선명도 복원 방법.
    [식 1]
    Figure 112010026995590-pat00026

    여기서, Un은 이산적인 신호, F는 힘의 함수, n은 상수이다.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 복원단계는,
    상기 이미지의 번짐 정도가 상기 기준 값보다 크면, 아래의 [식 2] 및 [식 3]인 디포메이션 방정식을 이용하여 상기 이미지가 분할된 영역의 이미지 차를 확대하여 상기 이미지의 선명도를 복원하는 영상의 선명도 복원 방법.
    [식 2]
    Figure 112010026995590-pat00027

    Figure 112010026995590-pat00028

    여기서, T는 탄젠트 벡터, N은 노말 벡터, α,β는 임의의 함수이다.
    [식 3]
    Figure 112010026995590-pat00029

    Figure 112010026995590-pat00030

    여기서,
    Figure 112010026995590-pat00031
    이다.
  5. 소정의 공간을 촬영하는 카메라에서 촬영된 입체 이미지를 평면 이미지로 변환하는 변환부;
    상기 평면 이미지의 에지 특성을 이용하여 이미지의 번짐 정도를 검출하는 검출부;
    상기 이미지의 번짐 정도와 소정의 기준 값을 비교하여 상기 이미지의 번짐 정도가 상기 기준 값보다 크면, 이미지가 분할된 영역의 이미지 차를 확대하여 이미지의 선명도를 복원하는 복원부를 포함하고,
    상기 이미지의 번짐 정도는 상기 평면 이미지의 에지선의 굵기로 판단하며, 이미지의 번짐 정도가 클수록 에지선이 굵은 것을 특징으로 하는 영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 변환부는,
    상기 카메라에서 촬영된 곡면 이미지를 평면 이미지로 변환하기 위해 각 이미지의 좌표 값을 계산하는 좌표 계산부;
    상기 카메라에서 촬영된 곡면 이미지의 색 공간을 변환하는 제1 색공간 변환부를 포함하는 영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제1 색공간 변환부는,
    상기 카메라에서 입력된 이미지인 YUV 데이터를 RGB 데이터로 변환하는 영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 변환부는,
    상기 RGB 데이터를 YUV 데이터로 변환하는 제2 색공간 변환부를 더 포함하는 영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 검출부는,
    아래의 [식 1]인 비선형 확산 방정식을 이용하여 이미지의 번짐 정도를 검출하는 영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라.
    [식 1]
    Figure 112010026995590-pat00032

    여기서, Un은 이산적인 신호, F는 힘의 함수, n은 상수이다.
  10. 제 5 항에 있어서,
    상기 복원부는,
    상기 이미지의 번짐 정도와 상기 기준 값을 비교하여 상기 이미지의 번짐 정도가 상기 기준 값보다 크면, 아래의 [식 2] 및 [식 3]인 디포메이션 방정식을 이용하여 이미지가 분할된 영역의 이미지 차를 확대하여 이미지의 선명도를 복원하는 영상의 선명도 복원 방법이 구현된 CCTV 카메라.
    [식 2]
    Figure 112010026995590-pat00033

    Figure 112010026995590-pat00034

    여기서, T는 탄젠트 벡터, N은 노말 벡터, α,β는 임의의 함수이다.
    [식 3]
    Figure 112010026995590-pat00035

    Figure 112010026995590-pat00036

    여기서,
    Figure 112010026995590-pat00037
    이다.

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