KR101212026B1 - 적응 크로마키 영상 합성 장치 및 방법 - Google Patents

적응 크로마키 영상 합성 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 적응 크로마키 영상 합성 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 선행 크로마키의 색좌표값과 시험 영역의 색좌표값을 이용하여 결정된 현재 크로마키의 색좌표값을 기초로 크로마 영역을 결정하고, 크로마 영역을 배경 영상으로 대체하여 합성 영상을 생성하는 영상 합성 장치 및 영상 합성 방법을 제공할 수 있다.

Description

적응 크로마키 영상 합성 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ADAPTIVELY COMPOSITING IMAGE USING CHROMA KEY}
본 발명은 적응 크로마키 영상 합성 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 선행 크로마키의 색좌표값과 시험 영역의 색좌표값을 이용하여 결정된 크로마키의 색좌표값을 기초로 크로마 영역을 결정하고, 크로마 영역을 배경 영상으로 대체하여 합성 영상을 생성하는 영상 합성 장치 및 영상 합성 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
크로마키(chroma key)는 두개의 영상을 합성하는 영상 합성 기술의 하나이다. 구체적으로, 입력 영상에서 특정 색을 기초로 목적물과 목적물이 아닌 영역을 구분하고, 목적물이 아닌 영역을 배경 영상으로 대체하여 영상을 합성하는 기술이다.
예를 들면, 청색의 스크린 앞에서 기상 캐스터가 일기 예보를 설명하는 입력 영상을 촬영하고, 별도로 일기 예보 정보가 표시되는 배경 영상을 생성한다. 영상 합성 장치가 입력 영상에서 청색의 영역을 배경 영상으로 대체하면, 일기 예보 정보와 기상 캐스터가 모두 포함된 일기 예보 영상을 제공할 수 있다.
고품질의 합성 영상을 생성하기 위해서는 입력 영상에서 크로마 영역(목적물이 아닌 영역)을 구분하는 크로마키의 색좌표값이 중요하다. 예를 들면, 3원색 중의 하나로서 파장이 짧은 청색을 크로마키의 색좌표값으로 주로 이용하며, 파란 눈을 가진 사람이 많은 서양에서는 녹색을 이용하기도 한다.
하지만 입력 영상의 색상은 카메라의 초점, 조명, 그림자 등의 촬영 환경에 따라 크게 변화될 수 있다. 입력 영상의 색상이 크게 변화하면, 크로마 영역의 결정에 오차가 발생하여 합성 영상의 품질이 저하되는 문제점이 있다.
상기 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 선행 크로마키의 색좌표값과 시험 영역의 색좌표값을 이용하여 결정된 크로마키의 색좌표값을 기초로 크로마 영역을 결정하고, 크로마 영역을 배경 영상으로 대체하여 합성 영상을 생성하는 영상 합성 장치 및 영상 합성 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명에 따른 영상 합성 장치는 본 발명에 따른 영상 합성 장치는 프로그램, 입력 영상, 배경 영상 및 상기 프로그램이 저장되는 메모리 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로그램은 상기 메모리로부터 판독한 상기 입력 영상으로부터 시험 영역의 색좌표값을 획득하는 제1 인스트럭션; 선행 크로마키의 색좌표값과 상기 시험 영역의 색좌표값 사이의 색 거리를 산출하고, 상기 색 거리를 임계값과 비교하는 제2 인스트럭션; 상기 색 거리가 상기 임계값보다 큰 경우 상기 시험 영역의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하고, 상기 색 거리가 상기 임계값보다 작거나 같은 경우 상기 선행 크로마키의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하는 제3 인스트럭션; 상기 제3 인스트럭션에 따라 결정된 상기 현재 크로마키의 색좌표값을 기초로 상기 입력 영상에서 크로마 영역을 결정하는 제4 인스트럭션; 및 상기 크로마 영역을 상기 배경 영상으로 대체하여 합성 영상을 생성하는 제5 인스트럭션을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 영상 합성 장치는 상기 입력 영상에 포함된 프레임에 대하여 소정의 시간 간격마다 상기 제1 내지 제5 인스트럭션을 반복하여 실행하는 제6 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
상기 제1 인스트럭션은 상기 입력 영상을 분할하는 제1-1 서브인스트럭션; 상기 분할된 입력 영상 중 하나의 영역을 상기 시험 영역으로 선택하는 제1-2 서브인스트럭션; 및 상기 시험 영역에 포함된 화소의 색좌표값을 평균하여 상기 시험 영역의 색좌표값으로 할당하는 제1-3 서브인스트럭션을 포함할 수 있다.
상기 제4 인스트럭션은 상기 현재 크로마키의 색좌표값을 기준으로 상기 크로마 영역을 결정하기 위한 색좌표값 범위를 결정하는 제4-1 서브인스트럭션; 및 상기 입력 영상에서 상기 색좌표값 범위에 포함되는 화소를 상기 크로마 영역으로 결정하는 제4-2 서브인스트럭션을 포함할 수 있다.
상기 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 RGB 색좌표 상의 값일 수 있다.
상기 제2 인스트럭션은 하기 수학식 1에 따라 상기 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112012019279386-pat00001
(여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (R1,G1,B1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (R2,G2,B2))
상기 제2 인스트럭션은 하기 수학식 2에 따라 상기 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112012019279386-pat00002
(여기서, d=색 거리, 벡터 x=(R1,G1,B1), 벡터 y=(R2,G2,B2))
상기 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 YUV 색좌표 상의 값일 수 있다.
상기 제2 인스트럭션은 하기 수학식 3에 따라 상기 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112012019279386-pat00003
(여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (Y1,Cr1,Cb1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (Y2,Cr2,Cb2))
상기 제2 인스트럭션은 하기 수학식 4에 따라 상기 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112012019279386-pat00004
(여기서, d=색 거리, 벡터 p=(Y1,Cr1,Cb1), 벡터 q=(Y2,Cr2,Cb2))
본 발명에 따른 영상 합성 방법은 프로그램, 입력 영상, 배경 영상 및 상기 프로그램이 저장되는 메모리 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하는 영상 합성 장치에서 수행되는 영상 합성 방법에 있어서, (a) 상기 메모리로부터 판독한 상기 입력 영상으로부터 시험 영역의 색좌표값을 획득하는 단계; (b) 선행 크로마키의 색좌표값과 상기 시험 영역의 색좌표값 사이의 색 거리를 산출하고, 상기 색 거리를 임계값과 비교하는 단계; (c) 상기 색 거리가 상기 임계값보다 큰 경우 상기 시험 영역의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하고, 상기 색 거리가 상기 임계값보다 작거나 같은 경우 상기 선행 크로마키의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하는 단계; (d) 상기 현재 크로마키의 색좌표값을 기초로 상기 입력 영상에서 크로마 영역을 결정하는 단계; 및 (e) 상기 크로마 영역을 상기 배경 영상으로 대체하여 합성 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 영상 합성 방법은 상기 입력 영상에 포함된 프레임에 대하여 소정의 시간 간격마다 상기 (a) 단계 내지 (e) 단계를 반복하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (a) 단계는 (a-1) 상기 입력 영상을 분할하는 단계; (a-2) 상기 분할된 입력 영상 중 하나의 영역을 상기 시험 영역으로 선택하는 단계; 및 (a-3) 상기 시험 영역에 포함된 화소의 색좌표값을 평균하여 상기 시험 영역의 색좌표값으로 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (d) 단계는 (d-1) 상기 현재 크로마키의 색좌표값을 기준으로 상기 크로마 영역을 결정하기 위한 색좌표값 범위를 결정하는 단계; 및 (d-2) 상기 입력 영상에서 상기 색좌표값 범위에 포함되는 화소를 상기 크로마 영역으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 RGB 색좌표 상의 값일 수 있다.
상기 (b) 단계는 하기 수학식 1에 따라 상기 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112012019279386-pat00005
(여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (R1,G1,B1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (R2,G2,B2))
상기 (b) 단계는 하기 수학식 2에 따라 상기 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112012019279386-pat00006
(여기서, d=색 거리, 벡터 x=(R1,G1,B1), 벡터 y=(R2,G2,B2))
상기 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 YUV 색좌표 상의 값일 수 있다.
상기 (b) 단계는 하기 수학식 3에 따라 상기 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112012019279386-pat00007
(여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (Y1,Cr1,Cb1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (Y2,Cr2,Cb2))
상기 (b) 단계는 하기 수학식 4에 따라 상기 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112012019279386-pat00008
(여기서, d=색 거리, 벡터 p=(Y1,Cr1,Cb1), 벡터 q=(Y2,Cr2,Cb2))
본 발명에 따른 영상 합성 장치 및 방법은 다음과 같은 장점이 있다.
본 발명에 따른 영상 합성 장치 및 방법은 입력 영상의 색상이 변화하면, 색상의 변화에 적응하여 크로마키의 색좌표값을 결정하므로, 크로마 영역의 오차를 감소시킬 수 있다. 특히, 시험 영역의 색좌표값 및 선행 크로마키의 색좌표값 중 적절한 값을 크로마키 값으로 결정하여 입력 영상의 색상 변화에 적응할 수 있다.
또한, 입력 영상의 색상 변화가 일정 범위를 벗어날 때만 크로마키의 색좌표값을 변경함으로써, 크로마키의 색좌표값의 변경을 최소화 할 수 있다. 따라서, 크로마키의 색좌표값의 변경에 따른 시간 지연을 감소시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 합성 장치를 도시한 블록도.
도 2는 본 발명에 따른 영상 합성 장치에 포함된 프로그램을 도시한 블록도.
도 3은 분할된 입력 영상의 일례를 도시한 도면.
도 4는 본 발명에 따른 영상 합성 방법을 도시한 흐름도.
도 5는 본 발명에 따른 S100 단계의 일례를 도시한 흐름도.
도 6은 본 발명에 따른 S400 단계의 일례를 도시한 흐름도.
이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 영상 합성 장치 및 방법의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
먼저, 본 명세서에서 사용되는 용어를 정의한다.
선행 크로마키의 색좌표값은 현재 프레임 이전에 사용된 크로마키의 색좌표값이다. 즉, 현재 프레임 이전에 입력 영상과 배경 영상을 합성할 때 사용한 크로마키의 색좌표값이다. 하지만 촬영 환경에 따라 입력 영상의 색상이 변화하면, 영상을 합성하기 위한 크로마키의 색좌표값도 변화시킬 필요가 있다.
현재 크로마키의 색좌표값은 현재 프레임에서 영상을 합성하기 위하여 사용하는 크로마키의 색좌표값이다. 본 발명에 따르면, 현재 크로마키의 색좌표값은 선행 크로마키의 색좌표값 및 시험 영역의 색좌표값 중 어느 하나로 결정되며, 이하에서 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 합성 장치를 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 영상 합성 장치는 프로그램(130), 메모리(120) 및 프로세서(110)를 포함한다.
프로세서(110)는 프로그램(130)을 실행하며, 영상 합성 장치의 각 구성 요소를 제어한다. 구체적으로, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 입력 영상 및 배경 영상을 판독하여 디코딩 및 분석하며, 프로그램(130)에 포함된 인스트럭션을 실행한다.
입력 영상 및 배경 영상은 입력 수단(140), 예를 들면 HD-카메라, 를 통해서 외부로부터 수신하는 실시간 영상 또는 메모리(120)에 기 저장된 영상일 수 있다.
메모리(120)는 입력 영상, 배경 영상 및 프로그램(130)을 저장하며, 프로세서(110)가 프로그램(130)을 실행하는데 필요한 리소스를 제공한다. 메모리(120)는 DRAM, 비휘발성 메모리 등 다양한 메모리 소자를 포함할 수 있다.
프로그램(130)은 도 2에 도시된 바와 같이, 제1 내지 제5 인스트럭션을 실행한다. 또한, 프로그램(130)은 제6 인스트럭션을 더 실행할 수 있다.
이하에서는, 프로세서(110)가 프로그램(130)을 실행하는 과정에 대하여 상세히 설명한다.
프로세서(110)는 제1 인스트럭션에 따라 메모리(120)에 저장된 또는 입력 수단(140)을 통해 실시간으로 입력되는 입력 영상으로부터 시험 영역의 색좌표값을 획득한다.
입력 영상은 배경 영상과 합성되는 영상이며, 목적물과 목적물이 아닌 영역으로 구분될 수 있다. 예를 들면, 입력 영상은 청색 스크린 앞에서 기상 캐스터가 일기 예보를 설명하는 영상일 수 있다. 입력 영상의 청색 스크린 영역은 목적물이 아닌 영역으로서, 일기 예보 정보가 표시되는 배경 영상으로 대체되기 위한 배경이다.
시험 영역의 색좌표값은 현재 크로마키의 색좌표값을 결정하기 위하여 선행 크로마키의 색좌표값과 비교되는 값이다. 즉, 프로세서(110)는 현재 프레임의 입력 영상으로부터 시험 영역을 선택하고, 시험 영역의 색좌표값을 획득한다.
프로세서(110)는 제1 인스트럭션을 구성하는 제1-1 서브인스트럭션 내지 제1-3 서브인스트럭션에 따라 입력 영상으로부터 시험 영역의 색좌표값을 획득할 수 있다.
먼저, 프로세서(110)는 제1-1 서브인스트럭션에 따라 상기 입력 영상을 복수의 영역으로 분할한다.
도 3은 분할된 입력 영상의 일례를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 프로세서(110)는 제1-1 서브인스트럭션에 따라 입력 영상을 가로로 n개, 세로로 m개의 영역으로 분할할 수 있다(단, n, m은 자연수).
예를 들면, 입력 영상이 1920x1080 해상도의 영상이고, n은 192, m은 108인 경우, 총 20736개의 영역으로 분할할 수 있다. 이때, 하나의 영역에는 100개의 화소가 포함된다. 또한, n이 1920, m은 1080인 경우, 하나의 화소가 하나의 영역이 된다.
다시 도 2를 참조하면, 프로세서(110)는 제1-2 서브인스트럭션에 따라 복수의 영역 중 하나를 시험 영역으로 선택한다.
프로세서(110)는 입력 영상에서 배경(크로마 영역)으로 주로 이용되는 영역을 시험 영역으로 선택할 수 있다. 예를 들면, 도 3의 입력 영상에서 좌측 상단 모서리 부분인 [2,2] 영역을 시험 영역으로 선택할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 프로세서(110)는 제1-3 서브인스트럭션에 따라, 시험 영역에 포함된 화소의 색좌표값을 평균하여 상기 시험 영역의 색좌표값으로 할당한다.
즉, 시험 영역에 복수의 화소가 포함된 경우, 색좌표값을 평균함으로써 시험 영역의 색좌표값의 신뢰성을 높일 수 있다.
또한, 프로세서(110)는 시험 영역의 색좌표값을 획득하기 위하여 선행 크로마키의 색좌표값을 이용할 수 있다. 예를 들면, 입력 영상의 색상은 촬영 환경에 따라 변화될 수 있지만, 극히 상이한 색상으로(예를 들어, 청색에서 적색으로) 변화되지는 않는다. 따라서 시험 영역의 색좌표값이 선행 크로마키의 색좌표값과 극히 상이한 경우, 시험영역을 다시 선택하여 시험 영역의 색좌표값을 획득할 수 있다.
예를 들면, 도 3의 입력 영상에서 선택된 [2,2] 영역의 색좌표값이 선행 크로마키의 색좌표값과 극히 상이한 경우, [n-1,2] 영역을 다시 선택하여 시험 영역의 색좌표값을 획득할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 프로세서(110)는 제2 인스트럭션에 따라 선행 크로마키의 색좌표값과 시험 영역의 색좌표값 사이의 색 거리를 산출하고, 상기 색 거리를 임계값과 비교한다.
두 색 사이의 색 거리(color distance)는 두 색의 차이(color difference)를 의미하며, 두 색의 차이를 정량적으로 표현한 것이다. 즉, 두 색의 차이가 클수록 색 거리의 값은 커진다.
또한, 색 거리의 구체적 수치는 색이 표현되는 색좌표에 따라 달라질 수 있다.
먼저, 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 RGB 색좌표 상에서 결정된 값일 수 있다.
RGB 색좌표는 적색(red), 녹색(green), 청색(blue)에 의해 색을 정의하는 색의 표시 방식이다. 적색, 녹색, 청색은 빛의 3원색으로서, 빛을 이용하는 표시 장치에서 색을 나타내는 데 이용될 수 있다. 구체적으로, 한 화소의 색은 3가지 색의 조합으로 생성되며, 3가지 색의 조합 비율에 따라 다양한 색이 생성될 수 있다.
RGB 색좌표가 이용되는 경우, 프로세서(110)는 하기 수학식 1에 따라 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112012019279386-pat00009
(여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (R1,G1,B1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (R2,G2,B2))
예를 들면, 선행 크로마키의 색좌표값이 (10, 10, 80)이고, 시험 영역의 색좌표값이 (15, 10, 100)인 경우, 색 거리는 20.6이 된다.
또한, 프로세서(110)는 하기 수학식 2에 따라 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112012019279386-pat00010
(여기서, d=색 거리, 벡터 x=(R1,G1,B1), 벡터 y=(R2,G2,B2))
수학식 2는 수학식 1보다 계산이 복잡하지만, 공간적인 거리뿐만 아니라 각을 고려하여 색 거리를 측정할 수 있다. 수학식 2에서 코사인 역함수 부분은 두 벡터의 사잇각에 대한 성분을 계산한다.
예를 들면, 수학식 1에 따르면 (1, 1, 1)과 (5, 5, 5)의 색 거리 및 (1, 1, 1)과 (1, 1, 8)의 색 거리는 각각 6.9과 7로 유사하다. 하지만 수학식 2에 따르면 각각의 색 거리는 15와 2.9로서, 수학식 1에 따른 색 거리보다 큰 차이를 보인다.
다음으로, 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 YUV 색좌표에 따라 결정된 값일 수 있다.
YUV 색좌표는 영상 시스템에서 이용되는 색 좌표의 일종으로, 휘도 성분과 색차 성분으로 구성된다. Y는 휘도, U(cb)는 청색에서 휘도를 감한 성분(blue-Y), V(cr)는 적색에서 휘도를 감한 성분(red-Y)을 나타낸다. 사람은 휘도 성분에 더욱 민감하므로, YUV 색좌표를 이용하면 효율적으로 색을 압축하여 전송할 수 있다.
YUV 색좌표가 이용되는 경우, 프로세서(110)는 하기 수학식 3에 따라 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112012019279386-pat00011
(여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (Y1,Cr1,Cb1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (Y2,Cr2,Cb2))
또한, 프로세서(110)는 하기 수학식 4에 따라 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112012019279386-pat00012
(여기서, d=색 거리, 벡터 p=(Y1,Cr1,Cb1), 벡터 q=(Y2,Cr2,Cb2))
수학식 3 및 4는 수학식 1 및 2와 계산 방법이 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.
프로세서(110)는 제3 인스트럭션에 따라 색 거리가 임계값보다 큰 경우 시험 영역의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하고, 색 거리가 임계값보다 작거나 같은 경우 선행 크로마키의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정한다.
즉, 프로세서(110)는 선행 크로마키 색과 시험 영역의 색을 비교하고, 색의 차이가 임계값을 벗어나면 크로마키 색을 시험 영역의 색으로 변경한다. 색 거리가 임계값보다 큰 경우, 프로세서(110)는 시험 영역의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하여 배경색의 변화를 반영한다. 반면, 색 거리가 임계값보다 작거나 같은 경우, 배경색의 변화가 크지 않으므로 선행 크로마키의 색좌표값을 다시 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정한다.
임계값은 크로마키 색을 변경하는데 기준이 되는 값이며, 색좌표, 색 거리 산출식 및 입력 영상의 촬영 환경 등을 고려하여 결정될 수 있다.
프로세서(110)는 제4 인스트럭션에 따라 현재 크로마키의 색좌표값을 기초로 입력 영상에서 크로마 영역을 결정한다.
프로세서(110)는 제4-1 서브인스트럭션에 따라 현재 크로마키의 색좌표값을 기준으로 색좌표값 범위를 결정한다. 현재 크로마키의 색좌표값과 동일한 색좌표값을 가진 화소만을 크로마 영역으로 하는 경우, 크로마 영역을 적정하게 결정하기 어렵다. 따라서 프로세서는 현재 크로마키의 색좌표값을 기준으로, 촬영 환경, 영상의 성격 등을 고려하여 색좌표값 범위를 결정한다. 예를 들면, 현재 크로마키의 색좌표값이 (15, 10, 100)인 경우, R은 10~20, G는 5~15, B는 95~105를 색좌표값 범위로 결정할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(110)는 입력 영상의 배경색을 포함할 수 있도록 색좌표값 범위를 결정한다. 다만, 색좌표값 범위가 너무 넓으면 배경이 아닌 영역도 크로마 영역으로 결정될 수 있으므로, 배경색만을 포함하도록 색좌표값 범위를 결정한다.
프로세서(110)는 제4-2 서브인스트럭션에 따라 색좌표값 범위에 포함되는 영역을 크로마 영역으로 결정한다. 예를 들면, 색좌표값 범위가 R은 10~20, G는 5~15, B는 95~105인 경우, 해당 범위에 포함되는 화소를 크로마 영역으로 결정한다.
프로세서(110)는 제5 인스트럭션에 따라 크로마 영역을 배경 영상으로 대체하여 합성 영상을 생성한다.
예를 들면, 입력 영상이 청색 스크린 앞에서 기상 캐스터를 촬영한 영상인 경우, 청색 스크린 부분(크로마 영역)을 일기 예보 정보가 표시되는 배경 영상으로 대체한다. 따라서 일기 예보 정보와 기상 캐스터가 모두 포함된 일기 예보 영상(합성 영상)을 제공할 수 있다.
또한, 프로세서(110)는 입력 영상의 크로마 영역을 투명하게 처리하여 배경 영상과 합성할 수 있으며, 크로마 영역의 투명도를 조절하여 합성 영상을 생성할 수도 있다.
프로세서는(110)는 제6 인스트럭션에 따라 소정의 프레임이 경과하면 제1 내지 제5 인스트럭션을 반복하여 실행할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 소정의 프레임(시간) 간격으로 제1 내지 제5 인스트럭션을 실행하여, 입력 영상의 색상의 변화에 적응된 현재 크로마키의 색좌표값을 결정할 수 있다. 프레임의 간격은 입력 영상의 상태에 따라 조절될 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 영상 합성 방법을 도시한 흐름도이다.
본 발명에 따른 영상 합성 방법은 도 1을 참조하여 설명한 영상 합성 장치에서 실행될 수 있다.
도 4를 참조하면, 메모리에 저장된 또는 입력 수단을 통해 실시간으로 입력되는 입력 영상으로부터 시험 영역의 색좌표값을 획득한다(S100).
입력 영상은 배경 영상과 합성되는 영상이며, 목적물과 목적물이 아닌 영역으로 구분될 수 있다. 예를 들면, 입력 영상은 청색 스크린 앞에서 기상 캐스터가 일기 예보를 설명하는 영상일 수 있다. 입력 영상의 청색 스크린 영역은 목적물이 아닌 영역으로서, 일기 예보 정보가 표시되는 배경 영상으로 대체되기 위한 배경이다.
시험 영역의 색좌표값은 현재 크로마키의 색좌표값을 결정하기 위하여 선행 크로마키의 색좌표값과 비교되는 값이다. 즉, 현재 프레임의 입력 영상으로부터 시험 영역을 선택하고, 시험 영역의 색좌표값을 획득한다.
도 5는 본 발명에 따른 S100 단계의 일례를 도시한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 먼저, 입력 영상을 복수의 영역으로 분할한다(S110).
도 3에 도시된 바와 같이, 입력 영상은 가로로 n개, 세로로 m개의 영역으로 분할될 수 있다(단, m, n은 자연수).
예를 들면, 입력 영상이 1920x1080 해상도의 영상이고, n은 192, m은 108인 경우, 총 20736개의 영역으로 분할될 수 있다. 이때, 하나의 영역에는 100개의 화소가 포함된다. 또한, n이 1920, m은 1080인 경우, 하나의 화소가 하나의 영역이 된다.
다시 도 5를 참조하면, 복수의 영역 중 하나를 시험 영역으로 선택한다(S120).
입력 영상에서 배경(크로마 영역)으로 주로 이용되는 영역을 시험 영역으로 선택할 수 있다. 예를 들면, 도 3의 입력 영상에서 좌측 상단 모서리 부분인 [2,2] 영역을 시험 영역으로 선택할 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 시험 영역에 포함된 화소의 색좌표값을 평균하여 상기 시험 영역의 색좌표값으로 할당한다(S130).
즉, 시험 영역에 복수의 화소가 포함된 경우, 색좌표값을 평균함으로써 시험 영역의 색좌표값의 신뢰성을 높일 수 있다.
또한, 시험 영역의 색좌표값을 획득하기 위하여 선행 크로마키의 색좌표값을 이용할 수 있다. 예를 들면, 입력 영상의 색상은 촬영 환경에 따라 변화될 수 있지만, 극히 상이한 색상으로(예를 들어, 청색에서 적색으로) 변화되지는 않는다. 따라서 시험 영역의 색좌표값이 선행 크로마키의 색좌표값과 극히 상이한 경우, 시험영역을 다시 선택하여 시험 영역의 색좌표값을 획득할 수 있다.
예를 들면, 도 3의 입력 영상에서 선택된 [2,2] 영역의 색좌표값이 선행 크로마키의 색좌표값과 극히 상이한 경우, [n-1,2] 영역을 다시 선택하여 시험 영역의 색좌표값을 획득할 수 있다.
다시 도 4를 참조하면, 선행 크로마키의 색좌표값과 시험 영역의 색좌표값 사이의 색 거리를 산출하고, 상기 색 거리를 임계값과 비교한다(S200, S210).
두 색 사이의 색 거리(color distance)는 두 색의 차이(color difference)를 의미하며, 두 색의 차이를 정량적으로 표현한 것이다. 즉, 두 색의 차이가 클수록 색 거리의 값은 커진다.
또한, 색 거리의 구체적 수치는 색이 표현되는 색좌표에 따라 달라질 수 있다.
먼저, 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 RGB 색좌표 상에서 결정된 값일 수 있다.
RGB 색좌표는 적색(red), 녹색(green), 청색(blue)에 의해 색을 정의하는 색의 표시 방식이다. 적색, 녹색, 청색은 빛의 3원색으로서, 빛을 이용하는 표시 장치에서 색을 나타내는 데 이용될 수 있다. 구체적으로, 한 화소의 색은 3가지 색의 조합으로 생성되며, 3가지 색의 조합 비율에 따라 다양한 색이 생성될 수 있다.
RGB 색좌표가 이용되는 경우, 프로세서(110)는 하기 수학식 1에 따라 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112012019279386-pat00013
(여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (R1,G1,B1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (R2,G2,B2))
예를 들면, 선행 크로마키의 색좌표값이 (10, 10, 80)이고, 시험 영역의 색좌표값이 (15, 10, 100)인 경우, 색 거리는 20.6이 된다.
또한, 프로세서는 하기 수학식 2에 따라 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112012019279386-pat00014
(여기서, d=색 거리, 벡터 x=(R1,G1,B1), 벡터 y=(R2,G2,B2))
수학식 2는 수학식 1에 비하여 계산이 복잡하지만, 공간적인 거리뿐만 아니라 각을 고려하여 색 거리를 측정할 수 있다. 수학식 2에서 코사인 역함수 부분은 두 벡터의 사잇각에 대한 성분을 계산한다.
예를 들면, 수학식 1에 따르면 (1, 1, 1)과 (5, 5, 5)의 색 거리 및 (1, 1, 1)과 (1, 1, 8)의 색 거리는 각각 6.9과 7로 유사하다. 하지만 수학식 2에 따르면 각각의 색 거리는 15와 2.9로서, 수학식 1에 따른 색 거리보다 큰 차이를 보인다.
다음으로, 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 YUV 색좌표에 따라 결정된 값일 수 있다.
YUV 색좌표는 영상 시스템에서 이용되는 색 좌표의 일종으로, 휘도 성분과 색차 성분으로 구성된다. Y는 휘도, U(cb)는 청색에서 휘도를 감한 성분(blue-Y), V(cr)는 적색에서 휘도를 감한 성분(red-Y)을 나타낸다. 사람은 휘도 성분에 더욱 민감하므로, YUV 색좌표를 이용하면 효율적으로 색을 압축하여 전송할 수 있다.
YUV 색좌표가 이용되는 경우, 프로세서는 하기 수학식 3에 따라 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112012019279386-pat00015
(여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (Y1,Cr1,Cb1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (Y2,Cr2,Cb2))
또한, 프로세서는 하기 수학식 4에 따라 색 거리를 산출할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112012019279386-pat00016
(여기서, d=색 거리, 벡터 p=(Y1,Cr1,Cb1), 벡터 q=(Y2,Cr2,Cb2))
수학식 3 및 4는 수학식 1 및 2와 계산 방법이 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.
다음으로, 색 거리가 임계값보다 큰 경우 시험 영역의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하고, 색 거리가 임계값보다 작거나 같은 경우 선행 크로마키의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정한다(S300, S310).
즉, 선행 크로마키 색과 시험 영역의 색을 비교하고, 색의 차이가 임계값을 벗어나면 크로마키 색을 시험 영역의 색으로 변경한다. 색 거리가 임계값보다 큰 경우, 시험 영역의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하여 배경색의 변화를 반영한다(S310). 반면, 색 거리가 임계값보다 작거나 같은 경우, 배경색의 변화가 크지 않으므로 선행 크로마키의 색좌표값을 다시 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정한다(S300).
임계값은 크로마키 색을 변경하는데 기준이 되는 값이며, 색좌표, 색 거리 산출식 및 입력 영상의 촬영 환경 등을 고려하여 결정될 수 있다.
다음으로, 현재 크로마키의 색좌표값을 기초로 입력 영상에서 크로마 영역을 결정한다(S400).
도 6은 본 발명에 따른 S400 단계의 일례를 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 현재 크로마키의 색좌표값을 기준으로 색좌표값 범위를 결정한다(S410). 현재 크로마키의 색좌표값과 동일한 색좌표값을 가진 화소만을 크로마 영역으로 하는 경우, 크로마 영역을 적정하게 결정하기 어렵다. 따라서 프로세서는 현재 크로마키의 색좌표값을 기준으로, 촬영 환경, 영상의 성격 등을 고려하여 색좌표값 범위를 결정한다. 예를 들면, 현재 크로마키의 색좌표값이 (15, 10, 100)인 경우, R은 10~20, G는 5~15, B는 95~105를 색좌표값 범위로 결정할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(110)는 입력 영상의 배경색을 포함할 수 있도록 색좌표값 범위를 결정한다. 다만, 색좌표값 범위가 너무 넓으면 배경이 아닌 영역도 크로마 영역으로 결정될 수 있으므로, 배경색만을 포함하도록 색좌표값 범위를 결정한다.
다음으로, 색좌표값 범위에 포함되는 영역을 크로마 영역으로 결정한다(S420). 예를 들면, 색좌표값 범위가 R은 10~20, G는 5~15, B는 95~105인 경우, 해당 범위에 포함되는 화소를 크로마 영역으로 결정한다.
다시 도 4를 참조하면, 크로마 영역을 배경 영상으로 대체하여 합성 영상을 생성한다(S500).
예를 들면, 입력 영상이 청색 스크린 앞에서 기상 캐스터를 촬영한 영상인 경우, 청색 스크린 부분(크로마 영역)을 일기 예보 정보가 표시되는 배경 영상으로 대체한다. 따라서 일기 예보 정보와 기상 캐스터가 모두 포함된 일기 예보 영상(합성 영상)을 제공할 수 있다.
또한, 입력 영상의 크로마 영역을 투명하게 처리하여 배경 영상과 합성할 수 있으며, 크로마 영역의 투명도를 조절하여 합성 영상을 생성할 수도 있다.
다음으로, 소정의 프레임이 경과하면 S100 내지 S500 단계를 반복하여 수행할 수 있다(S600). 즉, 소정의 프레임(시간) 간격으로 S100 내지 S500 단계를 반복 수행하여, 입력 영상의 색상의 변화에 적응된 현재 크로마키의 색좌표값을 결정할 수 있다. 프레임의 간격은 입력 영상의 상태에 따라 조절될 수 있다.
비록 본 발명의 실시예가 구체적으로 설명되었지만, 이는 단지 본 발명을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가지는 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형이 가능할 것이다.
따라서 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 사상과 범위가 한정되는 것은 아니다. 발명의 범위는 아래의 청구범위에 의해 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 입력 영상, 배경 영상 및 프로그램이 저장되는 메모리 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로그램은
    상기 메모리로부터 판독한 상기 입력 영상으로부터 상기 입력 영상의 일부 영역인 시험 영역의 색좌표값을 획득하는 제1 인스트럭션;
    선행 크로마키의 색좌표값과 상기 시험 영역의 색좌표값 사이의 색 거리를 산출하고, 상기 색 거리를 임계값과 비교하는 제2 인스트럭션;
    상기 색 거리가 상기 임계값보다 큰 경우 상기 시험 영역의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하고, 상기 색 거리가 상기 임계값보다 작거나 같은 경우 상기 선행 크로마키의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하는 제3 인스트럭션;
    상기 제3 인스트럭션에 따라 결정된 상기 현재 크로마키의 색좌표값을 기초로 상기 입력 영상에서 크로마 영역을 결정하는 제4 인스트럭션; 및
    상기 크로마 영역을 상기 배경 영상으로 대체하여 합성 영상을 생성하는 제5 인스트럭션
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로그램은
    상기 입력 영상에 포함된 프레임에 대하여 소정의 시간 간격마다 상기 제1 내지 제5 인스트럭션을 반복하여 실행하는 제6 인스트럭션을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 인스트럭션은
    상기 입력 영상을 복수의 영역으로 분할하는 제1-1 서브인스트럭션;
    상기 복수의 영역 중 하나를 상기 시험 영역으로 선택하는 제1-2 서브인스트럭션; 및
    상기 시험 영역에 포함된 화소의 색좌표값을 평균하여 상기 시험 영역의 색좌표값으로 할당하는 제1-3 서브인스트럭션
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제4 인스트럭션은
    상기 현재 크로마키의 색좌표값을 기준으로 상기 크로마 영역을 결정하기 위한 색좌표값 범위를 결정하는 제4-1 서브인스트럭션; 및
    상기 입력 영상에서 상기 색좌표값 범위에 포함되는 화소를 상기 크로마 영역으로 결정하는 제4-2 서브인스트럭션
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 RGB 색좌표 상의 값인 것을 특징으로 하는 영상 합성 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제2 인스트럭션은 하기 수학식 1에 따라 상기 색 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112012019279386-pat00017

    (여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (R1,G1,B1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (R2,G2,B2))
  7. 제5항에 있어서,
    상기 제2 인스트럭션은 하기 수학식 2에 따라 상기 색 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 장치.
    [수학식 2]

    (여기서, d=색 거리, 벡터 x=(R1,G1,B1), 벡터 y=(R2,G2,B2))
  8. 제1항에 있어서,
    상기 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 YUV 색좌표 상의 값인 것을 특징으로 하는 영상 합성 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제2 인스트럭션은 하기 수학식 3에 따라 상기 색 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 장치.
    [수학식 3]
    Figure 112012019279386-pat00019

    (여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (Y1,Cr1,Cb1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (Y2,Cr2,Cb2))
  10. 제8항에 있어서,
    상기 제2 인스트럭션은 하기 수학식 4에 따라 상기 색 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 장치.
    [수학식 4]
    Figure 112012019279386-pat00020

    (여기서, d=색 거리, 벡터 p=(Y1,Cr1,Cb1), 벡터 q=(Y2,Cr2,Cb2))
  11. 입력 영상, 배경 영상 및 프로그램이 저장되는 메모리 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하는 영상 합성 장치에서 수행되는 영상 합성 방법에 있어서,
    (a) 상기 메모리로부터 판독한 상기 입력 영상으로부터 상기 입력 영상의 일부 영역인 시험 영역의 색좌표값을 획득하는 단계;
    (b) 선행 크로마키의 색좌표값과 상기 시험 영역의 색좌표값 사이의 색 거리를 산출하고, 상기 색 거리를 임계값과 비교하는 단계;
    (c) 상기 색 거리가 상기 임계값보다 큰 경우 상기 시험 영역의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하고, 상기 색 거리가 상기 임계값보다 작거나 같은 경우 상기 선행 크로마키의 색좌표값을 현재 크로마키의 색좌표값으로 결정하는 단계;
    (d) 상기 현재 크로마키의 색좌표값을 기초로 상기 입력 영상에서 크로마 영역을 결정하는 단계; 및
    (e) 상기 크로마 영역을 상기 배경 영상으로 대체하여 합성 영상을 생성하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 입력 영상에 포함된 프레임에 대하여 소정의 시간 간격마다 상기 (a) 단계 내지 (e) 단계를 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 (a) 단계는
    (a-1) 상기 입력 영상을 복수의 영역으로 분할하는 단계;
    (a-2) 상기 복수의 영역 중 하나를 상기 시험 영역으로 선택하는 단계; 및
    (a-3) 상기 시험 영역에 포함된 화소의 색좌표값을 평균하여 상기 시험 영역의 색좌표값으로 할당하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 (d) 단계는
    (d-1) 상기 현재 크로마키의 색좌표값을 기준으로 상기 크로마 영역을 결정하기 위한 색좌표값 범위를 결정하는 단계; 및
    (d-2) 상기 입력 영상에서 상기 색좌표값 범위에 포함되는 화소를 상기 크로마 영역으로 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 RGB 색좌표 상의 값인 것을 특징으로 하는 영상 합성 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 하기 수학식 1에 따라 상기 색 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112012019279386-pat00021

    (여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (R1,G1,B1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (R2,G2,B2))
  17. 제15항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 하기 수학식 2에 따라 상기 색 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 방법.
    [수학식 2]
    Figure 112012019279386-pat00022

    (여기서, d=색 거리, 벡터 x=(R1,G1,B1), 벡터 y=(R2,G2,B2))
  18. 제11항에 있어서,
    상기 선행 크로마키의 색좌표값 및 상기 시험 영역의 색좌표값은 YUV 색좌표 상의 값인 것을 특징으로 하는 영상 합성 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 하기 수학식 3에 따라 상기 색 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 방법.
    [수학식 3]
    Figure 112012019279386-pat00023

    (여기서, d=색 거리, 상기 선행 크로마키의 색좌표값 = (Y1,Cr1,Cb1), 상기 시험 영역의 색좌표값 = (Y2,Cr2,Cb2))
  20. 제18항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 하기 수학식 4에 따라 상기 색 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 합성 방법.
    [수학식 4]
    Figure 112012019279386-pat00024

    (여기서, d=색 거리, 벡터 p=(Y1,Cr1,Cb1), 벡터 q=(Y2,Cr2,Cb2))
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