KR101408365B1 - 영상 분석 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 보안 장비의 영상분석에 의해 산출된 메타 데이터를 영상 데이터에 포함하여 전송하는 영상 분석 장치 및 방법에 관한 것이다. 영상 분석 방법은 입력되는 영상으로부터 특징정보를 추출하여 메타 데이터를 생성하는 단계, 영상으로부터 R,G,B 각 성분의 히스토그램을 추출하는 단계, 히스토그램 상의 소정 레벨 범위를 제1영역으로 설정하는 단계, 제1영역에 포함되는 R,G,B 픽셀의 레벨을 제1영역 이외에 존재하는 임의의 레벨로 변환하는 단계, 제1영역에 메타 데이터를 포함시키는 단계 및 메타 데이터가 포함된 컬러 영상을 한 채널로 전송하는 단계를 포함한다. 본 발명에 따르면, 영상 데이터의 히스토그램 분석을 통하여 영상 데이터에 메타 데이터를 포함하여 전송함으로써 메타 데이터를 위한 별도의 전송 채널이 필요 없고, 영상 데이터와 메타 데이터의 동기를 맞추어야 하는 불편함을 해결할 수 있다.

Description

영상 분석 장치 및 방법{Apparatus and method for analyzing image}
본 발명은 영상 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 보안 장비의 영상분석에 의해 산출된 메타 데이터를 영상 데이터에 포함하여 전송하는 영상 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.
영상 분석에 의한 메타 데이터는 영상의 프레임 헤더(frame header) 또는 별도의 프로토콜을 이용하여 네트워크 패킷으로 첨부되어 전송되며 클라이언트 소프트웨어에서 영상 데이터와 함께 동기를 맞추어 통합한 후 영상 위에 다각형 또는 라인으로 표기되어 나타난다.
기존의 네트워크 영상 전송 시나리오에서는, 패킷을 수신하여 헤더나 별도의 프로토콜로 전송된 메타 데이터는 바로 준비 상태이나, 영상 데이터는 디코딩 과정을 거쳐 준비가 되며, 동기를 맞추어 사용자에게 보여주는 작업이 필요하다. 또한 별도의 메타 데이터를 위한 전송 채널이 필요하다.
한국 공개 특허 제 2011-004410호
본 발명이 해결하고자 하는 기술적인 과제는 영상 데이터의 히스토그램 분석을 통하여 영상 데이터에 메타 데이터를 포함하여 전송함으로써 메타 데이터를 위한 별도의 전송 채널이 필요 없고, 영상 데이터와 메타 데이터의 동기를 맞추어야 하는 불편함을 해결할 수 있는 영상 분석 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제를 해결하기 위한 일 실시 예에 따른 영상 분석 방법은 입력되는 영상으로부터 특징정보를 추출하여 메타 데이터를 생성하는 단계; 상기 영상으로부터 R,G,B 각 성분의 히스토그램을 추출하는 단계; 상기 히스토그램 상의 소정 레벨 범위를 제1영역으로 설정하는 단계; 상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 임의의 레벨로 변환하는 단계; 상기 제1영역에 상기 메타 데이터를 포함시키는 단계; 및 상기 메타 데이터가 포함된 컬러 영상을 한 채널로 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 제1 영역으로 설정하는 단계는, 상기 히스토그램 상에서 표시 빈도가 임계값 이하인 소정의 레벨 범위를 상기 제1 영역으로 설정하는 단계;인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 임의의 레벨로 변환하는 단계는, 상기 제1영역이 저 레벨 범위에 설정된 경우, 상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 가장 낮은 R,G,B 레벨로 변환하는 단계;인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 임의의 레벨로 변환하는 단계는, 상기 제1영역이 고 레벨 범위에 설정된 경우, 상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 가장 높은 R,G,B 레벨로 변환하는 단계;인 것을 특징으로 한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제를 해결하기 위한 일 실시 예에 따른 영상 분석 장치는 입력되는 영상으로부터 특징정보를 추출하여 메타 데이터를 생성하는 메타 데이터 생성부; 상기 영상으로부터 R,G,B 각 성분의 히스토그램을 추출하고 그 특성을 분석하는 히스토그램 분석부; 상기 히스토그램 상의 소정 레벨 범위를 제1영역으로 설정하는 영역 설정부; 상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 임의의 레벨로 변환하는 레벨 변환부; 및 상기 제1영역에 상기 메타 데이터를 포함시키고, 상기 메타 데이터가 포함된 컬러 영상을 한 채널로 전송하는 합성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 레벨 변환부는, 상기 제1영역이 상기 히스토그램의 저 레벨 범위에 설정된 경우, 상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 가장 낮은 R,G,B 레벨로 변환하고, 상기 제1영역이 상기 히스토그램의 고 레벨 범위에 설정된 경우, 상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 가장 높은 R,G,B 레벨로 변환하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 영상 데이터의 히스토그램 분석을 통하여 영상 데이터에 메타 데이터를 포함하여 전송함으로써 메타 데이터를 위한 별도의 전송 채널이 필요 없고, 영상 데이터와 메타 데이터의 동기를 맞추어야 하는 불편함을 해결할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 분석 장치의 구성을 보이는 블록도 이다.
도 2는 도 1 중 일 실시 예에 따른 입력 영상 및 히스토그램을 보이는 도면이다.
도 3은 도 1 중 히스토그램의 일 영역에 메타 데이터를 포함하기 위한 영역 설정을 보이는 도면이다.
도 4는 도 1 중 메타 데이터가 포함된 영상을 보이는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 분석 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명은 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 본 발명에의 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 잇는 것과 유사하게, 본 발명은 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명은 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. 매커니즘, 요소, 수단, 구성과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 분석 장치의 구성을 보이는 블록도 이다.
도 1을 참조하면, 영상 분석 장치(10)는 영상 입력 모듈(100) 및 영상 분석 모듈(200)을 포함한다.
영상 입력 모듈(100)은 영상의 생성 및 송신을 담당하는데 예를 들면, 카메라나 저장 장치(DVR 또는 NVR 등)가 여기에 해당된다. 도 1을 참조하면 영상 입력 모듈(100)은 제1 내지 제N 카메라(110_1,110_2,…110_N)일 수 있다.
영상 분석 모듈(200)은 제1 내지 제N 카메라(110_1,110_2,…110_N)로부터 전송되는 영상 데이터로부터 메타 데이터를 생성하고, 영상 데이터의 히스토그램 분석을 통하여 영상 데이터에 메타 데이터를 포함하여 전송한다.
이와 같은 영상 분석 모듈(200)은 메타 데이터 생성부(210), 히스토그램 분석부(220), 영역 설정부(230), 레벨 변환부(240) 및 합성부(250)를 포함한다.
메타 데이터 생성부(210)는 제1 내지 제N 카메라(110_1,110_2,…110_N)로부터 전송되는 영상 데이터를 분석하여 여러 가지 속성 정보를 추출한 후 메타 데이터를 생성한다. 메타데이터(metadata)는 원래의 데이터에 대한 정보를 제공하는 데이터로, 다른 데이터를 설명해주는 데이터를 말한다. 대량의 정보 가운데에서 찾고 있는 정보를 효율적으로 찾아내서 이용하기 위해 일정한 규칙에 따라 콘텐츠에 대하여 부여되는 데이터 이다. 여기에는 콘텐츠의 위치와 내용, 작성자에 관한 정보, 권리 조건, 이용 조건, 이용 내력 등이 기록되어 있다. 컴퓨터에서 보통 메타 데이터는, 데이터를 표현하기 위한 목적과 데이터를 빨리 찾기 위한 목적으로 사용하고 있다. 또한 우리가 많이 사용하는 데이터베이스도 이러한 메타데이터가 잘 구성되어 있기 때문에 데이터를 빨리 찾을 수 있다.
예를 들어, 도서관에 있는 책들은 각각 고유의 도서 관리 번호가 있다. 여기서 도서 관리 번호는 책에 대한 묘사를 하는 정보 중의 하나이다. 이와 같은 경우에 도서 관리 번호를 책의 메타데이터라고 할 수 있다. 이와 같이 메타데이터는 책의 분류 정보일 수도 있지만 실제 내용의 정보를 담을 수도 있다. 예를 들어 주인공의 이름, 등장 인물의 수, 배경 시대 등은 모두 메타데이터의 형태로 나타낼 수 있다. 즉, 방대한 책의 내용을 요약한 메타데이터의 활용도는 매우 높다.
메타데이터는 다양한 형태를 가질 수 있으며, 그 중 한가지로 XML(extensible markup language)을 이용한 정형화를 예로 들 수 있다. 그 자체의 이름이 나타내듯이 XML은 사용자가 목적에 맞게 확장을 하고, 태그를 만들어 정형화 하여 메타데이터화(markup) 할 수 있는 언어이다.
메타데이터의 활용은 멀티미디어 데이터와 같이 대용량이며 시간성을 가지는 데이터의 요약에 매우 유용하다. 메타데이터에는 영상의 내용 요약이 들어갈 수도 있지만, 그 보다는 하단부(low level)의 내용으로서 각 픽셀이나 그 주변부의 분석에 근거한 속성이 사용될 수 있다. 예를 들어 영상으로부터 인식한 얼굴과 관련된 메타데이터, 영상으로부터의 색상과 관련된 메타데이터 또는 영상으로부터 추출된 움직임과 관련된 메타데이터 등의 생성이 가능하다.
히스토그램 분석부(220)는 제1 내지 제N 카메라(110_1,110_2,…110_N)로부터 전송되는 영상 데이터 예를 들면, 로우(raw) 영상 데이터를 입력 받아, R, G, B, 각 히스토그램 영상의 특성을 분석한다. 히스토그램은 영상 안에서 픽셀들에 대한 명암값의 분포를 나타낸 것이다. 히스토그램에서 가로축은 256 영상의 명암값을 나타내고, 세로축은 각 명암값(레벨)의 빈도수를 나타내는데, 위로 올라갈 수록 높은 빈도 수를 나타낸다. 이러한 히스토그램은 명암값이 고르게 퍼져 있는지 아니면 한쪽으로 치우쳐 있는지를 직관적으로 관찰 할 수 있다.
도 2a에는 제1 내지 제N 카메라(110_1,110_2,…110_N)로부터 전송되는 어느 영상이 도시되어 있고, 도 2b에는 도 2a 영상에 대한 R 성분 히스토그램이, 도 2c에는 도 2a 영상에 대한 G 성분 히스토그램이, 도 2d에는 도 2a 영상에 대한 R 성분 히스토그램이 각각 도시되어 있다.
영역 설정부(230)는 R,G,B 각 히스토그램 상의 소정 레벨 범위를 메타 데이터를 포함하기 위한 영역(이하 제1영역으로 표기함)을 설정한다. 여기서 영역 설정부(230)는 히스토그램 상에서 표시 빈도가 임계값(예를 들어, 10 개) 이하인 소정의 레벨 범위, 또는 소정의 레벨을 제1 영역으로 설정할 수 있다. 더 나아가 사용자가 임의의 레벨 범위를 제1 영역으로 설정할 수도 있다.
도 3은 도 1 중 히스토그램의 일 영역에 제1 영역 설정을 보이는 도면이다. 도 3a를 참조하면, R,G,B 각 히스토그램 상에서 저 명암 레벨 범위 예를 들어 0 에서 20에 해당하는 레벨 범위를 제1 영역으로 설정함을 보여주고 있다. R 및 G 히스토그램에서는 0 에서 20에 해당하는 레벨(제1 영역)에 픽셀이 존재하지 않지만, B 히스토그램에서는 0 에서 20에 해당하는 레벨(제1 영역)에 픽셀이 존재하고 있다. 메타 데이터를 위해 제1 영역에 분포하는 픽셀을 다른 레벨의 값으로 변환시키지만, 그 개수가 현저히 작기 때문에, 이를 다른 레벨로 변환하더라도 사용자가 디스플레이된 영상을 봤을 때 해당 픽셀의 변환을 느끼지 못한다.
도 3b를 참조하면, R,G,B 각 히스토그램 상에서 고 명암 레벨 범위 예를 들어 230에서 255에 해당하는 레벨 범위를 제1 영역으로 설정함을 보여주고 있다. R,G,B 히스토그램에서 230에서 255에 해당하는 레벨(제1 영역)에 픽셀이 존재하고 있다. 메타 데이터를 위해 제1 영역에 분포하는 픽셀 역시 다른 레벨의 값으로 변환시키지만, 그 개수가 현저히 작기 때문에, 이를 다른 레벨로 변환하더라도 사용자가 디스플레이된 영상을 봤을 때 해당 픽셀의 변환을 느끼지 못한다.
레벨 변환부(240)는 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 레벨을 제1영역 이외에 존재하는 임의의 레벨로 변환한다.
레벨 변환부(240)는 제1영역이 저 레벨 범위에 설정된 경우, 제1영역에 포함되는 R,G,B 레벨을 제1영역 이외에 존재하는 가장 낮은 R,G,B 레벨로 변환한다. 도 3a를 참조하면, 0 에서 20에 해당하는 레벨 범위를 제1 영역으로 설정한 경우, B 히스토그램에서는 0 에서 20에 해당하는 레벨(제1 영역)에 픽셀이 존재하는데, 이 픽셀들을 제1 영역 이외에 존재하는 가장 낮은 레벨 즉, 21로 변환한다.
레벨 변환부(240)는 제1영역이 고 레벨 범위에 설정된 경우, 제1영역에 포함되는 R,G,B 레벨을 제1영역 이외에 존재하는 가장 높은 R,G,B 레벨로 변환한다. 도 3b를 참조하면, 230에서 250에 해당하는 레벨 범위를 제1 영역으로 설정한 경우, R,G,B 히스토그램에서는 230 에서 250에 해당하는 레벨(제1 영역)에 픽셀이 존재하는데, 이 픽셀들을 제1 영역 이외에 존재하는 가장 높은 레벨 즉, 229로 변환한다.
합성부(250)는 제1영역에 메타 데이터를 포함시키고, 메타 데이터가 포함된 컬러 영상을 유선 통신 또는 무선 통신을 이용하여 한 채널로 전송한다. 전송된 메타 데이터가 포함된 영상 데이터는 클라이언트 소프트웨어에서 렌더링 시 결과값을 원하는 색으로 표시할 수 있다. 도 4에는 메타 데이터가 포함된 영상을 보이고 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 분석 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 4에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
영상 분석 모듈(200)은 영상 입력 모듈(100)로부터 전송되는 영상으로부터 특징정보를 추출하여 메타 데이터를 생성하는 단계(S10)를 수행한다.
또한 영상 분석 모듈(200)은 영상 입력 모듈(100)로부터 전송되는 영상으로부터 R,G,B 각 성분의 픽셀들에 대한 명암값의 분포를 나타내는 히스토그램을 추출하는 단계(S20)를 수행한다.
히스토그램 추출이 완료되면, 영상 분석 모듈(200)은 히스토그램 상에서 임계값 이하인 소정의 레벨 범위를 메타 데이터를 포함시키기 위한 제1영역으로 설정하는 단계(S30)를 수행한다. 영상 분석 모듈(200)은 히스토그램 상의 소정의 레벨 범위, 또는 소정의 레벨 또는 사용자가 선택한 임의의 레벨 범위를 제1 영역으로 설정할 수 있다.
제1 영역 설정이 완료되면, 영상 분석 모듈(200)은 제1영역이 저 레벨 범위에 설정되어 있는지 판단하는 단계(S40)를 수행한다.
제1영역이 저 레벨 범위에 설정되어 있는 경우, 영상 분석 모듈(200)은 제1영역에 포함되는 R,G,B 픽셀을 제1영역 이외에 존재하는 가장 낮은 R,G,B 레벨의 픽셀로 변환하는 단계(S50)를 수행한다. 예를 들어, 히스토그램 상에서 0 에서 5에 해당하는 레벨 범위를 제1 영역으로 설정하고, R,G,B 히스토그램의 제1 영역에 픽셀이 존재하는 경우, 이 픽셀을 제1 영역 이외에 존재하는 가장 낮은 레벨 즉, 6으로 변환한다.
또한 제1 영역 설정이 완료되면, 영상 분석 모듈(200)은 제1영역이 고 레벨 범위에 설정되어 있는지 판단하는 단계(S60)를 수행한다.
제1영역이 고 레벨 범위에 설정되어 있는 경우, 영상 분석 모듈(200)은 제1영역에 포함되는 R,G,B 픽셀을 제1영역 이외에 존재하는 가장 높은 R,G,B 레벨의 픽셀로 변환하는 단계(S70)를 수행한다. 예를 들어, 히스토그램 상에서 251 에서 255에 해당하는 레벨 범위를 제1 영역으로 설정하고, R,G,B 히스토그램의 제1 영역에 픽셀이 존재하는 경우, 이 픽셀을 제1 영역 이외에 존재하는 가장 높은 레벨 즉, 250으로 변환한다.
레벨 변환이 완료되면, 영상 분석 모듈(200)는 제1영역에 메타 데이터를 포함시키는 단계(S80)를 수행한 후, 메타 데이터가 포함된 컬러 영상을 유/무선 통신을 통하여 한 채널로 전송하는 단계(S90)를 수행한다.
한편, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 바람직한 실시 예를 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명을 구현할 수 있음을 이해할 것이다. 그러므로 상기 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 한다.
100: 영상 입력 모듈
110_1,110_2,…110_N: 제1 내지 제N 카메라
200: 영상 분석 모듈
210: 메타 데이터 생성부
220: 히스토그램 분석부
230: 영역 설정부
240: 레벨 변환부
250: 합성부

Claims (6)

  1. 입력되는 영상으로부터 특징정보를 추출하여 메타 데이터를 생성하는 단계;
    상기 영상으로부터 R,G,B 픽셀 각 성분의 히스토그램을 추출하는 단계;
    상기 히스토그램 상의 소정 레벨 범위를 제1영역으로 설정하는 단계;
    상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 임의의 레벨로 변환하는 단계;
    상기 제1영역에 상기 메타 데이터를 포함시키는 단계; 및
    상기 메타 데이터가 포함된 컬러 영상을 한 채널로 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
  2. 청구항 2은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 1항에 있어서, 상기 제1 영역으로 설정하는 단계는,
    상기 히스토그램 상에서 표시 빈도가 임계값 이하인 소정의 레벨 범위를 상기 제1 영역으로 설정하는 단계;인 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
  3. 청구항 3은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 2항에 있어서, 상기 임의의 레벨로 변환하는 단계는,
    상기 제1영역이 저 레벨 범위에 설정된 경우, 상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 가장 낮은 R,G,B 픽셀 레벨로 변환하는 단계;인 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
  4. 청구항 4은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 2항에 있어서, 상기 임의의 레벨로 변환하는 단계는,
    상기 제1영역이 고 레벨 범위에 설정된 경우, 상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 가장 높은 R,G,B 픽셀 레벨로 변환하는 단계;인 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
  5. 입력되는 영상으로부터 특징정보를 추출하여 메타 데이터를 생성하는 메타 데이터 생성부;
    상기 영상으로부터 R,G,B 픽셀 각 성분의 히스토그램을 추출하고 그 특성을 분석하는 히스토그램 분석부;
    상기 히스토그램 상의 소정 레벨 범위를 제1영역으로 설정하는 영역 설정부;
    상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 임의의 레벨로 변환하는 레벨 변환부; 및
    상기 제1영역에 상기 메타 데이터를 포함시키고, 상기 메타 데이터가 포함된 컬러 영상을 한 채널로 전송하는 합성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
  6. 청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 5항에 있어서, 상기 레벨 변환부는,
    상기 제1영역이 상기 히스토그램의 저 레벨 범위에 설정된 경우, 상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 가장 낮은 R,G,B 픽셀 레벨로 변환하고,
    상기 제1영역이 상기 히스토그램의 고 레벨 범위에 설정된 경우, 상기 제1영역에 포함되는 상기 R,G,B 픽셀의 레벨을 상기 제1영역 이외에 존재하는 가장 높은 R,G,B 픽셀 레벨로 변환하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
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