KR101480750B1

KR101480750B1 - 모션 검출 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101480750B1
Application number: KR20140079177A
Authority: KR
Inventors: 이규상
Original assignee: (주)유디피
Priority date: 2014-06-26
Filing date: 2014-06-26
Publication date: 2015-01-12
Also published as: US9189706B1

Abstract

본 발명은 모션 검출 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 프레임간 비교를 통해 픽셀 단위로 변화량을 판단하여 움직임이 발생한 객체를 정확하게 검출할 수 있는 모션 검출 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 입력 영상을 픽셀 단위로 객체, 가비지 및 배경에 해당하는지 여부를 판단하여 움직임이 있는 객체의 영역을 정확하게 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 기존 프레임 단위의 비교에 따른 객체 검출에서 발생하는 중복 영역에 따라 검출된 객체에 손실 영역이 발생하는 것을 방지하여 움직임이 발생한 객체 검출의 정확도를 크게 높이는 효과가 있다.

Description

모션 검출 장치 및 방법{Apparatus and method for detecting motion}

본 발명은 모션 검출 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 프레임간 비교를 통해 픽셀 단위로 변화량을 판단하여 움직임이 발생한 객체를 정확하게 검출할 수 있는 모션 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.

다양한 분야에서 감시 시스템의 도입이 활발해 지면서 감시 시스템의 성능 개선을 위한 기술 발전이 지속적으로 이루어지고 있다.

이러한 감시 시스템의 성능을 평가하는데 있어서 주된 관심사는 객체 검출의 정확도를 높이는 것이며, 특히 감시 시스템이 설치되는 환경의 영향에 따라 발생하는 각종 노이즈나 조도 환경 등을 극복하여 정확하게 객체를 검출하는 것이 무엇보다도 중요하다.

기존의 객체 검출을 위한 모션 검출 알고리즘은 대부분은 이미지에서 전경과 배경에 해당하는 부분을 분리하여 객체를 검출하는 방식으로 이루어지고 있다.

이를 위해, 기존의 모션 알고리즘은 현재 프레임과 기존 프레임의 차분 영상을 통해 객체를 추출하게 되는데, 이러한 알고리즘은 지속적으로 움직임이 발생하는 객체를 정확히 검출하는데 있어서 한계가 있다.

다시 말해, 기존 프레임에 있던 객체가 현재 프레임에서 특정 방향으로 이동하였으나 움직임이 미미한 경우 현재 프레임과 기존 프레임에서 객체에 대하여 중복되는 영역이 손실된 상태로 차분 영상이 얻어지며, 이를 통해 객체의 실제 영역보다 작은 영역으로 객체가 검출되어 정확도가 크게 떨어진다.

더군다나, 기존 모션 검출 알고리즘에 따르면 감시환경에 따라 그림자의 변화, 나뭇가지의 흔들림과 같은 일반적인 배경 움직임을 전경으로 검출하는 등의 노이즈가 빈번하게 발생하며, 저조도 상황에서 객체의 검출 정확도가 크게 떨어지는 등의 문제가 발생한다.

한국등록특허 제10-0468643호

본 발명은 입력영상에 대하여 픽셀 단위로 움직임이 발생한 객체를 검출하고, 객체가 일정 시간 이상 검출되는 경우 해당 객체를 배경으로 처리하여 추가되는 객체를 더욱 정확하게 검출할 수 있는 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 실시예에 따른 모션 검출 장치는 입력 영상을 수신하는 수신부와, 상기 입력 영상의 픽셀 단위로 휘도값을 누적하여 각 픽셀의 평균치를 산출하는 평균 산출부와, 상기 각 픽셀 중 상기 휘도값과 상기 평균치의 편차에 대한 절대값이 미리 설정된 객체 기준치를 초과하는 각 특징 픽셀에 대하여 상기 객체 기준치를 초과하는 상기 절대값이 수신된 시점부터 미리 설정된 기준시간 이상 상기 절대값이 상기 객체 기준치를 초과하는 경우 상기 평균 산출부와 연동하여 상기 시점부터 누적된 상기 특징픽셀의 휘도값을 평균한 갱신 평균치로 상기 평균치를 갱신하고, 상기 미리 설정된 기준시간 이내에 상기 절대값이 상기 객체 기준치 이하가 되는 경우 해당 특징 픽셀의 휘도값을 버려, 상기 평균치 갱신이 계단식으로 변경되도록 하는 갱신부 및 상기 각 픽셀에 대하여 상기 절대값을 미리 설정된 배경 기준치 및 상기 객체 기준치 중 적어도 하나와 비교하여 상기 배경 기준치 이하인 경우 배경으로 판단하고, 상기 배경 기준치를 초과하며 상기 객체 기준치 이하인 경우 가비지로 판단하여 버리며, 상기 특징 픽셀인 경우 움직임이 발생한 객체로 판단하는 판단부를 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 판단부는 상기 특징 픽셀로 구성된 영역에 대한 상기 특징 픽셀의 개수가 미리 설정된 개수 이상인 경우에 객체가 존재하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 모션 검출 장치는 상기 입력 영상에 대하여 미리 설정된 크기에 따른 복수의 블록으로 분할하여 각 블록이 하나의 상기 픽셀에 대응되도록 스케일 변환하며, 상기 픽셀의 휘도값을 상기 블록에 속한 모든 단위 픽셀의 휘도값을 평균한 값으로 상기 평균 산출부에 제공하는 노이즈 감쇄부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 블록은 n×m 개수의 단위 픽셀로 구성되는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 모션 검출 장치는 상기 입력 영상을 흑백 영상으로 보정하는 보정부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 모션 검출 장치는 사용자 입력에 따라 상기 배경 기준치 및 객체 기준치 중 적어도 하나를 가변하는 민감도 관리부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 입력 영상을 수신하여 움직임이 있는 객체를 검출하는 모션 검출 장치의 모션 검출 방법은, 입력 영상을 수신하는 수신단계와, 상기 입력 영상의 픽셀 단위로 휘도값을 누적하여 각 픽셀의 평균치를 산출하는 평균 산출단계와, 상기 각 픽셀에 대하여 상기 휘도값과 상기 평균치의 편차에 대한 절대값을 미리 설정된 배경 기준치 및 객체 기준치 중 적어도 하나와 비교하여 상기 절대값이 상기 배경 기준치 이하인 경우 배경으로 판단하고, 상기 절대값이 미리 설정된 배경 기준치를 초과하며 상기 객체 기준치 이하인 경우 가비지로 판단하여 버리며, 상기 절대값이 상기 객체 기준치를 초과하는 특징 픽셀인 경우 움직임이 발생한 객체로 판단하는 판단단계 및 상기 각 특징 픽셀에 대하여 상기 객체 기준치를 초과하는 상기 절대값이 수신된 시점부터 미리 설정된 기준시간 이상 상기 절대값이 상기 객체 기준치를 초과하는 경우 상기 시점부터 누적된 상기 특징 픽셀의 휘도값을 평균하여 상기 평균치를 갱신하고, 상기 미리 설정된 기준시간 이내에 상기 절대값이 상기 객체 기준치 이하가 되는 경우 해당 특징 픽셀의 휘도값을 버려, 상기 평균치 갱신이 계단식으로 변경되도록 하는 갱신단계를 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 판단단계는 상기 특징 픽셀로 구성된 영역에 대한 상기 특징 픽셀의 개수가 미리 설정된 개수 이상인 경우에 객체가 존재하는 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 모션 검출 방법은 상기 수신단계 이후 상기 입력 영상에 대하여 미리 설정된 크기에 따른 복수의 블록으로 분할하여 상기 블록을 하나의 상기 픽셀에 대응되도록 상기 입력 영상을 스케일 변환하고, 상기 픽셀의 휘도값을 상기 블록에 속한 모든 단위 픽셀의 휘도값을 평균한 값으로 산출하는 노이즈 감쇄단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명은 입력 영상을 픽셀 단위로 객체, 가비지 및 배경에 해당하는지 여부를 판단하여 움직임이 있는 객체의 영역을 정확하게 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 기존 프레임 단위의 비교에 따른 객체 검출에서 발생하는 중복 영역에 따라 검출된 객체에 손실 영역이 발생하는 것을 방지하여 움직임이 발생한 객체 검출의 정확도를 크게 높이는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 바람 등에 의하여 지속적으로 움직임이 발생하는 나뭇가지나 조도 변화에 따른 그림자, 빛 등에 의한 노이즈 또는 파도에 의한 물결 등을 가비지로 처리하여 노이즈에 의한 영향을 최소화하고, 조명을 끄거나 켠 후 일정기간 변화가 없거나 새로운 물건이 입력 영상 내에 나타난 후 일정 기간 변화가 없는 경우 등과 같이 움직임이 발생한 후 일정 시간 이상 변화가 없는 객체를 우선 객체로 인식하다가 추후 배경으로 용이하게 판단할 수 있어, 지속적으로 움직임이 발생하는 객체와 용이하게 구분하여 객체 검출의 정확도 및 신뢰성을 크게 개선하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 모션 검출 장치의 상세 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 모션 검출 장치의 입력영상에 대한 스케일 변환 과정을 도시한 예시도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 모션 검출 장치의 움직임이 있는 객체에 대한 검출 과정에 대한 예시도.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 모션 검출 장치의 움직임이 있는 객체에 대한 검출 과정에 따른 화면 예시도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 모션 검출 장치의 모션 검출 방법에 대한 순서도.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 모션 검출 장치의 모션 검출 방법에 대한 순서도.

이하, 도면을 참고하여 본 발명의 상세 실시예를 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 모션 검출 장치(100)의 상세 구성도로서, 도시된 바와 같이 수신부(110), 노이즈 감쇄부(130), 평균 산출부(140), 판단부(150), 민감도 관리부(160) 및 갱신부(170)를 포함할 수 있다.

이때, 상기 모션 검출 장치(100)는 카메라, DVR(Digital Video Recorder), NVR(Network Video Recorder) 등과 같은 다양한 장치에 포함되어 구성될 수 있다.

우선, 상기 수신부(110)는 카메라와 같은 촬영장치로부터 입력 영상을 수신할 수 있다.

이때, 상기 모션 검출 장치(100)는 보정부(120)를 더 포함하며, 상기 보정부(120)는 연산량을 줄이기 위하여 상기 수신부(110)로부터 수신된 입력 영상을 흑백 영상으로 변환할 수 있다.

한편, 노이즈 감쇄부(130)는 도 2에 도시된 바와 같이 입력 영상을 스케일 변환할 수 있으며, 일례로 입력 영상을 미리 설정된 크기의 복수의 블록으로 분할하고, 각 블록이 하나의 픽셀에 대응되도록 입력 영상을 스케일 변환할 수 있다.

이때, 노이즈 감쇄부(130)는 n×m 개수의 단위 픽셀로 블록을 구성할 수 있으며, 바람직하게는 16×16 개수의 단위 픽셀로 블록을 구성할 수 있다. 또한, 노이즈 감쇄부(130)는 각 블록에 대하여 블록에 속한 모든 단위 픽셀의 휘도값을 평균하여 상기 블록의 휘도값으로 산출할 수 있다.

이를 통해, 노이즈 감쇄부(130)는 상기 블록에 속한 소수 개의 단위 픽셀에 노이즈가 발생하는 경우에도 상기 블록에 속한 다른 단위 픽셀과의 평균을 취하여 노이즈를 감쇄시킬 수 있으며, 이에 따라 노이즈에 의한 영향을 최소화할 수 있다.

한편, 노이즈 감쇄부(130)는 스케일 변환된 입력 영상을 상기 평균 산출부(140)로 제공할 수 있다.

상술한 구성에 따라, 상기 모션 검출 장치(100)는 스케일 변환된 입력 영상을 구성하는 픽셀 단위로 객체 여부를 판단하여 객체를 검출할 수 있는데 이를 도 3을 통해 상세히 설명한다.

우선, 상기 평균 산출부(140)는 도 3(a)의 그래프에 포함된 A단계에 도시된 바와 같이 노이즈 감쇄부(130)로부터 수신되는 입력 영상의 픽셀 단위로 휘도값을 누적한 후 평균하여 각 픽셀의 평균치를 산출할 수 있으며, 이를 판단부(150)로 제공할 수 있다.

이때, 평균 산출부(140)는 미리 설정된 기준시간(T) 동안 입력 영상을 수신하여 평균치 산출에 충분한 휘도값을 픽셀별로 누적하며, 픽셀별로 누적된 휘도값을 평균하여 각 픽셀마다 평균치를 산출할 수 있다.

한편, 판단부(150)는 도 3(a)의 B단계에 도시된 바와 같이 상기 노이즈 감쇄부(130)로부터 스케일 변환된 입력 영상을 수신할 수 있으며, 상기 입력 영상의 픽셀별로 휘도값을 상기 평균 산출부(140)에 의해 산출된 평균치와 비교할 수 있다.

이에 따라, 판단부(150)는 상기 노이즈 감쇄부(130)로부터 수신된 입력 영상의 각 픽셀에 대하여 휘도값과 상기 평균치의 편차에 대한 절대값을 산출할 수 있다.

이때, 판단부(150)는 도 3(b)에 도시된 바와 같이 배경 구분의 기준이 되는 배경 기준치와 객체 구분의 기준이 되는 객체 기준치가 미리 설정될 수 있다.

상기 배경 기준치는 배경으로 판단되는 픽셀의 기준이 정의된 것으로서, 픽셀에 대한 현재의 휘도값과 상기 평균치의 편차가 작을수록 기존 휘도값과의 차이가 없는 것이므로 배경으로 판단되는 휘도값과 평균값의 허용 편차 정도를 나타낸다.

또한, 상기 객체 기준치는 객체로 판단되는 픽셀에 대한 기준이 정의된 것으로서, 픽셀에 대한 현재 휘도값과 상기 평균치의 편차가 일정 이상 큰 경우 움직임이 있는 객체에 의해 픽셀의 휘도값이 변화하는 것으로 간주될 수 있다.

이때, 민감도 관리부(160)는 사용자 입력에 따라 상기 배경 기준치와 객체 기준치를 입력받아 상기 판단부(150)에 설정할 수 있으며 상기 배경 기준치 및 객체 기준치 중 적어도 하나를 사용자 입력에 따라 가변할 수도 있다. 이에 따라, 사용자는 배경과 객체로 판단하기 위한 기준에 따라 판단부(150)의 판단 민감도를 가변할 수 있다.

따라서, 판단부(150)는 도 3(a)의 B단계에 도시된 바와 같이 상기 절대값을 상기 배경 기준치와 비교하여 상기 절대값이 상기 배경 기준치 이하인 경우 기존 누적된 휘도값들의 평균과 차이가 없는 것으로 판단하여 상기 절대값에 대응되는 픽셀을 배경으로 판단할 수 있다.

한편, 판단부(150)는 도 3(a)의 B단계에 도시된 바와 같이 픽셀의 상기 절대값이 배경 기준치와 객체 기준치의 사이에 있는 값인 경우 도 3(b)에 도시된 바와 같이 노이즈에 의한 휘도값 변화로 판단하여 상기 픽셀을 가비지(garbage)로 판단하고 버릴 수 있다. 일례로, 상기 판단부는 상기 픽셀의 절대값이 배경 기준치를 초과하며, 상기 객체 기준치 이하인 경우 가비지로 판단하여 해당 픽셀을 버릴 수 있다.

이후, 도 3(a)의 C단계에 도시된 바와 같이 픽셀의 휘도값이 크게 변화하여 상기 절대값이 상기 객체 기준치를 초과하는 경우 상기 판단부(150)는 객체의 움직임에 따라 픽셀의 휘도값이 변화하는 것으로 판단할 수 있다.

이에 따라, 상기 판단부(150)는 입력 영상에 포함된 각 픽셀 중 절대값이 상기 객체 기준치를 초과하는 픽셀인 각 특징 픽셀을 객체로 판단할 수 있다.

이때, 상기 판단부(150)는 상기 입력 영상에서 상기 특징 픽셀로 구성되는 객체 영역을 검출하고, 상기 객체 영역에 속한 특징 픽셀의 개수와 미리 설정된 기준 개수를 비교하여 상기 기준 개수 이상인 경우에만 상기 객체 영역에 속한 특징 픽셀들을 움직이는 객체로서 검출할 수 있으며, 상기 객체 영역을 움직이는 객체에 대한 정보로서 제공할 수도 있다.

다시 말해, 상기 판단부(150)는 특징 픽셀들에 의해 구성되는 객체 영역에 속한 특징 픽셀의 개수가 미리 설정된 기준 개수 이상일때만 객체로 판단하고, 객체 영역에 속한 특징 픽셀의 개수가 미리 설정된 상기 기준 개수 이하인 경우 움직이는 나뭇가지나 불빛 또는 그림자 등에 의한 노이즈로 판단할 수 있다.

상술한 구성에 따라 모션 검출 장치(100)는 입력 영상을 픽셀 단위로 객체, 가비지 및 배경에 해당하는지 여부를 판단하여 움직임이 있는 객체에 해당하는 각 픽셀의 변화를 픽셀 단위로 검출하여 객체에 해당하는 픽셀 영역을 손실없이 정확하게 검출할 수 있다.

이에 따라, 기존 프레임 단위의 비교에 따른 움직이는 객체의 검출에서 검출된 객체의 일부 영역이 중복되어 기존 프레임과 현재 프레임의 차분에 따라 객체의 일부 영역이 손실된 상태로 검출되는데 반해 본 발명은 픽셀 단위로 휘도값이 평균에서 일정 이상 변화하는 픽셀들을 일괄적으로 검출하여 움직이는 객체의 전체 영역을 온전하게 검출할 수 있으며, 이를 통해 움직이는 객체 검출의 정확도 및 신뢰성을 크게 개선시킬 수 있다.

한편, 상기 갱신부(170)는 도 3(a)의 D단계에 도시된 바와 같이 상기 판단부(150)와 연동하여 상기 각 특징 픽셀에 대하여 상기 객체 기준치를 초과하는 상기 절대값이 수신된 시점부터 미리 설정된 기준시간(T) 이상 상기 특징 픽셀의 절대값이 상기 객체 기준치를 초과하는 경우 상기 평균 산출부(140)와 연동하여 상기 시점부터 미리 설정된 기준시간 동안에 누적된 상기 특징 픽셀의 휘도값을 평균한 갱신 평균치로 상기 특징 픽셀에 대응되는 상기 평균치를 갱신할 수 있다.

이에 따라, 판단부(150)는 평균치가 갱신된 각 특징 픽셀에 대하여 상기 갱신 평균치를 기준으로 휘도값과의 편차에 대한 절대값을 산출하며, 그 결과 배경으로 판단되는 평균치가 객체에 따른 휘도값만큼 상승하여 입력 영상에서 객체가 나타난 이후 움직임이 검출되지 않는 객체를 배경으로 판단할 수 있다.

즉, 상기 갱신부(170)는 객체가 지속적으로 입력 영상에 움직임 없이 나타나는 경우 이를 배경으로 판단할 수 있도록 객체에 의해 변화된 휘도값에 상응하도록 평균치를 갱신하고, 이를 통해 입력 영상에 나타나는 움직임이 있는 다른 객체와 용이하게 구분 가능하도록 지원할 수 있다.

일례로, 도 3(a)에 도시된 바와 같이 판단부(150)는 픽셀에 대한 평균치가 50으로 설정된 이후에 수신되는 상기 픽셀의 휘도값이 150으로 크게 변화하여 상기 픽셀이 객체에 대응되는 특징 픽셀로 검출되는 경우 해당 특징 픽셀에 대한 정보를 갱신부(170)로 제공할 수 있다.

이에 따라, 갱신부(170)는 상기 특징 픽셀로 검출된 시점부터 상기 판단부(150)와 연동하여 상기 입력 영상에서 상기 특징 픽셀의 휘도값 변화를 판단하며, 상기 시점부터 미리 설정된 기준시간(T) 동안 150 내외로 변화하여 상기 특징 픽셀의 절대값이 미리 설정된 객체 기준치를 미리 설정된 기준시간(T) 이상 초과하는 경우 해당 특징 픽셀을 움직임 없는 객체에 대응되는 픽셀로 인식하며, 미리 설정된 기준시간(T)이 경과한 시점에 상기 평균 산출부(140)와 연동하여 상기 특징 픽셀의 평균치를 150으로 갱신할 수 있다.

이에 따라, 평균 산출부(140)는 상기 특징 픽셀의 평균치를 150으로 상기 판단부(150)에 제공할 수 있으며, 상기 판단부(150)는 갱신된 평균치인 150을 기준으로 상기 특징 픽셀의 휘도값과의 편차를 연산하여 절대값을 산출할 수 있다.

이후, 판단부(150)는 도 3(a)의 E단계에 도시된 바와 같이 갱신된 평균치인 150을 기준으로 절대값을 산출하므로 상기 특징 픽셀의 휘도값으로 150 내외의 값이 검출되는 경우 평균치와의 편차가 배경 기준치 이내이므로 상기 특징 픽셀을 객체가 아닌 배경으로 판단하여 움직임이 있는 다른 객체와 구분할 수 있으며, 이에 따라 다른 객체의 검출이 용이하도록 지원할 수 있다.

이를 통해, 본 발명은 지속적으로 나타나는 사물이나 사람을 최초 객체로 인식한 후 미리 설정된 시간 동안 움직임이 없으면 배경으로 인식할 수 있으며, 이에 따라 입력 영상에 새롭게 추가되는 객체를 기존에 검출된 객체와 용이하게 구분하여 정확하게 검출할 수 있다. 또한, 본 발명은 바람 등에 의하여 지속적으로 움직임이 발생하는 나뭇가지나 조도 변화에 따른 그림자 또는 빛, 파도에 따른 물결 등에 의한 노이즈를 가비지 처리하여 버릴 수 있으며, 이를 통해 노이즈를 객체로 인식하지 않아 노이즈에 의한 영향을 최소화할 수 있다.

한편, 상술한 구성에서 상기 판단부(150)는 상기 특징 픽셀이 검출된 시점부터 미리 설정된 기준시간 동안은 상기 특징 픽셀을 움직임이 있는 객체로 판단하여 결과를 제공함으로써, 객체 검출의 정확도를 높일 수 있음은 물론이다.

도 4 내지 도 6은 상술한 내용에 따른 모션 검출 장치(100)의 움직임이 있는 객체에 대한 검출 과정에 따른 화면 예시도이다.

우선, 도 4에 도시된 바와 같이 모션 검출 장치(100)는 입력 영상을 스케일 변환한 후 픽셀 단위로 휘도값을 누적하여 픽셀별로 평균치를 산출할 수 있다.

이후, 모션 검출 장치(100)는 지속적으로 수신되는 입력 영상의 각 픽셀에 대하여 휘도값과 평균치의 편차에 대한 절대값을 산출한 후 미리 설정된 배경 기준치와 비교하며 절대값이 배경 기준치 이하인 픽셀을 배경으로 판단하여 도시된 바와 같이 배경 이미지를 생성하여 제공할 수 있다.

또한, 모션 검출 장치(100)는 지속적으로 수신되는 입력 영상의 각 픽셀 중 상기 절대값이 미리 설정된 기준치를 초과하는 픽셀인 각 특징 픽셀을 객체로 판단하여 도시된 바와 같이 객체 이미지를 생성하여 제공할 수 있다.

한편, 모션 검출 장치(100)는 도 5에 도시된 바와 같이 객체 이미지에 포함되는 각 특징 픽셀에 대한 정보를 기초로 입력 영상에서 하나 이상의 특징 픽셀로 구성된 객체 영역(A)을 검출할 수 있으며, 상기 객체 영역(A)에 포함된 상기 특징 픽셀의 개수가 미리 설정된 개수 이상인 경우에만 객체 영역에 속한 각 특징 픽셀을 객체로 판단할 수도 있다.

이를 통해, 작은 영역의 불빛이나 먼지 등과 같은 노이즈를 객체로 인식하지 않도록 지원할 수 있다.

더하여, 모션 검출 장치(100)는 도 6에 도시된 바와 같이 객체로 판단된 각 특징 픽셀이 미리 설정된 기준시간 동안 입력 영상에 지속적으로 나타나 휘도값에 변화가 거의 없는 경우 상기 특징 픽셀의 평균치를 갱신하며, 평균치의 갱신에 따라 휘도값과 평균치의 편차가 거의 없어 상기 객체 영역(A)에 속한 각 특징 픽셀이 배경으로 판단되도록 할 수 있다.

일례로, 모션 검출 장치(100)는 도 5에 도시된 바와 같이 사람의 손(A)이 입력영상에 나타나는 경우 객체로 판단하고, 미리 설정된 기준시간 동안 입력 영상에서 사라지지 않는 경우 도 6에 도시된 바와 같이 객체로 판단된 손(A)을 배경으로 판단할 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 모션 검출 장치(100)의 모션 검출 방법에 대한 순서도로서, 도시된 바와 같이 모션 검출 장치(100)는 입력 영상을 수신할 수 있으며(S1), 해당 입력 영상을 미리 설정된 블록 단위로 분할하여 각 블록이 하나의 픽셀로 대응되도록 스케일 변환할 수 있다(S2).

이후, 상기 모션 검출 장치(100)는 스케일 변환된 입력 영상의 픽셀별로 휘도값을 누적하며(S3), 미리 설정된 기준시간 이상 누적된 경우(S4) 각 픽셀에 대한 평균치를 산출할 수 있다(S5).

다음, 상기 모션 검출 장치(100)는 상기 각 픽셀에 대하여 상기 휘도값과 상기 평균치의 편차에 대한 절대값을 산출할 수 있으며(S6), 상기 절대값을 미리 설정된 배경 기준치와 비교하여(S7) 상기 절대값이 상기 배경 기준치 이하인 픽셀을 배경으로 판단할 수 있다(S8).

이후, 상기 모션 검출 장치(100)는 상기 각 픽셀 중 상기 절대값이 미리 설정된 객체 기준치를 초과하는(S9) 각 특징 픽셀을 움직임이 발생한 객체로 판단할 수 있다(S10).

이때, 상기 모션 검출 장치(100)는 상기 절대값이 배경 기준치를 초과하면서 상기 객체 기준치 이하인(S9) 픽셀을 가비지로 판단하여 버릴 수 있다(S11).

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 모션 검출 장치(100)의 모션 검출 방법에 대한 순서도로서, 상기 모션 검출 장치(100)는 상기 특징 픽셀의 검출 이후 입력 영상을 수신할 수 있으며(S1), 해당 입력 영상을 미리 설정된 블록 단위로 분할하여 각 블록이 하나의 픽셀에 대응되도록 상기 입력 영상을 스케일 변환할 수 있다(S2).

이후, 상기 모션 검출 장치(100)는 스케일 변환된 입력 영상의 상기 특징 픽셀별로 휘도값을 누적하며(S3), 특징 픽셀별로 휘도값과 미리 설정된 평균치의 편차에 대한 절대값을 산출할 수 있다(S4).

다음, 모션 검출 장치(100)는 상기 각 특징 픽셀에 대하여 상기 객체 기준치를 초과하는 상기 절대값이 수신된 시점부터(S5) 미리 설정된 기준시간 이상 상기 절대값이 상기 객체 기준치를 초과하는 경우(S6) 상기 시점부터 미리 설정된 기준시간 동안에 누적된 상기 특징 픽셀의 휘도값을 평균하여 갱신 평균치를 산출할 수 있다(S7).

이후, 모션 검출 장치(100)는 상기 갱신 평균치가 산출된 특징 픽셀의 평균치를 상기 갱신 평균치로 갱신할 수 있다(S8).

이에 따라, 모션 검출 장치(100)는 상기 갱신 평균치를 기초로 휘도값의 편차에 대한 절대값을 산출하여 상기 배경 기준치 및 객체 기준치와의 비교를 통해 상기 각 특징 픽셀을 배경, 가비지 또는 객체로 판단할 수 있다.

한편, 모션 검출 장치(100)는 특징 픽셀의 절대값이 객체 기준치 이하인 경우(S5) 배경 기준치를 초과하는지 여부에 따라(S9) 가비지 또는 배경으로 판단할 수 있다(S10, S11).

이상에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시 예들에 대하여 도시하고 또한 설명하였다. 그러나 본 발명은 상술한 실시 예에 한정되지 아니하며, 특허 청구의 범위에서 첨부하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능할 것이다.

100: 모션 검출 장치 110: 수신부
120: 보정부 130: 노이즈 감쇄부
140: 평균 산출부 150: 판단부
160: 민감도 관리부 170: 갱신부

Claims

입력 영상을 수신하는 수신부;
상기 입력 영상의 픽셀 단위로 휘도값을 누적하여 각 픽셀의 평균치를 산출하는 평균 산출부;
상기 각 픽셀 중 상기 휘도값과 상기 평균치의 편차에 대한 절대값이 미리 설정된 객체 기준치를 초과하는 각 특징 픽셀에 대하여 상기 객체 기준치를 초과하는 상기 절대값이 수신된 시점부터 미리 설정된 기준시간 이상 상기 절대값이 상기 객체 기준치를 초과하는 경우 상기 평균 산출부와 연동하여 상기 시점부터 누적된 상기 특징 픽셀의 휘도값을 평균한 갱신 평균치로 상기 평균치를 갱신하고, 상기 미리 설정된 기준시간 이내에 상기 절대값이 상기 객체 기준치 이하가 되는 경우 해당 특징 픽셀의 휘도값을 버려, 상기 평균치 갱신이 계단식으로 변경되도록 하는 갱신부; 및
상기 각 픽셀에 대하여 상기 절대값을 미리 설정된 배경 기준치 및 상기 객체 기준치 중 적어도 하나와 비교하여 상기 배경 기준치 이하인 경우 배경으로 판단하고, 상기 배경 기준치를 초과하며 상기 객체 기준치 이하인 경우 가비지로 판단하여 버리며, 상기 특징 픽셀인 경우 움직임이 발생한 객체로 판단하는 판단부
를 포함하는 모션 검출 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 판단부는 상기 특징 픽셀로 구성된 영역에 대한 상기 특징 픽셀의 개수가 미리 설정된 개수 이상인 경우에 객체가 존재하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 모션 검출 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 입력 영상에 대하여 미리 설정된 크기에 따른 복수의 블록으로 분할하여 각 블록이 하나의 상기 픽셀에 대응되도록 스케일 변환하며, 상기 픽셀의 휘도값을 상기 블록에 속한 모든 단위 픽셀의 휘도값을 평균한 값으로 상기 평균 산출부에 제공하는 노이즈 감쇄부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 검출 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 블록은 n×m 개수의 단위 픽셀로 구성되는 것을 특징으로 하는 모션 검출 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 입력 영상을 흑백 영상으로 보정하는 보정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 검출 장치.
청구항 1에 있어서,
사용자 입력에 따라 상기 배경 기준치 및 객체 기준치 중 적어도 하나를 가변하는 민감도 관리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 검출 장치.
입력 영상을 수신하여 움직임이 있는 객체를 검출하는 모션 검출 장치의 모션 검출 방법에 있어서,
입력 영상을 수신하는 수신단계;
상기 입력 영상의 픽셀 단위로 휘도값을 누적하여 각 픽셀의 평균치를 산출하는 평균 산출단계;
상기 각 픽셀에 대하여 상기 휘도값과 상기 평균치의 편차에 대한 절대값을 미리 설정된 배경 기준치 및 객체 기준치 중 적어도 하나와 비교하여 상기 절대값이 상기 배경 기준치 이하인 경우 배경으로 판단하고, 상기 절대값이 미리 설정된 배경 기준치를 초과하며 상기 객체 기준치 이하인 경우 가비지로 판단하여 버리며, 상기 절대값이 상기 객체 기준치를 초과하는 특징 픽셀인 경우 움직임이 발생한 객체로 판단하는 판단단계; 및
상기 각 특징 픽셀에 대하여 상기 객체 기준치를 초과하는 상기 절대값이 수신된 시점부터 미리 설정된 기준시간 이상 상기 절대값이 상기 객체 기준치를 초과하는 경우 상기 시점부터 누적된 상기 특징 픽셀의 휘도값을 평균하여 상기 평균치를 갱신하고, 상기 미리 설정된 기준시간 이내에 상기 절대값이 상기 객체 기준치 이하가 되는 경우 해당 특징 픽셀의 휘도값을 버려, 상기 평균치 갱신이 계단식으로 변경되도록 하는 갱신단계
를 포함하는 모션 검출 방법.
청구항 7에 있어서,
상기 판단단계는 상기 특징 픽셀로 구성된 영역에 대한 상기 특징 픽셀의 개수가 미리 설정된 개수 이상인 경우에 객체가 존재하는 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 검출 방법.
청구항 7에 있어서,
상기 수신단계 이후 상기 입력 영상에 대하여 미리 설정된 크기에 따른 복수의 블록으로 분할하여 상기 블록을 하나의 상기 픽셀에 대응되도록 상기 입력 영상을 스케일 변환하고, 상기 픽셀의 휘도값을 상기 블록에 속한 모든 단위 픽셀의 휘도값을 평균한 값으로 산출하는 노이즈 감쇄단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 검출 방법.