KR101429006B1 - 움직임 영역 탐지용 영상 처리 방법 및 움직임 탐지 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 카메라를 통해서 촬영된 영상 프레임에서 움직임을 감지하여 암흑화 처리 및 백색화 처리를 통해 해당 영상 내에서 움직임 영역을 추출하는 움직임 영역 탐지용 영상 처리 방법 및 움직임 탐지 장치에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명은 영상내 미세 움직임을 감지 및 추출하기 위한 영상 처리 방법으로서, 움직임이 감지된 프레임의 이전 프레임과의 픽셀 값의 차이에 대한 절대값을 통해 제1 움직임 영역 프레임을 추출한 후, 추출된 제1 움직임 영역 프레임에 대하여 암흑화 처리를 한 후, 백색화 처리를 하는 영상 처리 방법을 제공한다. 보다 상세하게, 상기 암흑화 처리는 움직임이 감지된 프레임의 픽셀 값과 추출된 움직임 영역 프레임의 픽셀 값 사이의 차를 통해 암흑화 처리를 하고, 이후 움직임이 감지된 프레임의 픽셀 값과 상기 암흑화 처리된 프레임의 픽셀 값 사이의 차이에 대한 절대값을 통해 백색화 처리를 한다.
본 발명에 따르면 미세한 움직임이 감지된 경우라 할지라도 움직임 영역에 대한 암흑화 처리 및 백색화 처리를 통하여 해당 미세 움직임 영역을 원본 이미지로부터 정확하게 추출해 낼 수 있다.

Description

움직임 영역 탐지용 영상 처리 방법 및 움직임 탐지 장치{METHOD FOR DETECTING MOTION AREA AND DEVICE THEREBY}

본 발명은 카메라를 통해서 촬영된 영상 프레임에서 움직임을 감지하여 암흑화 처리 및 백색화 처리를 통해 해당 영상 내에서 움직임 영역을 추출하는 움직임 영역 탐지용 영상 처리 방법 및 움직임 탐지 장치에 관한 것이다.

안전의식 강화 및 국가기반 시설 방재 요구가 사회 전반적으로 증가함에 따라 지능형 영상보안 시스템의 구축 개발이 활발하게 진행되고 있다.

종래에 사용되고 있는 아날로그 영상 장비의 경우 동영상 품질면에서 디지털 장비보다 우세한 장점을 가지지만, 도 1에서 도시되는 바와 같이 아날로그 영상 데이터를 저장하여 관람하는 처리 과정과 이를 디지털로 변환하여 분석하는 과정이 분리되어 있어, 실시간으로 영상 분석이 불가능하다는 단점을 가지고 있다.

이러한 종래의 아날로그 영상 장비에 있어 실시간 영상 분석이 어렵다는 문제점을 해결하기 위하여 최근 기존의 아날로그 영상장비의 화질 보다는 다소 미흡하지만 네트워크 카메라를 통한 디지털 방식의 실시간 영상 처리 시스템이 사용되고 있다. 이러한 실시간 디지털 영상 처리 시스템의 경우 보안 목적으로 사용될 때 보안 대상이 되는 움직임을 정확하게 검출할 수 있어야 하며 더 나아가 미세한 움직임이라도 해당 움직임의 영역을 정확히 탐지할 수 있는 능력을 필요로 한다.

하지만, 종래의 실시간 디지털 영상 처리 시스템에서는 미세한 움직임을 정확히 감지하는 능력이 떨어지는 문제점이 있어, 보안이 필요한 상황에서 민감한 탐지 능력을 가지는 영상 처리 방법 및 이를 구현하는 장치의 필요성이 대두되고 있다.

본 발명은 디지털 방식의 실시간 영상 처리 시스템에서 미세한 움직임을 정확하게 판단할 수 있는 영상 처리 방법 및 그 장치를 구현하는 것을 목적으로 한다.

이를 위하여 본 발명은 영상내 미세 움직임을 감지 및 추출하기 위한 영상 처리 방법으로서, 추출된 움직임 영역에 대하여 암흑화 처리를 한 후 백색화 처리를 하는 영상 처리 방법을 제공한다.

본 발명은 따른 영상 처리 방법에 있어서 움직임 영역을 감지하기 위하여 차영상 기반으로 연속하는 프레임내 픽셀 값의 변화 정도에 따라 영상내 움직임을 감지하는 움직임 감지 단계를 포함한다. 여기서, 연속하는 프레임내 각 픽셀 값의 RGB 바이트마다 하위 4 비트가 다른 값을 가지는 픽셀이 전체 픽셀 수의 10%이상인 경우 움직임이 일어났다고 판단할 수 있다.

또한, 추후 보안 상황이 발생하였을 때 움직임이 감지된 영상만을 별도로 저장하기 위하여 상기 움직임 감지 단계에서 움직임이 감지된 움직임 감지 프레임의 전후로 소정의 시간 영역 동안의 영상 데이터를 저장할 수 있다.

본 발명은 움직임 영역을 움직임이 발생하지 않는 영역으로부터 구별시키기 위하여, 움직임 감지 프레임의 이전 프레임의 픽셀 값과 움직임 감지 프레임의 픽셀 값 사이의 차이에 대한 절대값을 통해 움직임 영역을 포함하는 제1 움직임 영역 프레임을 추출하는 제1 움직임 영역 추출 단계를 포함할 수 있다.

여기서 제1 움직임 영역 추출 단계는 제1 움직임 영역 프레임에 대하여 흑백화 처리를 하고 이미지 강조 처리를 하는 제1 이미지 보정 및 팽창 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 미세한 움직임을 보다 명확하게 추출하기 위하여 상기 제1 움직임 영역 추출 단계 이후, 암흑화 단계 및 백색화 단계를 수행한다.

상기 암흑화 단계는 움직임 감지 프레임의 픽셀 값과 상기 제1 움직임 영역 프레임의 픽셀 값 사이의 차를 통해 제1 움직임 영역 프레임에 대하여 암흑화 처리를 한다. 상기 백색화 단계는 움직임 감지 프레임의 픽셀 값과 암흑화 처리된 제1 움직임 영역 프레임의 픽셀 값 사이의 차이에 대한 절대값을 통해 암흑화 처리된 움직임 영역 프레임에 대하여 백색화 처리를 한다.

여기서 백색화 단계는 백색화 처리된 제1 움직임 영역 프레임에 대하여, 흑백화 처리를 하고 이미지 강조 처리를 하는 제2 이미지 보정 및 팽창 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 백색화 처리된 제1 움직임 영역 프레임의 픽셀 값과 움직임 감지 프레임의 픽셀 값 사이의 차를 통해 제2 움직임 영역 프레임을 추출하는 제2 움직임 영역 프레임 추출 단계, 및 상기 제2 움직임 영역 프레임의 색상을 반전시킴으로써 최종 움직임 영역을 추출하는 최종 움직임 영역 추출 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은 네트워크 카메라를 통해 촬영된 이미지 영상에 대하여 상기 영상 처리 방법을 사용하여 영상내 움직임 영역을 탐지하는 움직임 탐지 장치를 제공할 수 있다. 상기 움직임 탐지 장치는 네트워크 카메라에 내장되거나 또는 통신 네트워크를 통해서 네트워크 카메라와 연결된 장치일 수 있다.

본 발명에 따르면 보안이 필요한 환경에서 미세한 움직임이 일어났는지를 정확하게 판단하여 움직임이 일어난 영역이 있는 프레임만을 별도로 저장함으로써 보안 문제가 발생할 경우 추후 당시 상황을 정확하게 판단할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면 미세한 움직임이 감지된 경우라 할지라도 움직임 영역에 대한 암흑화 처리 및 백색화 처리를 통하여 해당 미세 움직임 영역을 원본 이미지로부터 정확하게 추출해 낼 수 있다.

도 1은 종래 아날로그 방식의 영상 데이터를 처리하는 과정을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 움직임 영역 탐지용 영상 처리 시스템을 나타낸다.
도 3은 영상내 움직임을 감지 및 추출하기 위한 영상 처리 방법의 전체적인 순서도를 나타낸다.
도 4는 픽셀 및 프레임 사이에서 움직임이 일어났는 지를 감지하는 알고리즘을 나타낸다.
도 5는 영상내 움직임을 감지 및 추출하는 구체적인 과정을 나타낸다.
도 6은 본 발명에 따른 영상 처리 방법을 사용하여 움직임 영역이 탐지되는 과정을 나타낸 것이다.

이하 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하도록 한다.

도 2는 본 발명에 따른 움직임 영역 탐지용 영상 처리 장치를 포함하는 시스템을 나타낸다.

도 2에 따른 움직임 영역 탐지용 영상 처리 시스템은 네트워크 카메라(100), 통신 네트워크(200), 움직임 탐지 장치(300)를 포함한다. 추가적으로 움직임 탐지 장치(300)와 연결된 외부 단말기(400)를 포함할 수 있다.

네트워크 카메라(100)는 기존의 아날로그 데이터를 산출하는 CCTV에 대응하여 주변 영상을 촬영하여 실시간으로 영상 조회가 가능하도록 사전 처리 없이 디지털 방식으로 직접 해당 영상 데이터를 통신 네트워크(200)에 연결된 타 장치들로 전송할 수 있다.

상기 네트워크 카메라(100)는 인터넷 등의 통신 네트워크를 통해서 전송되는 제어 신호를 통해서 촬영 동작 등이 제어될 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 네트워크 카메라(100)는 IEEE 802.11 b/g/n의 무선 통신 네트워크를 통해서 HTTP 프로토콜을 이용한 각종 PTZ(Pan, Tilt, Zoom) 등의 제어 모듈을 호출하여 제어될 수 있다. 그 밖에 카메라의 MJPEG, H264, MPEG 등의 비디오 스트림에 대한 전송 제어 및 간단한 이미지 관리 제어를 HTTP 프로토콜을 이용하여 할 수 있다. HTTP 프로토콜을 이용한 예시적인 네트워크 카메라 제어 명령어는 다음과 같다.

이와 같이, 상기 네트워크 카메라는 보안 대상인 환경에 대한 영상 데이터를 프레임 단위로 촬영한다. 촬영시 네트워크 카메라의 영상 센서의 픽셀 별로 별도의 색상 정보가 입력되게 된다. 본 명세서에서 각각의 프레임별 픽셀들이 가지는 색상 정보(예를 들어, RGB 값)을 이하 픽셀 값이라 한다.

움직임 탐지 장치(300)는 네트워크 카메라(100)를 통해서 촬영되어 통신 네트워크(200)를 거쳐 전송되는 영상 데이터를 수신 및 저장하고, 해당 영상 데이터에서 움직임을 감지하고 해당 움직임이 발생한 움직임 영역을 탐지한다. 이러한 움직임 감지 및 움직임 영역 탐지는 이하 설명하게 될 움직임을 감지 및 추출하기 위한 영상 처리 방법에서 상세히 설명하도록 한다.

도 3은 움직임 탐지 장치(300)에서 영상내 미세 움직임을 감지 및 추출하기 위한 영상 처리 방법의 전체적인 순서도를 나타낸다.

바람직한 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 영상 처리 방법를 위한 기본적인 프리미티브 연산 처리는 오픈소스 OpenCV 라이브러리를 이용하여 구현한다.

본 발명에 따른 영상 처리 방법은 움직임 감지 단계(S100), 제1 움직임 영역 추출 단계(S200), 암흑화 및 백색화 단계(S300, S400), 제2 움직임 영역 추출 단계(S500) 및 최종 움직임 영역 추출 단계(S600)를 포함한다.

움직임 감지 단계(S100)는 네트워크 카메라(100)로부터 전송되는 연속되는 프레임을 가지는 영상 데이터로부터 움직임이 발생하는 프레임을 감지하여 영상 내에서 움직임이 발생하는 순간을 감지한다. 본 발명에 따른 움직임 감지 단계는 차영상(Difference image)를 분석하여 이동 물체에 대한 형태 정보를 추론하는 방법을 사용한다. 이러한 차영상 기법은 연속하는 프레임 중에서 서로 인접한 (i-1)번째 영상 프레임과 (i)번째 영상 프레임 간의 명암차에 의하여 구촉된 차영상들을 분석하여 움직임 여부를 추론한다. 바람직한 실시예에 따르면, 연속되는 프레임들의 명암차가 소정의 임계값 이상인 경우 이동 물체가 영상내에 존재한다고 가정하여 해당 프레임(i)에 움직임이 감지된 것으로 결정한다.

보다 상세하게, 상기 움직임 감지 단계(S100)는 연속되는 프레임 안의 각각의 픽셀의 RGB 바이트 값을 모두 조사하여 움직임을 감지한다. 두 개의 프레임에 대한 차이를 통해서 움직임을 감지하는 알고리즘은 도 4에 도시된 바와 같다. 도 4를 참조하면, 제1 단계에서 각 픽셀을 구성하는 RGB의 바이트마다 하위 4비트 이상이 다른 픽셀의 경우 이전 픽셀과 상이한 픽셀로 판정한다. 세 개의 색상 바이트에서 모두 하위 4비트가 다른 값을 가지게 되면 이전 픽셀과 상이한 픽셀로 판정한다. 또한, 바람직한 실시예에 따르면, 상이한 픽셀이라고 판정된 픽셀이 프레임의 전체 픽셀 수의 10% 이상이라면 두 프레임은 서로 상이한 프레임으로 간주하여 움직임이 감지된 것으로 판정한다.

움직임을 감지하기 위하여 상기 결정한 두 개의 조건; RGB의 바이트마다 하위 4비트 이상(제1 조건) 및 프레임의 전체 픽셀 수의 10% 이상(제2 조건)은 보안 상황에 따라서 변경될 수 있다. 예를 들어, 보안이 강화되는 민감한 환경의 경우 임계값을 완화(예를 들어, 3비트 이상, 5% 이상)하여 보다 세밀한 움직임도 감지될 수 있도록 할 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 움직임 감지 단계(S100)에서 움직임이 감지되면 움직임 감지 프레임(cur_img)의 앞뒤로 소정의 시간 영역에 해당하는 영상 정보를 저장부(도시되지 않음)에 데이터로 저장하는 것이 바람직하다. 만약 보안상의 문제가 발생하였을 때 움직임이 감지된 시간 영역만을 별도로 저장한다면 추후 전체 영상을 모두 볼 필요 없이 움직임만 발생된 영역만을 특정하여 볼 수 있기 때문에 보다 빠르게 보안 문제를 해결할 수 있다.

이하 움직임이 감지되었다고 가정하고 움직임이 감지된 프레임을 움직임 감지 프레임(cur_img)라 하고, 그 직전 프레임을 움직임 이전 프레임(prev_img)라 한다. 움직임이 감지된 이후 해당 움직임이 영상내에서 이루어진 영역(이하 움직임 영역)을 탐지하기 위하여 다음과 같은 제1 움직임 영역 추출 단계(S200)가 수행된다.

이하 도 5를 참조하여 제1 움직임 추출 단계(S200), 암흑화 및 백색화 단계(S300, S400), 제2 움직임 추출 단계(S500) 및 최종 움직임 영역 추출 단계(S600)를 설명한다.

제1 움직임 추출 단계(S200)는 움직임의 감지가 판정되면 움직임 감지 프레임(cur_img)내에서 이동 객체에 대한 움직임 영역을 추출한다. 바람직한 실시예에 따르면, 상기 움직임 추출 단계는 OpenCV의 cvAbsdiff 및 cvSub 라이브러리를 이용하여 수행된다. 먼저 움직임 영역을 추출하기 위하여 움직임 이전 프레임(prev_img)의 각각의 픽셀 값에서 움직임 감지 프레임(cur_img)의 각각의 픽셀 값을 빼고 이에 절대값을 취한 픽셀 값으로 움직임 영역 프레임(result_phase1)을 생성한다. 상기 움직임 영역 프레임(result_phase1)에서 움직임이 발생하지 않은 부분은 픽셀 값이 동일하기 때문에 0의 값을 가지므로 흑색이 되고 움직임이 발생한 영역(움직임 영역)은 픽셀 값이 차이가 있기 때문에 미약한 색상을 갖게 된다.

추가적으로 상기 제1 움직임 추출 단계(S200)는 움직임 영역을 보다 명확하게 나타내기 위하여 제1 이미지 보정 및 팽창 단계(S210)를 포함할 수 있다. 상기 제1 이미지 보정 및 팽창 단계는 OpenCV의 cvThreshold 함수를 이용하여 소정의 임계값보다 높은 값은 백색으로 하고 임계값보다 작은 값은 흑색으로 처리하는 흑백화 처리를 하여 움직임 영역을 보다 선명하게 할 수 있다. 또한, OpenCV의 cvDilate 함수를 이용하여 윤곽선 테두리에 대한 이미지 강조 작업을 통하여 보다 선명하게 움직임 영역 프레임(result_phase2)을 보정 및 팽창할 수 있다.

이러한 제1 움직임 추출 단계(S200)를 통해서 생성된 움직임 영역 프레임(result_phase1)은 움직임이 미약한 경우 윤곽선 추출이 모호한 경우가 있어 영역 추출에서 객체 경계의 오류를 범하는 경우가 많다. 본 발명은 이와 같이 미약한 움직임 영역의 윤곽선을 보다 강화하고 효율적으로 탐지하기 위하여 다음과 같이 움직임 영역의 암흑화 처리, 백색화 처리, 및 보정 및 팽창 처리를 반복적으로 적용한다.

암흑화 단계(S300)는 움직임 감지 프레임(cur_img)과 상기 제1 움직임 추출 단계(S200)를 통해서 추출된 움직임 영역 프레임(result_phase1, result_phase2)의 픽셀 값의 차이를 통해 암흑화된 움직임 영역 프레임(result_phase3)을 얻을 수 있다. 이 때 바람직한 실시예로 OpenCV의 cvSub 함수를 이용할 수 있다(cvSub(cur_img,result_phase2,result_phase3). 이 때 결과 이미지 프레임(result_phase3)에서 움직임 없는 영역은 원본 색상을 갖고 움직임 영역은 음수의 값을 갖게 되어 흑색을 갖게 된다. 여기서 주의할 것은 움직임 감지 프레임과 움직임 영역 프레임 사이의 픽셀 값의 절대값의 차가 아니라, 움직임이 감지된 영역을 흑색으로 만들기 위해서 절대값이 아닌 픽셀 값의 차(음수 포함)라는 점이다.

그 후 백색화 단계(S400)를 통해서 상기 암흑화된 움직임 영역 프레임(result_phase3)를 다시 반복적으로 움직임 감지 프레임(cur_img)와 절대값 차를 계산하여 움직임 영역에 대한 백색화 처리(result_phase4)를 수행한다. 이 때 바람직한 실시예로 OpenCV의 cvAbsDiff 함수를 이용할 수 있다(cvAbsDiff(cur_img,result_phase3,result_phase4)백색화 처리된 움직임 영역 프레임(result_phase4)에서는 움직임이 없는 영역은 흑색, 움직임 영역은 백색으로 처리된다. 백색화 처리된 움직임 영역 프레임은 제1 보정 및 팽창 단계를 거친 프레임(result_phase2)와 유사하지만 움직임 영역만 특정색으로 보이게 하기 위한 처리로서 역할을 한다.

이와 같이, 암흑화 단계 및 백색화 단계를 수행함으로써 움직임이 미약한 영상이라 할지라도 미세한 픽셀 차이에 대한 움직임 객체의 뚜렷한 윤곽을 추출할 수 있다.

또한, 상기 암흑화 단계 및 백색화 단계를 수행한 이후에 다시 반복적으로 암흑화 단계 및 백색화 단계를 반복하는 단계를 수행함으로써 보다 움직임 객체의 육곽을 뚜렷하게 추출할 수 있다.

바람직한 실시예에 따르면, 백색화 처리가 된 움직임 영역 프레임(result_phase4)에 대하여 상기 제1 보정 및 팽창 단계(S210)에서 수행된 흑백화 처리(cvThreshold 함수) 및 이미지 강조 처리(cvDilate 함수)를 수행(result_phase5)하는 제2 이미지 보정 및 팽창 단계(S410)를 포함할 수 있다.

제2 움직임 영역 추출 단계(S500)는 백색화 처리가 된 움직임 영역 프레임(result_phase4)의 픽셀 값에서 움직임 감지 프레임(cur_img)의 픽셀 값을 뺌으로써 움직임이 없는 영역은 음수값을 띄어 흑색을 갖게 되고 움직임 영역만이 색상을 갖게 된다(result_phase6). 상기 백색화 단계(S400)에서 픽셀 값이 255와 0으로 구성되었다고 가정하였을 때, 제2 움직임 영역 추출 단계에서 움직임 영역은 255에 대한 보수값을 갖게 된다.

마지막으로, 최종 움직임 영역 추출 단계(S600)에서 상기 제2 움직임 영역 프레임의 색상을 반전시킴으로써, 움직임 영역에 대한 원본 색 이미지를 가지는 최종 움직임 영역을 추출할 수 있다(result_phase7).

도 6은 본 발명에 따른 영상 처리 방법을 사용하여 움직임 영역이 탐지되는 과정을 나타낸 것이다. 도 5에서 각 단계별로 처리되는 움직임 영역 프레임(result_phase1~7)이 어떻게 나타나는지 알 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상술한 영상 처리 방법을 사용하여 네트워크 카메라(100)를 통해 촬영된 이미지 영상에 대하여 영상내 움직임 영역을 탐지하는 움직임 탐지 장치(300)를 제공할 수 있다. 상기 움직임 탐지 장치(300)는 예를 들어 서버 장치일 수 있고, 통신 네트워크(200)를 통하여 상기 네트워크 카메라(100)와 연결되어 이미지 데이터를 송수신할 수 있다.

또 다른 바람직한 실시예에 따르면, 상기 움직임 탐지 장치는 네트워크 카메라(100)의 내부에 내장되어 있을 수 있다. 이 경우 네트워크 카메라(100) 자체에서 움직임 영역에 대한 감지 및 탐지를 수행할 수 있기 때문에 별도의 서버 장치가 필요 없을 수 있지만, 다수의 네트워크 카메라(100)를 구동할 경우 각각의 카메라마다 단가가 높아지고 처리 단계가 복잡해 질 수 있기 때문에 바람직하지 않다.

추가적인 실시예로서, 상기 움직임 탐지 장치(300)은 통신 네트워크(200)를통해서 외부 단말기(400)에 연결되어 상기 움직임 탐지 장치(300)에서 탐지된 움직임 영역에 대한 영상 정보를 상기 외부 단말기(400)에 전송하여 외부 단말기 상에서 해당 움직임 영역을 알 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 움직임 감지 단계에서 움직임이 감지되었을 때, 외부 단말기(400)에 신호를 보내 움직임이 감지되었음을 알리거나 현재 카메라(100)에서 촬영되고 있는 실시간 영상을 통신 네트워크(400)를 통해서 외부 단말기(400)에 전송할 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.

Claims (10)

1. 영상내 미세 움직임을 감지 및 추출하기 위한 영상 처리 방법으로서,
   추출된 움직임 영역에 대하여 암흑화 처리를 한 후 백색화 처리를 하고,
   프레임내 움직임 여부를 감지하기 위하여, 상기 암흑화 처리 및 백색화 처리 전에,
   차영상 기반으로 연속하는 프레임내 각 픽셀 값의 RGB 바이트마다 하위 4 비트가 다른 값을 가지는 픽셀이 전체 픽셀 수의 10% 이상인 경우 움직임이 일어났다고 판단하는 움직임 감지 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 움직임 감지 단계에서 움직임이 감지된 이후 소정의 시간 영역 동안의 영상 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 움직임 감지 단계 이후에, 움직임 영역을 추출하기 위하여,
   움직임 감지 프레임의 이전 프레임의 픽셀 값과 움직임 감지 프레임의 픽셀 값 사이의 차이에 대한 절대값을 통해 움직임 영역을 포함하는 제1 움직임 영역 프레임을 추출하는 제1 움직임 영역 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 제1 움직임 영역 추출 단계는
   제1 움직임 영역 프레임에 대하여 흑백화 처리 및 이미지 강조 처리를 하는 제1 이미지 보정 및 팽창 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 제1 움직임 영역 추출 단계 이후
   움직임 감지 프레임의 픽셀 값과 상기 제1 움직임 영역 프레임의 픽셀 값 사이의 차를 통해 제1 움직임 영역 프레임에 대하여 암흑화 처리를 하는 암흑화 단계, 및
   움직임 감지 프레임의 픽셀 값과 암흑화 처리된 제1 움직임 영역 프레임의 픽셀 값 사이의 차이에 대한 절대값을 통해 암흑화 처리된 움직임 영역 프레임에 대하여 백색화 처리를 하는 백색화 단계를 포함하는 것을 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 백색화 단계는
   백색화 처리된 제1 움직임 영역 프레임에 대하여, 흑백화 처리 및 이미지 강조 처리를 하는 제2 이미지 보정 및 팽창 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
8. 제 7 항에 있어서,
   백색화 처리된 제1 움직임 영역 프레임의 픽셀 값과 움직임 감지 프레임의 픽셀 값 사이의 차를 통해 제2 움직임 영역 프레임을 추출하는 제2 움직임 영역 프레임 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 제2 움직임 영역 프레임의 색상을 반전시킴으로써 최종 움직임 영역을 추출하는 최종 움직임 영역 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
10. 네트워크 카메라를 통해 촬영된 이미지 영상에 대하여 제 1 항에 따른 영상 처리 방법을 사용하여 영상내 움직임 영역을 탐지하는 움직임 탐지 장치.

Images