KR101219126B1 - 영상 특성을 반영하여 산출한 영상 움직임 정보에 기반한 제어 방법 및 시스템 - Google Patents

영상 특성을 반영하여 산출한 영상 움직임 정보에 기반한 제어 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

영상 특성을 반영하여 산출한 영상 움직임 정보에 기반한 의자 제어 방법 및 시스템이 제공된다. 본 영상 감상용 장비 제어방법은 영상 프레임의 움직임 특성을 파악하고, 움직임 특성에 따라 각기 다른 방식으로 상기 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출하며, 영상 프레임의 최종 움직임 벡터를 기초로 영상 감상용 장비의 움직임을 제어한다. 이에 의해, 감상용 장비의 움직임이 영상 내의 움직임에 보다 부합하게 되어 관객이 느끼는 실감도가 더욱 높아지게 된다.

Description

영상 특성을 반영하여 산출한 영상 움직임 정보에 기반한 제어 방법 및 시스템{Control Method And System According to Image Motion Information Estimated with Image Characteristic}
본 발명은 제어 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 영상을 감상하기 위한 장비를 영상에 맞추어 제어하는 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다.
4D 영화관은 관객의 의자가 4D 시네마에 맞게 움직이도록 설계되어 있으며, 현재 의자의 움직임을 제어하기 위해 필요한 제어 데이터는 수동으로 생성되고 있다.
즉, 사람이 4D 시네마를 실제로 감상하면서, 의자의 움직임 방향이나 각도를 수동적으로 지정하는 방식에 의해 의자 제어 데이터를 생성하고, 생성된 제어 데이터를 자막과 같이 해당 위치에 기록하여야 한다.
이와 같은 방식에 의한 제어 데이터 생성은 수동으로 이루어지므로 매우 느리고 불편하며, 검사를 위한 추가 작업을 요구한다. 뿐만 아니라, 사람의 감각에 의해 이루어지는 관계로 데이터의 신뢰성을 보장할 수 없다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 영상의 움직임 특성에 따라 각기 다른 방식으로 움직임 정보를 산출하고, 산출된 움직임 정보를 이용하여 감상용 장비의 움직임을 제어하는 영상 감상용 장비 제어방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 감상용 장비 제어방법은 영상 프레임의 움직임 특성을 파악하는 단계; 상기 움직임 특성에 따라 각기 다른 방식으로 상기 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출하는 단계; 및 상기 영상 프레임의 최종 움직임 벡터를 기초로 영상 감상용 장비의 움직임을 제어하는 단계를 포함한다.
그리고, 상기 최종 움직임 벡터 산출단계는 상기 영상 프레임의 움직임 발생 영역 분포 및 움직임 크기 중 적어도 하나에 따라 각기 다른 방식으로 상기 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 최종 움직임 벡터 산출단계는 상기 영상 프레임의 움직임 발생 영역이 중앙이면 상기 영상 프레임의 중앙에 위치한 블럭의 움직임 벡터를 상기 최종 움직임 벡터로 산출할 수 있다.
그리고, 상기 최종 움직임 벡터 산출단계는 상기 영상 프레임의 움직임 발생 영역이 전체이면 상기 영상 프레임에 분포시킨 후보 블럭들의 후보 움직임 벡터들을 산출하는 단계; 및 상기 후보 움직임 벡터들의 평균을 상기 최종 움직임 벡터로 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 프레임에 분포시킨 후보 블럭들의 개수는 상기 움직임 크기에 비례하는 것이 바람직하다.
그리고, 본 영상 감상용 장비 제어방법은 상기 영상 프레임에 대한 기울어짐 정보를 산출하는 단계를 더 포함하고, 상기 제어단계는 상기 영상 프레임의 최종 움직임 벡터 및 상기 영상 프레임에 대한 기울어짐 정보를 기초로 상기 영상 감상용 장비의 움직임을 제어하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 기울어짐 정보 산출단계는 어파인 변환을 이용하여 상기 기울어짐 정보를 산출할 수 있다.
그리고, 상기 영상 감상용 장비는 영상 감상용 의자일 수 있다.
또한, 상기 영상 프레임은 2D-영상 프레임인 것이 바람직하다.
한편, 본 발명에 따른 영상 감상용 장비 제어 시스템은 영상 프레임의 움직임 특성을 파악하고, 파악된 움직임 특성에 따라 각기 다른 방식으로 상기 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출하는 영상 프로세서; 및 상기 영상 프로세서가 산출한 상기 영상 프레임의 최종 움직임 벡터를 기초로 영상 감상용 장비의 움직임을 제어하는 제어부를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 영상 분석, 특히 영상의 움직임 특성에 따라 각기 다른 방식으로 산출한 움직임 정보를 이용하여 감상용 장비의 움직임을 제어할 수 있게 되어, 감상용 장비의 움직임이 영상 내의 움직임에 보다 부합하게 되어 관객이 느끼는 실감도가 더욱 높아지게 된다.
또한, 움직임 정보 생성이 자동으로 이루어지므로 간편하고 빠르며 검사/수정을 위한 추가 작업이 요구되지 않아 요구되는 비용과 노고를 낮출 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시네마 제어 시스템의 블럭도,
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 시네마 제어 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 3은 도 2의 부연 설명에 제공되는 도면,
도 4는 최종 움직임 벡터와 기울어짐 정보를 통해 시네마 의자의 움직임을 제어하는 방식의 설명에 제공되는 도면, 그리고,
도 5는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 최종 움직임 벡터를 산출한 결과를 나타낸 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시네마 제어 시스템의 블럭도이다. 본 실시예에 따른 시네마 제어 시스템(100)은 2D-영상에서 3D-움직임 정보를 산출하고, 산출된 3D-움직임 정보에 따라 시네마 의자(10)의 움직임을 제어한다.
이와 같은 기능을 수행하는 시네마 제어 시스템(100)은 도 1에 도시된 바와 같이 영상 입력부(110), 영상 프로세서(120) 및 움직임 제어부(130)를 구비한다.
영상 입력부(110)는 영상 소스로부터 2D-영상을 입력받아 임시 저장하는 버퍼이다.
영상 프로세서(120)는 영상 입력부(110)로부터 인가되는 2D-영상에 대한 3D-움직임 정보를 프레임 단위로 산출한다. 이와 같은 기능을 수행하는 영상 프로세서(120)는 도 1에 도시된 바와 같이 영상 분할부(121), 움직임 특성 파악부(123), 움직임 벡터 산출부(125) 및 기울어짐 정보 산출부(127)를 구비하는데, 이들에 대한 상세한 설명은 후술한다.
움직임 제어부(130)는 영상 프로세서(120)에서 산출된 3D-움직임 정보를 기초로 2D-영상을 감상하는 관객이 앉는 시네마 의자(10)의 움직임을 제어한다.
이하에서는, 도 1에 도시된 시네마 제어 시스템(100)에 의해 2D-영상에서 3D-움직임 정보를 산출하여 시네마 의자(10)의 움직임을 제어하는 과정에 대해 도 2를 참조하여 상세히 설명한다. 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 시네마 제어 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
도 2에 도시된 바와 같이 시네마 제어 시스템(100)의 영상 입력부(110)에 2D-영상이 입력되면(S210), 영상 프로세서(120)에 마련된 영상 분할부(121)는 S210단계에서 입력된 2D-영상을 프레임 단위로 분할한다(S220).
움직임 특성 파악부(123)는 S220단계에서 분할되어 출력되는 영상 프레임의 움직임 특성을 파악한다(S230). 구체적으로 움직임 특성 파악부(123)는 S230단계에서 1) 영상 프레임에서의 움직임 발생 영역 분포와 2) 움직임 크기를 파악한다. 예를 들어, 움직임 특성 파악부(123)는 영상 프레임 사이의 픽셀을 비교한 차 영상을 통해 대응되는 픽셀의 이동 여부 및 움직임 발생 영역 분포를 파악할 수 있고, 이동 거리를 바탕으로 움직임 크기를 파악할 수 있다.
S230단계에서 움직임 발생 영역이 영상 프레임의 "중앙" 부분인 것으로 파악되면(S240-중앙), 움직임 벡터 산출부(125)는 "1개"의 후보 블럭을 영상 프레임의 중앙에 배치하고(S250), 배치된 후보 블럭에 대한 후보 움직임 벡터를 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터로 산출한다(S260). 예를 들어, 중앙 부분으로 미리 정의한 영역에 움직임 발생 영역이 검출된 경우 움직임 벡터 산출부(125)는 후보 블록을 영상 프레임의 중앙에 배치할 수 있다.
한편, 영상 프레임에서 움직임 발생 영역이 존재하지 않는 경우에도 움직임 발생 영역이 영상 프레임의 "중앙" 부분인 것으로 취급하여 S250단계 및 S260단계가 수행되도록 구현할 수 있다.
S250단계 및 S260단계에서 후보 블럭의 범위는 16*16 pixels로 설정하고, 움직임 벡터는 후보 블록을 기준으로 -15~14까지 총 30*30 pixels의 범위를 갖는 Searching Lens를 이용하여 영상 프레임 간의 차 영상을 산출 및 비교함으로써 산출가능하다. 블록의 크기와 Searching Lens의 크기는 일 예이며, 설정에 따라 달라질 수 있다.
구체적으로, 영상 프레임간 움직임 벡터가 (0,0)인 경우(즉, MAE(Mean Absolute Error) 값이 0일 경우) 해당 후보 블록에 움직임이 없는 것으로 파악하지만, 영상 프레임간 움직임 벡터가 상이한 경우 해당 후보 블록에 움직임이 있는 것으로 파악한다. 움직임 벡터 산출 방법은 후술할 S290단계와 S300단계 및 S320단계와 S330단계에서도 동일하게 적용된다.
도 3의 에는 도 2의 S250단계 및 S260단계를 수행하는 과정을 영상 프레임 상에 도식적으로 나타내었다. 도 3의 에 도시된 바에 따르면 영상 프레임의 중앙에 1개의 후보 블럭이 배치된 후, 배치된 후보 블럭에 대한 후보 움직임 벡터를 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터로 산출하였음이 도식적으로 확인가능하다.
다시 도 2를 참조하여 설명한다. 움직임 발생 영역이 영상 프레임의 "전체" 이고(S240-전체) 발생된 움직임 크기가 작은 경우(S270-작음)에는 움직임 벡터 산출부(125)는 "9개"의 후보 블럭들을 영상 프레임의 전체에 걸쳐 고르게 배치하고(S280) 배치된 후보 블럭들에 대한 후보 움직임 벡터들을 산출한다(S290). 예를 들어, 중앙 부분으로 미리 정의한 영역 밖에서 소정 개수 이상의 움직임 발생 영역이 검출된 경우, 움직임 벡터 산출부(125)는 영상 프레임의 전체에 움직임 발생 영역이 있는 것으로 판단할 수 있다. 후보 블록은 미리 정의된 위치에 배치될 수도 있다. 다른 실시예에서, 후보 블록은 움직임 발생 영역에 배치될 수도 있다. 예를 들어, 영상 프레임 사이의 차이가 적은 배경이 많은 영상인 경우에는 움직임 발생 영역을 중심으로 후보 블록이 배치될 수 있다.
움직임 벡터 산출부(125)는 S290단계에서 산출된 9개의 후보 움직임 벡터들을 평균하여 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출한다(S300).
도 3의 에는 도 2의 S280단계 내지 S300단계를 수행하는 과정을 영상 프레임 상에 도식적으로 나타내었다. 도 3의 에 도시된 바에 따르면 영상 프레임의 전체에 걸쳐 9개의 후보 블럭들을 고르게 배치하고, 배치된 후보 블럭들에 대한 후보 움직임 벡터들을 산출하였음을 도식적으로 확인할 수 있다.
또한, 산출된 후보 움직임 벡터들을 그룹화하면서 2단계에 걸쳐 평균하여 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출하였음을 도식적으로 확인할 수 있다. 구체적으로, 도 3의 에서는 9개의 후보 움직임 벡터들을 4개씩 그룹화한 후 평균하여 4개의 움직임 벡터들을 산출하고 산출된 4개의 움직임 벡터들을 평균하여 1개의 최종 움직임 벡터들을 산출하였다.
다시 도 2를 참조하여 설명한다. 움직임 발생 영역이 영상 프레임의 "전체" 이고(S240-전체) 발생된 움직임 크기가 큰 경우(예를 들어, 움직임 크기가 문턱값(threshold)보다 큰 경우)(S270-큼)에는 움직임 벡터 산출부(125)는 "25개"의 후보 블럭들을 영상 프레임의 전체에 걸쳐 고르게 배치하고(S310) 배치된 후보 블럭들에 대한 후보 움직임 벡터들을 산출한다(S320).
그리고, 움직임 벡터 산출부(125)는 S320단계에서 산출된 25개의 후보 움직임 벡터들을 평균하여 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출한다(S330).
도 3의 에는 도 2의 S310단계 내지 S330단계를 수행하는 과정을 영상 프레임 상에 도식적으로 나타내었다. 도 3의 에 도시된 바에 따르면, 영상 프레임의 전체에 걸쳐 25개의 후보 블럭들을 고르게 배치하고 배치된 후보 블럭들에 대한 후보 움직임 벡터들을 산출하였음을 도식적으로 확인할 수 있다.
또한, 산출된 후보 움직임 벡터들을 그룹화하면서 2단계에 걸쳐 평균하여 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출하였음을 도식적으로 확인할 수 있다. 구체적으로, 도 3의 에서는 25개의 후보 움직임 벡터들을 9개씩 그룹화한 후 평균하여 4개의 움직임 벡터들을 산출하고, 산출된 4개의 움직임 벡터들을 평균하여 1개의 최종 움직임 벡터들을 산출하였다.
도 3에 도시된 바에 따르면, 움직임 발생 영역이 영상 프레임의 "전체" 이면 영상 프레임의 전체에 균일하게 다수의 후보 블럭들을 배치시키고, 이 후보 블럭들에 대한 후보 움직임 벡터들을 평균하여 최종 움직임 벡터를 산출함을 알 수 있다.
그리고, 영상 프레임에 배치되는 후보 블럭들의 개수는 움직임 크기에 비례함을 확인할 수 있다. 즉, 움직임 크기가 크면 영상 프레임에 배치되는 후보 블럭들의 개수가 많고, 움직임 크기가 작으면 영상 프레임에 배치되는 후보 블럭들의 개수가 적음을 알 수 있다.
도 2와 도 3에서는 움직임 크기가 큰 경우와 작은 경우 2단계로 분류되는 것으로 상정하였으나 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니다. 움직임 크기를 3단계 이상으로 분류하는 것이 가능함은 물론이다.
이때, 움직임 크기의 단계를 구분하는 경계값은 시스템 사양과 영상의 특성에 따라 결정할 수 있다.
그리고, 도 2와 도 3에서 언급한 영상 프레임에 배치되는 후보 블럭들의 개수들(9개, 25개) 역시 설명의 편의를 위해 든 예에 불과하므로, 다른 개수로 구현가능함은 물론이다.
도 2의 S260단계, S300단계 및 S330단계에서 산출된 최종 움직임 벡터는 2D-영상 평면상의 2D-움직임 정보에 해당한다. 즉, 2D-영상에 대한 최종 움직임 벡터는 2D-영상 평면에서의 상/하-움직임과 좌/우-움직임에 대한 정보이다. 2D-영상에 대한 3D-움직임 정보를 위해서는 2D-영상으로부터 전/후-움직임 정보를 산출하여야 한다.
이를 위해, 도 2에 도시된 바와 같이 영상 프로세서(120)의 기울어짐 정보 산출부(127)는 S220단계에서 분할되어 출력되는 영상 프레임에 어파인 변환(Affine Transform)을 적용하여, 2D-영상에서의 전/후 기울어짐과 좌/우 기울어짐 정보를 산출한다(S340).
이후, 움직임 제어부(130)는 S260, S300 또는 S330단계를 통해 산출한 최종 움직임 벡터와 S340단계에서 산출된 기울어짐 정보를 이용하여 시네마 의자(10)의 움직임을 제어한다(S350).
도 4의 (a)에는 2D-영상에 대한 최종 움직임 벡터를 통해 시네마 의자(10)의 상/하(y축)-움직임과 좌/우(x축)-움직임이 제어됨을 나타내었고, 도 4의 (b)에는 2D-영상에 대한 기울어짐 정보를 통해 시네마 의자(10)의 전/후(z축)-움직임과 좌/우(x축)-움직임이 제어됨을 나타내었다.
도 4에 도시된 바에 따르면, 1) 시네마 의자(10)의 상/하(y축)-움직임은 최종 움직임 벡터에 의해 제어되고, 2) 시네마 의자(10)의 좌/우(x축)-움직임은 최종 움직임 벡터와 기울어짐 정보에 의해 제어되고, 3) 시네마 의자(10)의 전/후(z축)-움직임은 기울어짐 정보에 의해 제어됨을 확인할 수 있다.
한편, 도 5에는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 최종 움직임 벡터를 산출한 결과를 나타내었는데, 구체적으로 영상 프레임의 "전체"에서 작은 크기의 움직임이 발생되어 9개의 후보 블록들 및 후보 움직임 벡터들로 좌측의 최종 벡터를 산출한 결과가 나타나 있다.
위 실시예에서는 2D-영상으로부터 획득한 3D-움직임 정보로부터 시네마 의자(10)의 움직임을 제어하는 경우를 상정하였는데, 이는 설명의 편의를 위한 일 예에 불과하다. 시네마 의자(10) 이외에 영상 감상에 필요한 다른 장비의 움직임을 제어하는 경우에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
100 : 시네마 제어 시스템 110 : 영상 입력부
120 : 영상 프로세서 121 : 영상 분할부
123 : 움직임 특성 파악부 125 : 움직임 벡터 산출부
127 : 기울어짐 정보 산출부 130 : 움직임 제어부
10 : 시네마 의자

Claims (10)

  1. 영상 프레임의 목적 대상의 움직임 특성을 파악하는 단계;
    상기 움직임 특성에 따라 상기 영상 프레임의 움직임 발생 영역의 위치에 대응하는 적어도 하나의 위치에 적어도 하나의 후보 블럭을 일정 간격으로 배치하고, 상기 후보 블럭에 대한 후보 움직임 벡터를 적어도 하나의 그룹으로 그룹화 및 평균하여 각기 다른 방식으로 상기 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출하는 단계; 및
    상기 영상 프레임의 최종 움직임 벡터를 기초로 영상 감상용 장비의 움직임을 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 감상용 장비 제어방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 최종 움직임 벡터 산출단계는,
    상기 영상 프레임의 움직임 발생 영역 분포 및 움직임 크기 중 적어도 하나에 따라 각기 다른 방식으로 상기 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 감상용 장비 제어방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 최종 움직임 벡터 산출단계는,
    상기 영상 프레임의 움직임 발생 영역이 중앙이면 상기 영상 프레임의 중앙에 위치한 블럭의 움직임 벡터를 상기 최종 움직임 벡터로 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 감상용 장비 제어방법.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 최종 움직임 벡터 산출단계는,
    상기 영상 프레임의 움직임 발생 영역이 전체이면 상기 영상 프레임에 분포시킨 상기 후보 블럭들의 상기 후보 움직임 벡터들을 산출하는 단계; 및
    상기 후보 움직임 벡터들의 평균을 상기 최종 움직임 벡터로 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 감상용 장비 제어방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 영상 프레임에 분포시킨 후보 블럭들의 개수는,
    상기 움직임 크기에 비례하는 것을 특징으로 하는 영상 감상용 장비 제어방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 영상 프레임에 대한 기울어짐 정보를 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제어단계는,
    상기 영상 프레임의 최종 움직임 벡터 및 상기 영상 프레임에 대한 기울어짐 정보를 기초로 상기 영상 감상용 장비의 움직임을 제어하는 것을 특징으로 하는 영상 감상용 장비 제어방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 기울어짐 정보 산출단계는,
    어파인 변환을 이용하여 상기 기울어짐 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 감상용 장비 제어방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 영상 감상용 장비는,
    영상 감상용 의자인 것을 특징으로 하는 영상 감상용 장비 제어방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 영상 프레임은,
    2D-영상 프레임인 것을 특징으로 하는 영상 감상용 장비 제어방법.
  10. 영상 프레임의 목적 대상의 움직임 특성을 파악하고 파악된 움직임 특성에 따라 상기 영상 프레임의 움직임 발생 영역의 위치에 대응하는 적어도 하나의 위치에 적어도 하나의 후보 블럭을 일정 간격으로 배치하고, 상기 후보 블럭에 대한 후보 움직임 벡터를 적어도 하나의 그룹으로 그룹화 및 평균하여 각기 다른 방식으로 상기 영상 프레임에 대한 최종 움직임 벡터를 산출하는 영상 프로세서; 및
    상기 영상 프로세서가 산출한 상기 영상 프레임의 최종 움직임 벡터를 기초로 영상 감상용 장비의 움직임을 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 감상용 장비 제어 시스템.
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