KR101220701B1 - Ｒｏｉ를 추출하는 깊이 영상 획득 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

패턴광에 기초한 깊이 영상 획득 방법에서 패턴광이 투사된 영역을 추출하는 방법 및 장치가 개시된다. 영역 추출 장치는 패턴광이 타겟 오브젝트에 조사되어 반사된 영상인 장면 영상을 수신하는 영상 수신부; 및 상기 장면 영상의 픽셀 별로 시간에 따른 채널의 변화량을 이용하여 상기 장면 영상에서 패턴광이 투과된 영역을 추출하는 영역 추출부를 포함할 수 있다.

Description

ＲＯＩ를 추출하는 깊이 영상 획득 장치 및 방법{DEPTH IMAGE OBTAINING SYSTEM AND METHOD FOR EXTRACTING ROI(REGION-OF-INTEREST)}
본 발명은 구조광에 기초한 깊이 영상 획득 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 구조광에 기초한 깊이 영상 획득 장치에서 구조광의 시간에 따른 변화 특성을 사용하여 깊이 정보의 추출 속도를 향상시킬 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
3DTV와 같은 3D 관련 분야가 발전함에 따라 사물의 깊이 정보를 추출하는 것에 대한 요구가 증대되고 있다.
종래의 물체의 깊이 정보 획득 방법에는 두 대의 카메라를 이용하는 스테레오 매칭 방법, 구조광에 기초한 깊이 정보 획득 방법, 적외선을 조사하여 돌아오는 시간을 측정하는 깊이 정보 획득 방법 등이 있었다.
이 중 구조광에 기초한 깊이 정보 획득 방법은 특정한 정보를 인코딩 한 패턴광을 물체에 비추고, 패턴광이 물체에 반사된 장면 영상을 카메라로 촬영하며, 촬영된 장면 영상으로부터 패턴을 해석하여 패턴의 위상의 변화량으로부터 물체의 깊이 정보를 찾는 방법이다.
그러나, 장면 영상에는 패턴광이 투과되지 않은 영역이 존재하므로, 구조광에 기초한 깊이 정보 획득 방법은 장면 영상을 분석하여 패턴광이 투과되지 않은 영역의 깊이 정보를 계산하는 과정에서 시간 손실이 발생하며, 정확도도 감소하게 된다. 더구나, 패턴광이 투과되지 않은 영역은 노이즈인 경우가 많으므로 불 필요한 깊이 정보를 계산할 가능성도 높다.
따라서, 패턴광이 투과된 영역만을 추출하여 깊이 정보를 획득하는 방법이 요구되고 있다.
본 발명은 구조광에 기초한 깊이 영상 획득 장치에서 구조광의 시간에 따른 변화 특성을 사용하여 깊이 정보의 추출 속도를 향상시킬 수 있는 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 영역 추출 장치는 패턴광이 타겟 오브젝트에 조사되어 반사된 영상인 장면 영상을 수신하는 영상 수신부; 및 상기 장면 영상의 픽셀 별로 시간에 따른 채널의 변화량을 이용하여 상기 장면 영상에서 패턴광이 투과된 영역을 추출하는 영역 추출부를 포함할 수 있다.
본 발명은 패턴광이 타겟 오브젝트에 반사된 영상인 장면 영상에서 패턴광이 투사된 영역만을 추출하여 깊이 영상 획득 장치에 제공함으로써 깊이 영상 획득 장치가 패턴광이 투사된 영역에서만 깊이 정보를 계산하도록 하여 깊이 정보의 계산 속도를 향상시키고, 노이즈 정보로 인한 오류를 감소 시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 획득 장치의 구성을 도시한 블록 다이어그램이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따라 패턴광이 투과된 영역을 추출한 영상의 일례이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 패턴 조사부가 패턴광을 조사하는 순서의 일례이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 패턴 조사부가 패턴광을 조사하는 순서의 다른 일례이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 영역 추출 방법을 도시한 플로우차트이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 본 발명의 일실시예에 따른 영역 추출 방법은 영역 추출 장치에 의해 수행될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 획득 장치의 구성을 도시한 블록 다이어그램이다.
본 발명의 일실시예에 따른 영역 추출 장치는 장면 영상에서 패턴광이 투사된 영역만을 추출하여 깊이 영상 획득 장치에 제공할 수 있다. 이때, 깊이 영상 획득 장치(100)는 패턴광이 투사된 영역에서만 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 정보의 계산 속도를 향상시키고, 노이즈 정보로 인한 오류를 감소 시킬 수 있다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 깊이 영상 획득 장치(100)는 구조광 중 하나인 패턴광에 기초한 깊이 영상 획득 장치로서, 영상 촬영부(115)가 촬영한 장면 영상에서 오브젝트의 깊이 영상을 획득할 수 있다. 이때, 장면 영상은 패턴 조사부(110)가 조사한 패턴광이 타겟 오브젝트에 반사된 영상이다.
또한, 깊이 영상 획득 장치(100)는 영상 촬영부(115)가 촬영한 장면 영상을 수신하는 영상 수신부(120)와 패턴광이 투사된 영역을 추출하는 영역 추출부(130)를 포함할 수 있다. 이때, 본 발명에 따른 영역 추출 장치는 영역 추출부(130) 또는 영역 추출부(130)와 영상 수신부(120)를 포함할 수 있다.
패턴 조사부(110)는 패턴광을 촬영할 대상인 오브젝트에 조사한다. 구체적으로 패턴 조사부(110)는 패턴광을 저장하기 위한 프레임 버퍼를 포함하고, 동기 신호에 따라 프레임 버퍼에 저장된 패턴광(pattern sequence)을 순서대로 오브젝트에 조사할 수 있다. 이때, 패턴광은 구조광 중 특정 패턴을 가지는 광일 수 있다.
영상 촬영부(115)는 패턴 조사부(110)가 조사한 패턴광이 타겟 오브젝트에 반사된 영상인 장면 영상을 수신한다. 이때, 영상 촬영부(115)는 적어도 하나의 영상 촬영 장치로 구성될 수 있으며, 영상 촬영부(115)에 포함되는 영상 촬영 장치의 수가 증가할수록 획득하는 깊이 정보의 정확도가 증가할 수 있다.
이때, 장면 영상은 패턴 조사부(110)가 조사한 패턴광이 투과한 영역과 상기 패턴광이 투과하지 못한 영역으로 분류될 수 있다. 일례로, 도 2에 도시된 장면 영상(210)에서 전방에 위치한 소파는 패턴광이 투과할 수 있으나, 최후방에 위치한 벽은 패턴광이 투과할 수 없다.
그리고, 깊이 영상 획득 장치(100)는 영상 수신부(120)가 영상 촬영부(115)로부터 수신한 장면 영상(210)을 기초로 깊이 영상을 획득할 수 있다.
이때, 깊이 영상 획득 장치는 장면 영상 중 패턴광이 투과한 영역의 경우, 패턴광이 반사된 정보를 기초로 구조광에 기초한 깊이 정보 계산 방법을 사용하여 깊이 정보를 계산할 수 있으나, 패턴광이 투과되지 않은 영역은 장면 영상을 분석하여 깊이 정보를 계산하여야 하므로 시간 손실이 발생하며, 정확도도 감소하게 된다. 또한, 패턴광이 투과되지 않은 영역은 노이즈인 경우가 많으므로 불 필요한 깊이 정보를 계산할 가능성도 높다.
따라서, 본 발명의 일실시예에 따른 영역 추출부(130)는 도 2에 도시된 바와 같은 장면 영상(210)에서 패턴광이 투과된 영역(220)을 추출한다. 이때, 패턴광이 투과된 영역(220)는 도 2에 도시된 바와 같이 장면 영상(210)에서 깊이 정보를 가지는 오브젝트만을 포함하고 있다.
즉, 본 발명에 따른 깊이 영상 획득 장치는 영역 추출부(130)가 추출한 패턴광이 투과한 영역에서만 깊이 정보를 획득함으로써 깊이 정보의 획득 속도를 향상시키고, 노이즈 정보로 인한 오류를 감소 시킬 수 있다.
영역 추출부(130)는 장면 영상의 픽셀 별로 시간에 따른 채널의 변화량을 이용하여 장면 영상에서 패턴광이 투과된 영역을 추출할 수 있다. 이때, 영역 추출부(130)는 추출한 패턴광이 투과된 영역을 깊이 영상 획득 장치에서 깊이 정보를 계산하는 구성에 제공할 수 있다. 또한, 영역 추출부(130)는 하나의 영상에서 처리를 원하고자 하는 정보를 가진 영역(관심영역)과 그 외의 영역이 같이 포함되어 있을 경우, 관심영역 만을 분리하는 ROI(Region-of-Interest) 추출 방법을 사용하여 패턴광이 투과된 영역을 추출할 수 있다.
그리고, 영역 추출부(130)는 도 1에 도시된 바와 같이 분산 계산부(131), 픽셀 계산부(132), 및 픽셀 추가부(133)를 포함할 수 있다.
분산 계산부(130)는 픽셀 별 시간에 따른 채널의 분산 값을 계산한다. 일례로 연속하는 장면 영상 I1, I2,···, In 에 대해서 각 장면 영상에 포함된 한 픽셀의 값을 (r, g, b)라고 경우, 분산 계산부(130)는 먼저 각 픽셀에서의 채널에 대한 평균값
Figure 112010070606554-pat00001
를 계산할 수 있다.
다음으로 분산 계산부(130)는 상기 평균 값에 기초하여 각 픽셀에서의 채널에 대한 편차를 계산하며, 상기 편차를 기초로 분산
Figure 112010070606554-pat00002
를 계산할 수 있다. 이때, n은 패턴의 주기 또는 패턴 주기의 배수이고, m은 각 채널 별 평균값이며, σ는 각 채널 별 분산 값이다.
픽셀 선택부(132)는 분산 계산부(130)에서 계산된 분산 값을 경계 값과 비교하여 패턴광이 투과된 영역에 포함되는 적어도 하나의 픽셀을 선택한다.
이때, 장면 영상에서 패턴광이 투과된 영역과 패턴광이 투과되지 않은 영역을 구분할 수 있는 특징은 패턴 조사부(110)가 오브젝트에 조사하는 패턴광에 따라 다르게 나타날 수 있다.
일례로, 패턴 조사부(110)가 도 3에 도시된 바와 같이 하나의 패턴광(310)과 백색광(320)을 오브젝트에 주기적으로 조사하는 경우, 장면 영상의 각 픽셀은 각 RGB 채널 중 패턴에 해당하는 성분이 아닌 나머지 두 성분의 변화량이 크게 될 수 있다.
구체적으로 픽셀 중 하나에 Red인 패턴광(310)과 백색광(320)이 조사된 경우, 해당 픽셀의 8 bit RGB 값은 (255, 0, 0)에서 (255, 255, 255)로 변경된다. 즉, 패턴광에 해당하는 채널인 Red가 아닌 Green 과 Blue의 변화량이 크게 된다.
반면, 패턴이 비치지 않는 영역의 경우, 외부에서 오브젝트에 일정한 조명이 투사된다고 가정할 경우, 변화량은 적거나 Random Noise와 같은 형태를 가지게 된다.
다른 일례로, 패턴 조사부(110)가 도 4에 도시된 바와 같이 각기 다른 패턴광인 제1 패턴광(410)과 제2 패턴광(420)을 오브젝트에 주기적으로 조사하는 경우, 각 픽셀에서 투사되는 빛이 하나의 색상에서 다른 색상으로 변화를 가져오게 된다.
따라서, 장면 영상의 각 픽셀은 각 RGB 채널 중 조사되고 있던 패턴광의 색상에 따른 채널과 새로 조사되는 패턴광의 색상에 따른 채널의 변화량은 크고, 조사되지 않은 다른 채널의 변화량은 작게 된다.
구체적으로 제1 패턴광(410)이 R (255, 0, 0)이고 제2 패턴광(420)이 G (0, 255, 0)인 경우, 패턴이 비치는 영역의 경우는 R (255, 0, 0)에서 G (0, 255, 0)로 변화하게 된다. 즉, R과 G의 변화량은 큰데 비하여 B의 변화량은 작게 된다.
반면, 패턴이 비치지 않는 영역의 경우, 외부에서 오브젝트에 일정한 조명이 투사된다고 가정할 경우, 변화량은 적거나 Random Noise와 같은 형태를 가지게 된다.
따라서, 픽셀 선택부(132)는 수학식 1과 같이 분산 값의 평균이 경계 값보다 큰 픽셀을 패턴광이 투과된 영역에 포함되는 픽셀로 선택할 수 있다.
Figure 112010070606554-pat00003
또한, 픽셀 선택부(132)는 픽셀의 채널 별 분산 값을 각각 경계 값과 비교하고, 경계 값보다 분산 값이 큰 채널이 2개 이상인 픽셀을 패턴광이 투과된 영역에 포함되는 픽셀로 선택할 수도 있다.
영역 추출부(130)가 추출하는 패턴광이 투과된 영역은 픽셀 선택부(132)의 동작에 기재된 바와 같이 미리 설정된 경계 값의 크기에 영향을 받는다.
일례로, 경계 값이 너무 크면, 패턴광이 투과된 영역의 크기가 너무 적게 추출되며, 경계 값이 너무 작으면 패턴광이 투과되지 않은 노이즈(Noise) 영역을 많이 포함할 수 있다. 따라서, 영역 추출부(130)는 픽셀 추가부(133)를 사용하여 패턴광이 투과된 영역과 패턴광이 투과되지 않은 영역 사이의 경계에 존재하는 깊이 영상을 계산해야 하는 픽셀이 패턴광이 투과된 영역에 포함되도록 조정할 수 있다.
구체적으로 픽셀 추가부(133)는 노이즈 및 물체의 특성으로 인해 픽셀 선택부(132)에서 잘못 선택되었다고 판단될 수 있는 적어도 하나의 픽셀에 모폴로지(Morphology) 연산을 적용하여 패턴광이 투과된 영역에 추가할 수 있다. 이때, 노이즈 및 물체의 특성으로 인해 픽셀 선택부(132)에서 잘못 선택되었다고 판단될 수 있는 적어도 하나의 픽셀은 분산 값이 경계 값과 동일한 것으로 판단되는 픽셀을 포함할 수 있다.
일례로, R1이 픽셀 선택부(132)에서 선택된 1차 결과 영상이고 하고, M이 모폴로지(Morphology) 연산을 위한 마스크 패턴(예를 들어 3x3 의 블록: 1 1 1 111)인 경우, 픽셀 추가부(133)는 수학식 2를 사용하여 패턴광이 투과된 영역인 ROI(Region-of-Interest)을 계산할 수 있다. 구체적으로 픽셀 추가부(133)는 수학식 2를 사용함으로써 실제로는 패턴광이 투과된 영역에 포함되면서 픽셀 선택부(132)에서 선택되지 않은 픽셀을 상기 패턴광이 투과된 영역에 추가 할 수 있다. 이때, 수학식 2는 모폴로지(Morphology) 연산 중 하나인 Opening 연산이다.
Figure 112010070606554-pat00004
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 영역 추출 방법을 도시한 플로우차트이다.
단계(S510)에서, 영상 수신부(120)는 영상 촬영부(115)로부터 패턴광이 타겟 오브젝트에 조사되어 반사된 영상인 패턴 영상을 수신할 수 있다.
단계(S520)에서 분산 계산부(131)는 단계(S520)에서 수신한 장면 영상의 픽셀 별 시간에 따른 채널의 분산 값을 계산할 수 있다.
단계(S530)에서 픽셀 선택부(132)는 픽셀 별로 단계(S520)에서 계산된 분산 값이 경계 값보다 큰지 여부를 확인할 수 있다. 만약 단계(S520)에서 계산된 분산 값이 경계 값보다 큰 경우, 단계(S560)에서, 픽셀 선택부(132)는 해당 픽셀을 패턴광이 투과된 영역에 포함할 수 있다. 반대로, 단계(S520)에서 계산된 분산 값이 경계 값보다 크지 않은 경우, 단계(S540)에서, 픽셀 추가부(133)는 단계(S520)에서 계산된 분산 값이 경계 값과 동일한지 여부를 확인할 수 있다.
이때, 단계(S540)에서 분산 값이 경계 값과 동일한 것으로 판단되면, 픽셀 추가부(133)는 단계(S550)에서 해당 픽셀에 모폴로지(Morphology) 연산을 적용하고, 단계(S560)을 진행하여 패턴광이 투과된 영역에 포함할 수 있다.
또한, 단계(S540)에서 분산 값이 경계 값보다 작은 것으로 판단되면, 픽셀 추가부(133)는 해당 픽셀을 노이즈로 판단하고, 패턴광이 투과된 영역에 포함하지 않을 수 있다.
단계(S570)에서 영역 추출부(130)는 단계(S560)에서 패턴광이 투과된 영역에 포함된 픽셀들을 기초로 수학식 2를 만족하는 도 2에 도시된 바와 같은 패턴광이 투과된 영역(220)을 추출할 수 있다.
본 발명은 패턴광이 타겟 오브젝트에 반사된 영상인 장면 영상에서 패턴광이 투사된 영역만을 추출하여 깊이 영상 획득 장치에 제공함으로써 깊이 영상 획득 장치가 패턴광이 투사된 영역에서만 깊이 정보를 계산하도록 하여 깊이 정보의 계산 속도를 향상시키고, 노이즈 정보로 인한 오류를 감소 시킬 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
110: 패턴 조사부
120: 영상 수신부
130: 영역 추출부

Claims (10)

  1. 패턴광이 타겟 오브젝트에 조사되어 반사된 장면 영상의 픽셀 별 시간에 따른 RGB 채널의 변화량을 이용하여 상기 장면 영상에서 패턴광이 투과된 영역을 추출하는 영역 추출부; 및
    패턴광이 투과된 영역에서 깊이 정보를 획득하는 깊이 정보 획득부
    를 포함하고,
    상기 영역 추출부는,
    픽셀 별로 시간에 따른 RGB 채널의 분산 값을 계산하는 분산 계산부; 및
    상기 분산 값을 경계 값과 비교하여 패턴광이 투과된 영역에 포함되는 적어도 하나의 픽셀을 선택하는 픽셀 선택부
    를 포함하는 깊이 영상 획득 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 픽셀 선택부는,
    상기 분산 값의 평균이 경계 값보다 큰 픽셀을 패턴광이 투과된 영역에 포함되는 픽셀로 선택하는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 획득 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 픽셀 선택부는,
    픽셀의 RGB 채널 별 분산 값을 각각 경계 값과 비교하고, RGB 채널 중에서 경계 값보다 분산 값이 큰 채널이 2개 이상인 픽셀을 패턴광이 투과된 영역에 포함되는 픽셀로 선택하는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 획득 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 영역 추출부는,
    상기 픽셀 선택부가 선택하지 않은 픽셀 중에서 실제 패턴광이 투과된 영역에 포함된 픽셀를 판별하여 패턴광이 투과된 영역에 추가하는 픽셀 추가부
    를 더 포함하는 깊이 영상 획득 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 픽셀 추가부는,
    ROI(Region-of-Interest)를 계산하고, ROI에 포함된 픽셀 중 상기 픽셀 선택부가 선택하지 않은 픽셀을 패턴광이 투과된 영역에 추가하는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 획득 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 픽셀 추가부는,
    패턴광이 투과된 영역과 패턴광이 투과되지 않은 영역의 경계에 위치한 픽셀을 패턴광이 투과된 영역에 추가하는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 획득 장치.
  8. 적어도 하나의 영상 촬영 장치를 포함하여 타겟 오브젝트의 영상을 촬영하는 영상 촬영부로부터 패턴광이 타겟 오브젝트에 조사되어 반사된 장면 영상을 수신하는 영상 수신부
    수신한 장면 영상의 픽셀 별 시간에 따른 RGB 채널의 변화량을 이용하여 상기 장면 영상에서 패턴광이 투과된 영역을 추출하는 영역 추출부; 및
    패턴광이 투과된 영역에서 깊이 정보를 획득하는 깊이 정보 획득부
    를 포함하고,
    상기 깊이 정보 획득부는,
    상기 영상 촬영부에 포함된 영상 촬영 장치의 갯수가 증가할 경우, 획득하는 깊이 정보의 정확도가 증가하는 깊이 영상 획득 장치.
  9. 패턴광이 타겟 오브젝트에 조사되어 반사된 장면 영상의 픽셀 별 시간에 따른 RGB 채널의 변화량을 기초로 상기 장면 영상에서 패턴광이 투과된 영역을 추출하는 단계; 및
    패턴광이 투과된 영역에서 깊이 정보를 획득하는 단계
    를 포함하고,
    상기 패턴광이 투과된 영역을 추출하는 단계는,
    픽셀 별로 시간에 따른 RGB 채널의 분산 값을 계산하는 단계; 및
    상기 분산 값을 경계 값과 비교하여 패턴광이 투과된 영역에 포함되는 적어도 하나의 픽셀을 선택하는 단계
    를 포함하는 깊이 영상 획득 방법.
  10. 삭제
KR1020100106997A 2010-10-29 2010-10-29 Ｒｏｉ를 추출하는 깊이 영상 획득 장치 및 방법 KR101220701B1 (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20090081253A (ko) * 2008-01-23 2009-07-28 성균관대학교산학협력단 구조광 기반 3차원 카메라의 최적 노출 결정방법 및 시스템

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