KR101556937B1 - Augmented Reality Image Recognition System Using Overlap Cut Image and Method Thereof - Google Patents
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Abstract
본 발명은 인쇄물에 대한 3D디지털 콘텐츠의 결합에 오버랩 컷 영상 인식구조를 사용하여 유사 이미지로 인한 인식오류를 효율적으로 줄이고 사용자의 몰입감과 학습효과를 효과적으로 향상시킴을 제공하도록, 증강대상인 영상이미지에 대한 영상을 입출력가능하게 구비되는 영상기기와; 식별대상인 참조이미지에 대해 오버랩 컷 방식으로 이미지의 특징영역을 선별한 후 이미지 엘리먼트로 분류하여 구축저장하는 기준이미지저장부와; 상기 영상기기로부터 입력된 영상이미지에서 이미지 엘리먼트로 히스토그램을 작성한 후 상기 기준이미지저장부에 저장된 참조이미지 중 유사한 이미지를 인식이미지로 판정하되 인식이미지를 영상 또는 3D 객체모델로 증강시키는 영상인식부;를 포함하고, 상기 영상인식부는 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사하거나 혼동되는 참조이미지가 없는 경우 바로 인식이미지로 판정을 완료토록 수행하는 1차인식부와, 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사한 참조이미지가 적어도 2개 이상 인식되는 경우 수행되고 영상이미지에 대한 이미지 엘리먼트 히스토그램을 상기 기준이미지저장부에 저장된 참조이미지들의 이미지 엘리먼트 정보와 비교한 후 가장 유사한 참조이미지를 검색하여 인식이미지로의 판정을 완료토록 식별을 수행하는 2차인식부를 포함하는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템을 제공한다.The present invention relates to a method and apparatus for effectively reducing a recognition error due to a similar image and effectively improving a user's immersion feeling and learning effect by using an overlap-cut image recognition structure for combining 3D digital contents for a printed matter, A video device provided for inputting and outputting an image; A reference image storage unit for sorting the feature regions of the image into overlapping image elements and constructing and storing the image regions by using an overlap-cut method; An image recognition unit for generating a histogram from image elements input from the image device and determining a similar image among the reference images stored in the reference image storage unit as a recognition image and enhancing the recognition image into an image or a 3D object model; Wherein the image recognition unit includes a primary recognition unit for performing a determination as a recognized image immediately when there is no similar or confused reference image in the recognition process for the image, When at least two images are recognized, the image element histogram of the image image is compared with the image element information of the reference images stored in the reference image storage unit, and the most similar reference image is searched to determine the recognition image 2 to perform identification It provides an augmented reality image recognition system using the overlapped-cut image including recognition unit.
Description
본 발명은 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템 및 그 인식방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 인쇄물에 대한 3D디지털 콘텐츠의 결합에 오버랩 컷 영상 인식구조를 사용하여 유사 이미지로 인한 인식오류를 효율적으로 줄이고 사용자의 몰입감과 학습효과를 효과적으로 향상시키는 것이 가능한 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템 및 그 인식방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an augmented reality image recognition system using an overlap cut image and a recognition method thereof, and more particularly, to an improved augmented reality image recognition system using an overlap cut image recognition structure for combining 3D digital contents for printed matter, To an ARP image recognition system using an overlap-cut image which can effectively improve a user's immersion feeling and a learning effect, and a recognition method thereof.
일반적으로 증강현실(AR ; Augmented Reality)은 가상환경 및 가상현실에서 파생된 용어로서, 사용자가 눈으로 보는 현실환경과 부가적인 정보를 갖는 가상환경을 합쳐 하나의 영상으로 보여주는 가상현실을 의미한다. 최근에는 과학기술이 발달함에 따라 컴퓨터나 프로젝트 등의 첨단장비에 3차원의 공간을 이용할 수 있는 구조로서 시스템화되도록 개발되었다. 즉 증강현실 시스템은 실세계와 가상 세계를 결합함으로써 실시간으로 사용자와 상호작용이 이루어지도록 하는 것이다.Generally, augmented reality (AR) is a term derived from virtual environments and virtual reality, which means a virtual reality in which a user views a real environment viewed by the user and a virtual environment having additional information together as a single image. Recently, with the development of science and technology, it was developed to be systematized as a structure that can use three-dimensional space in advanced equipment such as computer or project. In other words, the augmented reality system combines the real world and the virtual world so that they can interact with the user in real time.
이처럼 증강현실을 구현하기 위해서는 카메라와 같은 입력장치로부터 입력된 영상과 함께 미리 지정된 참조이미지를 인식하여 해당 참조이미지에 연관된 가상 객체를 증강하는 과정을 수행하도록 구성된다.In order to implement the augmented reality, a predetermined reference image is recognized along with an image input from an input device such as a camera, and a process of enhancing a virtual object associated with the reference image is performed.
상기와 같은 증강현실의 시스템에 관하여 개시되어 있었던 종래기술로써, 대한민국 등록특허공보 제1086068호(2011.11.16.)에는 3차원 마커 인지 방법을 이용한 증강현실 및 복합현실 제공 장치로서, 가상개체로 이용될 실사의 영상데이터를 수집하기 위한 영상데이터 수집장치; 상기 수집된 영상데이터로부터 가상개체로 사용될 마커를 인지 및 추적하여 마커 ID를 추출하여 가상개체 정보를 생성하기 위한 입력영상 처리장치; 상기 영상데이터 수집 장치 및 상기 입력영상 처리장치를 통해 생성된 가상개체 정보를 상기 실사의 영상데이터에 투영되어 합성되도록 처리 및 출력하기 위한 출력영상 처리장치; 및 상기 출력영상 처리장치로부터 출력되는 영상데이터를 전달받아 디스플레이하기 위한 디스플레이 장치를 포함하여 구성됨에 따라 효율적인 증강현실 및 복합현실 시스템을 구현할 수 있는 3차원 마커 인지 방법을 이용한 증강현실 및 복합현실 제공 장치가 공지되어 있다.As a conventional technique disclosed in the above-described augmented reality system, Korean Registered Patent No. 1086068 (November 16, 2011) discloses an augmented reality and mixed reality providing apparatus using a three-dimensional marker recognition method, An image data collection device for collecting image data of a real image to be imaged; An input image processing apparatus for recognizing and tracking a marker to be used as a virtual entity from the collected image data to extract a marker ID to generate virtual entity information; An output image processing device for processing and outputting the virtual entity information generated through the image data collection device and the input image processing device so as to be projected and synthesized on the real image data; And a display device for receiving and displaying the image data output from the output image processing device. Accordingly, an augmented reality and a mixed reality providing device using a three-dimensional marker recognition method capable of realizing an efficient augmented reality and a mixed reality system Is known.
그러나 종래 공지된 기술로부터 증강현실을 구현함에는 입력 영상의 품질(잡음, 명암, 왜곡 등)이나 인식하고자 하는 이미지들의 특성에 영향을 받기 때문에 증강현실이 핵심적인 부분인 이미지 인식과정에서 인식오류가 발생하게 된다. 즉 동화책과 같은 서적의 경우에는 대부분 단순한 이미지로 이루어져 있는 등 인식이미지들의 특성에 의한 영향으로 이미지들을 인식하기 어렵다는 문제점이 있었다.However, in order to realize the augmented reality from the known art, since it is affected by the quality of the input image (noise, contrast, distortion, etc.) or the characteristics of the images to be recognized, . In other words, in the case of a book such as a fairy tale book, images are mostly composed of simple images, and it is difficult to recognize images due to the characteristics of recognition images.
나아가 이미지를 인식하기 위해서는 해당 이미지만의 고유한 특징적인 부분(특징점)을 추출하여 서로 비교하게 되는데 단순한 변화를 갖는 이미지에서는 고유의 특징점이 많지 않기 때문에 인식률이 현저히 떨어져 이미지를 인식하지 못한다는 문제점이 있었다.Further, in order to recognize an image, unique characteristic parts (feature points) of the image alone are extracted and compared with each other. In the image having a simple change, there are not many unique feature points, there was.
또한 유아서적의 각 페이지는 유사한 이미지(예를 들면, 캐릭터 등)로 구성되는 경우가 많기 때문에 오인식이 증가하여 이들의 식별 또한 용이하지 않으므로 이미지 인식에 더욱 어려움이 있다. 즉 서로 많은 유사한 특징의 이미지들을 인식하고자할 때 각 참조이미지에 대한 특징점을 일괄적으로 추출하여 비교하기 때문에 서로 유사한 부분에 비해 다른 부분이 상대적으로 아주 적은 경우 대부분 오인식되어 증강현실에 대한 이미지 인식률이 상당히 저하된다는 문제점이 있었다.Also, since each page of an infant book is often composed of similar images (e.g., characters, etc.), it is more difficult to recognize the images since the recognition mistakes are not easy to identify because of the increase of the mistakes. In other words, when we want to recognize images with many similar features, we extract feature points for each reference image at a time and compare them. Therefore, when the other parts are relatively small compared to similar parts, There is a problem in that it is considerably deteriorated.
나아가 식별해야 할 이미지의 개수가 많아지면 컴퓨팅 성능이 제한된 모바일 기기 등에서는 현저한 속도저하가 발생하여 실시간 증강현실 응용에 어려움이 있다는 문제점이 있었다.
Furthermore, if the number of images to be identified increases, a significant speed reduction occurs in a mobile device having a limited computing capability, thereby causing difficulties in real-time augmented reality application.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 두 차례에 걸친 단계별 인식구조로 구성하여 다양한 형태의 이미지에 대한 인식 정확도를 증진시킴은 물론 신속한 이미지 식별을 도모할 수 있는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템 및 그 인식방법을 제공하는데, 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a method and system for recognizing images of a plurality of types, A real-time image recognition system and a recognition method thereof.
뿐만 아니라 본 발명은 이미지에 대한 영역을 중첩방식에 의한 선정과 함께 가변적인 크기와 개수로 영역을 분할토록 구성하므로 인식오류를 현저히 감소시키고, 단순하면서도 유사한 이미지가 많은 특성을 갖는 증강현실 응용에서의 제약을 최소화할 수 있는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템 및 그 인식방법을 제공하기 위한 것이다.
In addition, since the present invention is configured to divide an area of an image by an overlapping method and to divide a variable area and a number area into a plurality of areas, it is possible to reduce recognition errors significantly and to provide a simple and yet similar image- The present invention is to provide a system for recognizing an augmented reality image using an overlap cut image and a method for recognizing the same.
본 발명이 제안하는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템은 증강대상인 영상이미지에 대한 영상을 입출력가능하게 구비되는 영상기기와; 식별대상인 참조이미지에 대해 오버랩 컷 방식으로 이미지의 특징영역을 선별한 후 이미지 엘리먼트로 분류하여 구축저장하는 기준이미지저장부와; 상기 영상기기로부터 입력된 영상이미지에서 이미지 엘리먼트로 히스토그램을 작성한 후 상기 기준이미지저장부에 저장된 참조이미지 중 유사한 이미지를 인식이미지로 판정하되 인식이미지를 영상 또는 3D 객체모델로 증강시키는 영상인식부;를 포함하고, 상기 영상인식부는 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사하거나 혼동되는 참조이미지가 없는 경우 바로 인식이미지로 판정을 완료토록 수행하는 1차인식부와, 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사한 참조이미지가 적어도 2개 이상 인식되는 경우 수행되고 영상이미지에 대한 이미지 엘리먼트 히스토그램을 상기 기준이미지저장부에 저장된 참조이미지들의 이미지 엘리먼트 정보와 비교한 후 가장 유사한 참조이미지를 검색하여 인식이미지로의 판정을 완료토록 식별을 수행하는 2차인식부를 포함하여 이루어진다.According to an aspect of the present invention, there is provided an augmented reality image recognition system using an overlap cut image, comprising: a video device capable of inputting and outputting an image for a video image to be augmented; A reference image storage unit for sorting the feature regions of the image into overlapping image elements and constructing and storing the image regions by using an overlap-cut method; An image recognition unit for generating a histogram from image elements input from the image device and determining a similar image among the reference images stored in the reference image storage unit as a recognition image and enhancing the recognition image into an image or a 3D object model; Wherein the image recognition unit includes a primary recognition unit for performing a determination as a recognized image immediately when there is no similar or confused reference image in the recognition process for the image, When at least two images are recognized, the image element histogram of the image image is compared with the image element information of the reference images stored in the reference image storage unit, and the most similar reference image is searched to determine the
상기 기준이미지저장부는 전체적인 참조이미지 중 해당 이미지의 고유한 특징부분을 영역별로 선택하여 이미지 엘리먼트를 구성하는 엘리먼트생성부와, 상기 엘리먼트생성부에서 생성된 각 이미지 엘리먼트에 대한 특징점을 추출하는 엘리먼트추출부와, 참조이미지의 식별번호를 비롯하여 각 이미지 엘리먼트로부터 추출된 히스토그램과 특징영역별 특징점들을 생성한 후 정보를 저장하는 엘리먼트정보저장부와, 상기 엘리먼트정보저장부에 저장된 각 이미지 엘리먼트의 정보로부터 참조이미지 내에서의 해당 엘리먼트의 기하학적인 상대 위치를 표시하는 정보삽입부로 이루어진다.The reference image storing unit includes an element generating unit for generating an image element by selecting a unique feature portion of the corresponding reference image in the entire reference image region, an element extracting unit for extracting a feature point for each image element generated in the element generating unit, An element information storage unit for storing the information after generating the histogram and the feature points for each feature region extracted from each image element, including the identification number of the reference image, and an image information storage unit for storing, from the information of each image element stored in the element information storage unit, And an information inserting unit for displaying a geometric relative position of the corresponding element in the first area.
상기 엘리먼트생성부에서 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트 구성은 유사한 이미지와 차이점을 보이는 영역을 중점으로 복수 개의 이미지 엘리먼트를 생성토록 중첩가능하게 이루어진다.The image element configuration for the reference image in the element generation unit is made to be superimposable so as to generate a plurality of image elements with an emphasis on an area showing a difference from a similar image.
상기 영상인식부는 상기 영상기기로부터 입력된 영상이미지에서 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 히스토그램을 작성하는 히스토그램작성부와, 상기 히스토그램작성부로부터 작성된 영상이미지의 엘리먼트 히스토그램을 상기 기준이미지저장부에 저장된 참조이미지들의 엘리먼트 정보와 비교하여 가장 유사한 참조이미지를 검색하는 이미지검색부와, 상기 이미지검색부에서 검색된 참조이미지 중에 유사한 이미지 엘리먼트를 가장 많이 포함한 참조이미지를 인식이미지로 판정하는 이미지판정부와, 상기 이미지판정부로부터 선택된 인식이미지의 자세를 입체적으로 추정하되 상기 영상기기에서 입력된 영상이미지와 상기 기준이미지저장부 상의 참조이미지로부터 상기 영상기기의 호모그래피(homography)를 계산하고 가상의 영상에 대한 위치와 자세를 추정하는 영상추정부와, 상기 영상추정부에서 완료된 자세추정정보를 이용하여 상기 영상기기의 영상 위에 표현하고자 하는 영상 또는 3D 객체모델로 증강하는 영상증강부를 포함하여 이루어진다.A histogram generator for generating a histogram of an image element of a reference image in the image image input from the image device; and a histogram generator for generating an element histogram of the image image generated from the histogram generator, An image determining unit that determines a reference image that includes the most similar image elements among the reference images retrieved from the image retrieving unit as a recognized image by comparing the element information of the image element with the element information of the image, And estimating a stereoscopic attitude of the recognized image selected from the reference image and calculating a homography of the image apparatus from the reference image on the reference image storage unit and the position of the virtual image Comprise the image estimator for estimating the position, the image enhancing unit for using the estimated posture information is completed by the image estimation image or enhancing the 3D object models to be represented on the picture of the video device.
상기 히스토그램작성부는 상기 영상기기의 영상이미지를 전달받아 이미지의 특징점을 추출하여 검색가능한 자료구조를 생성시키는 자료생성부와, 상기 자료생성부로부터 완성된 자료구조를 갖는 프레임 이미지의 특징점과 상기 기준이미지저장부의 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트들의 특징점을 비교하는 이미지매칭부로 구성한다.The histogram generator may include a data generator for receiving a video image of the video apparatus and extracting a feature point of the image to generate a searchable data structure, And an image matching unit for comparing the feature points of the image elements with respect to the reference image of the storage unit.
상기 이미지판정부에는 인식 여부에 대한 판정기준인 특정 임계값을 설정하도록 구성하고, 설정된 임계값을 충족하는 참조이미지만을 인식이미지로 판정하되 설정 임계값을 충족하는 참조이미지 중에 가장 유사한 이미지를 인식이미지로 판정하도록 이루어진다.The image determining unit may be configured to set a specific threshold value that is a determination criterion for recognition or not, determine only the reference image that satisfies the set threshold value as the recognized image, and determine the most similar image among the reference images that satisfy the set threshold value, .
상기 영상인식부에서는 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 영역을 가변적인 크기와 개수의 엘리먼트 영역으로 분할하는 오버랩 컷 영상 이미지 인식방식으로 이루어진다.The image recognition unit comprises an overlap-cut image recognition method for dividing an area of an image element of a reference image into variable-size and number of element areas.
그리고 본 발명에 제안하는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법은 증강대상인 영상을 촬영하여 영상이미지를 입력하는 단계와; 영상이미지에서 식별대상을 이루도록 구축하여 저장된 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 히스토그램을 작성하는 단계와; 영상이미지의 엘리먼트 히스토그램을 참조이미지들의 엘리먼트 정보와 비교하여 가장 유사한 참조이미지를 검색하는 단계와; 참조이미지 중에 유사한 이미지 엘리먼트를 가장 많이 포함한 참조이미지를 인식이미지로 판정하는 단계와; 인식이미지로 선택된 이미지의 자세를 입체적으로 추정하되 영상이미지와 참조이미지로부터 카메라의 호모그래피를 계산하고 가상 카메라의 위치와 자세를 추정하는 단계와; 인식이미지의 자세추정정보를 이용하여 영상 또는 3D 객체모델로 증강하는 단계와; 인식이미지로부터 증강된 영상을 표현가능한 영상으로 출력하는 단계;를 포함하여 이루어진다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of recognizing an augmented reality image using an overlap cut image, comprising: inputting a video image by capturing an image to be augmented; Constructing a histogram of image elements of a stored reference image by constructing the image to be an identification object in the image; Comparing the element histogram of the video image with the element information of the reference images to search for the most similar reference image; Determining a reference image including the most similar image elements among the reference images as a recognized image; Estimating the posture of the image selected as the recognized image in a stereoscopic manner, calculating homography of the camera from the video image and the reference image, and estimating the position and posture of the virtual camera; Augmenting the image or the 3D object model using the attitude estimation information of the recognized image; And outputting the enhanced image as an image capable of expressing the enhanced image from the recognized image.
상기 참조이미지에 대한 정보를 구축함에는 전체적인 참조이미지를 오버랩 컷 방식으로 고유한 특징부분의 영역별로 선택된 이미지 엘리먼트를 구성하는 단계와, 참조이미지의 각 이미지 엘리먼트에 대한 특징점을 추출하는 단계와, 참조이미지의 식별번호 및 히스토그램을 비롯하여 각 참조이미지의 이미지 엘리먼트로부터 추출된 특징점들을 생성하여 저장하는 단계와, 참조이미지 내에서 각 이미지 엘리먼트의 정보에 대한 기하학적인 상대 위치를 표시하도록 삽입하는 단계로 이루어진다.The method comprising the steps of: constructing an image element selected for each region of a characteristic portion unique to the entire reference image by an overlap-cut method; extracting feature points for each image element of the reference image; Creating and storing feature points extracted from the image elements of each reference image, including the identification number and histogram of the reference images, and inserting the feature points in the reference image to display the geometric relative positions of the information of each image element.
상기 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트를 구성함에는 해당 이미지의 유사점과 차이점을 보이는 영역을 중점으로 복수 개의 이미지 엘리먼트를 중첩하여 구성하도록 이루어진다.In order to construct the image element for the reference image, a plurality of image elements are superimposed on an area showing a difference from the similarity of the corresponding image.
상기 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사한 참조이미지가 없는 경우 바로 인식이미지로 판정을 완료토록 수행하는 1차 인식단계와, 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사한 참조이미지가 적어도 2개 이상 인식되는 경우 영상이미지의 이미지 엘리먼트 히스토그램을 참조이미지들의 이미지 엘리먼트 정보와 비교한 후 가장 유사한 참조이미지를 검색하여 인식이미지로의 판정을 완료토록 식별을 수행하는 2차 인식단계로 이루어진다.A first recognition step of performing a determination as a recognition image immediately when there is no similar reference image in the recognition process of the video image; and a step of recognizing at least two similar reference images in the recognition process of the video image And a secondary recognition step of comparing the histogram of the image element of the video image with the image element information of the reference images and then searching for the most similar reference image and performing identification to complete the determination as the recognized image.
상기 히스토그램을 작성하는 단계에서는 영상이미지의 특징점을 추출하여 검색가능한 자료구조로 생성시키는 단계와, 자료구조를 갖는 영상이미지의 특징점과 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트들의 특징점을 비교하여 매칭을 수행하는 단계로 이루어진다.Generating the histogram by extracting minutiae points of a video image and generating a searchable data structure; comparing the minutiae points of the video image having the data structure and minutiae points of the image elements with respect to the reference image to perform matching; .
상기 히스토그램을 작성할 때에 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 영역을 가변적인 크기와 개수의 엘리먼트 영역으로 분할하도록 이루어진다.When creating the histogram, the region for the image element of the reference image is divided into variable-size and number of element regions.
상기 참조이미지를 인식이미지로 판정함에는 특정 설정 임계값을 기준으로 설정 임계값을 충족하는 참조이미지 중에서만 가장 유사한 이미지를 인식이미지로 판정하도록 이루어진다.
To determine the reference image as a recognized image, the most similar image is determined as a recognized image only in reference images that satisfy the set threshold value based on a specific set threshold value.
본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템 및 그 인식방법에 의하면, 서로 유사한 이미지가 없는 경우 바로 인식이미지로 판정을 완료하는 1차 인식과 함께 유사이미지에 대한 정보를 비교검색한 후 인식이미지로 판정을 완료하는 2차 인식을 구비한 영상인식구조를 구성하므로, 이미지의 식별이 신속하면서도 유사한 이미지로부터 오인식 현상을 줄여 인식 정확성을 향상시킬 수 있는 효과를 얻는다.According to the augmented reality image recognition system and the recognition method using the overlap cut image according to the present invention, when there is no similar image, the information about the similar image is compared and retrieved together with the first recognition to complete the determination as the recognition image immediately Since the image recognition structure including the secondary recognition that completes the determination with the recognition image is constructed, the recognition accuracy can be improved by reducing the phenomenon of recognition from the similar image quickly while discriminating the image quickly.
뿐만 아니라 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템 및 그 인식방법은 참조이미지에서 유사점과 차이점을 보이는 영역을 중점으로 상호 중첩된 방식의 이미지 엘리먼트를 구성하므로, 이미지 인식의 빈도율을 증가시켜 정확한 이미지 인식을 도모할 수 있는 효과가 있다.In addition, the augmented reality image recognition system and the recognition method using the overlap cut image according to the present invention constitute image elements in a manner of overlapping each other with respect to regions showing similarities and differences in reference images, So that accurate image recognition can be achieved.
또한 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템 및 그 인식방법은 이미지 인식 여부에 대한 판정기준인 특정 임계값을 설정하도록 구성하므로, 오인식에 따른 인식오류를 차단하고 기존 증강현실의 응용범위를 폭넓게 확대할 수 있는 효과가 있다.In addition, since the AR system and the recognition method using the overlap cut image according to the present invention are configured to set a specific threshold value as a decision criterion for image recognition, it is possible to block the recognition error due to a false recognition, It is possible to broaden the range.
또한 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템 및 그 인식방법은 이미지 영역을 가변적인 크기와 개수의 영역으로 분할하는 오버랩 컷 영상 이미지 인식방식을 구성하므로, 기하학적 상대 위치를 표시하는 정보를 제공하여 오인식률을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
Also, the ARP system and the recognition method using the overlap cut image according to the present invention configure an overlap-cut image recognition method for dividing the image region into a variable size and a number of regions, So that the false recognition rate can be minimized.
도 1은 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템의 일실시예를 나타내는 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템의 일실시예를 나타내는 블록도.
도 3은 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템에 있어서 엘리먼트생성부의 엘리먼트 구성을 개략적으로 나타내는 예시도.
도 4는 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템에 있어서 엘리먼트정보저장부의 히스토그램을 개략적으로 나타내는 예시표.
도 5는 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템에 있어서 영상인식부의 히스토그램을 나타내는 예시표.
도 6은 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템에 있어서 영상인식부의 이미지 인식방식을 나타내는 예시도.
도 7은 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법의 일실시예를 나타내는 블록도.
도 8은 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법의 일실시예에 있어서 참조이미지 정보 구축과정을 나타내는 블록도.
도 9는 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법의 일실시예에 있어서 영상인식과정을 나타내는 블록도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an augmented reality image recognition system using an overlap cut image according to the present invention.
BACKGROUND OF THE
3 is a diagram schematically showing an element configuration of an element generation unit in an augmented reality image recognition system using an overlap cut image according to the present invention.
4 is a diagram schematically illustrating a histogram of an element information storage unit in an augmented reality image recognition system using an overlap cut image according to the present invention.
5 is a diagram illustrating a histogram of an image recognition unit in an augmented reality image recognition system using an overlap cut image according to the present invention.
6 is a diagram illustrating an image recognition method of an image recognition unit in an augmented reality image recognition system using an overlap cut image according to the present invention.
FIG. 7 is a block diagram illustrating an embodiment of a method of recognizing an augmented reality image using an overlap cut image according to the present invention.
FIG. 8 is a block diagram illustrating a process of constructing reference image information in an embodiment of a method of recognizing an augmented reality image using an overlap cut image according to the present invention.
FIG. 9 is a block diagram illustrating an image recognition process in an embodiment of an augmented reality image recognition method using an overlap cut image according to the present invention.
본 발명은 증강대상인 영상이미지에 대한 영상을 입출력가능하게 구비되는 영상기기와; 식별대상인 참조이미지에 대해 오버랩 컷 방식으로 이미지의 특징영역을 선별한 후 이미지 엘리먼트로 분류하여 구축저장하는 기준이미지저장부와; 상기 영상기기로부터 입력된 영상이미지에서 이미지 엘리먼트로 히스토그램을 작성한 후 상기 기준이미지저장부에 저장된 참조이미지 중 유사한 이미지를 인식이미지로 판정하되 인식이미지를 영상 또는 3D 객체모델로 증강시키는 영상인식부;를 포함하고, 상기 영상인식부는 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사하거나 혼동되는 참조이미지가 없는 경우 바로 인식이미지로 판정을 완료토록 수행하는 1차인식부와, 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사한 참조이미지가 적어도 2개 이상 인식되는 경우 수행되고 영상이미지에 대한 이미지 엘리먼트 히스토그램을 상기 기준이미지저장부에 저장된 참조이미지들의 이미지 엘리먼트 정보와 비교한 후 가장 유사한 참조이미지를 검색하여 인식이미지로의 판정을 완료토록 식별을 수행하는 2차인식부를 포함하는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템을 기술구성의 특징으로 한다.The present invention relates to an image enhancement apparatus, A reference image storage unit for sorting the feature regions of the image into overlapping image elements and constructing and storing the image regions by using an overlap-cut method; An image recognition unit for generating a histogram from image elements input from the image device and determining a similar image among the reference images stored in the reference image storage unit as a recognition image and enhancing the recognition image into an image or a 3D object model; Wherein the image recognition unit includes a primary recognition unit for performing a determination as a recognized image immediately when there is no similar or confused reference image in the recognition process for the image, When at least two images are recognized, the image element histogram of the image image is compared with the image element information of the reference images stored in the reference image storage unit, and the most similar reference image is searched to determine the
또한 본 발명은 증강대상인 영상을 촬영하여 영상이미지를 입력하는 단계와; 영상이미지에서 식별대상을 이루도록 구축하여 저장된 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 히스토그램을 작성하는 단계와; 영상이미지의 엘리먼트 히스토그램을 참조이미지들의 엘리먼트 정보와 비교하여 가장 유사한 참조이미지를 검색하는 단계와; 참조이미지 중에 유사한 이미지 엘리먼트를 가장 많이 포함한 참조이미지를 인식이미지로 판정하는 단계와; 인식이미지로 선택된 이미지의 자세를 입체적으로 추정하되 영상이미지와 참조이미지로부터 카메라의 호모그래피를 계산하고 가상 카메라의 위치와 자세를 추정하는 단계와; 인식이미지의 자세추정정보를 이용하여 영상 또는 3D 객체모델로 증강하는 단계와; 인식이미지로부터 증강된 영상을 표현가능한 영상으로 출력하는 단계;를 포함하는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법을 기술구성의 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, Constructing a histogram of image elements of a stored reference image by constructing the image to be an identification object in the image; Comparing the element histogram of the video image with the element information of the reference images to search for the most similar reference image; Determining a reference image including the most similar image elements among the reference images as a recognized image; Estimating the posture of the image selected as the recognized image in a stereoscopic manner, calculating homography of the camera from the video image and the reference image, and estimating the position and posture of the virtual camera; Augmenting the image or the 3D object model using the attitude estimation information of the recognized image; And outputting the enhanced image as an image capable of expressing the enhanced image from the recognized image.
다음으로 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템의 바람직한 실시예를 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Next, a preferred embodiment of an augmented reality image recognition system using an overlap cut image according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
먼저 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템의 일실시예는 도 1 및 도 2에 나타낸 바와 같이, 영상기기(10)와, 기준이미지저장부(20)와, 영상인식부(30)를 포함하여 이루어진다.1 and 2, an embodiment of an augmented reality image recognition system using an overlap cut image according to the present invention includes an
상기 영상기기(10)는 증강대상인 영상이미지에 대한 영상을 입출력가능하게 구비한다. 즉 상기 영상기기는 인쇄서적에 대한 이미지를 촬영하여 입력가능하게 카메라를 구비함은 물론 촬영된 영상을 비롯한 이미지를 화면상으로 출력가능하게 모니터를 구비한 기기로 구성된다.The
상기에서 인쇄서적은 텍스트나 그림이 포함된 적어도 하나 이상의 페이지로 이루어진 오프라인 도서를 모두 포함하며, 인쇄서적의 페이지에는 적어도 하나 이상의 증강 현실용 마커(marker)를 구비한다.The printed book includes all the offline books including at least one page including text or pictures, and the page of the printed book has at least one marker for augmented reality.
상기 영상기기(10)로는 컴퓨터를 비롯하여 소형기기인 PMP(portable multimedia player)나 PDA(personal digital assistants), 휴대폰, 스마트폰 등과 같이 카메라 및 모니터화면을 구비함은 물론 소정의 메모리 수단을 구비하고 소정의 마이크로프로세서를 탑재함으로써 소정의 저장기능 및 연산기능을 갖춘 기기를 통칭하는 개념이다.The
상기 기준이미지저장부(20)는 상기 영상기기(10)로부터 영상을 인식하고자 하는 다수의 영상이미지에 대해 각각 이미지 엘리먼트(element)를 구성한 후 식별대상이 되는 참조이미지로서 구축하는 기능을 수행한다.The reference
상기 기준이미지저장부(20)는 도 2에 나타낸 바와 같이, 개개의 참조이미지마다 구분된 이미지 엘리먼트로 분류하여 저장가능하게 구성되는 것으로서, 엘리먼트생성부(21)와, 엘리먼트추출부(23)와, 엘리먼트정보저장부(25)와, 정보삽입부(27)로 구성한다.As shown in FIG. 2, the reference
상기 엘리먼트생성부(21)는 식별하고자하는 모든 참조이미지에 대해 각 이미지별로 특징지을 수 있는 영역을 선별하여 개개의 구분된 참조이미지를 구성한다. 즉 상기 엘리먼트생성부(21)는 전체적인 참조이미지 중 해당 이미지의 고유한 특징부분을 영역별로 선택하여 이미지 엘리먼트로 분류된 참조이미지를 구성한다.The
상기에서 하나의 이미지 엘리먼트는 참조이미지 전체 이미지의 일부분으로서 개개의 해당 이미지의 특징을 나타낼 수 있도록 하는 일부분의 영역이므로 이미지의 고유한 특징을 잘 포함하는 부분을 선택하여 이미지 엘리먼트를 구성하게 된다.In this case, one image element is a part of the entire image of the reference image, which is a part of the image so as to display the feature of each corresponding image. Therefore, the part including the unique feature of the image is selected to constitute the image element.
상기 기준이미지저장부(20)에서는 상기 엘리먼트생성부(21)로부터 참조이미지의 이미지 엘리먼트를 구성하되 상기 엘리먼트생성부(21)는 참조이미지에 대해 오버랩 컷 방식으로 이미지의 특징영역을 선별한다.In the reference
상기 엘리먼트생성부(21)에서 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트 구성은 도 3에 나타낸 바처럼 오버랩 컷 방식으로서, 유사한 이미지와 차이점을 보이는 영역을 중점으로 복수 개의 이미지 엘리먼트를 생성토록 중첩가능하게 이루어진다. 즉 참고이미지 중 유사한 이미지와 차이점을 보이는 영역을 중점으로 중첩시키는 다수의 이미지 엘리먼트를 생성하게 된다.As shown in FIG. 3, the image element configuration for the reference image in the
이러한 이미지 엘리먼트 구성방식은 휴리스틱(heuristic)한 방법으로 참조이미지의 내용에 따라 각 이미지의 특징으로 잘 구분하여 저장할 수 있도록 선별한다.The method of constructing the image element is selected in a heuristic manner so that it can be distinguished and stored according to the characteristics of each image according to the contents of the reference image.
상기 엘리먼트생성부(21)에서는 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트를 작성할 때 서로 유사하거나 혼동되는 참조이미지가 없다면 중첩되지 않은 1~2개의 단순한 이미지 엘리먼트 영역으로 구성하는 것도 가능하다.The
상기 엘리먼트추출부(23)는 상기 엘리먼트생성부(21)에서 생성된 각 이미지 엘리먼트에 대한 특징점을 추출한다.The
상기에서 엘리먼트추출부(23)의 추출방식으로는 SIFT(scale invariant feature transform), SURF(speeded up robust features), FAST 등의 다양한 방식의 알고리즘 중에 응용의 특성에 가장 적합한 방식의 알고리즘을 선택하여 사용한다.As an extraction method of the
상기 엘리먼트정보저장부(25)는 참조이미지의 식별번호를 비롯하여 각 이미지 엘리먼트로부터 추출된 히스토그램과 특징영역별 특징점들을 생성한 후 정보를 저장한다.The element
예를 들면, 상기 엘리먼트정보저장부(25)에서는 도 4에 나타낸 바와 같이, 참조이미지마다 구분된 식별번호를 부여하여 저장하되 각 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트들의 특징점에 대한 정보를 히스토그램을 생성하여 저장한다.For example, as shown in FIG. 4, the element
상기 정보삽입부(27)는 상기 엘리먼트정보저장부(25)에 저장된 각 이미지 엘리먼트의 정보로부터 참조이미지 내에서의 해당 엘리먼트의 기하학적인 상대 위치를 표시한다.The
상기와 같이 기하학적인 상대 위치를 표시하도록 구성하면, 이미지 인식과정에 따른 인식률을 더욱 높이기 위한 추가적인 정보로서 사용이 가능하고, 이러한 정보삽입은 오인식률을 최소화하는 것이 가능하다.If the geometric relative position is displayed as described above, it can be used as additional information for further increasing the recognition rate according to the image recognition process, and insertion of such information can minimize the false recognition rate.
상기 영상인식부(30)는 상기 영상기기(10)로부터 입력된 영상이미지를 영상 또는 3D 객체모델로 증강시켜 상기 영상기기(10)의 모니터화면상에 출력가능한 형태로 전달하는 기능을 수행한다.The
상기 영상인식부(30)는 상기 영상기기(10)로부터 입력된 영상이미지를 기준으로 참고이미지 중 유사한 이미지를 찾아 인식이미지로서 영상을 인식할 수 있도록 구성된다. 즉 상기 영상인식부(30)는 영상이미지에서 이미지 엘리먼트로 히스토그램을 작성한 후 상기 기준이미지저장부(20)에 저장된 참조이미지 중 유사한 이미지를 인식이미지로 판정하되 인식이미지를 영상 또는 3D 객체모델로 증강시키도록 구성된다.The
상기 영상인식부(30)는 도 1에 나타낸 바와 같이, 상기 영상기기(10)로부터 입력되는 영상이미지의 인식과정에 대해 1차인식부(30a) 및 2차인식부(30b)로 구분하여 각각 이미지를 인식할 수 있도록 구성된다.1, the
상기 1차인식부(30a)는 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사하거나 혼동되는 참조이미지가 없는 경우 바로 인식이미지로 판정을 완료토록 이미지 인식을 수행한다. 예를 들면, 상기 1차인식부(30a)는 상기 영상기기(10)로부터 입력되는 영상이미지가 상기 기준이미지저장부(20) 상에 저장된 참조이미지와 비교판단하였을 때 서로 유사하거나 혼동되는 참조이미지가 없이 하나의 참조이미지만이 검색되는 경우 바로 인식이미지로 판정하도록 수행한다.The
상기와 같은 1차인식부(30a)를 구성하게 되면, 인식이미지에 대한 신속한 식별작업을 완료하는 것이 가능하다.By constructing the
상기 2차인식부(30b)는 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사한 참조이미지가 적어도 2개 이상 인식되는 경우 수행되도록 구비한다.The
상기에서 2차인식부(30b)는 영상이미지에 대한 이미지 엘리먼트 히스토그램을 상기 기준이미지저장부(20)에 저장된 참조이미지들의 이미지 엘리먼트 정보와 비교한 후 가장 유사한 참조이미지를 검색하여 인식이미지로의 판정을 완료토록 식별을 수행한다.The
상기 영상인식부(30)는 도 1 및 도 2에 나타낸 바와 같이, 상기 영상기기(10)로부터는 영상이미지가 입력되되 상기 기준이미지저장부(20)로부터 참고이미지를 검색가능하게 상호 연동가능한 구조를 이루는 것으로서, 히스토그램작성부(31)와, 이미지검색부(33)와, 이미지판정부(35)와, 영상추정부(37)와, 영상증강부(39)로 이루어진다.1 and 2, the
상기 히스토그램작성부(31)는 상기 영상기기(10)로부터 입력된 영상이미지에서 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 히스토그램을 작성하도록 구성된다.The
상기 히스토그램작성부(31)에는 상기 영상기기(10)의 영상이미지를 전달받아 이미지의 특징점을 추출하여 검색가능한 자료구조를 생성시키는 자료생성부(31a)를 구비한다. 즉 상기 자료생성부(31a)는 상기 영상기기(10)로부터 전달받은 프레임 단위의 이미지에 대해 특징점을 추출하여 기술자(descriptor)를 만드므로 검색 자료구조를 생성한다.The
상기 자료생성부(31a)에서는 K-D tree(k-dimensional tree) 또는 FLANN tree와 같은 자료구조를 사용토록 구성하는 것이 바람직하다.It is preferable that the
상기 히스토그램작성부(31)에는 상기 자료생성부(31a)로부터 완성된 자료구조를 갖는 프레임 이미지의 특징점과 상기 기준이미지저장부(20)의 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트들의 특징점을 비교하는 이미지매칭부(31b)를 구비한다.The
상기 이미지매칭부(31b)에서는 도 5에 나타낸 바와 같이, 입력 영상이미지에서 매칭된 참조이미지의 이미지 엘러먼트에 대한 히스토그램을 작성한다.As shown in FIG. 5, the
상기 영상인식부(30)에서의 각 이미지 엘리먼트는 상기 영상기기(10)로부터 입력된 영상이미지를 인식하기 위한 하나의 요소로서 작용한다.Each image element in the
상기 이미지검색부(33)는 상기 영상기기(10)에서 입력된 영상이미지와 가장 유사한 참조이미지를 상기 기준이미지저장부(20)로부터 검색할 수 있게 구성된다. 즉 상기 이미지검색부(33)는 상기 히스토그램작성부(31)로부터 작성된 영상이미지의 엘리먼트 히스토그램을 상기 기준이미지저장부(20)에 저장된 참조이미지들의 엘리먼트 정보와 비교하여 가장 유사한 참조이미지를 검색한다.The
상기 이미지판정부(35)는 상기 이미지검색부(33)에서 검색된 참조이미지 중에서 인식이미지를 판정하되 참조이미지 중에 유사한 이미지 엘리먼트를 가장 많이 포함한 참조이미지를 인식이미지로 판정한다.The
상기 이미지판정부(35)에는 인식 여부에 대한 판정기준인 특정 임계값을 설정하도록 구성한다.The
상기 이미지판정부(35)에서는 설정된 특정 임계값을 충족하는 참조이미지만을 인식이미지로 판정하도록 이루어진다.The
예를 들면, 참조이미지 중에 가장 유사한 이미지로 검색된 참조이미지이면서 상기 이미지판정부(35) 상에 설정된 임계값을 충족한 참조이미지만을 인식이미지로 판정하게 된다. 즉 상기 이미지판정부(35)에 설정된 임계값을 충족하는 참조이미지 중에 유사도가 가장 높은 것을 인식이미지로 판정하고, 설정된 임계값을 충족하는 참조이미지가 없으면 인식불가로 판정하게 된다.For example, only the reference image that is the reference image that is searched with the most similar image among the reference images and that satisfies the threshold value set on the
상기와 같이 이미지 인식과정에서 특정 임계값을 설정하여 판정하게 되면, 다른 참조이미지보다 유사도가 높다면 영상이미지와는 다른 참조이미지임에도 불구하고 무조건 해당 이미지로 오인식되는 현상을 방지하여 오인식률을 줄이는 것이 가능하다.If the degree of similarity is higher than that of the other reference images, it is possible to prevent the phenomenon that the reference image is unconditionally recognized as the corresponding image even though the reference image is different from the image, thereby reducing the false recognition rate It is possible.
상기 영상추정부(37) 및 상기 영상증강부(39)는 상기 이미지판정부(35)를 거쳐 영상 인식이 완료된 이후 추적(tracking)과정을 이루도록 구성된다. 이때 추적이 실패하게 되면 다시 상기 히스토그램작성부(31)에 의해 이미지 엘리먼트 매칭을 수행하여 영상 인식을 시도하도록 이루어진다.The
상기 영상추정부(37)는 상기 이미지판정부(35)로부터 선택된 인식이미지의 자세를 입체적으로 추정한다.The
상기 영상추정부(37)는 상기 영상기기(10)에서 입력된 영상이미지와 상기 기준이미지저장부(20) 상의 참조이미지로부터 상기 영상기기(10)의 호모그래피(homography)를 계산하고 가상의 영상에 대한 위치와 자세를 추정한다.The
상기 영상증강부(39)는 상기 영상추정부(37)에서 완료된 자세추정정보를 이용하여 상기 영상기기(10)의 영상 위에 표현하고자 하는 영상 또는 3D 객체모델로 증강시킨다.The
상기 영상인식부(30)에서는 도 6에 나타낸 바와 같이, 상기 영상인식부(30)에서는 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 영역을 가변적인 크기와 개수의 엘리먼트 영역으로 분할하는 오버랩 컷 영상 이미지 인식방식으로 이루어진다.6, in the
예를 들면, 상기 영상인식부(30)는 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트를 작성할 때 서로 유사하거나 혼동되는 참조이미지가 없다면 중첩되지 않은 1~2개의 단순한 이미지 엘리먼트 영역으로 구성하고, 유사도가 높아 오인식이 예상되는 참조이미지는 유사한 이미지와 차이점을 보이는 영역을 중점으로 중첩시키는 오버랩 컷 인식방식으로 이미지 엘리먼트를 구성하게 된다.For example, when the image element for the reference image is created, the
상기와 같이 오버랩 컷 인식방식을 이용하여 유사한 이미지와 차이점을 보이는 영역을 중점으로 가변적인 엘리먼트 영역을 분할토록 중첩시키면, 해당 이미지의 독특한 특징을 나타내는 엘리먼트의 수를 늘려주게 되므로 해당 이미지가 유사 이미지와 구분되어 인식될 수 있는 확률을 증진시키는 것이 가능하다.As described above, when the overlapping element region is divided and superimposed on the region showing the difference from the similar image using the overlap-cut recognition method, the number of elements showing the unique characteristic of the image is increased. Therefore, It is possible to enhance the probability of being separately recognized.
다음으로 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법의 바람직한 실시예를 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Next, a preferred embodiment of a method for recognizing an augmented reality image using an overlap cut image according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
먼저 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법의 일실시예는 도 7에 나타낸 바와 같이, 영상이미지를 입력하는 단계(S10)와, 히스토그램을 작성하는 단계(S20)와, 참조이미지를 검색하는 단계(S30)와, 인식이미지로 판정하는 단계(S40)와, 자세를 추정하는 단계(S50)와, 증강하는 단계(S60)와, 영상으로 출력하는 단계(S70)를 포함하여 이루어진다.As shown in FIG. 7, an embodiment of a method of recognizing an augmented reality image using an overlap cut image according to the present invention includes a step (S10) of inputting a video image, a step (S20) of creating a histogram, A step S40 of determining a recognized image, a step of estimating a posture S50, a step of enhancing the pitch S60, and a step S70 of outputting a video image .
상기에서 영상을 인식함에는 증강대상인 영상이미지와 함께 식별대상인 참조이미지가 입력가능하게 구축한다.In order to recognize an image, a reference image, which is an identification target, is constructed to be input together with a video image to be augmented.
상기 참조이미지에 대한 정보를 구축함에는 먼저 전체적인 참조이미지 중 해당 이미지의 고유한 특징부분을 영역별로 선택하여 이미지 엘리먼트로 분류된 참조이미지를 구성한다.(S1)In order to construct the information on the reference image, first, a unique feature portion of the corresponding reference image is selected for each region to constitute a reference image classified into the image elements (S1)
상기에서 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트를 구성함에는 유사한 이미지와 차이점을 보이는 영역을 중점으로 복수 개의 이미지 엘리먼트를 생성토록 중첩가능하게 오버랩 컷 방식으로 생성시킨다.In order to construct the image element for the reference image, an overlap-cut method is used to generate a plurality of image elements in an overlapping manner to generate a plurality of image elements with an emphasis on an area showing a difference from a similar image.
상기 참조이미지의 이미지 엘리먼트를 구성한 다음에는 참조이미지의 각 이미지 엘리먼트에 대한 특징점을 추출한다.(S3)After constructing the image elements of the reference image, feature points for each image element of the reference image are extracted (S3)
상기에서 참조이미지의 이미지 엘리먼트를 추출함에는 SIFT, SURF, FAST 등의 다양한 방식의 알고리즘 중에 응용의 특성에 가장 적합한 방식의 알고리즘을 사용한다.In extracting the image elements of the reference image, algorithms of various methods such as SIFT, SURF, and FAST are used.
상기 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 특징점을 추출한 다음에는 참조이미지의 식별번호 및 히스토그램을 비롯하여 각 참조이미지의 이미지 엘리먼트로부터 추출된 특징점들을 생성하여 저장한다.(S5)After extracting the feature points of the image elements of the reference image, feature points extracted from the image elements of each reference image, including the identification number and the histogram of the reference image, are generated and stored (S5)
상기 참조이미지에 대한 정보를 구축함에는 참조이미지 내에서 각 이미지 엘리먼트의 정보에 대한 기하학적인 상대 위치를 표시하도록 삽입한다.(S7)In order to construct the information about the reference image, a geometric relative position of the information of each image element is inserted in the reference image. (S7)
상기 영상이미지를 입력하는 단계(S10)에서는 증강대상인 영상 즉 인쇄서적에 대한 이미지를 영상기기로 촬영하여 영상이미지를 입력한다.In the step of inputting the image image (S10), the image of the object to be augmented, that is, the image of the printed book, is imaged by the image device and the image is inputted.
상기에서 영상기기로는 컴퓨터를 비롯하여 소형기기인 PMP나 PDA, 휴대폰, 스마트폰 등을 사용한다.In the above, a small-sized device such as a PMP, a PDA, a mobile phone, or a smart phone is used as a video device.
상기 히스토그램을 작성하는 단계(S20)에서는 영상이미지에서 식별대상을 이루도록 구축하여 저장된 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 히스토그램을 작성한다.In the step of creating the histogram (S20), a histogram of the image elements of the stored reference image is constructed by constructing the histogram as an identification object in the image.
상기 히스토그램을 작성함에는 영상기기로부터 전달된 영상이미지의 특징점을 추출하여 검색가능한 자료구조로 생성시킨다(S21).In order to create the histogram, the feature points of the image transferred from the imaging device are extracted and generated as a searchable data structure (S21).
상기에서 영상이미지의 자료구조는 K-D tree 또는 FLANN tree와 같은 자료구조로 생성시키는 것이 바람직하다.It is preferable that the data structure of the video image is generated by a data structure such as a K-D tree or a FLANN tree.
상기 히스토그램을 작성하는 과정에서는 자료구조를 갖는 영상이미지의 특징점과 참조이미지에 대한 이미지 엘라먼트의 특징점을 비교하여 매칭을 수행한다.(S23) 즉 상기 히스토그램을 작성함에는 입력 영상이미지에서 매칭된 참조이미지의 이미지 엘러먼트를 히스토그램으로 작성한다.In the process of creating the histogram, the feature points of the image image having the data structure are compared with the feature points of the image elements of the reference image to perform matching (S23). That is, to generate the histogram, Create an image element of the image as a histogram.
상기 히스토그램을 작성할 때에는 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 영역을 가변적인 크기와 개수의 엘리먼트 영역으로 분할한다.When creating the histogram, the region for the image element of the reference image is divided into variable-size and number of element regions.
예를 들면, 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트를 작성할 때 서로 유사하거나 혼동되는 참조이미지가 없다면 중첩되지 않는 1~2개의 단순한 이미지 엘리먼트 영역으로 분할하고, 유사도가 높아 오인식이 예상되는 참조이미지는 유사한 이미지와 차이점을 보이는 영역을 중점으로 중첩시키도록 분할한다.For example, if you do not have similar or confusing reference images when you create an image element for a reference image, you can divide it into one or two simple image element regions that do not overlap, and the reference image, So that the region showing the difference is superimposed on the central point.
상기 참조이미지를 검색하는 단계(S30)에서는 영상이미지의 엘리먼트 히스토그램을 참조이미지들의 엘리먼트 정보와 비교하여 가장 유사한 참조이미지를 검색한다.In step S30 of retrieving the reference image, the most similar reference image is searched by comparing the element histogram of the image with the element information of the reference images.
상기 인식이미지로 판정하는 단계(S40)에서는 참조이미지 중에 유사한 이미지 엘리먼트를 가장 많이 포함한 참조이미지를 인식이미지로 판정한다.In the determination step S40, the reference image including the most similar image elements among the reference images is determined as the recognized image.
상기에서 인식이미지로 판정함에는 특정 설정 임계값을 기준으로 판정한다. 즉 특정 설정 임계값을 기준으로 설정 임계값을 충족하는 참조이미지 중에서만 가장 유사한 이미지를 인식이미지로 판정하게 된다.In the above, the determination is made based on the specific set threshold value. That is, the most similar image is determined as the recognized image only in the reference image that satisfies the set threshold value based on the specific set threshold value.
예를 들면, 참조이미지 중에 가장 유사한 이미지로 검색된 참조이미지이면서 설정된 임계값을 충족한 참조이미지만을 인식이미지로 판정하게 된다. 즉 설정 임계값을 충족하는 참조이미지 중에 유사도가 가장 높은 것을 인식이미지로 판정하고, 설정된 임계값을 충족하는 참조이미지가 없으면 인식불가로 판정하게 된다.For example, only the reference image that is the reference image that is searched for the most similar image among the reference images and satisfies the set threshold value is determined as the recognized image. That is, it is determined that the reference image that has the highest similarity among the reference images satisfying the set threshold value is determined as the recognized image, and if there is no reference image that satisfies the set threshold value, it is determined that the reference image is unrecognizable.
또한 상기 영상이미지에 대한 인식과정은 두 차례에 걸쳐 진행된다. 즉 상기 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사한 참조이미지가 없는 경우 바로 인식이미지로 판정을 완료토록 수행하는 1차 인식단계(S45)와, 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사한 참조이미지가 적어도 2개 이상 인식되는 경우 영상이미지의 이미지 엘리먼트 히스토그램을 참조이미지들의 이미지 엘리먼트 정보와 비교한 후 가장 유사한 참조이미지를 검색하여 인식이미지로의 판정을 완료토록 식별을 수행하는 2차 인식단계(S47)로 이루어진다.In addition, the recognition process for the image is performed twice. In other words, if there is no similar reference image in the recognition process of the video image, a first recognition step (S45) is performed to complete the determination as a recognition image immediately. In the recognition step of the video image, A second recognition step S47 for comparing the histogram of the image element of the video image with the image element information of the reference images and then searching for the most similar reference image and performing the identification to complete the determination as the recognition image.
상기 자세를 추정하는 단계(S50) 및 상기 증강하는 단계(S60)는 상기 인식이미지로 판정하는 단계(S40)에서 영상 인식이 완료되면 추적(tracking)과정을 진행토록 이루어진다.The step of estimating the posture (S50) and the step of enhancing (S60) are performed to proceed with the tracking process when the image recognition is completed in the step of determining as the recognized image (S40).
이때 추적이 실패하게 되면 다시 상기 히스토그램을 작성하는 단계(S20)를 통해 이미지 엘리먼트 매칭을 수행하여 영상 인식을 재시도하게 된다.At this time, if the tracking fails, the image is matched again through the step of creating the histogram (S20) to retry the image recognition.
상기 자세를 추정하는 단계(S50)에서는 인식이미지로 선택된 이미지의 자세를 입체적으로 추정한다. 즉 자세를 추정함에는 영상이미지와 참조이미지로부터 카메라의 호모그래피를 계산하고 가상 카메라의 위치와 자세를 추정하게 된다.In the step of estimating the posture (S50), the posture of the image selected as the recognized image is three-dimensionally estimated. In other words, to estimate the posture, the homography of the camera is calculated from the image and the reference image, and the position and posture of the virtual camera are estimated.
상기 증강하는 단계(S60)에서는 인식이미지의 자세추정정보를 이용하여 영상 또는 3D 객체모델로 증강시킨다.In the enhancing step S60, the image or the 3D object model is augmented using the attitude estimation information of the recognized image.
상기 영상으로 출력하는 단계(S70)에서는 증강된 영상을 영상기기로 전달하여 사용자에게 표현하도록 영상을 출력한다.In step S70, the enhanced image is transmitted to the image device and the image is output to the user.
즉 상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템 및 그 인식방법에 의하면, 서로 유사한 이미지가 없는 경우 바로 인식이미지로 판정을 완료하는 1차 인식과 함께 유사이미지에 대한 정보를 비교검색한 후 인식이미지로 판정을 완료하는 2차 인식을 구비한 영상인식구조를 구성하므로, 이미지의 식별이 신속하면서도 유사한 이미지로부터 오인식 현상을 줄여 인식 정확성을 향상시키는 것이 가능하다.That is, according to the augmented reality image recognition system and the recognition method using the overlap cut image according to the present invention configured as described above, when there is no similar image, It is possible to improve the recognition accuracy by reducing the phenomenon of false recognition from the similar image while quickly identifying the image, since the image recognition structure having the secondary recognition that completes the determination as the recognition image after comparing and searching the information is constructed.
뿐만 아니라 본 발명은 참조이미지에서 유사점과 차이점을 보이는 영역을 중점으로 상호 중첩된 방식의 이미지 엘리먼트를 구성하므로, 이미지 인식의 빈도율을 증가시켜 정확한 이미지 인식을 도모하는 것이 가능하다.In addition, since the present invention forms image elements in a superimposed manner with emphasis on the regions showing similarities and differences in the reference image, accurate image recognition can be achieved by increasing the frequency of image recognition.
또한 본 발명은 이미지 인식 여부에 대한 판정기준인 특정 임계값을 설정하도록 구성하므로, 오인식에 따른 인식오류를 차단하고 기존 증강현실의 응용범위를 폭넓게 확대하는 것이 가능하다.Further, the present invention is configured to set a specific threshold value, which is a determination criterion for image recognition, so that it is possible to block the recognition error due to false recognition and extend the application range of the existing augmented reality to a wide range.
상기에서는 본 발명에 따른 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템 및 그 인식방법의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 명세서 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고, 이 또한 본 발명의 범위에 속한다.
Although the preferred embodiments of the augmented reality image recognition system and the recognition method using the overlap cut image according to the present invention have been described above, the present invention is not limited thereto. It is possible to carry out the modification, and this is also within the scope of the present invention.
10 : 영상기기 20 : 기준이미지저장부
21 : 엘리먼트생성부 23 : 엘리먼트추출부
25 :엘리먼트정보저장부 27 : 정보삽입부
30 : 영상인식부 30a : 1차인식부
30b : 2차인식부 31 : 히스토그램작성부
31a : 자료생성부 31b : 이미지매칭부
33 : 이미지검색부 35 : 이미지판정부
37 : 영상추정부 39 : 영상증강부10: video equipment 20: reference image storage unit
21: element generating section 23: element extracting section
25: element information storage unit 27: information insertion unit
30:
30b: secondary recognition unit 31: histogram preparation unit
31a:
33: image retrieving unit 35: image judging unit
37: image estimating unit 39: image enhancing unit
Claims (14)
식별대상인 참조이미지에 대해 오버랩 컷 방식으로 이미지의 특징영역을 선별한 후 이미지 엘리먼트로 분류하여 구축저장하는 기준이미지저장부와;
상기 영상기기로부터 입력된 영상이미지에서 이미지 엘리먼트로 히스토그램을 작성한 후 상기 기준이미지저장부에 저장된 참조이미지 중 유사한 이미지를 인식이미지로 판정하되 인식이미지를 영상 또는 3D 객체모델로 증강시키는 영상인식부;를 포함하고,
상기 영상인식부는, 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사하거나 혼동되는 참조이미지가 없는 경우 바로 인식이미지로 판정을 완료토록 수행하는 1차인식부와, 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사한 참조이미지가 적어도 2개 이상 인식되는 경우 수행되고 영상이미지에 대한 이미지 엘리먼트 히스토그램을 상기 기준이미지저장부에 저장된 참조이미지들의 이미지 엘리먼트 정보와 비교한 후 가장 유사한 참조이미지를 검색하여 인식이미지로의 판정을 완료토록 식별을 수행하는 2차인식부를 포함하며,
상기 기준이미지저장부는, 전체적인 참조이미지 중 해당 이미지의 고유한 특징부분을 영역별로 선택하여 이미지 엘리먼트를 구성하는 엘리먼트생성부와, 상기 엘리먼트생성부에서 생성된 각 이미지 엘리먼트에 대한 특징점을 추출하는 엘리먼트추출부와, 참조이미지의 식별번호를 비롯하여 각 이미지 엘리먼트로부터 추출된 히스토그램과 특징영역별 특징점들을 생성한 후 정보를 저장하는 엘리먼트정보저장부와, 상기 엘리먼트정보저장부에 저장된 각 이미지 엘리먼트의 정보로부터 참조이미지 내에서의 해당 엘리먼트의 기하학적인 상대 위치를 표시하는 정보삽입부를 포함하여 이루어지는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템.
A video device provided for inputting and outputting an image of a video image to be augmented;
A reference image storage unit for sorting the feature regions of the image into overlapping image elements and constructing and storing the image regions by using an overlap-cut method;
An image recognition unit for generating a histogram from image elements input from the image device and determining a similar image among the reference images stored in the reference image storage unit as a recognition image and enhancing the recognition image into an image or a 3D object model; Including,
Wherein the image recognizing unit includes a primary recognizing unit for performing a determination as a recognized image immediately when there is no similar or confusing reference image in the process of recognizing a video image, Comparing the image element histogram of the image image with the image element information of the reference images stored in the reference image storing unit, searching for the most similar reference image, and identifying And a second recognition unit for performing the second recognition,
The reference image storing unit may include an element generating unit that generates an image element by selecting a unique feature portion of the corresponding image among the entire reference images by region and an element extracting unit that extracts a feature point for each image element generated by the element generating unit An element information storage unit for storing information after generating a histogram and feature points for each feature region extracted from each image element including an identification number of a reference image, And an information insertion unit for displaying a geometric relative position of the corresponding element in the image.
상기 엘리먼트생성부에서 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트 구성은 유사한 이미지와 차이점을 보이는 영역을 중점으로 복수 개의 이미지 엘리먼트를 생성토록 중첩가능하게 이루어지는 것을 특징으로 하는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the image element configuration for the reference image in the element generation unit is made to be superimposable so as to generate a plurality of image elements with an emphasis on an area showing a difference from a similar image.
상기 영상인식부는, 상기 영상기기로부터 입력된 영상이미지에서 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 히스토그램을 작성하는 히스토그램작성부와, 상기 히스토그램작성부로부터 작성된 영상이미지의 엘리먼트 히스토그램을 상기 기준이미지저장부에 저장된 참조이미지들의 엘리먼트 정보와 비교하여 가장 유사한 참조이미지를 검색하는 이미지검색부와, 상기 이미지검색부에서 검색된 참조이미지 중에 유사한 이미지 엘리먼트를 가장 많이 포함한 참조이미지를 인식이미지로 판정하는 이미지판정부와, 상기 이미지판정부로부터 선택된 인식이미지의 자세를 입체적으로 추정하되 상기 영상기기에서 입력된 영상이미지와 상기 기준이미지저장부 상의 참조이미지로부터 상기 영상기기의 호모그래피(homography)를 계산하고 가상의 영상에 대한 위치와 자세를 추정하는 영상추정부와, 상기 영상추정부에서 완료된 자세추정정보를 이용하여 상기 영상기기의 영상 위에 표현하고자 하는 영상 또는 3D 객체모델로 증강하는 영상증강부를 포함하여 이루어지는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템.
The method according to claim 1,
The image recognizer may include a histogram generator for generating a histogram of image elements of a reference image in a video image input from the video apparatus, a histogram generator for generating an element histogram of the video image generated by the histogram generator, An image retrieving unit for retrieving the most similar reference image by comparing with the element information of the images; an image judging unit for judging, as a recognized image, a reference image including the most similar image elements among the reference images retrieved by the image retrieving unit; And estimating stereoscopically the attitude of the recognized image selected from the determination unit, calculating homography of the video apparatus from the video image input from the video apparatus and the reference image on the reference image storage unit, And an image enhancement unit for enhancing the image or the 3D object model to be displayed on the image of the image device using the posture estimation information completed in the image estimating unit, using an overlap cut image Realistic image recognition system.
상기 히스토그램작성부는, 상기 영상기기의 영상이미지를 전달받아 이미지의 특징점을 추출하여 검색가능한 자료구조를 생성시키는 자료생성부와, 상기 자료생성부로부터 완성된 자료구조를 갖는 프레임 이미지의 특징점과 상기 기준이미지저장부의 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트들의 특징점을 비교하는 이미지매칭부를 포함하여 이루어지는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템.
The method of claim 4,
The histogram creating unit includes a data generating unit for receiving a video image of the video apparatus and extracting a minutiae point of the image to generate a searchable data structure, And an image matching unit for comparing the feature points of the image elements with respect to the reference image of the image storing unit.
상기 이미지판정부에는 인식 여부에 대한 판정기준인 특정 임계값을 설정하도록 구성하고, 설정된 임계값을 충족하는 참조이미지만을 인식이미지로 판정하되 설정 임계값을 충족하는 참조이미지 중에 가장 유사한 이미지를 인식이미지로 판정하도록 이루어지는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템.
The method of claim 4,
The image determining unit may be configured to set a specific threshold value that is a determination criterion for recognition or not, determine only the reference image that satisfies the set threshold value as the recognized image, and determine the most similar image among the reference images that satisfy the set threshold value, Of the overlap-cut image.
상기 영상인식부에서는 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 영역을 가변적인 크기와 개수의 엘리먼트 영역으로 분할하는 오버랩 컷 영상 이미지 인식방식으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the image recognition unit comprises an overlap-cut image recognition method for dividing an area of an image element of a reference image into variable-size and number-of-element regions.
영상이미지에서 식별대상을 이루도록 구축하여 저장된 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 히스토그램을 작성하는 단계와;
영상이미지의 엘리먼트 히스토그램을 참조이미지들의 엘리먼트 정보와 비교하여 가장 유사한 참조이미지를 검색하는 단계와;
참조이미지 중에 유사한 이미지 엘리먼트를 가장 많이 포함한 참조이미지를 인식이미지로 판정하는 단계와;
인식이미지로 선택된 이미지의 자세를 입체적으로 추정하되 영상이미지와 참조이미지로부터 카메라의 호모그래피를 계산하고 가상 카메라의 위치와 자세를 추정하는 단계와;
인식이미지의 자세추정정보를 이용하여 영상 또는 3D 객체모델로 증강하는 단계와;
인식이미지로부터 증강된 영상을 표현가능한 영상으로 출력하는 단계;를 포함하여 이루어지되,
상기 영상이미지에서 식별대상을 이루도록 구축하여 저장된 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 히스토그램을 작성하는 단계에서, 상기 참조이미지의 이미지 엘리먼트를 구축하여 저장함에는, 전체적인 참조이미지를 오버랩 컷 방식으로 고유한 특징부분의 영역별로 선택된 이미지 엘리먼트를 구성하는 단계와, 참조이미지의 각 이미지 엘리먼트에 대한 특징점을 추출하는 단계와, 참조이미지의 식별번호 및 히스토그램을 비롯하여 각 참조이미지의 이미지 엘리먼트로부터 추출된 특징점들을 생성하여 저장하는 단계와, 참조이미지 내에서 각 이미지 엘리먼트의 정보에 대한 기하학적인 상대 위치를 표시하도록 삽입하는 단계를 포함하여 이루어지는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법.
A step of capturing an image to be augmented and inputting a video image;
Constructing a histogram of image elements of a stored reference image by constructing the image to be an identification object in the image;
Comparing the element histogram of the video image with the element information of the reference images to search for the most similar reference image;
Determining a reference image including the most similar image elements among the reference images as a recognized image;
Estimating the posture of the image selected as the recognized image in a stereoscopic manner, calculating homography of the camera from the video image and the reference image, and estimating the position and posture of the virtual camera;
Augmenting the image or the 3D object model using the attitude estimation information of the recognized image;
And outputting the enhanced image as an image capable of expressing the enhanced image from the recognized image,
In constructing a histogram for an image element of a stored reference image by constructing and storing an image of the reference image in the image, constructing and storing the image element of the reference image may include storing the entire reference image in an overlap- A step of extracting feature points for each image element of the reference image, a step of generating and storing the feature points extracted from the image elements of each reference image including the identification number and the histogram of the reference image, And inserting the overlapping cut image to display a geometric relative position of the information of each image element in the reference image.
상기 전체적인 참조이미지를 오버랩 컷 방식으로 고유한 특징부분의 영역별로 선택된 이미지 엘리먼트를 구성하는 단계에서, 상기 이미지 엘리먼트를 구성함에는 해당 이미지의 유사점과 차이점을 보이는 영역을 중점으로 복수 개의 이미지 엘리먼트를 중첩하여 구성하도록 이루어지는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법.
The method of claim 8,
In the step of constructing the image elements selected by the overlapping cut method for each of the regions of the feature portion, the plurality of image elements are superimposed on the region showing the difference from the similarities of the images, And an overlap-cut image is generated.
상기 참조이미지 중에 유사한 이미지 엘리먼트를 가장 많이 포함한 참조이미지를 인식이미지로 판정하는 단계는, 서로 유사한 참조이미지가 없는 경우 바로 인식이미지로 판정을 완료토록 수행하는 1차 인식단계와, 영상이미지에 대한 인식과정에서 서로 유사한 참조이미지가 적어도 2개 이상 인식되는 경우 영상이미지의 이미지 엘리먼트 히스토그램을 참조이미지들의 이미지 엘리먼트 정보와 비교한 후 가장 유사한 참조이미지를 검색하여 인식이미지로의 판정을 완료토록 식별을 수행하는 2차 인식단계를 포함하여 이루어지는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법
The method of claim 8,
Wherein the step of determining a reference image including the most similar image elements among the reference images as a recognition image includes a first recognition step of performing a determination as a recognition image immediately when there is no reference image similar to each other, If at least two similar reference images are recognized in the process, the histogram of the image element of the image image is compared with the image element information of the reference images, and the most similar reference image is searched to perform the identification to complete the determination as the recognition image A method for recognizing an augmented reality image using an overlap cut image including a second recognition step
상기 히스토그램을 작성하는 단계에서는, 영상이미지의 특징점을 추출하여 검색가능한 자료구조로 생성시키는 단계와, 자료구조를 갖는 영상이미지의 특징점과 참조이미지에 대한 이미지 엘리먼트들의 특징점을 비교하여 매칭을 수행하는 단계를 포함하여 이루어지는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법.
The method of claim 8,
The step of generating the histogram comprises the steps of extracting minutiae points of a video image to generate a searchable data structure, comparing the minutiae points of the video image having the data structure with the minutiae points of the image elements of the reference image, The method of claim 1, further comprising:
상기 히스토그램을 작성할 때에 참조이미지의 이미지 엘리먼트에 대한 영역을 가변적인 크기와 개수의 엘리먼트 영역으로 분할하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법.
The method of claim 8,
Wherein an area for the image element of the reference image is divided into a variable size and a number of element areas when the histogram is created.
상기 참조이미지를 인식이미지로 판정함에는, 특정 설정 임계값을 기준으로 설정 임계값을 충족하는 참조이미지 중에서만 가장 유사한 이미지를 인식이미지로 판정하도록 이루어지는 오버랩 컷 영상을 이용한 증강현실 영상 인식방법.
The method of claim 8,
Wherein the determination of the reference image as a recognition image is made by determining an image that is most similar to only a reference image satisfying a set threshold value based on a specific set threshold value as a recognition image.
Priority Applications (1)
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Citations (1)
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JP2012146221A (en) | 2011-01-13 | 2012-08-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Feature amount acquisition device, similar image retrieval device, feature amount acquisition method, and program |
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2013
- 2013-12-31 KR KR1020130168563A patent/KR101556937B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2012146221A (en) | 2011-01-13 | 2012-08-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Feature amount acquisition device, similar image retrieval device, feature amount acquisition method, and program |
Non-Patent Citations (3)
Title |
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논문1:멀티미디어학회 |
논문2:한국방송공학회 |
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