KR101546200B1 - 다중 스펙트럼 영상의 대칭점 매칭 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

다중 스펙트럼 영상의 대칭점 매칭 방법 및 장치가 개시된다. 개시된 장치는, 제1 영상 및 제2 영상을 포함하는 다중 스펙트럼 영상의 대칭점 매칭 장치로서, 대상 픽셀을 기준으로 소정의 윈도우 범위 내에 있는 주변 픽셀 중 상기 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀들 기초로 하여 상기 대상 픽셀에 대한 픽셀값을 면적으로 변환하는 면적 변환부; 및 상기 제1 영상에 대한 상기 면적 변환부의 면적 변환 값 및 상기 제2 영상에 대한 상기 면적 변환 값을 이용하여 상기 제1 영상의 특정 픽셀에 대응되는 대칭점을 탐색하는 매칭부를 포함한다. 개시된 장치에 의하면, 비교적 적은 연산으로 픽셀값 변화의 선형성이 확보되지 않은 멀티 스펙트럼 영상들간의 정확한 매칭이 가능한 장점이 있다.

Description

다중 스펙트럼 영상의 대칭점 매칭 방법 및 장치{Method and Device for Matching Correspondaence Point of Multi Spectral Images}

본 발명은 영상의 대칭점 매칭 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 서로 다른 카메라 또는 환경에서 획득되는 다중 스펙트럼 영상에서의 대칭점 매칭 방법 및 장치에 관한 것이다.

대칭점 매칭은 둘 이상의 영상에서 서로 대응되는 점을 매칭시키는 기술이다. 예를 들어, 제1 영상의 특정 픽셀이 제2 영상에서 어떠한 픽셀에 매칭되는지 탐색하는 기술을 의미한다.

이러한 대칭점 매칭은 영상 노이즈 제거, 이미지 편집, 객체 트랙킹, 스트레오 매칭, 이미지 검색 등과 같이 다양한 응용 분야에 활용되고 있다.

근래에 들어, 멀티 스텍트럼 영상이 다양한 응용 분야에서 활용되고 있다. 멀티 스펙트럼 영상은 서로 다른 조건에서 촬영되는 영상으로서 대표적으로 서로 다른 카메라에 의해 촬영되는 영상이 이에 속한다. 또한, 동일 객체를 시간차를 두고 촬영한 영상들도 멀티 스펙트럼 영상에 해당된다.

이러한 멀티 스펙트럼 영상은 동일한 조건(예를 들어, 동일한 카메라)에서 촬영되는 영상들과는 달리 그 색채나 명암 등이 상이한 특징이 있다.

동일 조건에서 촬영되는 영상들의 대칭점 매칭은 주로 픽셀값의 변화를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다. 예를 들어, 픽셀값의 그래디언트를 이용한 매칭 방식이 널리 사용되고 있다.

그러나, 멀티 스펙트럼 영상은 서로 다른 조건에서 촬영되는 영상이기에 픽셀값의 변화에 대한 선형성이 확보되지 않으며, 이로 인해 기존의 매칭 방식이 사용될 경우 부정확한 매칭이 이루어지는 경우가 빈번히 발생한다.

또한, 이러한 부정확성을 보완하기 위해 추가적인 연산을 수행하여야 하므로 상당한 연산이 요구되는 문제점도 있었다.

본 발명의 일 측면은 멀티 스펙트럼 영상에서 정확하게 대칭점을 매칭시킬 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.

본 발명의 다른 측면은 멀티 스펙트럼 영상에서 비교적 적은 연산으로 정확하게 대칭점을 매칭시킬 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.

본 발명의 일측면에 따르면, 제1 영상 및 제2 영상을 포함하는 다중 스펙트럼 영상의 대칭점 매칭 장치로서, 대상 픽셀을 기준으로 소정의 윈도우 범위 내에 있는 주변 픽셀 중 상기 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀들 기초로 하여 상기 대상 픽셀에 대한 픽셀값을 면적으로 변환하는 면적 변환부; 및 상기 제1 영상에 대한 상기 면적 변환부의 면적 변환 값 및 상기 제2 영상에 대한 상기 면적 변환 값을 이용하여 상기 제1 영상의 특정 픽셀에 대응되는 대칭점을 탐색하는 매칭부를 포함하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 장치가 제공된다.

상기 면적 변환부는 상기 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀들의 수를 카운팅하여 면적을 산출한다.

상기 면적 변환부는 다음의 수학식에 의해 대상 픽셀의 픽셀값을 면적으로 변환한다.

위 수학식에서, p는 대상 픽셀이고, q는 주변 픽셀이며, Np는 주변 픽셀을 정의하기 위한 윈도우를 의미하며

또한, 위 수학식에서

는 다음의 수학식과 같이 결정됨.

상기 매칭부는 상기 제1 영상의 특정 픽셀을 기준으로 설정되는 레퍼런스 윈도우와 상기 제2 영상의 특정 픽셀을 기준으로 설정되는 타겟 윈도우간의 유사도를 이용하여 대칭점을 탐색한다.

상기 매칭부는 상기 제1 영상의 특정 레퍼런스 윈도우와 상기 제2 영상의 다수의 타겟 윈도우들 중 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 가장 큰 유사도를 가지는 타겟 윈도우를 매칭되는 타겟 윈도우로 판단한다.

상기 매칭부는 상기 특정 레퍼런스 윈도우에 포함된 픽셀들의 면적값과 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 대비되는 특정 타겟 윈도우에 포함된 픽셀들의 면적값의 차이를 이용하여 유사도를 연산한다.

상기 매칭부는 상기 특정 레퍼런스윈도우에 포함된 픽셀들의 면적값을 기초로 생성되는 파라미터와 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 대비되는 특정 타겟 윈도우의 포함된 픽셀들의 면적값을 기초로 생성되는 파라미터를 이용하여 유사도를 연산한다.

상기 매칭부는 다음의 수학식을 이용하여 상기 레퍼런스 윈도우와 상기 특정 타겟 윈도우의 유사도를 연산한다.

위 수학식에서, Wr은 레퍼런스 윈도우를 의미하고, Wt는 타겟 윈도우를 의미하며, x 및 y는 각 윈도우에서의 픽셀 좌표를 의미함.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 제1 영상 및 제2 영상을 포함하는 다중 스펙트럼 영상의 대칭점 매칭 방법으로서, 대상 픽셀을 기준으로 소정의 윈도우 범위 내에 있는 주변 픽셀 중 상기 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀들 기초로 하여 상기 대상 픽셀에 대한 픽셀값을 면적으로 변환하는 면적 변환 단계(a); 및 상기 제1 영상에 대한 상기 단계(a)의 면적 변환 값 및 상기 제2 영상에 대한 상기 단계(a)의 면적 변환 값을 이용하여 상기 제1 영상의 특정 픽셀에 대응되는 대칭점을 탐색하는 매칭 단계(b)를 포함하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 방법이 제공된다.

본 발명의 실시예들에 의하면, 비교적 적은 연산으로 픽셀값 변화의 선형성이 확보되지 않은 멀티 스펙트럼 영상들간의 정확한 매칭이 가능한 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 스텍트럼 영상의 대칭점 매칭 장치의 전체적인 구조를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영역 변환의 일례를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영역 변환의 또 다른 예를 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 윈도우를 이용하여 매칭점을 탐색하는 과정을 개념을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 스펙트럼 영상이 대칭점 매칭 방법의 전체적인 흐름을 도시한 순서도.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 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 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 스텍트럼 영상의 대칭점 매칭 장치의 전체적인 구조를 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 다른 멀티 스펙트럼 영상의 대칭점 매칭 장치는, 영상 입력부(100), 픽셀값-영역 변환부(110) 및 매칭부(120)를 포함할 수 있다.

영상 입력부(100)로는 대칭점 매칭을 수행하려는 적어도 두 개의 다중 스펙트럼 영상들이 입력된다. 여기서, 다중 스펙트럼 영상은 서로 다른 방법에 의해 획득되며 동일한 대상을 촬영한 영상을 의미한다.

일례로, 다중 스펙트럼 영상은 서로 다른 카메라에 의해 획득한 영상들을 의미할 수 있다. 예를 들어, 제1 영상은 RGB 카메라에 의해 획득한 영상이고, 제2 영상은 적외선 카메라에 의해 획득한 영상이다.

또 다른 예로, 제1 영상 및 제2 영상은 동일 카메라에 의해 획득되나 시간 차를 두고 획득된 영상일 수도 있다.

이러한 멀티 스펙트럼 영상, 특히 서로 다른 카메라에 의해 획득되는 영상들은 픽셀값 변화에 대한 선형성이 확보되지 않아 기존의 그래디언트 방법 등에 의해서는 적절한 매칭점을 탐색하지 못하는 문제점이 있었다.

본 발명에서는 픽셀값을 면적으로 변환하는 방법에 의해 매칭점을 찾는 방법을 제안한다. 픽셀값-영역 변환부(110)는 입력 영상의 픽셀값을 면적으로 변환한다.

여기서, 면적은 대상 픽셀의 주변 픽셀 중 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀들에 의해 형성되는 면적을 의미한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영역 변환의 일례를 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 대상 픽셀과 동일한 픽셀 값을 가지는 픽셀이 대상 픽셀 주면으로 8개가 존재한다. 픽셀 값은 RGB의 조합, 또는 다양한 벡터로 표현될 수 있겠으나 설명의 편의를 위해 도 2에는 숫자로 픽셀값을 표시하였다.

도 2에서, 대상 픽셀을 포함하여 총 9개의 픽셀이 동일한 픽셀값을 가지며 이때 대상 픽셀에 대한 면적은 9로 설정될 수 있다. 면적을 산출하기 위핸 주변 픽셀의 범위는 대상 픽셀을 중심으로 한 윈도우의 크기에 의해 결정될 수 있다.

예를 들어, 대상 픽셀을 중심으로 상,하, 좌, 우로 10개의 픽셀을 주변 픽셀로 설정할 수 있을 것이며, 주변 픽셀의 수에 기초하여 윈도우가 설정될 수 있을 것이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영역 변환의 또 다른 예를 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀이 대상 픽셀과 인접하여 존재하지는 않으나 대상 픽셀과 이격된 영역에 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀이 존재하는 것을 확인할 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 대상 픽셀과 인접하여 존재하지 않더라도 윈도우 내에 포함된 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀의 수도 카운팅하여 전체적인 면적에 포함시킨다.

도 3에서, 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀의 수는 6이며, 대상 픽셀을 포함한 전체적인 면적은 7로 설정될 수 있다.

특정 대상 픽셀에 대한 면적 변환 A(p)은 다음의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.

위 수학식 1에서, p는 대상 픽셀이고, q는 주변 픽셀이며, Np는 주변 픽셀을 정의하기 위한 윈도우를 의미한다.

또한, 위 수학식에서

는 다음의 수학식 2와 같이 그 값을 결정한다

위 수학식 2를 참조하면,

는 x와 y 값이 동일할 경우 1을 출력하고 동일하지 않을 경우 0을 출력한다.

위 수학식 1을 참조하면, 윈도우 내에서 대상 픽셀의 픽셀값 I(p)와 주변 픽셀의 픽셀값 I(q)가 동일할 경우

함수는 1을 출력하며, 대상 픽셀의 픽셀값 I(p)와 주변 픽셀의 픽셀값 I(q)가 다를 경우

함수는 0을 출력한다.

따라서, 위 수학식 1에 의하면, 윈도우 내에서 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 모든 주변 픽셀들의 수가 합산되어 최종적으로 면적이 산출된다.

각 픽셀값을 면적으로 변환하는 면적 변환은 모든 멀티 스펙트럼 영상에 대해 이루어진다. 예를 들어, 제1 영상 및 제2 영상의 두 개의 영상이 입력된 경우 제1 영상 및 제2 영상 각각에 대해 픽셀값을 면적으로 변환하는 작업이 이루어진다.

결국 면적 변환에 의해 각 영상은 픽셀값을 가지는 맵이 아닌 면적값을 가지는 맵으로 변환되는 것이다.

매칭부(120)는 면적 변환된 제1 영상 및 제2 영상을 이용하여 각 영상의 대칭점을 매칭시키는 기능을 한다. 매칭은 제1 영상에서 면적으로 변환된 대상 픽셀과 매칭되는 매칭 픽셀을 제2 영상으로부터 탐색하는 작업을 의미한다.

가장 단순한 매칭 방법은 제1 영상의 대상 픽셀과 동일한 면적 값을 가지는 매칭 픽셀을 제2 영상으로부터 탐색하는 것이다. 그러나, 픽셀간 면적 값을 직접 비교하게 될 경우 대상 픽셀의 면적값과 동일한 면적값을 가지는 매칭 픽셀이 다수개 존재할 경우 적절한 매칭 픽셀을 선택하기 어려울 수도 있다.

따라서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 제1 영상의 대상 픽셀에 기초하여 설정하는 대상 윈도우의 면적값들과 와 제2 영상의 특정 매칭 윈도우의 면적값들을 유사도를 비교하여 매칭 윈도우를 탐색하도록 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 윈도우를 이용하여 매칭점을 탐색하는 과정을 개념을 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 일단 제1 영상의 대상 픽셀을 기초로 하여 대상 윈도우(400)가 설정된다. 레퍼런스 윈도우의 사이즈는 임의로 설정될 수 있으며, 영상의 해상도와 같은 영상 품질에 기초하여 설정될 수 있을 것이다.

제1 영상으로부터 레퍼런스 윈도우가 설정되면, 제2 영상에서 타겟 윈도우를 설정한다. 타겟 윈도우는 제2 영상의 각 픽셀을 기준으로 설정된다. 예를 들어, 제2 영상의 픽셀 수가 640개일 경우 각 픽셀을 기준으로 640개의 타겟 윈도우가 설정될 수 있을 것이다. 여기서, 레퍼런스 윈도우와 타겟 윈도우의 사이즈는 동일하게 설정되는 것이 바람직하다.

레퍼런스 윈도우와 타겟 윈도우가 설정되면, 레퍼런스 윈도우의 면적값들과 타겟 윈도우의 면적값들의 유사도를 이용하여 다수의 타겟 윈도우들 중 레퍼런스 윈도우에 매칭되는 타겟 윈도우를 탐색한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 레퍼런스 윈도우의 각 픽셀의 면적값들과 타겟 윈도우의 각 픽셀의 면적값들을 직접 비교하는 방식에 의해 매칭되는 타겟 윈도우의 탐색이 이루어질 수 있다.

예를 들어, 레퍼런스 윈도우와 타겟 윈도우가 설정되면, 레퍼런스 윈도우에 포함된 픽셀들과 타겟 윈도우에 포함된 픽셀들간의 면적값의 차이를 이용하여 대상 윈도우와 타겟 윈도우의 차이값을 연산하여 유사도를 연산할 수 있을 것이다.

이때, 차이값의 연산은 레퍼런스 윈도우의 특정 좌표의 픽셀의 면적값으로부터 이에 대응되는 타겟 윈도우에서의 픽셀의 면적값을 차감하는 방식으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 레퍼런스 윈도우의 (1,1) 좌표 픽셀에서의 면적값으로부터 타겟 윈도우의 (1,1) 좌표 픽셀에서의 면적값을 차감하며, 이러한 차감 연산은 대응되는 모든 픽셀들에 대해 이루어지는 것이다.

이와 같은 레퍼런스 윈도우와 타겟 윈도우간 차이값 연산 작업은 레퍼런스 윈도우와 모든 후보 타겟 윈도우들간에 수행되며, 가장 작은 차이값을 가지는 타겟 윈도우를 레퍼런스 윈도우에 매칭되는 타겟 윈도우로 판단하며, 이를 통해 제1 영상의 특정 픽셀에 대응되는 제2 영상의 픽셀을 탐색하는 것이 가능하다.

다음의 수학식 3은 레퍼런스 윈도우와 타겟 윈도우의 차이값(Difference)을 계산하는 방법을 표현한 수학식이다.

위 수학식 3에서, Wr은 레퍼런스 윈도우를 의미하고, Wt는 타겟 윈도우를 의미하며, x 및 y는 각 윈도우에서의 픽셀 좌표를 의미한다. 또한, Wr(x,y)는 레퍼런스 윈도우의 x,y 좌표에서의 면적값을 의미하고, Wt(x,y)는 타겟 윈도우의 x,y 좌표에서의 면적값을 의미한다.

위에서는 레퍼런스 윈도우 및 타겟 윈도우에 포함된 각 픽셀의 면적값 자체를 직접 차감하여 유사도를 연산하는 방식이 설명되었으나, 각 윈도우의 면적값을 이용한 유사도 판단은 이에 한정되지 않는다.

각 윈도우간 유사도 판단은 면적값을 기초로 하여 생성되는 다양한 파라미터를 이용할 수도 있을 것이다. 예를 들어, 각 픽셀들의 면적값들간의 그래디언트를 이용하여 유사도 판단이 이루어질 수도 있으며 각 윈도우 픽셀들 면적값들의 히스토그램을 이용하여 유사도 판단이 이루어질 수도 있을 것이다.

당업자라면 각 윈도우의 면적값에 기초하여 설정되는 다양한 파라미터를 이용하여 유사도를 계산하는 것이 본 발명의 범주에 속한다는 점을 용이하게 이해할 수 있을 것이다.

또한, 위에서는 차이값의 연산을 위해 각 픽셀들의 면적값을 일일이 차감하는 방식이 설명되었으나, 연산량의 감소를 위해 다양한 방법들이 추가적으로 적용될 수 있다는 점 역시 당업자에게 있어 자명할 것이다.

예를 들어, 각 레퍼런스 윈도우에 포함된 모든 픽셀들의 면적값에 대해 차감 연산을 하지 않고 선택된 일부 픽셀들의 면적값에 대해 차감 연산을 수행할 수도 있을 것이다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 스펙트럼 영상이 대칭점 매칭 방법의 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다.

도 5를 참조하면, 우선 매칭을 수행할 멀티 스펙트럼 영상을 입력받는다(단계 500). 앞서 설명한 바와 같이, 멀티 스펙트럼 영상은 서로 다른 방식에 의해 획득된 영상들로서 대표적으로 동일 대상을 서로 다른 카메라를 통해 획득한 영상들이다.

멀티 스펙트럼 영상 중 제1 영상에 대해 각 픽셀값을 면적으로 변환하는 면적 변환 작업을 수행한다(단계 502). 앞서 설명한 바와 같이, 대상 픽셀의 주변 픽셀들 중 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀의 수에 기초하여 각 픽셀값을 면적으로 치환한다.

또한, 멀티 스펙트럼 영상 중 제2 영상에 대해 각 픽셀값을 면적으로 변환하는 면적 변환 작업을 수행한다(단계 504). 면적 변환 작업은 제1 영상과 동일한 방식으로 수행될 수 있다.

제1 영상과 제2 영상의 면적 변환이 이루어지면, 매칭점 탐색을 위해 제1 영상에서 제1 레퍼런스 윈도우를 설정한다(단계 506). 앞서 설명한 바와 같이, 레퍼런스 윈도우는 제1 영상의 특정 픽셀을 기준으로 설정되며, 제1 레퍼런스 윈도우는 제1 영상의 제1 픽셀을 중심으로 설정되는 윈도우이다.

또한, 제2 영상에서 제2 영상의 각 픽셀을 기초로 하는 다수의 타겟 윈도우를 설정한다(단계 508).

레퍼런스 윈도우 및 타겟 윈도우가 설정되면, 제1 레퍼런스 윈도우와 다수의 타겟 윈도우들 간의 유사도 연산을 수행한다(단계 510). 제1 레퍼런스 윈도우와 다수의 타겟 윈도우들간의 유사도 연산은 제1 레퍼런스 윈도우의 각 픽셀의 면적값들과 타겟 윈도우의 각 픽셀의 면적값을 직접 차감하는 방식에 의해 이루어질 수 있다.

또한, 이와 달리 면적값을 직접 비교하지 않고 면적값에 기초하여 생성하는 파라미터들을 비교하여 유사도를 연산할 수도 있을 것이다. 앞서 설명한 바와 같이 면적값에 기초하여 생성되는 그래디언트 또는 히스토그램 등을 이용하여 레퍼런스 윈도우와 타겟 윈도우간 유사도 연산을 수행할 수도 있을 것이다.

제1 레퍼런스 윈도우와 타겟 윈도우들간 유사도를 계산한 후 가장 큰 유사도를 가지는 타겟 윈도우를 탐색한다(단계 512).

위의 레퍼런스 윈도우와 타겟 윈도우들간 유사도 연산 및 매칭되는 타겟 윈도우를 탐색하는 과정은 모든 레퍼런스 윈도우에 대해 이루어질 수 있다. 물론, 필요에 따라 일부의 레퍼런스 윈도우들에 대해서만 매칭되는 타겟 윈도우 탐색 작업이 이루어질 수 있다는 점은 당업자에게 있어 자명할 것이다.

본 발명의 면적값을 이용한 대칭점 매칭 방식은 서로 다른 카메라로부터 획득되는 멀티 스펙트럼 영상에서 대칭점을 탐색할 때 발생하는 가장 큰 문제점인 픽셀간 비선형성에 대한 문제를 해결할 수 있게 된다. 서로 다른 카메라로 영상을 획득하게 될 경우 픽셀값의 변화는 선형적이지 않게 되며 이러한 비선형적인 픽셀 변화는 기존의 방식으로는 대칭점을 탐색하는 가장 큰 저해 요인으로 작용하였다.

본 발명에 의할 경우 각 픽셀 값을 면적값으로 치환시키는 방식에 의해 다중 스펙트럼 영상들의 픽셀간 선형성이 보장되지 않더라도 높은 정확도로 대칭점을 매칭시키는 것이 가능하다.

앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

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. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (16)

1. 제1 영상 및 제2 영상을 포함하는 다중 스펙트럼 영상의 대칭점 매칭 장치로서,
   대상 픽셀을 기준으로 소정의 윈도우 범위 내에 있는 주변 픽셀 중 상기 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀들 기초로 하여 상기 대상 픽셀에 대한 픽셀값을 면적으로 변환하는 면적 변환부; 및
   상기 제1 영상에 대한 상기 면적 변환부의 면적 변환 값 및 상기 제2 영상에 대한 상기 면적 변환 값을 이용하여 상기 제1 영상의 특정 픽셀에 대응되는 대칭점을 탐색하는 매칭부를 포함하되,
   상기 매칭부는 상기 제1 영상의 특정 픽셀을 기준으로 설정되는 특정 레퍼런스 윈도우와 상기 제2 영상의 특정 픽셀을 기준으로 설정되는 특정 타겟 윈도우간의 유사도를 이용하여 대칭점을 탐색하고,
   상기 매칭부는 상기 제1 영상의 특정 레퍼런스 윈도우와 상기 제2 영상의 다수의 타겟 윈도우들 중 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 가장 큰 유사도를 가지는 타겟 윈도우를 매칭되는 타겟 윈도우로 판단하며,
   상기 매칭부는 상기 특정 레퍼런스 윈도우에 포함된 픽셀들의 면적값과 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 대비되는 특정 타겟 윈도우에 포함된 픽셀들의 면적값의 차이를 이용하여 유사도를 연산하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 면적 변환부는 상기 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀들의 수를 카운팅하여 면적을 산출하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 장치.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 면적 변환부는 다음의 수학식에 의해 대상 픽셀의 픽셀값을 면적으로 변환하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 장치.
   

   

   
   위 수학식에서, p는 대상 픽셀이고, q는 주변 픽셀이며, Np는 주변 픽셀을 정의하기 위한 윈도우를 의미하며
   또한, 위 수학식에서

   

   는 다음의 수학식과 같이 결정됨.
   

   

   
   
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7. 제1항에 있어서,
   상기 매칭부는 상기 특정 레퍼런스윈도우에 포함된 픽셀들의 면적값을 기초로 생성되는 파라미터와 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 대비되는 특정 타겟 윈도우의 포함된 픽셀들의 면적값을 기초로 생성되는 파라미터를 이용하여 유사도를 연산하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 장치.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 매칭부는 다음의 수학식을 이용하여 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 상기 특정 타겟 윈도우의 유사도를 연산하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 장치.
   

   

   
   위 수학식에서, Wr은 특정 레퍼런스 윈도우를 의미하고, Wt는 특정 타겟 윈도우를 의미하며, x 및 y는 각 윈도우에서의 픽셀 좌표를 의미함.
   
9. 제1 영상 및 제2 영상을 포함하는 다중 스펙트럼 영상의 대칭점 매칭 방법으로서,
   대상 픽셀을 기준으로 소정의 윈도우 범위 내에 있는 주변 픽셀 중 상기 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀들 기초로 하여 상기 대상 픽셀에 대한 픽셀값을 면적으로 변환하는 면적 변환 단계(a); 및
   상기 제1 영상에 대한 상기 단계(a)의 면적 변환 값 및 상기 제2 영상에 대한 상기 단계(a)의 면적 변환 값을 이용하여 상기 제1 영상의 특정 픽셀에 대응되는 대칭점을 탐색하는 매칭 단계(b)를 포함하되,
   상기 단계(b)는 상기 제1 영상의 특정 픽셀을 기준으로 설정되는 특정 레퍼런스 윈도우와 상기 제2 영상의 특정 픽셀을 기준으로 설정되는 특정 타겟 윈도우간의 유사도를 이용하여 대칭점을 탐색하고,
   상기 단계(b)는 상기 제1 영상의 특정 레퍼런스 윈도우와 상기 제2 영상의 다수의 타겟 윈도우들 중 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 가장 큰 유사도를 가지는 타겟 윈도우를 매칭되는 타겟 윈도우로 판단하며,
   상기 단계(b)는 상기 특정 레퍼런스 윈도우에 포함된 픽셀들의 면적값과 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 대비되는 특정 타겟 윈도우에 포함된 픽셀들의 면적값의 차이를 이용하여 유사도를 연산하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 방법.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 단계 (a)는 상기 대상 픽셀과 동일한 픽셀값을 가지는 주변 픽셀들의 수를 카운팅하여 면적을 산출하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 단계(a)는 다음의 수학식에 의해 대상 픽셀의 픽셀값을 면적으로 변환하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 방법.
    

    

    
    위 수학식에서, p는 대상 픽셀이고, q는 주변 픽셀이며, Np는 주변 픽셀을 정의하기 위한 윈도우를 의미하며
    또한, 위 수학식에서

    

    는 다음의 수학식과 같이 결정됨.
    

    

    
    
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15. 제9항에 있어서,
    상기 단계(b)는 상기 특정 레퍼런스윈도우에 포함된 픽셀들의 면적값을 기초로 생성되는 파라미터와 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 대비되는 특정 타겟 윈도우의 포함된 픽셀들의 면적값을 기초로 생성되는 파라미터를 이용하여 유사도를 연산하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 방법.
    
16. 제9항에 있어서,
    상기 단계(b)는 다음의 수학식을 이용하여 상기 특정 레퍼런스 윈도우와 상기 특정 타겟 윈도우의 유사도를 연산하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상에서 대칭점 매칭 방법.
    

    

    
    위 수학식에서, Wr은 특정 레퍼런스 윈도우를 의미하고, Wt는 특정 타겟 윈도우를 의미하며, x 및 y는 각 윈도우에서의 픽셀 좌표를 의미함.
    

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