KR101496735B1 - Moment-based Method for Motion Detection - Google Patents
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Abstract
본 발명은 모멘트 기반 움직임 검출 방법에 있어서, 입력 프레임에서 특정영역의 영상(ROI 영상)을 분할하여 배경영상 및 전경영상을 생성하는 제1 단계, 상기 배경영상과 전경영상의 차영상을 생성하는 제2 단계, 모멘트를 계산하는 제3 단계, 임계치 테이블에서 전경영상의 평균값에 대응하는 임계치를 검색하는 제4 단계, 및 상기 검색된 임계치와 모멘트의 차이값을 통해 움직임을 판단하는 제5 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.A motion-based motion detection method includes a first step of generating a background image and a foreground image by dividing an image of a specific region (ROI image) in an input frame, a step of generating a difference image between the background image and the foreground image, A third step of calculating a moment, a fourth step of searching a threshold value corresponding to an average value of the foreground image in the threshold value table, and a fifth step of determining a motion based on the difference value between the searched threshold value and the moment .
Description
본 발명은 모멘트를 기반으로 움직임을 검출하는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 배경이 변하지 않는 동영상에서 움직이는 객체의 유무를 검출하는 것으로, 2차원 모멘트를 이용하여 움직임의 여부를 판별하는 모멘트 기반의 움직임 검출 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for detecting a motion based on a moment, and more particularly, to a method for detecting the presence or absence of a moving object in a moving image whose background is unchanged, To a motion detection method.
이 분야의 종래기술로서는 영상 변환 방법 및 그 장치(대한민국 특허등록번호 제10-0788704호, 등록일자 2007년12월18일)에 의하면, 입력된 영상 프레임에 대하여 움직임 여부를 검출하는 단계와; 상기 검출된 움직임 여부에 따라서 상기 입력된 영상 프레임을 배경과 전경으로 분리하는 단계와; 상기 분리된 배경과 전경에 대하여 서로 다른 변환 알고리즘을 적용하여 상기 입력된 영상 프레임 내의 블록을 주파수 영역으로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to a related art of the field, an image conversion method and a device thereof (Korean Patent Registration No. 10-0788704, filed on Dec. 18, 2007), includes detecting a motion of an input image frame; Separating the input image frame into a background and a foreground according to the detected motion; And converting the blocks in the input image frame into a frequency domain by applying different transformation algorithms to the separated background and foreground.
그러나 상기한 종래기술에 따르면, 영상 프레임을 배경과 전경으로 분리하는 과정에서 복잡한 알고리즘을 적용해야 하며, 매 영상 프레임마다 분리과정 및 색공간 변환, 형태학적 처리, 임계화와 같은 다양한 처리들이 동반되기 때문에 성능에 비해 기법의 복잡도가 높고 처리속도는 느리다. 이로 인하여 현실에 적용하기 어렵다. 따라서 검출 성능이 높고, 복잡도가 낮으며 처리속도가 빠른 새로운 기법 개발이 절실한 실정이다.However, according to the related art, a complicated algorithm must be applied in the process of separating an image frame into a background and a foreground, and various processes such as a separation process, a color space conversion, a morphological process, and a thresholding process are associated with each image frame Therefore, the complexity of the technique is higher and the processing speed is slower than the performance. This makes it difficult to apply to reality. Therefore, it is necessary to develop a new technique with high detection performance, low complexity, and high processing speed.
본 발명의 목적은 상기한 바와 같은 종래의 실정을 감안하여 제안된 것으로서, 배경영상이 고정된 동영상에서 움직이는 객체의 유무를 검출하는 것으로, 2차원 모멘트를 이용하여 움직임의 여부를 판별하는 모멘트 기반의 움직임 검출 방법을 제공함에 있다.
SUMMARY OF THE INVENTION The object of the present invention is to provide a method and apparatus for detecting whether or not a moving object exists in a moving image in which a background image is fixed, And a motion detection method.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면,According to a preferred embodiment of the present invention,
모멘트 기반 움직임 검출 방법은The moment-based motion detection method
모멘트 기반 움직임 검출 방법에 있어서,In a moment-based motion detection method,
입력영상 프레임에서 특정영역의 영상(이하 ROI 영상)을 분할하여 배경영상 및 전경영상을 생성하는 제1 단계,A first step of generating a background image and a foreground image by dividing an image of a specific region (hereinafter referred to as ROI image) in an input image frame,
상기 배경영상과 전경영상의 차영상을 생성하는 제2 단계,A second step of generating a difference image between the background image and the foreground image,
모멘트를 계산하는 제3 단계,A third step of calculating a moment,
임계치 테이블에서 전경영상의 평균값에 대응하는 임계치를 검색하는 제4 단계, 및A fourth step of searching a threshold value table for a threshold value corresponding to an average value of foreground images, and
상기 검색된 임계치와 모멘트의 차이값을 통해 움직임을 판단하는 제5 단계를 포함하고,
상기 제3 단계의 모멘트 M은 아래 수학식을 통해 계산되는 것을 특징으로 한다.
[수학식]
여기서, 
And a fifth step of determining a motion through a difference value between the searched threshold value and the moment,
And the moment M in the third step is calculated by the following equation.
[Mathematical Expression]
here,
바람직하게는,Preferably,
이전 프레임의 ROI 영상에 대한 모멘트를 현재 프레임의 ROI 영상에 대한 모멘트로 갱신하는 제6 단계를 포함한다.
And a sixth step of updating the moment of the ROI image of the previous frame with the moment of the ROI image of the current frame.
또한 바람직하게는,Also preferably,
상기 제2 단계의 차영상 D(x,y)의 생성은 아래 수학식을 통해 계산되는 것을 특징으로 한다.The generation of the difference image D (x, y) in the second step is calculated through the following equation.
[수학식][Mathematical Expression]
여기서, F(x,y)는 전경영상, B(x,y)는 배경영상, 그리고 ∥ 은 절대값 연산자이다.
Here, F (x, y) is the foreground image, B (x, y) is the background image, and ∥ is the absolute value operator.
또한 바람직하게는,Also preferably,
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상기 제3 단계의 모멘트 M은 아래 수학식을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 모멘트 기반 움직임 검출 방법.Wherein the moment M of the third step is calculated by the following equation.
[수학식][Mathematical Expression]
여기서, 
here,
또한 바람직하게는,Also preferably,
상기 제5 단계의 움직임 판단은 아래 수학식을 통해 계산되는 움직임 판단함수 Motion(M,M',T)인 것을 특징으로 한다.The motion determination in the fifth step is a motion determination function Motion (M, M ', T) calculated by the following equation.
[수학식][Mathematical Expression]
여기서, M은 현재 ROI 영상에 대한 모멘트, M'은 이전 ROI 영상에 대한 모멘트, T는 임계치 테이블로부터 얻은 임계치이고, Motion(M,M',T)는 현재 ROI 영상에 대한 모멘트 M, 이전 ROI영상에 대한 모멘트 M', 임계치 테이블로부터 얻은 임계치 T를 독립인자로 하는 움직임 판단 함수이며, ∥은 절대값 연산자, yes는 움직임이 있다는 것이고, no는 움직임이 없다는 것을 나타낸다.
(M, M ', T) is a value obtained by subtracting a moment M for the current ROI image, a previous ROI from the current ROI image, M 'for the image, and a threshold value T obtained from the threshold table as independent factors, ∥ is an absolute value operator, yes indicates that there is motion, and no indicates that there is no motion.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 모멘트 기반 움직임 검출 방법에 의하면, 배경이 변하지 않는 동영상에서 움직이는 객체의 유무를 검출하는 것으로, 2차원 모멘트를 이용하여 움직임의 여부를 판별할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the moment-based motion detection method of the present invention, the presence or absence of a moving object in a moving image whose background does not change can be detected, and it is possible to determine whether or not a motion exists by using a two-dimensional moment.
도 1은 본 발명에 따른 모멘트 기반 움직임 검출 방법의 처리과정을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.1 is a flowchart schematically illustrating a process of a moment-based motion detection method according to the present invention.
이하 본 발명의 일실시예에 따른 모멘트 기반 움직임 검출 방법을 첨부도면을 참조로 상세히 설명한다.Hereinafter, a moment-based motion detection method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 모멘트 기반 움직임 검출 방법은 이하의 단계들로 구분하여 설명된다.
Referring to FIG. 1, a moment-based motion detection method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the following steps.
처리 단계Processing step
ROI 분할단계(S2)ROI segmentation step (S2)
ROI(Region Of Interest, 관심영역)은 단채널 입력 프레임(one-channel input frame)의 일부 영역으로 특정 위치부터 가로 크기 W와 세로 크기 H에 의해 결정되며 순차적으로 입력되는 프레임에서 프레임이 달라지더라도 그 위치와 크기는 변하지 않는다.
The region of interest (ROI) is a partial area of a one-channel input frame, which is determined by a horizontal size W and a vertical size H from a specific position. Even if frames change in sequentially input frames Its position and size do not change.
배경영상 생성(S4)Background image generation (S4)
순차적으로 기저장된 K-1개의 ROI영상과 현재 ROI 영상을 선형 결합하여 배경영상을 생성한다. K의 최소값은 1이고 ROI 영상들의 크기는 모두 같다.
The background image is generated by linearly combining the K-1 ROI images and the current ROI images sequentially stored. The minimum value of K is 1 and the sizes of ROI images are all the same.
전경영상 생성(S6)Create foreground image (S6)
순차적으로 기저장된 M - 1 개의 ROI 영상과 현재 ROI를 선형 결합하여 전경영상을 생성한다. M의 최소값은 1이고 조건 K≥M을 만족해야 하며 ROI 영상들의 크기는 모두 같다.
The M-1 ROI images sequentially stored and the current ROI are linearly combined to generate a foreground image. The minimum value of M is 1 and the condition K ≥ M and the sizes of ROI images are all the same.
상기 배경영상 및 전경영상의 크기는 같다.
The sizes of the background image and the foreground image are the same.
차영상 생성(S8)The difference image generation (S8)
차영상 D(x,y)의 생성 수학식 1은 아래와 같다.Generation of difference image D (x, y) Equation 1 is as follows.
위 수학식 1에서 F(x,y)는 전경영상, B(x,y)는 배경영상, 그리고 ∥ 은 절대값 연산자이다. D(x,y)에서 작은 값들은 모멘트 계산에 영향을 주지 않도록 제거시킨다.
In Equation 1, F (x, y) is a foreground image, B (x, y) is a background image, and ∥ is an absolute value operator. Small values in D (x, y) are removed so as not to affect the moment calculation.
모멘트 계산(S10)Moment calculation (S10)
모멘트 M은 아래 수학식 2를 통해 계산된다.The moment M is calculated by the following equation (2).
즉 아래 수학식 3을 통해 계산될 수도 있다.
That is, the following equation (3).
여기서, 
이때, 전경영상의 조도에 따라 사전에 결정되는 '임계치 테이블'(S5)의 임계값을 적절히 조절해야 한다.
At this time, the threshold value of the 'threshold value table' S5 determined in advance according to the illuminance of the foreground image should be appropriately adjusted.
임계치 검색(S7)Threshold value search (S7)
기생성된 '임계치 테이블'(S5)에서 전경영상의 평균값에 대응하는 임계치(값)를 찾는다. 임계치 테이블(S5)은 일종의 룩업 테이블(lookup table)로 본 방법을 수행하기 이전에 만들어져야 하며 밝기에 대응하는 임계치를 저장한다. 특정 밝기를 대표하는 레벨의 수는 YCbCr 공간에서 보통 256로 설정되며, 필요에 따라 또는 색공간에 따라 레벨 수를 조절할 수 있다. 예로, 전경영상의 평균밝기 B가 0-255 사이에 존재하고, 임계치 테이블 Table이 26 레벨로 구성된 1차원 배열이라면, C언어에서 임계치를 찾는 방법은 Table[B/10]이다.
(Threshold value) corresponding to the average value of the foreground image in the generated 'threshold value table' (S5). The threshold table S5 must be created before performing the method with a kind of lookup table and stores the threshold corresponding to the brightness. The number of levels representing a particular brightness is typically set to 256 in the YCbCr space and the number of levels can be adjusted as needed or depending on the color space. For example, if the average brightness B of the foreground image is between 0-255 and the threshold table is a one-dimensional array of 26 levels, the method for finding the threshold in the C language is Table [B / 10].
움직임 판단(S12)Motion determination (S12)
ROI에 움직임이 있는지 없는지를 판단하는 단계로, 현재 모멘트 M, 이전 모멘트 M', 그리고 임계치 테이블로부터 얻은 임계치 T를 독립인자로 하는 움직임 판단 함수 Motion(M,M',T)는 아래와 같은 수학식 4로 표현된다.
The motion determination function Motion (M, M ', T), which determines the current moment M, the previous moment M', and the threshold value T obtained from the threshold value table as independent factors, 4.
위 수학식 4에서 ∥은 절대값 연산자, yes는 움직임이 있다는 의미이고, no는 움직임이 없다는 것을 나타낸다.
In Equation (4), ∥ is an absolute value operator, yes means motion, and no indicates no motion.
모멘트 저장(S11)Moment storage (S11)
이전 ROI 영상에 대한 모멘트 M'를 현재 ROI 영상에 대한 모멘트 M로 갱신하는 단계이다. 주의할 점은 본 단계 이전에 반드시 움직임 판단(S12)이 선행되어야 한다는 것이다.
And updating the moment M 'for the previous ROI image to the moment M for the current ROI image. It should be noted that the motion judgment (S12) must precede this step.
상기 단계에서 표시된 원문자의 표시는 다음과 같은 내용의 설명이다.
The display of the original character displayed in the above step is as follows.
①은 단채널 프레임 영상(1) is a short channel frame image
②는 WxH ROI 영상(가로 크기 W, 세로 크기 H)② shows WxH ROI image (width W, height H)
③는 WxH 배경영상③ is the WxH background image
④는 WxH 전경영상④ WxH foreground image
⑤는 WxH 차영상⑤ is the WxH difference image
⑥는 현재 ROI 영상에 대한 모멘트⑥ is the moment for the current ROI image
⑦는 전경영상의 평균값⑦ is the average value of foreground images
⑧는 사전에 결정된 임계치를 저장한 1차원 배열⑧ is a one-dimensional array storing a predetermined threshold value
⑨는 임계치⑨ is the threshold
⑩는 이전 ROI 영상에 대한 모멘트를 나타낸다.
⑩ represents the moment for the previous ROI image.
S2: ROI 분할
S4: 배경영상 생성
S5: 임계치 테이블
S6: 전경영상 생성
S7: 임계치 검색
S8: 차영상 생성
S10: 모멘트 계산
S11: 모멘트 저장
S12: 움직임 판단S2: Split ROI
S4: Background image generation
S5: Threshold table
S6: Create foreground image
S7: Threshold search
S8: Car image generation
S10: Moment calculation
S11: Save moment
S12: Motion determination
Claims (6)
입력 프레임에서 특정영역의 영상(이하 ROI 영상)을 분할하여 배경영상 및 전경영상을 생성하는 제1 단계,
상기 배경영상과 전경영상의 차영상을 생성하는 제2 단계,
모멘트를 계산하는 제3 단계,
임계치 테이블에서 전경영상의 평균값에 대응하는 임계치를 검색하는 제4 단계, 및
상기 검색된 임계치와 모멘트의 차이값을 통해 움직임을 판단하는 제5 단계를 포함하고,
상기 제3 단계의 모멘트 M은 아래 수학식을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 모멘트 기반 움직임 검출 방법.
[수학식]
여기서,
A first step of generating a background image and a foreground image by dividing an image of a specific region (hereinafter referred to as ROI image) in an input frame,
A second step of generating a difference image between the background image and the foreground image,
A third step of calculating a moment,
A fourth step of searching a threshold value table for a threshold value corresponding to an average value of foreground images, and
And a fifth step of determining a motion through a difference value between the searched threshold value and the moment,
Wherein the moment M of the third step is calculated by the following equation.
[Mathematical Expression]
here,
이전 ROI 영상에 대한 모멘트를 현재 ROI 영상에 대한 모멘트로 갱신하는 제6 단계를 포함하는 모멘트 기반 움직임 검출 방법.
The method according to claim 1,
And a sixth step of updating a moment of the previous ROI image with a moment of the current ROI image.
상기 제2 단계의 차영상 D(x,y)의 생성은 아래 수학식을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 모멘트기반 움직임 검출 방법.
[수학식]
여기서, F(x,y)는 전경영상, B(x,y)는 배경영상, 그리고 ∥ 은 절대값 연산자이다.
The method according to claim 1,
Wherein the generation of the difference image D (x, y) in the second step is calculated through the following equation.
[Mathematical Expression]
Here, F (x, y) is the foreground image, B (x, y) is the background image, and ∥ is the absolute value operator.
입력 프레임에서 특정영역의 영상(이하 ROI 영상)을 분할하여 배경영상 및 전경영상을 생성하는 제1 단계,
상기 배경영상과 전경영상의 차영상을 생성하는 제2 단계,
모멘트를 계산하는 제3 단계,
임계치 테이블에서 전경영상의 평균값에 대응하는 임계치를 검색하는 제4 단계, 및
상기 검색된 임계치와 모멘트의 차이값을 통해 움직임을 판단하는 제5 단계를 포함하고,
상기 제3 단계의 모멘트 M은 아래 수학식을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 모멘트 기반 움직임 검출 방법.
[수학식]
여기서,
In a moment-based motion detection method,
A first step of generating a background image and a foreground image by dividing an image of a specific region (hereinafter referred to as ROI image) in an input frame,
A second step of generating a difference image between the background image and the foreground image,
A third step of calculating a moment,
A fourth step of searching a threshold value table for a threshold value corresponding to an average value of foreground images, and
And a fifth step of determining a motion through a difference value between the searched threshold value and the moment,
Wherein the moment M of the third step is calculated by the following equation.
[Mathematical Expression]
here,
상기 제5 단계의 움직임 판단은 아래 수학식을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 모멘트를 이용한 움직임 검출 방법.
[수학식]
여기서, M 현재 모멘트, M'은 이전 모멘트, T는 임계치 테이블로부터 얻은 임계치 이고, Motion(M,M',T)는 현재 모멘트 M, 이전 모멘트 M', 임계치 테이블로부터 얻은 임계치 T를 독립인자로 하는 움직임 판단 함수이며, ∥은 절대값 연산자, yes는 움직임이 있다는 의미이고, no는 움직임이 없다는 것을 나타낸다.The method according to claim 1,
Wherein the motion estimation of the fifth step is calculated by the following equation.
[Mathematical Expression]
Here, M (M, M ', T) is the current moment, M' is the previous moment, T is the threshold value obtained from the threshold table, and Motion Is an absolute value operator, yes means motion, and no indicates no motion.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020130024763A KR101496735B1 (en) | 2013-03-08 | 2013-03-08 | Moment-based Method for Motion Detection |
Applications Claiming Priority (1)
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| KR1020130024763A KR101496735B1 (en) | 2013-03-08 | 2013-03-08 | Moment-based Method for Motion Detection |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20140110447A KR20140110447A (en) | 2014-09-17 |
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100056143A (en) * | 2008-11-19 | 2010-05-27 | (주)투미르 | Method for detecting moving objects using segmentation process |
-
2013
- 2013-03-08 KR KR1020130024763A patent/KR101496735B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100056143A (en) * | 2008-11-19 | 2010-05-27 | (주)투미르 | Method for detecting moving objects using segmentation process |
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