KR101295347B1 - A computation apparatus of correlation of video data and a method thereof - Google Patents

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문병인
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경북대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 방법은 (a) 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터 각각에 대하여 2 2n (n은 자연수)개의 픽셀을 포함하는 매칭 윈도우를 설정하는 단계, (b) 상기 제1 영상 데이터의 상기 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합인 L 및 상기 제2 영상 데이터의 상기 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합인 R을 저장하는 단계, 그리고 (c) 상기 L 및 상기 R을 기초로 상기 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터의 상관도를 산출하는 단계를 포함한다. The method comprising the correlation calculation method of the video data according to one embodiment of the present invention (a) setting a first image data and a matching window comprising a 2 2n (n is a natural number) pixels with respect to the second image data, respectively, (b) storing a set of R of the matching window area of ​​a pixel of the first image data, the matching window area of ​​the L and the second image data set of the pixels of, and (c) said L and said R for on the basis of a step for calculating the correlation of the first image data and second image data.

Description

영상 데이터의 상관도 산출 장치 및 산출 방법{A computation apparatus of correlation of video data and a method thereof} Any of the video data is output apparatus and method for calculating {A computation apparatus of correlation of video data and a method thereof}

본 발명은 영상 처리 분야에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 영상 데이터의 상관도 산출 장치 및 산출 방법에 관한 것이다. The present invention relates to that, more specifically, the method of correlation calculation device, and image data is output to the field image processing.

스테레오 정합(stereo matching)은 스테레오 영상 데이터로부터 3차원 이미지를 얻기 위해 이용되는 기술로서, 동일 피사체에 대하여 동일선상의 서로 다른 촬영 위치에서 촬영된 다수의 2차원 이미지로부터 3차원 이미지를 추출한다. Stereo matching (stereo matching) extracts the three-dimensional image as a technique used to obtain the three-dimensional image from the stereo image data, from a plurality of two-dimensional images taken from different positions in the same line-up for the same subject.

스테레오 정합 방법에는 크게 특징 기반 정합법(feature-based matching)과 영역 기반 정합법(area-based matching)이 있다. Stereo matching method has the significant feature-based information polymerization (feature-based matching) and region-based information polymerization (area-based matching). 특징 기반 정합법은 꼭지점 및 경계선 등 영상의 특징 영역에서만 정합을 수행하여 두 영상에서의 특징점을 찾을 수 있지만, 특징 영역을 제외한 나머지 영역의 정보는 제공하지 못하는 단점이 있다. Features based on legitimate information has the disadvantage that do not provide the vertex and the border, including to only perform the matching feature region of the image, but can not find the feature points in the two images, except for the information of the feature region remaining area. 영역 기반 정합법은 좌/우 영상의 동일 평행선상의 일정 크기의 윈도우 영역 내부의 상관도를 측정하여 영상 전체의 대응점을 찾을 수 있기 때문에 조밀한 3차원 정보를 획득할 수 있어 많이 이용되고 있다. Region information based polymerization has been widely used it is possible to obtain a dense three-dimensional information, because to find the corresponding points of the entire image by measuring the correlation of the internal window area of ​​a predetermined size on the same parallel line in the left / right image Fig.

영역 기반 정합법에는 좌측 및 우측 영상에서 일정 크기의 윈도우 영역 내부의 상관도를 측정하기 위한 방법으로 SAD(Sum of Absolute Difference), SSD(Sum of Squared Difference) 및 NCC(Normalized Cross Correlation) 등이 있다. There is a region-based information polymerization, the SAD (Sum of Absolute Difference) as a way to measure the correlation of the internal window area of ​​a predetermined size in the left and right image, SSD (Sum of Squared Difference) and NCC (Normalized Cross Correlation), etc. . 그 중 NCC 기반의 영역 기반 정합법의 경우 스테레오 정합 또는 영상 간의 영역 단위의 상관도를 산출하는 데 많이 활용되고 있다. That of the case of region-based information of the NCC based polymerization has been widely utilized to calculate the correlation of the stereo matching unit or region between the images. 하지만, NCC 기반의 스테레오 정합은 영상 전체 영역의 상관도를 측정해야 하기 때문에 영상의 크기가 커지거나 윈도우의 크기가 커질수록 대응점을 찾기 위한 연산량이 급격이 증가하여 실시간 처리가 어려운 문제가 있다. However, the stereo matching based on the NCC is the size of the image is increased or the larger the size of the window by the amount of calculation for finding the corresponding points sharply increases the real-time processing difficult because the need to measure the correlation of the entire image area. 또한, 하드웨어 사용량이 많아져 임베디드 시스템에 적용하기 어려운 단점이 있다. In addition, the hardware becomes too busy it is difficult to apply to embedded systems.

이에, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 NCC 기반의 영역 기반 정합법의 정합 속도를 향상시킬 수 있는 영상 데이터의 상관도 산출 방법을 제공하는 데 있다. Therefore, object of the present invention is to provide also methods for calculating correlation of the video data to improve the matching rate of the region based on information of the NCC based polymerization.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 영상 데이터의 상관도 산출 장치의 연산량을 줄여 하드웨어 사용량을 줄이는 데 있다. The present invention is a correlation of the image data also to reduce the hardware amount by reducing the amount of operation of the output device.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다. Aspect of the present invention is not limited to the technical problem mentioned above, in another aspect not mentioned will be understood clearly to those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 방법은 (a) 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터 각각에 대하여 2 2n (n은 자연수)개의 픽셀을 포함하는 매칭 윈도우를 설정하는 단계, (b) 상기 제1 영상 데이터의 상기 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합인 L 및 상기 제2 영상 데이터의 상기 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합인 R을 저장하는 단계, 그리고 (c) 상기 L 및 상기 R을 기초로 상기 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터의 상관도를 산출하는 단계를 포함한다. The method comprising the correlation calculation method of the video data according to one embodiment of the present invention (a) setting a first image data and a matching window comprising a 2 2n (n is a natural number) pixels with respect to the second image data, respectively, (b) storing a set of R of the matching window area of ​​a pixel of the first image data, the matching window area of ​​the L and the second image data set of the pixels of, and (c) said L and said R for on the basis of a step for calculating the correlation of the first image data and second image data.

일 실시예에서, 상기 매칭 윈도우는 사각형 형태를 가지며, 상기 매칭 윈도우의 가로 및 세로 각각은 2 n (n은 자연수)개의 픽셀을 포함할 수 있다. In one embodiment, the matching window has a rectangular shape, width and length respectively of the matching window may comprise 2 n (n is a natural number) pixels.

일 실시예에서, 상기 (c) 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터의 상관도를 산출하는 단계는, (d) 상기 L의 평균값 L avg 및 상기 R의 평균값 R avg 를 산출하는 단계, (e) 상기 L의 제곱값 L 2 및 상기 R의 제곱값 R 2 을 산출하는 단계, (f) 상기 L과 상기 R의 곱인 R·L을 산출하는 단계, (g) 상기 L 2 에서 상기 L avg 와 상기 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값의 제곱근 및 상기 R 2 에서 상기 R avg 와 상기 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값의 제곱근을 산출하는 단계, (h) 상기 R·L에서 상기 R, 상기 L 및 상기 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값을 산출하는 단계, 그리고 (i) 상기 (g)단계에서 산출된 값과 상기 (h)단계에서 산출된 값을 이용하여 상관도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다. In one embodiment, the step of (c) the first step of calculating image data and the correlation of the second image data, (d) calculating a mean value R avg of the average value L avg, and the R of the L, (e ) calculating the square value R 2 of the square value L 2, and the R of the L, (f) calculating the gopin R · L of said L and said R, (g) and the L avg in the L 2 in the square root and the R 2 of the product minus the value of the number of pixels of the matching window, and calculating the square root of the product minus the value of the number of pixels of the R avg and the matching window, (h) wherein said R, in the R · L L, and calculating the product obtained by subtracting the value of the number of pixels of the matching window, and (i) a step of calculating a correlation by using the value calculated from the values ​​(h) the step calculated in step (g) It can be included.

일 실시예에서, 상기 (d)단계, 상기 (e)단계 및 상기 (f)단계는 병렬적으로 수행될 수 있다. In one embodiment, the step (d), the step (e) and the step (f) may be performed in parallel.

일 실시예에서, 상기 (d)단계는 2n(n은 자연수) 비트 쉬프트 연산을 이용하여 수행될 수 있다. In one embodiment, the step (d) may be performed using bit shift operations 2n (n is a natural number).

일 실시예에서, 상기 (g)단계 및 상기 (h)단계는 2n(n은 자연수) 비트 확장 연산을 이용하여 수행될 수 있다. In one embodiment, step (g) and the (h) step may be performed by using the bit expansion operation 2n (n is a natural number).

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치는 제1 영상 데이터에 대하여 2 2n (n은 자연수)개의 픽셀을 포함하는 제1 매칭 윈도우를 설정하고, 상기 제1 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합인 L을 저장하는 제1 매칭 윈도우 설정부, 제2 영상 데이터에 대하여 2 2n (n은 자연수)개의 픽셀을 포함하는 제2 매칭 윈도우를 설정하고, 상기 제2 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합인 R을 저장하는 제2 매칭 윈도우 설정부, 그리고 상기 L 및 상기 R을 기초로 상기 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터의 상관도를 산출하는 상관도 산출부를 포함한다. Correlation calculation device of the image data according to an embodiment of the present invention, the pixels of the first 2 2n with respect to the image data set the first matching window containing the (n is a natural number) pixels, and the first matching window area a set of first matching window setting unit, a second 2 2n with respect to the image data (n is a natural number) pixels a second matching set the window, and the second matching window area pixel, including storing a set of L of part 2 matching window set to store the R, and correlation for calculating the correlation of the first video data and second video data based on the L and R also comprises the calculation unit.

일 실시예에서, 상기 제1 매칭 윈도우 및 상기 제2 매칭 윈도우는 사각형 형태를 가지며, 상기 제1 매칭 윈도우 및 상기 제2 매칭 윈도우의 가로 및 세로 각각은 2 n (n은 자연수)개의 픽셀을 포함할 수 있다. In one embodiment, the first matching window, and the second matching window has a rectangular shape, the first matching window and the width and length respectively of the second matching window is 2 n includes a (n is a natural number) pixels can do.

일 실시예에서, 상기 상관도 산출부는, 상기 L의 평균값 L avg 및 상기 R의 평균값 R avg 를 산출하는 평균값 산출부, 상기 L의 제곱값 L 2 및 상기 R의 제곱값 R 2 를 산출하는 제곱값 산출부, 상기 L과 상기 R의 곱인 R*L을 산출하는 R·L값 산출부, 상기 L 2 에서 상기 L avg 와 상기 제1 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값의 제곱근 및 상기 R 2 에서 상기 R avg 와 상기 제2 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값의 제곱근을 산출하는 분모값 산출부, 상기 R·L에서 상기 R, 상기 L 및 상기 제1 매칭 윈도우 또는 상기 제2 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값을 산출하는 분자값 산출부, 그리고 상기 분모값 산출부에서 산출된 값과 상기 분자값 산출부에서 산출된 값을 이용하여 상관도를 산출하는 결과값 산출부를 포함할 수 있다. In one embodiment, the correlation calculation section, of the L average value L avg and the average value calculating unit for calculating a mean value R avg of the R, squared to calculate a square of the above L L 2, and the square value R 2 of the R value calculating section, the L and R · L-value calculation portion, the at L 2 wherein L avg and the second of the product minus the value of the first matching number of pixels in the window square root, and the R 2 for calculating a gopin R * L of the R in the above R avg and the second matching denominator for calculating the square root of the product minus the value of the number of pixels in the window calculation unit, wherein said R · L wherein R, the L and the first matching window or the second matching window in may include a calculation result by using the value calculated from the output value of the numerator calculates the value obtained by subtracting the product of the number of the pixel portion, and the calculated value and the value of the numerator calculated in the denominator value calculator unit calculates the correlation values .

일 실시예에서, 상기 평균값 산출부는 2n(n은 자연수) 비트 쉬프트 연산을 이용하여 상기 평균값을 산출할 수 있다. In one embodiment, the average value calculating unit may calculate the average value by using a bit shift operation 2n (n is a natural number).

일 실시예에서, 상기 분모값 산출부는 2n(n은 자연수) 비트 확장 연산을 이용하여 상기 분모값을 산출할 수 있다. In one embodiment, calculating the denominator unit may calculate the denominator using the bit expansion operation 2n (n is a natural number).

일 실시예에서, 상기 분자값 산출부는 2n(n은 자연수) 비트 확장 연산을 이용하여 상기 분자값을 산출할 수 있다. In one embodiment, calculating the numerator unit may calculate the value of the numerator by the bit expansion operation 2n (n is a natural number).

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 방법은 NCC 기반의 영역 기반 정합법의 정합 속도를 향상시킬 수 있다. Correlation calculation method of the video data according to one embodiment of the present invention is to improve the matching rate of the region based on information of the NCC based polymerization.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치는 연산량을 줄여 하드웨어 사용량을 줄일 수 있다. Any of the video data according to one embodiment of the present invention also reduces the amount of computation calculation apparatus can reduce the hardware amount.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치를 이용하여 수행되는 연산을 나타낸 수식이다. Figure 1 is a correlation of the image data according to an embodiment of the present invention a formula showing the operation to be carried out by using a calculation unit.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치를 개략적으로 나타낸 것이다. Figure 2 is a schematic diagram showing a device for computing a correlation between the image data in accordance with one embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 매칭 윈도우 설정부 및 제2 매칭 윈도우 설정부의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 3 is a view for explaining a first matching window setting unit and a second matching window setting operation unit according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 평균값 산출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다. Figure 4 is a diagram illustrating an operation average value calculation section in accordance with one embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시에에 따른 분모값 산출부 및 분자값 산출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 5 is a view for explaining the operation calculation section denominator value calculating section and molecular values ​​according to one embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 6 is a correlation of the image data according to an embodiment of the present invention is also a flow chart for explaining the calculation method.

이하에서, 다수의 다양한 실시 예, 또는 본 발명의 다양한 특징들을 구현하는 예시가 제공된다. In the following, a number of different embodiments, or examples for implementing the various features of the present invention is provided. 소자에 있어서 특정한 예시 및 배열은 본 발명을 간소하게 표현하기 위해 기술된다. In the particular illustrated elements and arrangement are set forth in order to simply represent the present invention. 이와 같은 것들은 단순한 예시일 뿐이며, 한정적인 의미로 해석되지 않는다. The same ones as illustrative only and, not to be construed in a limiting sense. 또한, 본 발명은 도면 식별 부호 및/또는 문자를 다양한 예시에서 반복한다. In addition, the present invention repeats the drawings identification code and / or letters in the various examples. 이러한 반복은 간소화 및 명확화를 목적으로 사용되며, 다양한 실시 예 및/또는 논의되는 구성 간의 관계에 대하여 지정되는 것은 아니다. This repetition is for the purpose of simplicity and clarity, it is not specified with respect to the relationship between the various embodiments and / or configurations discussed.

또한 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. In addition, throughout the specification, assuming that any part "includes" a certain component, which is not to exclude other components not specifically described against which means that it is possible to further include other components. 또한, 제1, 제2, (a), (b) .. 등을 지칭하는 용어들이 여러 구성 요소들을 기술하기 위하여 여기에서 사용되어 질 수 있다면, 상기 구성 요소들은 이러한 용어들로 한정되지 않는 것으로 이해되어 질 것이다. In addition, the first and 2, (a), (b) .. If there are terms that refer to the like may be used herein to describe various components, the components may be not limited to these terms It is to be understood. 단지 이러한 용어들은 어떤 구성 요소로부터 다른 구성 요소를 구별하기 위해서 사용되어질 뿐이다. Only these terms are only to be used to distinguish between the different components from any component.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략된다. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations that are determined to obscure the gist of the present invention, the detailed description is omitted.

본 발명의 일 실시예는 영상 데이터의 상관도 산출 장치 및 산출 방법에 관한 것이다. One embodiment of the present invention is any of the video data is also directed to a method and device for computing an output. 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치 및 산출 방법은 정규화된 상호 상관도(NCC) 기반의 영역 기반 정합법의 정합 속도를 향상시킬 수 있다. Correlation calculating unit and the calculation method of the video data according to one embodiment of the present invention can improve the normalized cross correlation (NCC) based on area information based polymerization matching the speed of the. 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치 및 산출 방법은 좌/우 영상 데이터의 스테레오 정합(stereo matching)에 사용될 수 있다. Correlation calculating unit and the calculation method of the video data according to one embodiment of the present invention it can be used in the stereo matching (stereo matching) of the left / right image data. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치는 연산량을 줄여 하드웨어 사용량을 줄일 수 있다. In addition, correlation of the video data according to one embodiment of the present invention also reduces the amount of computation calculation apparatus can reduce the hardware amount.

이하에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치 및 산출 방법이 도면을 참조하여 상세히 설명될 것이다. Hereinafter, the correlation of the image data according to an embodiment of the present invention the device for computing and calculating method will be described in detail with reference to the drawings. 이하의 실시예들에서, 영상 데이터, 이미지 등으로 호칭되는 것은 동영상의 스틸 컷 또는 정지된 영상(ex. 사진)의 전체 또는 일부를 의미하는 것으로, 영상 데이터의 전체 또는 일부가 비교될 수 있다. In the following examples, but are referred to as image data, image, etc. as referring to all or some of the steel cut or still image of the video (ex. Photograph), the entire or part of the image data can be compared. 또한, 제1 영상 데이터는 예시적으로 좌측 영상 데이터를, 제2 영상 데이터는 예시적으로 우측 영상 데이터를 의미할 수 있다. In addition, the first image data is the left image data by way of example, the second image data may refer to the right image data by way of example.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치를 이용하여 수행되는 연산을 나타낸 수식이다. Figure 1 is a correlation of the image data according to an embodiment of the present invention a formula showing the operation to be carried out by using a calculation unit.

도 1을 참조하면, L은 제1 영상 데이터의 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합을 의미할 수 있다. Referring to Figure 1, L may represent a group of pixels of the matching window area of ​​the first image data. R은 제2 영상 데이터의 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합을 의미할 수 있다. R may represent a group of pixels of the matching window area of ​​the second image data. M은 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터를 비교하기 위한 매칭 윈도우의 가로 길이를 의미할 수 있다. M may represent the width of the matching window, for comparing the first image data and second image data. N은 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터를 비교하기 위한 매칭 윈도우의 세로 길이를 의미할 수 있다. N may represent the height of the matching window, for comparing the first image data and second image data. x, y는 각각 픽셀의 x축 좌표, y축 좌표를 의미할 수 있다. x, y may each mean the x coordinate, y coordinate of the pixel. d는 제1 영상 데이터를 기준 영상으로 할 때, 제1 영상 데이터의 매칭 윈도우 영역과 제2 영상 데이터의 매칭 윈도우 영역의 상대적인 위치를 의미할 수 있다. d it may indicate the relative position of the matching window area of ​​the first when the image data to the reference image, the first image data matching the window area and the second image data. μ는 L 및 R의 평균값 산출을 위한 함수를 의미할 수 있다. μ may refer to a function for calculating the average value of L and R. 즉, 도 1에 도시된 수식을 통해 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터의 상관도가 산출될 수 있다. That is, it can be also a correlation of the first video data and second video data output by the formulas shown in Fig.

이하에서는 도 1의 수식을 연산처리 하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치가 설명될 것이다. Any of the following description the image data in accordance with one embodiment of the present invention for the calculation processing of Equation 1 will now be described a calculation device.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치를 개략적으로 나타낸 것이다. Figure 2 is a schematic diagram showing a device for computing a correlation between the image data in accordance with one embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치는 제1 매칭 윈도우 설정부(110), 제2 매칭 윈도우 설정부(120) 및 상관도 산출부(130)를 포함하여 구성될 수 있다. 2, the correlation of the video data according to one embodiment of the present invention also calculates apparatus a first matching window setting section 110, second matching window setting section 120 and the correlation calculator 130 It can comprise.

상관도 산출부(130)는 평균값 산출부(131), 제곱값 산출부(132), R·L값 산출부(133), 분모값 산출부(134), 분자값 산출부(135) 및 결과값 산출부(136)를 포함하여 구성될 수 있다. Correlation calculating unit 130 is the average value calculation section 131, a square value calculating unit (132), R · L-value calculation portion 133, a denominator calculation unit 134, a calculation value of the numerator section 135 and the result can comprise the value calculating section 136. the

제1 매칭 윈도우 설정부(110)는 제1 영상 데이터를 입력 받을 수 있다. First matching window setting unit 110 can receive the first image data. 제1 영상 데이터는 예시적으로 좌측 영상 데이터일 수 있다. First image data can be left image data by way of example. 제1 매칭 윈도우 설정부(110)는 입력받은 제1 영상 데이터에 대하여 2 2n (n은 자연수)개의 픽셀들을 포함하는 제1 매칭 윈도우를 설정할 수 있다. First matching window setting part 110 2 with respect to the first image data received 2n may set the first matching window comprising (n is a natural number) pixels. 예를 들면, 제1 매칭 윈도우는 사각형 형태를 가질 수 있다. For example, the first matching window may have a rectangular shape. 이 경우, 제1 매칭 윈도우의 가로는 2 n (n은 자연수)개의 픽셀을 포함할 수 있다. In this case, the width is 2 n of the first matching window may comprise a (n is a natural number) pixels. 또한, 제1 매칭 윈도우의 세로는 2 n (n은 자연수)개의 픽셀을 포함할 수 있다. Further, the vertical of the first matching window may comprise 2 n (n is a natural number) pixels. 제1 매칭 윈도우 설정부(110)는 설정된 제1 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합을 저장할 수 있다. First matching window setting section 110 may store a set of pixels of the set first matching window area. 상기 제1 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합은 L로 표시될 수 있다. Wherein the set of pixels of the first matching window area may be represented by L.

제2 매칭 윈도우 설정부(120)는 제2 영상 데이터를 입력 받을 수 있다. Second matching window setting section 120 may be input to the second image data. 제2 영상 데이터는 예시적으로 우측 영상 데이터일 수 있다. Second image data may be a right image data by way of example. 제2 매칭 윈도우 설정부(120)는 입력 받은 제2 영상 데이터에 대하여 제1 매칭 윈도우와 동일한 크기 및/또는 형태를 갖는 제2 매칭 윈도우를 설정할 수 있다. Second matching window setting section 120 may set the second matching window with the same size and / or shape of the first matching window with respect to the second image data received. 따라서, 제2 매칭 윈도우는 2 2n (n은 자연수)개의 픽셀들을 포함할 수 있다. Accordingly, the second matching window may include a 2 2n (n is a natural number) pixels. 제2 매칭 윈도우 설정부(120)는 설정된 제2 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합을 저장할 수 있다. Second matching window setting section 120 may store a set of pixels in the set window, a second matching area. 상기 제2 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합은 R로 표시될 수 있다. Wherein the set of pixels of the second matching window area may be represented by R.

제1 매칭 윈도우 설정부(110) 및/또는 제2 매칭 윈도우 설정부(120)는 레지스터, RAM, ROM 등 다양한 구현 예로 실시될 수 있다. First matching window setting section 110 and / or the second matching window setting section 120 may be performed for example various implementations register, RAM, ROM and the like.

제1 매칭 윈도우 및 제2 매칭 윈도우는 중심 픽셀을 기준으로 설정될 수 있다. First matching window and the second matching window may be set on the basis of the center pixel. 이는 이하의 도 3에서 더욱 상세히 설명될 것이다. This will be described in more detail in Figure 3 below.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 매칭 윈도우 설정부 및 제2 매칭 윈도우 설정부의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 3 is a view for explaining a first matching window setting unit and a second matching window setting operation unit according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 매칭 윈도우 설정부 및 제2 매칭 윈도우 설정부 각각은 중심 픽셀을 기준으로 매칭 윈도우를 설정할 수 있다. Referring to Figure 3, one first matching window setting unit and a second matching window setting unit, respectively, according to an embodiment of the present invention can set the matching window based on the center pixel. 설명의 편의를 위해 제1 매칭 윈도우 설정부가 예로 들어 설명된다. The example will be described first matching window setting additional example for convenience of description. 제2 매칭 윈도우 설정부의 동작은 제1 매칭 윈도우 설정부의 동작과 동일할 수 있다. Second matching window setting unit operation may be identical to the first operation portion matching window settings. 제1 매칭 윈도우의 가로(302) 및 세로(303) 각각은 2 n (n은 자연수)개의 픽셀을 포함할 수 있다. First horizontal 302 and vertical 303 of the matching window is 2 n each may comprise a (n is a natural number) pixels. 예를 들어, 가로(302) 및 세로(303) 각각 8개의 픽셀을 포함할 수 있다. For example, horizontal 302 and vertical 303 may comprise eight pixels. 따라서, 제1 매칭 윈도우(301)는 2 2n (n은 자연수)개(ex. 64개)의 픽셀을 포함할 수 있다. Thus, the first matching window 301 is 2n 2 may include a pixel in the (n is a natural number) one (ex. 64 dogs).

먼저 중심 픽셀이 설정된다. First, the center pixel is set. 중심 픽셀로는 임의의 픽셀이 선택될 수 있다. The center pixel is any pixel may be selected. 중심 픽셀이 픽셀(304)로 선택되는 경우, 제1 매칭 윈도우(301)는 중심 픽셀(304)을 기준으로 좌측으로 2 n-1 -1, 우측으로 2 n-1 , 위로 2 n-1 -1, 아래로 2 n-1 개의 픽셀을 포함하여 사각형 형태를 이루도록 설정될 수 있다. If the center pixel selected by the pixel 304, the first matching window 301 is to the left by 2 n-1 -1, the right based on the center pixel 304 is 2 n-1, over the 2 n-1 - 1, may be set to achieve a square shape including the 2 n-1 pixels down. 구체적으로, 제1 매칭 윈도우(301)의 가로(302)는 중심 픽셀(304), 중심 픽셀(304)의 좌측으로 2 n-1 -1개의 픽셀 및 중심 픽셀(304)의 우측으로 2 n-1 개의 픽셀을 포함할 수 있다. Specifically, first to the right side of the first matching window 301 width 302 center pixel 304, the center pixel 304 is left as 2 n-1 -1 of pixels and the center pixel 304 of the 2 n- It may comprise a single pixel. 따라서, 제1 매칭 윈도우(301)의 가로(302)는 2 n 개의 픽셀을 포함할 수 있다. Accordingly, the width (302) of the first matching window 301 may include 2 n pixels. 제1 매칭 윈도우(301)의 세로(303)는 중심 픽셀(304), 중심 픽셀(304)의 위로 2 n-1 -1개의 픽셀 및 중심 픽셀(304)의 아래로 2 n-1 개의 픽셀을 포함할 수 있다. A first matching between the window 301 vertical 303 is the center pixel 304, a bottom center 2 n-1 pixels in the top of the 2 n-1 -1 of pixels and the center pixel 304 of the pixel 304 It can be included. 따라서, 제1 매칭 윈도우(301)의 세로(303)는 2 n 개의 픽셀을 포함할 수 있다. Thus, the longitudinal 303 of the first matching window 301 may include 2 n pixels.

한편, 상술한 예에서는 중심 픽셀로 픽셀(304)이 선택되는 경우에 대하여 설명되었으나, 픽셀(305, 306, 또는 307)이 중심 픽셀로 선택되는 경우에도 상술한 매칭 윈도우 설정 방법이 적용될 수 있다. On the other hand, the above-described example, been described for the case that the pixel 304 is selected as the center pixel, it can be applied to this method a matching window setting described above, even if the pixel (305, 306, or 307) selected by the center pixel. 예를 들어, 픽셀(307)이 중심 픽셀인 경우, 제1 매칭 윈도우(301)의 가로(302)는 중심 픽셀(307), 중심 픽셀(307)의 좌측으로 2 n-1 개의 픽셀 및 중심 픽셀(307)의 우측으로 2 n-1 -1개의 픽셀을 포함할 수 있다. For example, the pixel 307 is centered when the pixel, the first matching width 302 of window 301 is the center pixel 307, the center pixel 307 is 2 n-1 pixels and the center pixel to the left of to the right of 307, it may comprise a 2 n-1 -1 of pixels. 또한, 제1 매칭 윈도우(301)의 세로(303)는 중심 픽셀(307), 중심 픽셀(307)의 위로 2 n-1 개의 픽셀 및 중심 픽셀(307)의 아래로 2 n-1 -1개의 픽셀을 포함할 수 있다. In addition, vertical 303 is the center pixel 307, the center pixel 307 over the 2 n-1 pixels and down by 2 n-1 of the center pixel 307 -1 of the first matching window 301 It may comprise a pixel.

다시 도 2를 참조하면, 평균값 산출부(131)는 L의 평균값인 L avg 및 R의 평균값인 R avg 를 연산할 수 있다. Referring back to Figure 2, the average value calculation unit 131 may calculate the R avg avg of L and the average value of the average value of R L. 일 실시예에 따르면, 평균값 산출부(131)의 연산 과정이 간소화될 수 있다. According to one embodiment, the calculation process of the average value calculation section 131 can be simplified. 이는 이하의 도 4를 통해 보다 상세하게 설명될 것이다. This will be described in more detail with FIG. 4 below.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 평균값 산출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다. Figure 4 is a diagram illustrating an operation average value calculation section in accordance with one embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 평균값 산출부(131)는 L의 평균값인 L avg 를 산출하기 위해 L의 픽셀들의 합(400)의 하위 2n 비트를 제거(401)하고, 최상위 비트(402)를 2n 비트 확장하는 쉬프트 연산을 통해 L avg 를 산출할 수 있다. 4, the average value calculating unit 131 is removed 401, the lower 2n bits of the sum 400 of the L pixel to yield a the L avg average value of L and the most significant bit (402) 2n-bit L avg can be calculated by the shift operation to expand. 이는 각각 L의 픽셀들의 합을 2 2n 으로 나누는 과정보다 하드웨어 측면에서 간소화된 연산이다. This is the simplified operation than the hardware side to divide the process of each pixel as the sum of the L 2 2n. R의 평균값인 R avg 를 산출하는 과정은 L avg 산출 과정과 동일할 수 있다. Calculating a mean value of R avg of R may be the same as L avg calculation process. 따라서, 평균값 산출부(131)의 평균값 산출 속도가 향상될 수 있다. Thus, there is calculated the average value of the average speed calculating unit 131 can be improved. 또한, 하드웨어 사용량을 줄일 수 있다. In addition, it is possible to reduce hardware usage.

다시 도 2를 참조하면, 제곱값 산출부(132)는 L에 포함된 픽셀들의 제곱의 합인 L 2 을 산출할 수 있다. Referring back to Figure 2, calculating the squared value unit 132 may calculate the sum of L 2 of the squares of pixels it included in L. 또한, 제곱값 산출부(132)는 R에 포함된 픽셀들의 제곱의 합인 R 2 을 산출할 수 있다. In addition, the squared value calculation unit 132 may calculate the sum of the square R 2 of pixels included in R. R·L값 산출부(133) L 및 R의 픽셀들을 곱한 값들의 합을 산출할 수 있다. R · L-value calculation unit 133 can calculate the sum of the product of the pixels of the L and R.

상술한 평균값 산출부(131), 제곱값 산출부(132) 및 R·L값 산출부(133)는 동시에 동작할 수 있다. Above the average value calculation section 131, a square value calculating section 132 and R · L-value calculation unit 133 may operate at the same time. 즉, L avg , L 2 및 R·L값 연산은 병렬적으로 수행될 수 있다. That is, L avg, L 2 and R · L value operation can be performed in parallel. 또한, R avg , R 2 및 R·L값 연산은 병렬적으로 수행될 수 있다. In addition, R avg, R 2 and R · L value operation can be performed in parallel. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치의 처리 속도가 향상될 수 있다. Accordingly, it is matter of the video data according to one embodiment of the present invention can also be improved, the processing speed of the output device.

분모값 산출부(134)는 L 2 에서 L avg 및 제1 매칭 윈도우의 픽셀 수(ex. 2 2n )의 곱을 뺀 값의 제곱근 및 R 2 에서 R avg 및 제2 매칭 윈도우의 픽셀 수(ex. 2 2n )의 곱을 뺀 값의 제곱근을 산출할 수 있다. Denominator value calculating unit 134 is the number of pixels of the L avg, and the first matching window in L 2 (ex. 2 2n), the product from the square root of minus value and the R 2 R avg, and the number of pixels of the second matching window (ex of. 2 can be used to calculate the square root of the product minus the value of 2n).

분자값 산출부(135)는 R·L값에서 R, L 및 제1 매칭 윈도우 또는 제2 매칭 윈도우의 픽셀 수(ex. 2 2n )의 곱을 뺀 값을 산출할 수 있다. Calculating numerator part 135 may calculate a value obtained by subtracting a product of the R · R in L value, L, and the first matching window or the second number of pixels of the matching window (ex. 2 2n).

일 실시예에 따르면, 분모값 산출부(134) 및 분자값 산출부(135)의 연산 과정은 간소화될 수 있다. According to one embodiment, the calculation process of the denominator value calculating unit 134 and the numerator value calculation section 135 can be simplified. 이는 이하의 도 5를 참조하여 상세하게 설명될 것이다. This will be described in detail by the following reference to FIG.

도 5는 본 발명의 일 실시에에 따른 분모값 산출부 및 분자값 산출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 5 is a view for explaining the operation calculation section denominator value calculating section and molecular values ​​according to one embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 분모값 산출부(134) 및 분자값 산출부(135)의 연산 과정 중 제1 매칭 윈도우 또는 제2 매칭 윈도우의 픽셀 수(ex. 2 2n )를 곱하는 과정은 2n 비트 확장 연산을 통해 간소화될 수 있다. 5, the denominator value calculating unit 134 and the numerator value calculating section 135 in the operation procedure number of pixels of the first matching window or the second matching window of (ex. 2 2n) to multiplying process 2n-bit extension It can be simplified by calculation. 구체적으로, 분모값 산출부(134)는 L avg 및 제1 매칭 윈도우의 픽셀 수(ex. 2 2n )의 곱을 연산하는 과정에서, L avg 값(500)의 최하위 비트(501)의 우측으로 0을 2n 비트 확장(502)하는 연산을 수행할 수 있다. Specifically, the denominator value calculating section 134 in the process for calculating the product of the L avg, and the first number of pixels of the matching window (ex. 2 2n), to the right of the least significant bit 501 of the L avg value 500 0 a may perform operations that 2n-bit extension 502.

분자값 산출부(135)는 R, L 및 제1 매칭 윈도우 또는 제2 매칭 윈도우의 픽셀 수(ex. 2 2n )를 곱하는 과정에서, R·L 값(500)의 최하위 비트(501)의 우측으로 0을 2n 비트 확장(502)하는 연산을 수행할 수 있다. Molecular value calculating section 135 is R, L, and the first matching window or the second number of pixels of the matching window (ex. 2 2n) in the process of multiplying a, R · right of the least significant bit 501 of the L values 500 to be zero to perform an operation of 2n-bit extension 502.

상술한 2n 비트 확장 연산을 통해 분모값 산출부(134) 및 분자값 산출부(135)의 연산 과정은 간소화될 수 있다. Through the above-mentioned 2n-bit extended arithmetic operation process of the denominator value calculating unit 134 and the numerator value calculation section 135 can be simplified. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치의 처리 속도가 향상될 수 있다. Accordingly, it is matter of the video data according to one embodiment of the present invention can also be improved, the processing speed of the output device. 또한, 하드웨어 사용량을 줄일 수 있다. In addition, it is possible to reduce hardware usage.

다시 도 2를 참조하면, 결과값 산출부(136)는 분모값 산출부(134) 및 분자값 산출부(135)에서 산출된 값을 이용하여 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터의 상관도를 산출할 수 있다. Back to 2, the result output unit 136 are the correlation of the first image data and second image data by using the value calculated in the denominator value calculating unit 134 and the numerator value calculating section 135, It can be calculated. 구체적으로, 결과값 산출부(136)는 하기의 수학식1을 통해 상관도를 산출할 수 있다. Specifically, the result output unit 136 may calculate the correlation by the equation 1 below.

Figure 112011100428810-pat00001

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 6 is a correlation of the image data according to an embodiment of the present invention is also a flow chart for explaining the calculation method.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 방법은 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터 각각에 대하여 2 2n (n은 자연수)개의 픽셀을 포함하는 매칭 윈도우를 설정하는 단계(S110), 제1 영상 데이터의 매칭 윈도우 영역 내의 픽셀들의 집합인 L 및 제2 영상 데이터의 매칭 윈도우 영역 내의 픽셀들의 집합인 R을 저장하는 단계(S120), L avg 및 R avg 를 산출하는 단계(S130), L 2 및 R 2 을 산출하는 단계(S140), R·L값을 산출하는 단계(S150), 6, the correlation calculation method of the video data according to one embodiment of the present invention is the first image data and a 2 2 2n with respect to the image data, each set a matching window containing the (n is a natural number) pixels step (S110), the method comprising: storing a set of R of the pixels in the matching window area of the L and the second image data set of pixels in the matching window area of the image data (S120), calculating the L avg and R avg for step (S130), calculating the L 2 and R 2 (S140), R · calculating a L value (S150) which,

Figure 112011100428810-pat00002
And
Figure 112011100428810-pat00003
를 산출하는 단계(S160), Step (S160) for calculating,
Figure 112011100428810-pat00004
을 산출하는 단계(S170), S160 및 S170 단계에서 산출된 값을 이용하여 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터의 상관도를 산출하는 단계(S180)를 포함하여 수행될 수 있다. The it can be performed, including the step (S170), step (S180) for calculating a correlation of the first image data and second image data by using the value calculated in S160 and S170 and calculating.

L avg 및 R avg 를 산출하는 단계(S130)는 상술한 2n 비트 쉬프트 연산을 통해 수행될 수 있다. Calculating L avg and R avg (S130) may be performed through the above-mentioned 2n-bit shift operations.

Figure 112011100428810-pat00005
And
Figure 112011100428810-pat00006
를 산출하는 단계(S160) 및 Step (S160) for calculating and
Figure 112011100428810-pat00007
을 산출하는 단계(S170)는 상술한 2n 비트 확장 연산을 통해 수행될 수 있다. Step (S170) for calculating may be performed through a 2n-bit extension operation described above.

또한, L avg 및 R avg 를 산출하는 단계(S130), L 2 및 R 2 을 산출하는 단계(S140), R·L값을 산출하는 단계(S150)는 동시에 수행될 수 있다. Further, the step (S130), the step (S140), the step (S150) for calculating a value R · L for calculating L 2 and R 2 for calculating the L and R avg avg may be performed at the same time. 이는 상기 S130, S140 및 S150 단계가 병렬적으로 수행되는 것을 의미할 수 있다. This may mean that the S130, S140 and S150 are steps to be performed in parallel. 또한, S160 단계 및 S170 단계는 동시에 수행될 수 있다. Also, step S160 and step S170 may be performed at the same time.

상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치 및 산출 방법은 NCC 기반의 영역 기반 정합법의 정합 속도를 향상시킬 수 있다. As described above, the correlation calculation unit and a calculation method of the video data according to one embodiment of the present invention is to improve the matching rate of the region based on information of the NCC based polymerization. 또한, 연산량을 줄여 하드웨어 사용량을 줄일 수 있다. In addition, it can reduce the amount of computation to reduce hardware usage. 이는 영상 데이터의 상관도 산출 장치의 처리 속도 향상으로 이어질 수 있다. This can also lead to improved processing speed of the device for computing correlation of the video data.

나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 데이터의 상관도 산출 장치는 스테레오 정합에 이용될 수 있으며, 전용 ASIC 칩이나 DSP 프로세서와 같은 하드웨어를 사용하여 구현될 수 있다. Furthermore, the correlation calculation unit of the video data according to one embodiment of the present invention can be used in stereo matching, may be implemented using hardware such as a dedicated ASIC or DSP processor chip.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. In the present invention, as described above been described by the specific details and exemplary embodiments and drawings, such as specific configuration elements, which only be provided to assist the overall understanding of the invention, the invention is not limited to the embodiment of the , those of ordinary skill in the art to which the invention pertains that various modifications, additions and substitutions are possible from this disclosure.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다. Thus, the idea of ​​the invention is limited to the described embodiments jeonghaejyeoseo is no, which will be described later claims as well as all those that are equal or equivalent modifications and claims will be to fall within the scope of the inventive idea.

110: 제1 매칭 윈도우 설정부 110: first matching window setting unit
120: 제2 매칭 윈도우 설정부 120: second matching window setting unit
130: 상관도 산출부 130: correlation calculation unit
131: 평균값 산출부 131: an average value calculation unit
132: 제곱값 산출부 132: calculating the square value portion
133: R·L값 산출부 133: R · L value calculation unit
134: 분모값 산출부 134: the denominator value calculation unit
135: 분자값 산출부 135: calculation unit numerator
136: 결과값 산출부 136: result output section

Claims (12)

  1. 영상 데이터의 상관도 산출 방법에 있어서: Any of the video data is calculated according to the method:
    (a) 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터 각각에 대하여 2 a X 2 b (a, b는 자연수) 형태의 매칭 윈도우를 설정하는 단계; (a) first image data and second image data respectively in a 2 X 2 b for setting a (a, b is a natural number) types of the matching window;
    (b) 상기 제1 영상 데이터의 상기 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합인 L 및 상기 제2 영상 데이터의 상기 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합인 R을 저장하는 단계; (B) storing a set of R of the matching window area of ​​a pixel of the first image data, the matching window area of ​​the L and the second image data set of the pixels of; 그리고 And
    (c) 상기 L 및 상기 R을 기초로 상기 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터의 상관도를 산출하는 단계를 포함하는 영상 데이터의 상관도 산출 방법. (C) method also calculates correlation of the video data comprises the step of calculating the correlation of the first image data and second image data on the basis of the L, and the R.
  2. 제1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 매칭 윈도우를 설정하는 단계는 The method comprising: setting the matching window
    임의의 픽셀을 중심 픽셀로 설정하는 단계; Setting a random pixel as a center pixel; And
    상기 중심 픽셀을 기준으로 좌측으로 2 n-1 -1, 우측으로 2 n-1 , 위로 2 n-1 -1, 아래로 2 n-1 개의 픽셀을 포함하여 사각형 형태를 이루도록 설정하는 단계; Step of setting to achieve a square shape including the left by 2 n-1 -1, 2 n -1, over the 2 n-1 -1, 2 n -1 of pixel down to the right with respect to the center pixel;
    를 포함하는 영상 데이터의 상관도 산출 방법. Any of the video data including a method calculation.
  3. 제1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 (c) 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터의 상관도를 산출하는 단계는, Calculating the (c) correlation of the first image data and second image data,
    (d) 상기 L에 포함된 픽셀들의 화소의 평균값 L avg 및 상기 R에 포함된 픽셀들의 화소의 평균값 R avg 를 산출하는 단계; (d) calculating an average value avg of the R pixel of pixels included in the average value avg L and R of the pixel of pixels included in the L;
    (e) 상기 L에 포함된 픽셀들의 화소의 제곱값 L 2 및 상기 R에 포함된 픽셀들의 화소의 제곱값 R 2 을 산출하는 단계; (e) calculating a square value R 2 of the pixels of the pixels included in the square value L 2, and the R of the pixel of pixels included in the L;
    (f) 상기 L에 포함된 픽셀들의 화소와 상기 R에 포함된 픽셀들의 화소의 곱인 R·L을 산출하는 단계; (F) calculating a gopin R · L of the pixel of pixels included in the pixels and the R of pixels included in the L;
    (g) 상기 L 2 에서 상기 L avg 와 상기 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값의 제곱근 및 상기 R 2 에서 상기 R avg 와 상기 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값의 제곱근을 산출하는 단계; (g) calculating the square root of the L avg and the matching of the number of pixels obtained by subtracting the product value of the square root of the window and the R 2 obtained by subtracting the product of the number of pixels of the R avg and the matching window value in the L 2;
    (h) 상기 R·L에서 상기 R, 상기 L 및 상기 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값을 산출하는 단계; (H) calculating the R, L, and the value obtained by subtracting the product of the number of pixels of the matching window in the R · L; 그리고 And
    (i) 상기 (g)단계에서 산출된 값과 상기 (h)단계에서 산출된 값을 이용하여 상관도를 산출하는 단계를 포함하는 영상 데이터의 상관도 산출 방법. (I) above (g) and the correlation value calculation method of the video data comprises the step of using the value calculated from the (h) step calculates the correlation calculated in the step.
  4. 제3 항에 있어서, 4. The method of claim 3,
    상기 (d)단계, 상기 (e)단계 및 상기 (f)단계는 병렬적으로 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 상관도 산출 방법. The step (d), the step (e) and the step (f) is a method of calculating the correlation degree of the image data being performed in parallel.
  5. 제3 항에 있어서, 4. The method of claim 3,
    상기 (d)단계는 2n(n은 자연수) 비트 쉬프트 연산을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 상관도 산출 방법. The step (d) is a method of calculating the correlation degree of the image data, characterized in that is carried out using a bit shift operation 2n (n is a natural number).
  6. 제3 항에 있어서, 4. The method of claim 3,
    상기 (g)단계 및 상기 (h)단계는 2n(n은 자연수) 비트 확장 연산을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 상관도 산출 방법. Step (g) and the (h) step is a method of calculating the correlation degree of the image data, characterized in that is carried out using the bit expansion operation 2n (n is a natural number).
  7. 영상 데이터의 상관도 산출 장치에 있어서: Any of the video data is calculated according to the device:
    제1 영상 데이터에 대하여 2 a X 2 b (a, b는 자연수) 형태의 제1 매칭 윈도우를 설정하고, 상기 제1 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합인 L을 저장하는 제1 매칭 윈도우 설정부; The first part 1 matching window set to 2 a X 2 b with respect to the image data set to (a, b is a natural number) types of first matching window, and stores the set of L of the pixels of the first matching window region;
    제2 영상 데이터에 대하여 2 a X 2 b (a, b는 자연수) 형태의 제2 매칭 윈도우를 설정하고, 상기 제2 매칭 윈도우 영역의 픽셀들의 집합인 R을 저장하는 제2 매칭 윈도우 설정부; The part 2 matching window set for storing a second a X 2 b (a, b is a natural number) in the form of a second matching set the window, and the group of pixels R of the second matching the window area for the second image data; 그리고 And
    상기 L 및 상기 R을 기초로 상기 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터의 상관도를 산출하는 상관도 산출부를 포함하는 영상 데이터의 상관도 산출 장치. Wherein L and the correlation of the image data output device also comprises correlation for calculating the correlation of the first image data and second image data also on the basis of the R portion is also calculated.
  8. 제7 항에 있어서, The method of claim 7,
    상기 제1매칭 윈도우 설정부와 상기 제2매칭 윈도우 설정부는 각각 임의의 픽셀을 중심 픽셀로 설정하고, The first matching window setting unit and the second matching window setting unit setting any pixel as the central pixel, respectively, and
    상기 제1매칭 윈도우 및 상기 제2매칭 윈도우가 각각 상기 중심 픽셀을 기준으로 좌측으로 2 n-1 -1, 우측으로 2 n-1 , 위로 2 n-1 -1, 아래로 2 n-1 개의 픽셀을 포함하는 사각형 형태의 매칭 윈도우가 되도록 설정하는 영상 데이터의 상관도 산출 장치. The first matching window and the second window is matched respectively to the left with respect to the center pixel 2 n-1 -1, a 2 n-1, over the 2 n-1 -1, 2 n-1 of a lower right Any of the video data is also output device to set such that a matching window of a rectangular shape including the pixel.
  9. 제7 항에 있어서, The method of claim 7,
    상기 상관도 산출부는, The correlation calculation unit,
    상기 L에 포함된 픽셀들의 화소의 평균값 L avg 및 상기 R에 포함된 픽셀들의 화소의 평균값 R avg 를 산출하는 평균값 산출부; Average value calculating unit for calculating the average value avg of the R pixel of pixels included in the average value avg L and R of the pixel of pixels included in the L;
    상기 L에 포함된 픽셀들의 화소의 제곱값 L 2 및 상기 R에 포함된 픽셀들의 화소의 제곱값 R 2 를 산출하는 제곱값 산출부; Calculating the squared value unit for calculating the pixel value of the square R 2 of the values of pixels included in the square of the L 2 and the R pixel of pixels included in the L;
    상기 L에 포함된 픽셀들의 화소와 상기 R에 포함된 픽셀들의 화소의 곱인 R*L을 산출하는 R·L값 산출부; R · L calculated value to calculate a pixel of gopin R * L of pixels included in the pixels and the R of pixels included in the L unit;
    상기 L 2 에서 상기 L avg 와 상기 제1 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값의 제곱근 및 상기 R 2 에서 상기 R avg 와 상기 제2 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값의 제곱근을 산출하는 분모값 산출부; Denominator the at L 2 for calculating the square root of the product minus the value of the R avg and the second matching number of pixels of the window in the L avg and the first matching of pixels product minus the value of the window square root, and the R 2 calculating section;
    상기 R·L에서 상기 R, 상기 L 및 상기 제1 매칭 윈도우 또는 상기 제2 매칭 윈도우의 픽셀수의 곱을 뺀 값을 산출하는 분자값 산출부; Calculating portion for calculating the numerator value R, the L and the first matching window, or the product of the value obtained by subtracting the number of pixels of the second matching window in the R · L; 그리고 And
    상기 분모값 산출부에서 산출된 값과 상기 분자값 산출부에서 산출된 값을 이용하여 상관도를 산출하는 결과값 산출부를 포함하는 영상 데이터의 상관도 산출 장치. Any of the video data including a result value calculation for calculating a correlation by using the value calculated from the value and the value of the numerator in the calculation unit calculates the denominator value calculating unit also calculates apparatus.
  10. 제9 항에 있어서, 10. The method of claim 9,
    상기 평균값 산출부는 2n(n은 자연수) 비트 쉬프트 연산을 이용하여 상기 평균값을 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 상관도 산출 장치. The average value calculation unit 2n (n is a natural number) bit shift operation using the correlation of image data is also output device, characterized in that for calculating the mean value.
  11. 제9 항에 있어서, 10. The method of claim 9,
    상기 분모값 산출부는 2n(n은 자연수) 비트 확장 연산을 이용하여 상기 분모값을 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 상관도 산출 장치. The denominator value calculating portion 2n (n is a natural number) by using the bit expansion operation correlation of image data, characterized in that for calculating the denominator is also output device.
  12. 제9 항에 있어서, 10. The method of claim 9,
    상기 분자값 산출부는 2n(n은 자연수) 비트 확장 연산을 이용하여 상기 분자값을 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터의 상관도 산출 장치. The numerator value calculating portion 2n (n is a natural number) by using the bit expansion operation correlation of image data, characterized in that for calculating the numerator degree calculating unit.
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