KR101161803B1 - 가버 필터 및 그것의 필터링 방법, 그리고 그것을 이용한영상 처리 방법 - Google Patents

Abstract

여기에 개시된 가버 필터는, x축 및 y축 중 적어도 하나 이상의 축에 대해 중심 주파수가 π만큼 이동된 가버필터 마스크를 생성하여 가버 필터링을 수행한다. 이 때 생성되는 가버필터 마스크는, 기존의 가버필터 마스크의 1/2 내지 1/4의 크기를 갖기 때문에, 가버 필터링에 소요되는 시간이 기존에 비해 1/2 내지 1/4로 줄어들게 된다. 또한, 상기 가버 필터는 상기 가버 필터의 주파수 특성에 따라 설계된 저대역 통과 필터링을 수행함으로써, 가버필터링 결과에 존재하는 고주파 성분을 효과적으로 제거한다.

Description

가버 필터 및 그것의 필터링 방법, 그리고 그것을 이용한 영상 처리 방법{GABOR FILTER AND FILTERING METHOD THEREOF, AND IMAGE PROCESSING METHOD ADOPTING THE SAME}

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 가버 필터 및 그것을 구비한 영상 처리 장치의 구성을 보여주는 블록도;

도 2 및 도 3은 일반적인 가버필터 마스크의 구성을 보여주는 도면;

도 4 및 도 5는 도 1에 도시된 제 1 마스크 생성부에서 생성된 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 일예를 보여주는 도면;

도 6 및 도 7은 도 1에 도시된 제 1 마스크 생성부에서 생성된 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 일예를 보여주는 도면;

도 8은 도 4 및 도 5에 도시된 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF) 생성 방법을 보여주는 도면;

도 9는 도 6 및 도 7에 도시된 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF) 생성 방법을 보여주는 도면;

도 10은 도 1에 도시된 제 2 필터링부에서 수행되는 저역 통과 필터링 과정을 설명하기 위한 도면;

도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 저역통과 필터의 설계 방법을 보 여주는 도면;

도 12는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 가버 필터링 방법을 보여주는 흐름도;

도 13은 도 12에 도시된 가버 필터링 방법을 사용하는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 영상 처리 방법을 보여주는 흐름도;

도 14 및 도 15는 도 13에 도시된 방향정보 및 주파수 정보 추출 과정을 보여주는 도면;

도 16은 도 13에 도시된 영상처리 방법에 의해 수행된 영상 향상(Image Enhancement) 결과를 보여주는 도면;

도 17은 도 12에 도시된 가버 필터링 방법을 사용하는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 영상 처리 방법을 보여주는 흐름도;

도 18은 도 17에 도시된 영상처리 방법에 의해 수행된 영상 분할(Image Segmentation) 결과를 보여주는 도면;

도 19는 도 12에 도시된 가버 필터링 방법을 사용하는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 영상 처리 방법을 보여주는 흐름도; 그리고

도 20은 도 19에 도시된 영상처리 방법에 의해 수행된 영상 특징 코드 생성 결과를 보여주는 도면이다.

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*

20 : 전처리부 30 : 가버필터

40 : 제 1 마스크 생성부 50 : 제 1 필터링부

60 : 제 2 마스크 생성부 70 : 제 2 필터링부

80 : 후처리부 90 : 제어부

100 : 영상 처리 장치

본 발명은 영상처리에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로는 가버 필터 및 그것의 필터링 방법, 그리고 그것을 이용한 영상 처리 방법에 관한 것이다.

2차원 가버 필터(2-Dimensional Gabor Filter)는 대상 신호에 대해 특정 위치, 특정 주파수 그리고 특정 방향의 성분만을 자유롭게 통과 시킬 수 있는 필터이다. 이와 같은 가버 필터의 장점 때문에 공간 영역(spatial domain)에서 영상을 처리하는 기법들, 예를 들면 영상 향상(Image Enhancement), 영상 복원(Image Restoration), 영상의 질감 분석(Texture Analysis), 그리고 영상 분할(Image Segmentation) 등에 가버 필터가 많이 사용되고 있다.

예를 들면, 2003년 6월 10일, Myler 등에 의해 취득된 미국특허공보 6,577,764호, "METHOD FOR MEASURING AND ANALYZING DIGITAL VIDEO QUALITY"에는 가버 필터링 결과를 이용하여 비디오 영상의 품질을 측정하고 분석하는 방법이 개시되어 있고, 2002년 10월 10일, Washizawa에 의해 취득된 미국특허공보 6,493,031호, "VISUAL INFORMATION PROCESSING METHOD AND APPARATUS FOR EXTRACTING FEATURE QUANTITIES FROM A TWO-DIMENSIONAL IMAGE SIGNAL"에는 가버 필터링 결과 를 이용하여 2차원 영상의 특징점들을 추출하는 방법이 개시되어 있다. 그리고, 2003년 4월 8일, Krishnamachari에 의해 취득된 미국특허공보 6,546,155호, "SYSTEM AND METHOD FOR ROTATION INVARIANT REPRESENTATION OF TEXTURE IN IMAGES"에는 회전에 따라 달라지는 텍스쳐 파라미터들을 가버 필터링 결과를 이용하여 표현하는 장치 및 방법이 개시되어 있다.

가버 필터는 공간 영역과 주파수 영역에서 동조 가능한 방향과 중심 주파수(tunable orientation and center frequency), 그리고 반경 주파수 대역폭(radial frequency bandwidth)과 관련된 변수들을 갖는다. 따라서, 상기 변수들을 어떻게 설정하느냐에 따라 가버 필터의 모양(shape), 방향(orientation), 중심 주파수(center frequency), 대역폭(bandwidth) 등이 변화되는 특징을 가진다. 예를 들어, 다중 텍스쳐 영상 분할에 가버 필터링 기법이 사용되는 경우, 가버 필터는 다양한 주파수와 방향, 대역폭 등을 갖는 필터로 구성된 다중 채널 뱅크를 이용하여 모든 필터를 입력 영상에 적용한 후에, 이 중에서 최적의 반응을 보이는 공간 필터를 사용하게 된다. 따라서, 복잡하고 많은 양의 계산을 필요로 한다. 특히, 영상과 같이 2차원의 데이터에 적용되는 2차원 가버 필터는, 매우 복잡한 형태의 가버 기저 함수(Gabor Basis Function)을 사용하기 때문에 연산량이 매우 많은 단점이 있다. 따라서, 가버 필터를 임베디드 시스템(embedded system)에 적용하기 어려운 문제점이 있다.

따라서, 본 발명의 목적은 상술한 제반 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으 로, 필터링에 소요되는 연산량을 감소시킨 가버 필터 및 그것의 필터링 방법, 그리고 그것을 이용한 영상 처리 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 다른 목적은 임베디드 환경에서 실시간으로 수행할 수 있는 가버 필터 및 그것의 필터링 방법, 그리고 그것을 이용한 영상 처리 방법을 제공하는데 있다.

상기의 과제를 이루기 위하여 본 발명에 의한 가버필터는, x축 및 y축 중 적어도 하나 이상의 축에 대해 중심 주파수가 π만큼 이동된 가버필터 마스크를 생성하는 제 1 마스크 생성부; 그리고 입력 영상과 상기 가버필터 마스크를 컨볼루션하는 제 1 필터링부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 1 타입의 가버필터 마스크는, 중심 주파수가 이동되지 아니한 제 1 주파수 성분과, 중심 주파수가 상기 x축 및 상기 y축으로 π만큼 이동된 제 2 주파수 성분의 평균에 해당되는 주파수 성분을 가지는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예에 있어서, x 및 y는 가버필터 마스크를 구성하는 엘리먼트들의 x 좌표 및 y 좌표를 각각 나타내고, θ_i와 f_i는 상기 엘리먼트 각각에 대한 방향 정보와 주파수 정보를 각각 나타내고, 그리고, δ_x와 δ_y는 x 및 y 방향으로의 가우시안 포락선(Gaussian Envelope)의 표준편차를 각각 나타낼 때, 상기 제 1 타입의 가버필터 마스크는

의 값을 가지며, 여기서

의 값을 가지는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 1 타입의 가버필터 마스크를 구성하는 복수 개의 엘리먼트들 중 상기 x 좌표 및 상기 y 좌표의 합이 짝수인 엘리먼트들이 상기 유효 데이터로 사용되어, 상기 입력 영상과 컨볼루션 되는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 2 타입의 가버필터 마스크는, 상기 제 1 주파수 성분과, 상기 제 2 주파수 성분과, 중심 주파수가 상기 x축으로 π만큼 이동된 제 3 주파수 성분과, 중심 주파수가 상기 y축으로 π만큼 이동된 제 4 주파수 성분의 평균에 해당되는 주파수 성분을 가지는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예에 있어서, x 및 y는 가버필터 마스크를 구성하는 엘리먼트들의 x 좌표 및 y 좌표를 각각 나타내고, θ_i와 f_i는 상기 엘리먼트 각각에 대한 방향 정보와 주파수 정보를 각각 나타내고, 그리고, δ_x와 δ_y는 x 및 y 방향으로의 가우시안 포락선(Gaussian Envelope)의 표준편차를 각각 나타낼 때, 상기 제 2 타입의 가버필터 마스크는

의 값을 가지며, 여기서

의 값을 가지는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 2 타입의 가버필터 마스크를 구성하는 복수 개의 엘리먼트들 중 상기 x 좌표 및 상기 y 좌표가 모두 짝수인 엘리먼트들이 상기 유효 데이터로 사용되어, 상기 입력 영상과 컨볼루션 되는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 컨볼루션 결과에 존재하는 고주파 성분을 제거하기 위한 저역 통과 필터 마스크를 생성하는 제 2 마스크 생성부; 그리고 상기 컨볼루션 결과와 상기 저역 통과 필터 마스크를 컨볼루션하는 제 2 필터링부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 저역 통과 필터 마스크는, 가우시안 저역 통과 필터 마스크인 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 저역 통과 필터 마스크에 의한 주파수 통과 대역의 범위가

이고, 처리하고자 하는 가버필터의 주파수가

이고, 상기 가버필터의 포락선의 표준편차가

일 때,

상기 주파수 통과 대역의 범위는

의 값을 갖는 것을 특징으로 한다.

상기의 과제를 이루기 위하여 본 발명에 의한 가버필터링 방법은, x축 및 y축 중 적어도 하나 이상의 축에 대해 중심 주파수가 π만큼 이동된 가버필터 마스크를 생성하는 단계; 그리고 입력 영상과 상기 가버필터 마스크를 컨볼루션하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 컨볼루션 결과에 존재하는 고주파 성분을 제거하기 위한 저역 통과 필터 마스크를 생성하는 단계; 그리고 상기 컨볼루션 결과와 상기 저역 통과 필터 마스크를 컨볼루션하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기의 과제를 이루기 위하여 본 발명에 의한 입력 영상으로부터 M개의 영상을 분할하는 영상 처리방법은, N 개의 방향 정보들 및 N 개의 주파수 정보들을 결정하는 단계; 상기 방향 정보들 및 주파수 정보들에 응답해서, x축 및 y축 중 적어도 하나 이상의 축에 대해 중심 주파수가 π만큼 이동된 가버필터 마스크를 N개 생성하는 단계; 상기 입력 영상과 상기 N개의 가버필터 마스크에 대한 컨볼루션을 각각 수행하는 단계; N개의 컨볼루션 결과들을 정규화 하는 단계; 그리고 상기 N개의 정규화된 컨볼루션 결과들을 M개의 영역으로 그룹화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기의 과제를 이루기 위하여 본 발명에 의한 영상을 인식하는데 필요한 복수 개의 특징 정보들을 코드화하는 영상 처리방법은, 입력 영상에서 상기 특징 정보들을 추출하고자 하는 영역을 설정하는 단계; 서로 다른 방향 정보들과 서로 다른 주파수 정보들을 갖는 N개의 가버필터 마스크를 생성하는 단계; 상기 설정된 영역과 상기 N개의 가버필터 마스크에 대한 컨볼루션을 각각 수행하는 단계; 그리고 N개의 컨볼루션 결과들을 상기 설정된 영역에 대한 특징 정보들로서 저장하는 단계를 포함하되, 상기 각각의 가버필터 마스크는 x축 및 y축 중 적어도 하나 이상의 축에 대해 중심 주파수가 π만큼 이동된 것을 특징으로 한다.

(실시예)

이하 본 발명에 따른 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

본 발명의 신규한 가버 필터는, 가버 필터의 주파수 특성을 이용하여 기존의 가버필터 마스크 크기의 1/2 내지 1/4의 크기를 갖는 마스크를 생성하고, 이를 이용하여 고속의 가버 필터링을 수행한다. 그리고, 저주파 성분의 손실을 최소화 할 수 있도록 설계된 저대역 통과 필터링을 수행하여, 가버 필터링의 결과에 존재하는 고주파성분을 효과적으로 제거 한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 가버 필터(30) 및 그것을 구비한 영상 처리 장치(100)의 구성을 보여주는 블록도이다. 도 2 및 도 3은 일반적인 가버필터 마스크의 구성을 보여주는 도면이고, 도 4 및 도 5는 도 1에 도시된 제 1 마스크 생성부에서 생성된 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 일 예를 보여주는 도면이다. 그리고, 도 6 및 도 7은 도 1에 도시된 제 1 마스크 생성부에서 생성 된 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 일 예를 보여주는 도면이다.

먼저 도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 영상 처리 장치(100)는 전처리부(pre-processing unit ; 20), 가버필터(Gabor Filter ; 30), 후처리부(post-processing unit ; 80), 및 제어부(control unit ; 90)를 포함한다.

가버필터(30)는 대상 신호에 대해 특정 위치, 특정 주파수, 그리고 특정 방향의 성분만을 자유롭게 통과 시킬 수 있는 필터이다. 이와 같은 가버 필터(30)의 특성 때문에, 영상 처리 장치(100)는 영상 향상(Image Enhancement), 영상 분할(Image Segmentation), 그리고 영상 특징 코드 생성(Feature Code Generation) 등의 기능을 수행하는데 가버 필터(30)를 사용한다. 일반적으로, 가버 필터(30)는 많은 양의 연산을 필요로 하기 때문에, 실시간으로 동작하는 임베디드 시스템에는 적용하기 어렵다. 본 발명에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 가버 필터(30)가 가지고 있는 고유의 주파수 특성을 이용하여 가버 필터(30)의 마스크 사이즈를 기존의 가버 필터 마스크 크기의 1/2 내지 1/4의 크기로 줄여준다. 그 결과, 연산량이 대폭 줄어들게 되어, 고속의 가버 필터링이 가능해 진다. 아래에서 상세히 설명되겠지만, 본 발명에 따른 가버 필터링에 따르면, 가버 필터링에 소요되는 연산량이 1/2 내지 1/4 수준으로 줄어들었음에도 불구하고, 실제 필터링 효과는 기존과 거의 차이가 없는 특징을 가진다.

전처리부(20)는 영상 데이터의 처리에 앞서 사전에 영상 신호의 질을 높이는 동작을 수행한다. 전처리부(20)에서 수행되는 전처리 과정으로는 영상의 밝기조절(Contrastenhancement), 정규화(Normalization), 잡음 제거 등이 있다. 그 외에도 전처리부(20)는 영상 데이터의 처리에 적합한 사이즈로 영상의 크기 및 포맷을 조절하고, 입력영상을 복수 개의 블록들로 분할하는 등의 동작을 수행한다. 이와 같은 전처리부(20)의 동작은 영상 처리 장치(100)에서 수행하고자 하는 기능에 따라 다양하게 구성된다. 후처리부(80)는 가버필터(30)에서 처리된 가버 필터링 결과를 근거로 하여, 영상 향상, 영상 분할, 및 영상 특징 코드 생성 등과 같은 동작을 수행하게 된다. 후처리부(80)의 동작 역시 영상 처리 장치(100)에서 수행하고자 하는 기능에 따라 다양하게 구성된다. 그리고, 제어부(90)는 영상 처리 장치(100)의 제반 동작을 제어하는 기능을 수행한다.

본 발명에 따른 가버 필터(30)의 구체적인 구성 및 동작을 살펴보면 다음과 같다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 가버 필터(30)는 제 1 마스크 생성부(40), 제 1 필터링부(50), 제 2 마스크 생성부(60), 및 제 2 필터링부(70)를 포함한다. 제 1 마스크 생성부(40)는 기존의 가버필터 마스크의 1/2 내지 1/4의 사이즈를 갖는 제 1 또는 제 2 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF, 또는 2L_MGF)를 발생한다. 제 1 필터링부(50)는 입력 영상과 상기 가버필터 마스크(1L_MGF, 또는 2L_MGF)를 컨볼루션한다. 그리고, 제 2 마스크 생성부(60)는 가버 필터 마스크의 컨볼루션(이하, MGF(Modified Gabor Filter) 필터링이라 칭함) 결과에 존재하는 고주파 성분을 제거하는 저역 통과 필터 마스크를 생성하고, 제 2 필터링부(70)는 상기 가버 필터링 결과와 상기 저역 통과 필터 마스크를 컨볼루션(이하, LPF(Low Pass Filter) 필터링이라 칭함)한다.

본 발명에 따른 가버필터(30)는 크게 두 단계의 필터링 과정을 수행한다. 첫 번째 필터링 과정은 제 1 필터링부(50)가 제 1 마스크 생성(40)에서 생성된 가버필터 마스크(1L_MGF, 또는 2L_MGF)와 영상신호를 컨볼루션하는 MGF 필터링 과정이다. 그리고, 두 번째 필터링 과정은 제 2 필터링부(70)가 제 2 마스크 생성(60)에서 생성된 저역 통과 필터 마스크와 MGF 필터링 결과를 컨볼루션하는 LPF 필터링 과정이다. 이 중 LPF 필터링 과정은 가버필터(30)가 사용되는 영상 처리 장치(100)의 적용 분야에 따라서 선택적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치(100)가 영상의 특징 추출이나, 특정 영상을 분할하는데 적용되는 경우에는 MGF 필터링만 수행하고 LPF 필터링은 수행하지 않을 수 있다. 그리고, 영상 처리 장치(100)가 고주파 성분이 매우 민감하게 작용하는 영상 향상(Image Enhancement) 등에 적용되는 경우에는 MGF 필터링과 LPF 필터링을 모두 수행한다. LPF 필터링을 수행하지 않는 경우에는, MGF 필터링과 LPF 필터링을 모두 수행하는 경우 보다 전체 연산량이 더욱 줄어들게 된다.

먼저, 본 발명에서 수행되는 MGF 필터링 과정에 대해 살펴보면 다음과 같다.

가버필터는 주파수와 방향 정보에 따라 그 특성이 달라지게 된다. 가버필터 마스크를 생성하는데 일반적으로 사용되고 있는 함수는 [수학식 1]과 같다.

여기서, x 및 y는 가버필터 마스크를 구성하는 엘리먼트들의 x 좌표 및 y 좌표를 각각 나타낸다. θ_i와 f_i는 각 엘리먼트에 대한 방향 정보와 주파수 정보를 각각 나타낸다. 그리고, δ_x와 δ_y는 x, y 방향으로의 가우시안 포락선(Gaussian Envelope)의 표준편차를 각각 나타낸다. [수학식 1]에 의해 얻어진 가버필터 마스크의 일 예는 도 2 및 도 3과 같으며, N X N의 마스크 사이즈를 갖는다. 도 2에는 N X N의 마스크 사이즈를 갖는 일반적인 가버필터 마스크의 2차원 데이터 구조가 도시되어 있고, 도 3에는 도 2에 도시된 가버필터 마스크의 3차원 데이터 구조가 도시되어 있다.

본 발명에서는, [수학식 1]과, 도 2 및 도 3에 도시된 풀 사이즈의 가버필터 마스크 대신에, 가버필터가 가지고 있는 고유의 주파수 특성을 이용하여 제 1 또는 제 2 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF, 2L_MGF)를 생성한다. 제 1 또는 제 2 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF, 2L_MGF)는 기존의 가버필터 마스크의 1/2 내지 1/4의 사이즈를 갖는다. 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 일 예는 도 4 및 도 5와 같으며, N/2 X N 또는 N X N/2의 마스크 사이즈를 갖는다. 그리고, 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 일 예는 도 6 및 도 7과 같으며, N/2 X N/2의 마스크 사이즈를 갖는다. 제 1 및 제 2 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF, 2L_MGF)에 대한 구체적인 생성 방법은 다음과 같다.

도 8은 도 4 및 도 5에 도시된 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF) 생성 방법을 보여주는 도면이고, 도 9는 도 6 및 도 7에 도시된 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF) 생성 방법을 보여주는 도면이다.

먼저 도 8을 참조하면, 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 생성 방법은 [수학식 2]와 같이 표기할 수 있다.

x, y 방향으로의 가우시안 포락선의 표준편차 값인 δ_x와 δ_y가 δ₀의 값을 갖는 경우, 본 발명에 따른 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 주파수 특성은 [수학식 3]과 같다.

여기서,

는 [수학식 1]에 표시된 가버필터

의 퓨리에(Fourier) 변환식이다.

도 2와, [수학식 2] 및 [수학식 3]에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 주파수 성분은, [수학식 1]에 정의된 기존의 가버필터(G(u,v))의 주파수 성분과, 중심 주파수가 x축 및 y축으로 π만큼 이동된 가버필터(G(u-π,v-π))의 주파수 성분의 평균에 해당된다.

도 4 및 도 5에 도시된 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 각 엘리먼트의 구성을 표로 정리하면 다음과 같다.

즉, [표 1]과 도 4 및 도 5에서 알 수 있는 바와 같이, 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)는 각 엘리먼트의 y 좌표가 0, 2, 4, 6, … 이고(즉, y 좌표가 짝수번호를 갖는 픽셀), x 좌표가 1, 3, 5, 7, …이고(즉, x 좌표가 홀수번호를 갖는 픽셀)인 경우에는 모두 0의 값을 가짐을 알 수 있다. 각 엘리먼트의 y 좌표가 0, 2, 4, 6, … (즉, y 좌표가 짝수번호를 갖는 픽셀)인 상태에서 x 좌표가 0, 2, 4, 6, …의 값을 갖게 되면(즉, x 좌표가 짝수번호를 갖는 픽셀), 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)는 도 2 및 도 3에 도시된 일반적인 가버필터의 값(h(x,y,θ_i, f_i)을 갖게 된다.

그리고, 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)는 각 엘리먼트의 y 좌표가 1, 3, 5, 7, … 이고(즉, y 좌표가 홀수번호를 갖는 픽셀), x 좌표가 0, 2, 4, 6, …이고(즉, x 좌표가 짝수번호를 갖는 픽셀)인 경우에는 모두 0의 값을 갖는다. 각 엘리먼트의 y 좌표가 1, 3, 5, 7, … (즉, y 좌표가 홀수번호를 갖는 픽셀)인 상태에서, x 좌표가 1, 3, 5, 7, …의 값을 갖게 되면(즉, x 좌표가 홀수번호를 갖는 픽셀), 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)는 도 2 및 도 3에 도시된 일반적인 가버필터의 값(h(x,y,θ_i, f_i)을 갖게 된다.

[표 1]에 표시된 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 특성은 크게 두 가지 경우로 요약할 수 있다. 첫 번째 경우는, 가버필터 마스크를 구성하는 각 엘리먼트의 x 좌표와 y 좌표의 합이 짝수인 경우이고, 두 번째 경우는, 가버필터 마스크를 구성하는 각 엘리먼트의 x 좌표와 y 좌표의 합이 홀수인 경우이다. 첫 번째 경우 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)는 도 2 및 도 3에 도시된 일반적인 가버필터의 값(h(x,y,θ_i, f_i)을 갖게 되고, 두 번째 경우 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)는 0의 값을 갖게 된다.

가버필터 마스크를 구성하는 각 엘리먼트의 x 좌표와 y 좌표의 합이 짝수인 경우, 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 계산 결과는 [수학식 4]와 같다.

가버필터 마스크를 구성하는 각 엘리먼트의 x 좌표와 y 좌표의 합이 홀수인 경우, 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 계산 결과는 [수학식 5]와 같다.

가버필터 마스크의 엘리먼트 값이 0이라는 것은, 해당 엘리먼트 값이 가버필터링에 실질적으로 사용되지 않음을 의미한다. 따라서, N X N 사이즈의 영상에 대한 가버 필터링을 수행하는 경우, 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 유효 마스크 사이즈는 N/2 X N 또는 N X N/2 가 된다. 이 때, 실제 가버 필터 연산에 사용될 엘리먼트의 양은, 기존의 가버필터의 엘리먼트의 양 보다 1/2 수준으로 줄어들게 된다. 그 결과, 필터링의 속도가 기존에 비해 약 2배 가량 향상된다. 이와 같이, 본 발명에 따른 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)는 그 사이즈가 기존의 가버필터 마스크사이즈의 1/2 수준으로 줄어들었음에도 불구하고, 도 5에 도시된 바와 같이 가버필터 고유의 특성은 도 3에 도시된 기존의 가버필터 마스크와 별 차이가 없음을 알 수 있다. 아래에서 상세히 설명되겠지만, 본 발명에 따른 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)를 사용하여 가버 필터링을 수행한 결과 역시 기존의 가버필터 마스크를 사용한 가버 필터링 결과와 큰 차이가 없는 특징을 가진다.

계속해서, 도 9를 참조하여 본 발명에 따른 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 특성을 살펴보면 다음과 같다.

도 9를 참조하면, 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 생성 방법은 [수학식 6]과 같이 표기할 수 있다.

그리고, 본 발명에 따른 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 주파수 특성은 [수학식 7]과 같다.

여기서,

는[수학식 1]에 표시된 가버필터

의 퓨리에(Fourier) 변환식이다.

도 3과, [수학식 6] 및 [수학식 7]에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 주파수 성분은 [수학식 1]에 표시된 기존의 가버필터(G(u,v))의 주파수 성분과, 중심 주파수가 x축으로 π만큼 이동된 가버필터(G(u-π,v))의 주파수 성분과, 중심 주파수가 y축으로 π만큼 이동된 가버필터(G(u,v-π))의 주파수 성분과, 중심 주파수가 x축 및 y축으로 π만큼 이동된 가버필터(G(u-π,v-π))의 주파수 성분의 평균에 해당된다.

도 6 및 도 7에 도시된 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 각 엘리먼트 의 구성을 표로 정리하면 다음과 같다.

즉, [표 2]와 도 6 및 도 7에서 알 수 있는 바와 같이, 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)는 각 엘리먼트의 x 좌표 및 y 좌표가 모두 0, 2, 4, 6, …의 값을 가질 때(즉, x 좌표 및 y 좌표가 모두 짝수번호를 갖는 픽셀)에는 도 2 및 도 3에 도시된 일반적인 가버필터의 값(h(x,y,θ_i, f_i)을 갖게 된다. 그리고, 그외의 경우 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)는 0의 값을 갖게 된다.

각 엘리먼트의 x 좌표 및 y 좌표 값에 따른 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 특성은 다음과 같다.

먼저, 엘리먼트의 x 좌표가 짝수인 경우, 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 계산 결과는 [수학식 8]와 같다.

[수학식 8]에서 얻어진 가버필터 마스크(2L_MGF)의 계산 결과에 대해서, y좌표가 짝수인 경우와 홀수인 경우를 대입하면 각각 [수학식 9]와 [수학식 10]과 같다.

[수학식 9] 및 [수학식 2]에서 알 수 있는 바와 같이, 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)는 각 엘리먼트의 x 좌표 및 y 좌표가 모두 짝수인 경우에 유효 데 이터를 가짐을 알 수 있다. 이 경우, 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)는 일반적인 가버필터 마스크(h(x,y,θ_i, f_i)의 해당 x 좌표 및 y 좌표에 대응되는 값을 갖는다.

이어서, 엘리먼트의 x 좌표가 홀수인 경우, 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 계산 결과는 [수학식 11]과 같다.

[수학식 11]에서 알 수 있는 바와 같이, 가버필터 마스크(2L_MGF)를 구성하는 엘리먼트의 x 좌표가 홀수이기만 하면 모두 0이 되므로, y 좌표가 짝수인 경우와 홀수인 경우에 대해서는 고려할 필요가 없이 모두 0이 된다.

가버필터 마스크의 엘리먼트 값이 0이라는 것은, 해당 엘리먼트 값이 가버필터링에 실질적으로 사용되지 않음을 의미한다. 따라서, N X N 사이즈의 영상에 대한 가버 필터링을 수행하는 경우, 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 유효 마스크 사이즈는 N/2 X N/2 가 된다. 이 때, 실제 가버 필터 연산에 사용될 엘리먼트의 양은, 기존의 가버필터의 엘리먼트의 양 보다 1/4 수준으로 줄어들게 된다. 그 결과, 필터링의 속도가 기존에 비해 약 4배 가량 향상된다. 이와 같이, 본 발명에 따른 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)는 그 사이즈가 줄어들었음에도 불구하고, 도 7에 도시된 바와 같이 가버필터 고유의 특성은 도 3에 도시된 기존의 가버필터 마스크와 별 차이가 없음을 알 수 있다. 아래에서 상세히 설명되겠지만, 본 발명에 따른 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)를 사용하여 가버 필터링을 수행한 결과 역시 기존의 가버필터 마스크를 사용한 가버 필터링 결과와 큰 차이가 없는 특징을 가진다.

계속해서, 본 발명에 따른 LPF 필터링 과정에 대해 살펴보면 다음과 같다.

도 10은 도 1에 도시된 제 2 필터링부(70)에서 수행되는 저역 통과 필터링 과정을 설명하기 위한 도면으로, 본 발명에 따른 변형 가버 필터(MGF)의 파워 스펙트럼이 도시되어 있다. 도 10에서, IMG_1L_MGF로 표시된 영상은, 방향성(θ_i)이 45°이고 중심 주파수(f_i)가 0.1 인 경우에 형성된 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)에 대한 퓨리에 변환 결과이다. 그리고, IMG_2L_MGF로 표시된 영상은, 방향성(θ_i)이 45°이고 중심 주파수(f_i)가 0.1 인 경우에 형성된 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)에 대한 퓨리에 변환 결과이다.

도 10에서 본 발명에 따른 변형 가버 필터(MGF)의 주파수 특성을 살펴보면, MGF 필터링시 소량의 고주파 성분이 신호와 함께 통과된다는 점을 알 수 있다. 상기 고주파 성분은 MGF 필터링에 사용되는 마스크의 사이즈가 줄어들수록 증가되는 경향이 있다. 상기 고주파 성분은 영상의 방향성이나 주파수 특성을 분석하는 고유 의 가버 필터링의 기능에는 별 영향을 미치지는 않는다. 그러나, 경우에 따라서는 상기 고주파 성분이 영상의 화질 등에 영향을 미칠 가능성이 있다. 일반적으로, 입력 영상 신호의 중요한 성분들은 고주파 대역 보다는 저주파 대역에 대부분 존재한다. 그러므로, 본 발명에서는, 상기와 같은 고주파 성분을 효과적으로 제거하고, 저주파 신호의 손실을 최소화 하기 위해, MGF 필터링 결과에 가우시안(Gaussian) 저대역 통과 필터(Low Pass Filter; LPF)를 적용한다. 상기 저대역 통과 필터링을 수행하는데 사용될 마스크는 제 2 마스크 생성부(60)에서 발생되고, MGF 필터링의 결과에 대한 저대역 통과 필터링(이하 LPF 필터링이라 칭함)은 제 2 필터링부(70)에서 수행된다. MGF 필터링과 LPF 필터링을 모두 수행하게 되면, MGF 필터링시 신호와 함께 통과되었던 고주파 성분이 효과적으로 제거될 수 있게 된다. 그 결과, 본 발명에 따른 가버필터(30)의 필터링 결과가 풀 사이즈의 가버필터 마스크를 사용했을 때와 거의 동일해 진다.

풀 사이즈의 가버필터 마스크(즉, 기존의 가버 필터 마스크)를 사용한 경우와, 제 1 및 제 2 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF, 2L_MGF)를 사용한 경우의 가버필터(30)의 전체 연산량은 [표 3]과 같다.

	기존의 가버필터 마스크	제1타입의 가버필터 마스크 (IMG_1L_MGF)	제2타입의 가버필터 마스크 (IMG_2L_MGF)
연산량

여기서, N은 가버필터의 마스크 사이즈를 나타낸다. M은 저역 통과 필터의 마스크 사이즈를 각각 나타낸다. 그리고, N은 M 보다 큰 값을 가진다(즉, N >> M). 통상적으로, N은 15 내지 21의 값을 가지고, M은 3 내지 7의 값을 가진다. [표 3]에 표시된 연산량에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 가버필터(30)의 전체 연산량은 기존의 가버필터 보다 전체 연산량이 약 2배 내지 4배까지 줄어들게 된다. [표 3]에 표시된 가버필터(30)의 전체 연산량은 MGF 필터링과 LPF 필터링을 모두 수행한 경우에 해당되는 것이다. LPF 필터링을 수행하지 않고 MGF 필터링만 수행하는 경우, 가버필터(30)의 전체 연산량은 더욱 줄어들게 된다.

도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 저역통과 필터(LPF)의 설계 방법을 보여주는 도면이다. 도 11에는 본 발명에 따른 저역통과 필터의 통과 대역(pass band)의 설정 방법이 도시되어 있다.

도 11을 참조하면, (a)의 그래프는 본 발명에 따른 MGF 신호의 주파수 특성을 보여주는 그래프이다. (a)에는 도 10에 도시된 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 퓨리에 변환 결과(IMG_1L_MGF)를 1차원 영역으로 투영(projection)한 결과가 도시되어 있다. (b)는 본 발명에 따른 LPF 신호의 주파수 특성을 보여주는 그래프이다. (b)에 도시된 그래프 역시 저대역 통과 필터의 퓨리에 변환 결과를 1차원 영역으로 투영한 것이다. (c)는 MGF 신호에 대한 LPF 처리 결과의 주파수 특성을 보여주는 그래프이다. (c)에 도시된 그래프 역시 LPF 처리 결과의 퓨리에 변환 결과를 1차원 영역으로 투영한 것이다. 도 11에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명에 사용되는 저역 통과 필터(LPF)의 패스 밴드는 가버 필터(30)의 주파수 특성과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있다.

(b)와 같이 1차원 영역으로 투영된 저대역 통과 필터의 통과 대역은 [수학식 12]와 같이 정의된다.

여기서, f₀는 처리하고자 하는 가버 필터의 주파수를 의미하고, σ₀는 저대역 통과 필터의 가우시안 포락선(envelope)의 표준편자를 의미한다.

[수학식 12]를 실제 필터링에 사용되는 2차원 신호로 표현하면, 본 발명에 다른 저대역 통과 필터의 통과 대역은 [수학식 13]과 같이 정의된다.

여기서, u, v는 저역 통과 필터의 중심 좌표를 나타내고,

는 LPF의 주파수 통과 대역의 범위를 나타낸다. 그리고,

는 처리하고자 하는 가버필터의 주파수이고,

는 가버필터의 포락선의 표준편차를 의미한다.

도 11에서는 본 발명에 따른 MGF의 주파수 특성을 설명하기 위해 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 퓨리에 변환 결과(IMG_1L_MGF)를 1차원 영역으로 투영(projection)한 경우를 예를 들어 설명하고 있다. 그러나, 실제 LPF 필터링에서 필터링에 사용되는 신호는 제 1 마스크 생성부(40)에서 생성된 제 1 또는 제 2 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF, 또는 2L_MGF) 자체가 아니라, 제 1 필터링부(50)로 부터 발생된 MGF 필터링 결과이다. 즉, 제 2 필터링부(70)에서는 제 1 필터링부(50)로부터 발생된 MGF 필터링 결과와 제 2 마스크 생성부(60)에서 생성된 저역 통과 필터 마스크를 컨볼루션함에 의해서 LPF 필터링을 수행하게 된다.

앞에서 설명한 바와 같이, 제 1 필터링부(50)로부터 발생된 MGF 필터링 결과에 대해 [수학식 13]의 조건을 만족하는 LPF를 적용하여 LPF 필터링을 수행하게 되면, 풀 사이즈의 가버 필터 마스크를 이용하여 가버 필터링을 했을 때와 거의 동일한 가버필터링 결과를 얻을 수 있게 된다.

도 12는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 가버 필터링 방법을 보여주는 흐름도이다.

도 12를 참조하면, 본 발명에 따른 가버 필터링 방법은 크게 가버필터의 주파수 특성을 이용하여 MGF 필터링을 수행하는 과정(4500 단계)과, LPF 필터링을 수행하는 과정(6500 단계)으로 구성된다. 여기서, LPF 필터링 과정(6500 단계)은, 가버필터가 사용되는 영상 처리 장치의 적용 분야에 따라서 선택적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치가 영상의 특징 추출이나, 특정 영상을 분할하는데 적용되는 경우에는 MGF 필터링만 수행하고 LPF 필터링은 수행하지 않을 수 있다. 그리고, 영상 처리 장치가 고주파 성분이 매우 민감하게 작용하는 영상 향상(Image Enhancement) 등에 적용되는 경우에는 MGF 필터링과 LPF 필터링을 모두 수행할 수 있다. LPF 필터링을 수행하지 않는 경우에는, MGF 필터링과 LPF 필터링을 모두 수행하는 경우 보다 전체 연산량이 더욱 줄어들게 된다.

MGF 필터링을 수행하기 위해서는 먼저 x축 및 y축 중 적어도 하나 이상의 축 에 대해 주파수 성분이 π만큼 이동된 MGF 마스크가 생성된다(4000 단계). 그리고 나서, 입력 영상과 4000 단계에서 생성된 MGF 마스크를 컨볼루션한다(5000 단계). 4000 단계 내지 5000 단계에서 수행되는 일련의 과정을 통틀어 MGF 필터링(4500 단계)이라 한다. 4000 단계에서는 기존의 가버필터 마스크의 1/2 내지 1/4의 사이즈를 갖는 제 1 또는 제 2 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF, 2L_MGF)가 발생된다. 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 일 예는 도 4 및 도 5와 같으며, N/2 X N 또는 N X N/2의 마스크 사이즈를 갖는다. 제 1 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF)의 주파수 성분은 기존의 가버필터(G(u,v))의 주파수 성분과, 중심 주파수가 x축 및 y축으로 π만큼 이동된 가버필터(G(u-π,v-π))의 주파수 성분의 평균과 같다. 한편, 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 일 예는 도 6 및 도 7과 같으며, N/2 X N/2의 마스크 사이즈를 갖는다. 제 2 타입의 가버필터 마스크(2L_MGF)의 주파수 성분은 기존의 가버필터(G(u,v))의 주파수 성분과, 중심 주파수가 x축으로 π만큼 이동된 가버필터(G(u-π,v))의 주파수 성분과, 중심 주파수가 y축으로 π만큼 이동된 가버필터(G(u,v-π))의 주파수 성분과, 중심 주파수가 x축 및 y축으로 π만큼 이동된 가버필터(G(u-π,v-π))의 주파수 성분의 평균과 같다.

계속해서, LPF 필터링을 수행하기 위해서는 먼저 저역통과 필터 마스크가 생성된다(6000 단계). 그리고 나서, 5000 단계에서 수행된 컨볼루션 결과와 6000 단계에서 발생된 저역통과 필터 마스크가 컨볼루션 된다(7000 단계). 6000 단계 내지 7000 단계에서 수행되는 일련의 과정을 통틀어 LPF 필터링(6500 단계)이라 한다. 6000 단계에서 생성되는 저역통과 필터 마스크는 도 11에 도시된 바와 같이, MGF의 주파수 특성과 밀접한 관계가 있다. 상기 저역통과 필터 마스크는 [수학식 13]의 조전을 만족하도록 설계된다.

이상과 같은 본 발명에 따른 가버 필터링 방법에 따르면, 가버필터 마스크의 사이즈가 1/2 내지 1/4의 크기로 줄어들기 때문에, 가버 필터링에 소요되는 시간이 기존에 비해 1/2 내지 1/4로 줄어들게 된다. 또한, 상기 가버 필터는 상기 가버 필터의 주파수 특성에 따라 설계된 저대역 통과 필터링을 수행하기 때문에, 가버필터링 결과에 존재하는 고주파 성분을 효과적으로 제거할 수 있다. 이는 마치 풀 사이즈의 가버 필터 마스크를 사용하여 필터링 했을 때와 거의 같은 효과를 발생한다.

계속해서, 본 발명에 따른 가버 필터링 방법을 적용한 영상 처리 시스템들의 영상 처리 방법들을 살펴보면 다음과 같다.

도 13은 도 12에 도시된 가버 필터링 방법을 사용하는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 영상 처리 방법을 보여주는 흐름도이다.

잘 알려져 있는 바와 같이, 가버 필터는 특정 주파수 및 특정 방향의 신호만을 자유롭게 통과시키는 특성을 가지고 있다. 따라서, 입력된 영상으로부터 원하는 잡음만을 제거해 영상을 향상시키는 영상 향상(Image Enhancement)에 가버 필터가 많이 사용되고 있다. 본 발명에 따른 가버 필터링 방법을 영상 향상 기술에 적용한 경우의 영상 처리 방법은 다음과 같다.

도 13을 참조하면, 본 발명에 따른 영상 처리 방법은, 영상 향상을 수행하기 위해 먼저 입력 영상을 정규화(Normalization)한다(2100 단계). 강한 조명 또는 태양 빛이 있는 환경에서 획득된 영상들은 영상의 밝기가 일정하지 않는 특성을 가진 다. 이런 특성 때문에 잘못된 영상의 방향 정보 및 주파수 정보가 잘못 측정될 수 있다. 본 발명에서는 이와 같은 문제를 방지하기 위해 영상을 정규화하여 입력 영상의 밝기를 조절한다. 영상을 정규화 하는 데 사용되는 식은 [수학식 14]와 같다.

[수학식 14]에서, I(x,y)는 입력 영상을 의미하고, M은 입력 영상(I(x,y))의 전체 평균 밝기를 의미한다. V는 입력 영상의 전체 평균 분산을 의미하며, M₀ 는 시스템이 원하는 평균 밝기를 의미한다. 그리고, V₀는 시스템이 원하는 평균 분산을 의미한다.

입력된 영상에 대해 MGF 필터링을 수행하기 위해서는 먼저 영상의 지역별 GP 계수(Gabor Parameter)를 측정해야 한다. 측정되는 GP 계수로는 신호의 방향 정보와, 주파수 정보가 있다. 이를 위해 상기 영상 처리 방법에서는 정규화된 입력 영상을 NxN 크기의 작은 블록 영역들로 분할한 후(2200 단계), 각 블록에 대한 방향 정보 및 주파수 정보를 추출한다(2300 단계).

도 14 및 도 15는 도 13에 도시된 방향정보 및 주파수 정보 추출 과정을 보여주는 도면이다.

도 14 및 도 15를 참조하면, 각 블록에 대한 방향 정보 및 주파수 정보를 추 출하기 위해서는, 먼저 각 블록의 영상에 대해 퓨리에 변환(Fourier Transform)을 수행한다(2310 단계). 퓨리에 변환에 의해 상기 각 블록의 영상은 주파수 영역으로 변환된다. 그리고 나서, 주파수 영역에서 고유 벡터(Eigen Vector)를 측정하여(2320 단계) 방향 정보를 측정한다(2330 단계). 계속해서, 상기 주파수 영역에서 최대 파워점(Peak Point)을 측정하여 주파수 정보를 측정한다(2340 단계).

고유벡터를 측정하기 위해서는 먼저 360도의 각도를 M(예를 들면, 16)등분한다. 그리고, 주파수 영역에서 원점(Fn(u,v))을 중심으로 하여 방향별로 분할된 신호의 파워를 [수학식 15]를 이용해 합산한다. 그리고 나서, 합산된 신호들(Si) 중 최대값(Simax)을 찾아낸다. 이 때, 합산된 신호들(Si) 중 최대값(Simax)에 해당되는 방향 계수인 θ_i를 고유 벡터의 방향 계수 θ_eigen으로 정의 한다.

여기서, R은 도 15에 명시된 원의 반지름(R)을 의미하며, 방향 계수 θ_i는

과 같다.

또한, 블록 신호의 방향 벡터(θ₀)는 [수학식 16]과 같이 정의된다.

한편, 블록 신호의 주파수(f₀)는 원점(Fn(u,v))을 기준으로 고유 벡터 방향의 신호들 중에서 최대점(즉, 최대 파워를 갖는 점: Peak Point)과 원점(Fn(u,v)) 사이의 거리를 이용해 측정한다. 최대점의 측정은 도 15와 같이 고유 벡터 방향의 신호를 1차원 투영하여 측정한다. 이 때, 신호의 주파수 측정은 [수학식 17]에 따라 수행된다.

여기서, r 은 최대점(Peak Point)과 원점(Fn(u,v)) 사이 거리를 의미한다.

2100 단계 내지 2300 단계에서 수행되는 데이터 처리는 도 1에 도시된 영상 처리 장치(100)의 경우, 전처리부(20)에서 수행된다.

2300 단계에서 각 블록에 대한 방향 정보 및 주파수 정보가 추출되고 나면, 각 블록에 대한 MGF 필터링(4500 단계) 및 LPF 필터링(6500 단계)이 수행된다. 4500 단계 및 6500 단계에서 수행되는 동작은 도 12에 도시된 것과 동일하다. 따라서, 중복되는 설명을 피하기 위해, 이에 대한 상세 설명은 생략하기로 한다. 도 1에 도시된 영상 처리 장치(100)의 경우, 상기 MGF 필터링 및 LPF 필터링 과정은 가 버 필터(30)에서 모두 수행된다. 앞에서 설명한 2100 내지 6500 단계의 과정이 모두 수행되고 나면, 영상에서 특정 방향 및 특정 주파수를 가지는 성분이 강조된다.

도 16은 도 13에 도시된 영상처리 방법에 의해 수행된 영상 향상(Image Enhancement) 결과를 보여주는 도면이다.

도 16에서, (a) 영상은 입력 영상이고, (b) 영상은 기존의 풀 사이즈의 가버필터 마스크(즉, N X N 사이즈의 가버필터 마스크)를 사용하여 영상 향상을 수행한 결과이다. 그리고, (c) 영상 및 (d) 영상은 각각 본 발명에 따른 제 1 및 제 2 타입의 가버필터 마스크(1L_MGF, 2L_MGF)를 사용하여 영상 향상을 수행한 결과이다. 잘 알려져 있는 바와 같이, 가버 필터링을 수행하는 영상 처리 장치의 경우, 가버 필터링에 소요되는 시간이 전체 동작 시간의 대부분을 차지한다. 따라서, 가버필터링을 얼마나 빠른 시간 내에 효과적으로 수행할 수 있는지가 영상 처리 장치의 성능을 좌우하는 주요 요인이 된다. 본 발명의 경우, 필터링에 사용되는 가버필터 마스크의 사이즈가 기존의 가버필터 마스크의 1/2 내지 1/4의 크기를 갖기 때문에, 가버 필터링에 소요되는 연산량이 1/2 내지 1/4 수준으로 줄어들게 된다. 그 결과, 가버 필터링의 속도가 2배 내지 4배 정도 향상된다. 또한, 본 발명에 따른 가버 필터링 방법은, 줄어든 필터링 연산량에도 불구하고, 필터링된 결과는 풀 사이즈를 갖는 가버필터 마스크를 사용한 경우와 별 차이가 없기 때문에, 영상 처리 장치의 성능이 더욱 효과적으로 향상된다.

도 17은 도 12에 도시된 가버 필터링 방법을 사용하는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 영상 처리 방법을 보여주는 흐름도이다. 도 17에는 본 발명에 따른 가버 필터링을 이용한 영상 분할 방법이 도시되어 있다.

도 17을 참조하면, 영상 분할을 수행하기 위해서는 먼저 입력 영상에 대한 전처리(pre-processing) 과정이 수행된다(2000 단계). 2000 단계에서 수행되는 전처리 과정은 도 1에 도시된 영상 처리 장치(100)의 경우, 전처리부(20)에서 수행된다. 이 때 수행되는 전처리 동작으로는 영상의 밝기조절(Contrast enhancement), 잡음 제거 등이 있을 수 있으며, 그 외에도 영상 처리 장치(100)에서 수행하고자 하는 기능에 따라 다양하게 구성될 수 있다.

영상에 대한 전처리가 수행되고 나면, 영상 분할에 사용될 복수 개의 분할 파라미터들(Segmentation Parameters)이 결정된다(2500 단계). 결정된 영상 분할 파라미터에 의해 분할하고자 하는 신호의 특징이 정의된다. 영상 분할 파라미터를 선택하는 과정은, 분할하고자 하는 신호의 주파수와 방향 정보를 GP 계수로서 지정하는 과정이다. 이 경우, GP 계수들은 분할하려는 신호의 종류에 따라 복수 개 존재할 수 있다. 예를 들어, 입력 영상으로부터 M개(예를 들면, 3개)의 특정 신호들을 분할하고자 하는 경우, 총 N개(예를 들면, N≥3)의 분할 파라미터를 선택하게 된다. 그리고, 선택한 N개의 분할 파라미터를 이용해 N개의 GP 계수들을 정의한다. 2500 단계에서 수행되는 영상 분할 파라미터 결정 과정 역시 도 1에 도시된 전처리부(20)에서 수행될 수 있다.

계속해서, 결정된 분할 파라미터를 근거로 하여 영상을 분할하는 동작이 N회 반복 수행된다(3000 단계). 3000 단계에서는 MGF 필터링 동작(4500 단계)과, MGF 필터링 결과에 대한 정규화 동작(8100 단계)이 N회 반복된다. 그 결과. 총 N개의 분할 영상들이 획득된다. 4500 단계에서는 각각의 GP 계수에 해당하는 제 1 타입 또는 제 2 타입의 가버필터 마스크를 총 N개 생성하고, N 개의 가버필터 마스크들을 이용하여 입력 영상과 N회 컨볼루션 된다. 4500 단계에서 수행되는 구체적인 MGF 필터링 과정은 도 12에 도시된 것과 동일하다. 따라서, 중복되는 설명을 피하기 위해 MGF 필터링에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

3000 단계에서 수행된 N회의 반복적인 영상 분할 동작에 따라 N개의 분할 영상들이 획득되고 나면, 상기 N개의 영상들은 M개(예를 들면, 3개)의 영역으로 그룹화 된다(8200 단계). 여기서, 4500 단계는 도 1에 도시된 영상 처리 장치(100)의 경우, 가버필터(30)에서 수행되고, 8100 단계 및 8200 단계는 후처리부(80)에서 수행된다.

도 18은 도 17에 도시된 영상처리 방법에 의해 수행된 영상 분할(Image Segmentation) 결과를 보여주는 도면이다.

도 18에서, (a) 영상은 입력 영상이다. (b) 영상은 3000 단계에서 수행된 N회의 반복적인 영상 분할 결과에 따라 생성된 N 개의 분할 영상들이다. 그리고, (c)는 8200 단계에서 상기 N개의 영상들을 M개(예를 들면, 3개)의 영역으로 그룹화하여 특정 영역(예를 들면, 영상에서 눈, 코, 입에 해당되는 영역)만을 분할한 영상 분할 결과이다. 이 경우, 분할 조건은 분할하려는 영상에 따라 달라지게 된다. 예를 들면, 영상의 특정 영역 뿐만 아니라, 아래와 같이 특정 방향 정보를 갖는 영역이 분할될 수도 있다. 예를 들면, 도 18에서 (d) 영상은 입력 영상이고, (e) 영상은 45°의 방향 정보를 갖는 영상의 분할 결과이다. 그리고, (f)는 110°의 방향 정보를 갖는 영상의 분할 결과이다. 이처럼, 본 발명에 따른 영상 처리 방법은, 1/2 내지 1/4의 크기로 줄어든 가버필터 마스크를 가지고도 원하는 특정 영역을 효과적으로 분할할 수 있다.

도 19는 도 12에 도시된 가버 필터링 방법을 사용하는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 영상 처리 방법을 보여주는 흐름도이다. 그리고, 도 20은 도 19에 도시된 영상처리 방법에 의해 수행된 영상 특징 코드 생성 결과를 보여주는 도면이다. 도 19에는 본 발명에 따른 MGF 필터링 스킴을 이용하여 영상의 특징 코드를 생성하는 방법이 도시되어 있다.

지문, 홍채, 얼굴 등의 생체인식 및 컴퓨터 비전, 패턴인식 등의 분야에서는 복수 개의 특징 코드를 이용하여 영상을 인식할 수 있다. 다양한 종류의 데이터들이 특징 코드로 사용될 수 있다. 최근 들어서는 대상 신호에 대해 특정 위치, 특정 주파수, 그리고 특정 방향의 성분만을 자유롭게 통과 시킬 수 있는 가버필터링 결과가 영상 인식을 위한 특징 코드로서 사용되고 있다. 잘 알려져 있는 바와 같이, 영상을 인식하기 위해서는 다량의 패턴 정보들이 필요하며, 각각의 패턴은 복수 개의 특징 코드들로 구성된다. 따라서, 각각의 패턴별로 복수 개의 특징 코드를 생성하기 위해서는 많은 연산량과 많은 연산 시간이 필요하다. 따라서, 가버필터링을 얼마나 빠른 시간 내에 효과적으로 수행할 수 있는지가 영상 처리 장치의 성능을 좌우하는 주요 요인이 된다. 본 발명의 경우, 필터링에 사용되는 가버필터 마스크의 사이즈가 기존의 가버필터 마스크의 1/2 내지 1/4의 크기를 갖기 때문에, 가버 필터링에 소요되는 연산량이 1/2 내지 1/4 수준으로 줄어들게 된다. 그 결과, 가버 필터링의 속도가 2배 내지 4배 정도 향상된다. 또한, 본 발명에 따른 가버 필터링 방법은, 줄어든 필터링 연산량에도 불구하고, 필터링된 결과는 풀 사이즈를 갖는 가버필터 마스크를 사용한 경우와 별 차이가 없기 때문에, 영상 처리 장치의 성능이 더욱 효과적으로 향상된다. 본 발명에 따른 MGF 필터링 스킴을 이용한 영상의 특징 코드 생성 방법은 다음과 같다.

도 19을 참조하면, 본 발명에 따른 영상 처리 방법은 먼저 입력 영상에 대한 전처리(pre-pocessing) 과정을 수행한다(2000 단계). 전처리 과정에 의해서, 영상에 존재하는 잡음이 제거되고, 영상의 밝기 등이 조절된다. 2000 단계에서 수행되는 전처리 과정은 도 17에 도시된 전처리 과정과 동일하며, 영상 처리 시스템(100)의 구성에 따라 다양한 변형이 가능하다. 영상에 대한 전처리가 수행되고 나면, 특징 코드를 생성할 복수 개의 특징 코드 생성 영역들(Feature Generation Regions)이 결정된다(2700 단계). 예를 들어 도 20에 도시된 바와 같이 지문을 인식하고자 하는 경우, 전체 지문 영상 중 특징 코드를 생성할 영역을 결정하게 된다.

이어서, 특징 코드를 생성하는데 사용될 N 개의 특징 코드 생성 파라미터들이 N 개의 GP 계수로서 결정된다(2800 단계). 2800 단계에서 설정되는 특징 코드 생성 파라미터들로는 N 개의 서로 다른 방향 정보 및/또는 주파수 정보들이 있다. 도 20에서는 지문 영상으로부터 0°, 22.5°, 45°, …,157.5°의 방향 정보를 갖는 8개의 특징 코드 생성 파라미터들이 설정된 예가 도시되어 있다. 2000 단계에서 수행되는 전처리 과정과, 2700 단계 내지 2800 단계에서 수행되는 특징 코드 생성 영역 및 특징 코드 생성 파라미터들의 설정 과정은 도 1에 도시된 전처리부(20)에 서 수행된다.

계속해서, 2800 단계에서 설정된 GP 계수들에 응답해서 MGF 필터링이 수행된다(4500 단계). 즉, 2800 단계에서 N 개(예를 들면, 도 20의 경우 8개)의 GP 계수들이 설정되고 나면, 각각의 GP 계수에 대응되는 N 개의 MGF 마스크가 생성된다. 그리고 나서, 생성된 각각의 마스크와 2700 단계에서 설정된 특징 코드 생성 영역의 데이터가 컨볼루션 된다. 영상의 특징 코드를 생성하기 위해 4500 단계에서 수행되는 구체적인 MGF 필터링 과정은 도 12에 도시된 것과 동일하다. 따라서, 중복되는 설명을 피하기 위해 MGF 필터링에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

4500 단계에서 수행된 N 개의 MGF 필터링 결과는 N 개의 특징 코드로 생성되어 저장된다(8700 단계). 8700 단계에서 수행되는 특징 코드의 생성 과정은 도 1에 도시된 영상 처리 장치(100)의 경우, 후처리부(80)에서 수행된다. 상기 특징 코드들은 각각의 패턴별로 고유한 값을 가지게 된다. 이와 같은 영상의 특징 코드의 특성으로 인해, 상기 특징 코드들은 영상 인식에 사용될 수 있게 된다.

앞에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 가버 필터는 x축 및 y축 중 적어도 하나 이상의 축에 대해 중심 주파수가 π만큼 이동된 가버필터 마스크를 생성하여 가버 필터링을 수행한다. 이 때 생성되는 가버필터 마스크는, 기존의 가버필터 마스크의 1/2 내지 1/4의 크기를 갖기 때문에, 가버 필터링에 소요되는 시간이 기존에 비해 1/2 내지 1/4로 줄어들게 된다. 또한, 상기 가버 필터는 상기 가버 필터의 주파수 특성에 따라 설계된 저대역 통과 필터링을 수행함으로써, 가버필터링 결과에 존재하는 고주파 성분을 효과적으로 제거한다. 이와 같은 가버 필터를 사용하 는 영상 처리 장치는, 영상 처리의 주요 병목점이 되고 있는 가버 필터링의 효율이 높아지게 되어, 영상 처리 장치의 전체 효율이 높아지게 된다.

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 저장되고 실행될 수 있다.

이상과 같은 본 발명에 의하면, 가버 필터링에 사용될 마스크의 사이즈가 1/2 또는 1/4로 줄어들게 되어, 가버 필터링에 소요되는 연산량이 현저히 줄어들게 된다. 따라서, 가버 필터링을 임베디드 환경에 적용하여 실시간으로 수행할 수 있게 된다.

Claims (42)

1. x축 및 y축 중 적어도 하나 이상의 축에 대해, 중심 주파수가 이동된 가버필터 마스크를 생성하는 제 1 마스크 생성부; 그리고

   입력 영상과 상기 가버필터 마스크를 컨볼루션하는 제 1 필터링부를 포함하되,

   상기 제 1 마스크 생성부는, 상기 입력 영상을 소정의 데이터 단위로 컨볼루션하기 위해, 상기 컨볼루션되는 데이터 개수보다 작은 i개의 유효 데이터를 가지는 제 1 타입의 가버필터 마스크와, 상기 i개보다 작은 j개의 유효 데이터를 가지는 제 2 타입의 가버필터 마스크 중 어느 하나를 발생하는 것을 특징으로 하는 가버 필터.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 제 1 마스크 생성부는 상기 중심 주파수가 π만큼 이동된 상기 가버필터 마스크를 생성하고,

   상기 i 개는 상기 컨볼루션되는 데이터 개수의 1/2에 해당하고, 상기 j 개는 상기 컨볼루션되는 데이터 개수의 1/4에 해당하는 것을 특징으로 하는 가버 필터.
3. 제 2 항에 있어서,

   상기 제 1 타입의 가버필터 마스크는, 중심 주파수가 이동되지 아니한 제 1 주파수 성분과, 중심 주파수가 상기 x축 및 상기 y축으로 π만큼 이동된 제 2 주파수 성분의 평균에 해당되는 주파수 성분을 가지는 것을 특징으로 하는 가버 필터.
4. 제 2 항에 있어서,

   x 및 y는 가버필터 마스크를 구성하는 엘리먼트들의 x 좌표 및 y 좌표를 각각 나타내고, θ_i와 f_i는 상기 엘리먼트 각각에 대한 방향 정보와 주파수 정보를 각각 나타내고, 그리고, δ_x와 δ_y는 x 및 y 방향으로의 가우시안 포락선(Gaussian Envelope)의 표준편차를 각각 나타낼 때, 상기 제 1 타입의 가버필터 마스크는

   

   의 값을 가지며, 여기서

   

   의 값을 가지는 것을 특징으로 하는 가버 필터.
5. 제 2 항에 있어서,

   상기 제 1 타입의 가버필터 마스크를 구성하는 복수 개의 엘리먼트들 중 상기 x 좌표 및 상기 y 좌표의 합이 짝수인 엘리먼트들이 상기 유효 데이터로 사용되어, 상기 입력 영상과 컨볼루션 되는 것을 특징으로 하는 가버 필터.
6. 제 3 항에 있어서,

   상기 제 2 타입의 가버필터 마스크는, 상기 제 1 주파수 성분과, 상기 제 2 주파수 성분과, 중심 주파수가 상기 x축으로 π만큼 이동된 제 3 주파수 성분과, 중심 주파수가 상기 y축으로 π만큼 이동된 제 4 주파수 성분의 평균에 해당되는 주파수 성분을 가지는 것을 특징으로 하는 가버 필터.
7. 제 2 항에 있어서,

   x 및 y는 가버필터 마스크를 구성하는 엘리먼트들의 x 좌표 및 y 좌표를 각각 나타내고, θ_i와 f_i는 상기 엘리먼트 각각에 대한 방향 정보와 주파수 정보를 각각 나타내고, 그리고, δ_x와 δ_y는 x 및 y 방향으로의 가우시안 포락선(Gaussian Envelope)의 표준편차를 각각 나타낼 때, 상기 제 2 타입의 가버필터 마스크는

   

   의 값을 가지며, 여기서

   

   의 값을 가지는 것을 특징으로 하는 가버 필터.
8. 제 2 항에 있어서,

   상기 제 2 타입의 가버필터 마스크를 구성하는 복수 개의 엘리먼트들 중 상기 x 좌표 및 상기 y 좌표가 모두 짝수인 엘리먼트들이 상기 유효 데이터로 사용되어, 상기 입력 영상과 컨볼루션 되는 것을 특징으로 하는 가버 필터.
9. x축 및 y축 중 적어도 하나 이상의 축에 대해, 중심 주파수가 이동된 가버필터 마스크를 생성하는 제 1 마스크 생성부;

   입력 영상과 상기 가버필터 마스크를 컨볼루션하는 제 1 필터링부;

   상기 컨볼루션 결과에 존재하는 고주파 성분을 제거하기 위한 저역 통과 필터 마스크를 생성하는 제 2 마스크 생성부; 그리고

   상기 컨볼루션 결과와 상기 저역 통과 필터 마스크를 컨볼루션하는 제 2 필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 가버 필터.
10. 삭제
11. 제 9 항에 있어서,

    상기 저역 통과 필터 마스크에 의한 주파수 통과 대역의 범위가

    

    이고, 처리하고자 하는 가버필터의 주파수가

    

    이고, 상기 가버필터의 포락선의 표준편차가

    

    일 때,

    상기 주파수 통과 대역의 범위는

    

    의 값을 갖는 것을 특징으로 하는 가버 필터.
12. 삭제
13. 삭제
14. 삭제
15. 삭제
16. 삭제
17. 삭제
18. 삭제
19. 삭제
20. 삭제
21. 삭제
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27. 삭제
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