KR101569165B1 - 소실점 검출 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 소실점 검출 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법은 복수의 픽셀을 갖는 이미지로부터 엣지 (edge) 픽셀 및 비-엣지 픽셀을 검출하는 단계, 엣지 픽셀에 대한 허프 변환 (Hough transform) 을 수행하여 복수의 직선을 검출하는 단계, 엣지 픽셀에 대해 직선의 기울기에 기초한 패턴과 패턴 매칭을 수행하는 단계, 패턴 매칭 결과에 기초하여 직선의 강도를 계산하는 단계 및 직선의 강도에 기초하여 이미지에서의 소실점을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하여, 직선에 기여하는 엣지 픽셀을 보다 명확히 선별하고, 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀뿐만 아니라 비-엣지 픽셀에도 점수를 부여하는 방식으로 새로운 정의의 직선의 강도를 제공하여, 보다 정확하게 소실점을 검출할 수 있다.
Description
본 발명은 소실점 검출 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 직선의 기울기에 기초한 패턴을 사용하는 패턴 매칭 및 패턴 매칭 결과에 따른 직선의 강도를 사용하여 보다 정확하게 소실점을 검출할 수 있는 소실점 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.
소실점은 3차원 공간에서 평행한 직선들이 렌즈를 통해 2차원 영상으로 투영되는 과정에서 원근감에 의해 수렴하는 가장 먼 지점을 의미한다. 이러한 소실점이 갖고 있는 정보는 여러 분야에서 사용된다. 예를 들어, 소실점은 2D-3D 변환에서의 깊이 단서 (depth cue) 중 하나인 선 원근법 (linear perspective) 에서 중요한 단서로 사용되고, 이 때, 소실점은 영상에서 가장 먼 지점으로 설정되어 상대적인 깊이 추정을 통해 깊이 지도 (depth map) 를 생성하는데 사용된다. 또한, 소실점은 최근 주목받는 자동 운항 (autonavigation) 관련 기술분야에서도 사용된다.
이미지로부터 소실점을 추정하기 위해 사용되는 방법으로는 블록 기반 검출 방법, 가버-필터 (Gaber-filter) 기반 검출 방법 및 직선 기반 검출 방법 등이 있다. 이들 중 직선 기반 검출 방법은 이미지로부터 엣지 (edge) 픽셀을 검출하고, 검출된 엣지 픽셀을 대상으로 허프 변환 (Hough Transform) 을 수행하여 직선들을 검출하고, 검출된 직선들로부터 소실점을 검출한다. 또한, 소실점을 검출하기 위해 검출된 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀 수를 계산하여 직선의 강도를 측정하고, 측정된 직선의 강도를 사용하여 소실점을 검출하는 방식이 사용되고 있다. 다만, 이러한 방식은 직선 상에 있는 엣지 픽셀 수만 계산할 뿐, 직선 주변에 엣지 픽셀이 있는지 여부는 전혀 고려하지 않는다. 따라서, 실제로 점선이나 직선이 아니지만 노이즈나 카메라 렌즈 결함 등의 이유로 직선의 강도가 높게 측정되거나, 복잡한 텍스쳐 (texture) 에 해당하는 부분이 높은 직선의 강도를 갖는 직선으로 판단되어, 소실점 검출이 정확하게 수행되지 않는 문제점이 있다. 이에, 보다 나은 소실점 검출을 위한 새로운 방법에 대한 요구가 존재한다.
[선행기술문헌]
JW. Han. “Relative Depth-Map Generation form Monocular Image using a Valid Vanishing Point”, 한국정보과학회 가을 논문집. Vol. 33, No. 2, 2006.
이미지로부터 소실점을 추정하기 위해 사용되는 방법으로는 블록 기반 검출 방법, 가버-필터 (Gaber-filter) 기반 검출 방법 및 직선 기반 검출 방법 등이 있다. 이들 중 직선 기반 검출 방법은 이미지로부터 엣지 (edge) 픽셀을 검출하고, 검출된 엣지 픽셀을 대상으로 허프 변환 (Hough Transform) 을 수행하여 직선들을 검출하고, 검출된 직선들로부터 소실점을 검출한다. 또한, 소실점을 검출하기 위해 검출된 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀 수를 계산하여 직선의 강도를 측정하고, 측정된 직선의 강도를 사용하여 소실점을 검출하는 방식이 사용되고 있다. 다만, 이러한 방식은 직선 상에 있는 엣지 픽셀 수만 계산할 뿐, 직선 주변에 엣지 픽셀이 있는지 여부는 전혀 고려하지 않는다. 따라서, 실제로 점선이나 직선이 아니지만 노이즈나 카메라 렌즈 결함 등의 이유로 직선의 강도가 높게 측정되거나, 복잡한 텍스쳐 (texture) 에 해당하는 부분이 높은 직선의 강도를 갖는 직선으로 판단되어, 소실점 검출이 정확하게 수행되지 않는 문제점이 있다. 이에, 보다 나은 소실점 검출을 위한 새로운 방법에 대한 요구가 존재한다.
[선행기술문헌]
JW. Han. “Relative Depth-Map Generation form Monocular Image using a Valid Vanishing Point”, 한국정보과학회 가을 논문집. Vol. 33, No. 2, 2006.
이에, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 직선의 기울기에 기초한 패턴을 사용하는 패턴 매칭을 수행하여, 직선에 기여하는 엣지 픽셀을 보다 명확히 선별하고, 보다 정확하게 소실점을 검출할 수 있는 소실점 검출 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀뿐만 아니라 직선에 기여하는 비-엣지 픽셀에도 점수를 부여하는 방식으로 새로운 정의의 직선의 강도를 제공하여, 보다 정확하게 소실점을 검출할 수 있는 소실점 검출 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀뿐만 아니라 직선에 기여하는 비-엣지 픽셀에도 점수를 부여하는 방식으로 새로운 정의의 직선의 강도를 제공하여, 보다 정확하게 소실점을 검출할 수 있는 소실점 검출 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법은 복수의 픽셀을 갖는 이미지로부터 엣지 (edge) 픽셀 및 비-엣지 픽셀을 검출하는 단계, 엣지 픽셀에 대한 허프 변환 (Hough transform) 을 수행하여 복수의 직선을 검출하는 단계, 엣지 픽셀에 대해 직선의 기울기에 기초한 패턴과 패턴 매칭을 수행하는 단계, 패턴 매칭 결과에 기초하여 직선의 강도를 계산하는 단계 및 직선의 강도에 기초하여 이미지에서의 소실점을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭을 수행하는 단계는 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 중점으로 하며 패턴의 크기와 동일한 크기를 갖는 패치를 패턴과 픽셀 단위로 매칭하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 엣지 픽셀은 1의 값을 갖고, 비-엣지 픽셀은 0의 값을 갖고, 패턴 중 직선에 해당하는 부분은 1의 값을 갖고, 패턴 중 직선에 해당하지 않는 부분은 직선으로부터 직선의 기울기에 수직하는 방향으로 멀어질 수록 감소하는 값을 갖는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭을 수행하는 단계는 다음의 수학식을 사용하여 패턴 매칭 값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
(여기서, size는 패턴의 크기이고, Mr은 패턴 매칭 결과이고, Pc는 패치 내의 픽셀의 값이다.)
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭을 수행하는 단계는 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 이상인 경우 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 유지하고, 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 미만인 경우 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭을 수행하는 단계는 다중 크기 패턴 매칭을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 다중 크기 패턴 매칭을 수행하는 단계는 상대적으로 큰 패턴에 대한 패턴 매칭을 수행한 후, 상대적으로 작은 패턴에 대한 패턴 매칭을 수행하는 단계인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭의 결과에 기초하여 직선 상에 존재하는 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계를 더 포함하고, 직선의 강도를 계산하는 단계는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 값 및 비-엣지 픽셀의 값에 기초하여 직선의 강도를 계산하는 단계인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계는, 직선 상에 존재하는 연속하는 엣지 픽셀에 의해 정의되는 직선 세그먼트를 검출하는 단계 및 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이에 존재하는 비-엣지 픽셀에 의해 정의되는 갭 (gap) 을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계는, 다음의 수학식을 사용하여 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이에 존재하는 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계 및 비-엣지 픽셀의 점수를 비-엣지 픽셀의 값으로 대체하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
(RoGL은 lG/Mlines이고, lG는 갭의 길이이고, Mlines는 서로 이웃하는 직선 세그먼트의 길이의 평균이다.)
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 직선의 강도는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 값과 비-엣지 픽셀의 값의 합인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 소실점을 검출하는 단계는, 직선의 교점을 검출하는 단계, 교점을 지나는 직선의 강도의 합을 교점의 점수로 계산하는 단계 및 교점의 점수에 기초하여 소실점을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 장치는 복수의 픽셀을 갖는 이미지로부터 엣지 픽셀 및 비-엣지 픽셀을 검출하는 픽셀 검출부, 엣지 픽셀에 대한 허프 변환을 수행하여 복수의 직선을 검출하는 직선 검출부, 엣지 픽셀에 대해 직선의 기울기에 기초한 패턴과 패턴 매칭을 수행하는 패턴 매칭부, 패턴 매칭의 결과에 기초하여 직선의 강도를 계산하는 직선 강도 계산부 및 직선의 강도에 기초하여 이미지에서의 소실점을 검출하는 소실점 검출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭부는 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 중점으로 하며 패턴의 크기와 동일한 크기를 갖는 패치를 패턴과 픽셀 단위로 매칭하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭부는 다중 크기 패턴 매칭을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭의 결과에 기초하여 직선 상에 존재하는 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 픽셀 점수 계산부를 더 포함하고, 직선 강도 계산부는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 값 및 비-엣지 픽셀의 값에 기초하여 직선의 강도를 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 픽셀 점수 계산부는 직선 상에 존재하는 연속하는 엣지 픽셀에 의해 정의되는 직선 세그먼트를 검출하고, 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이에 존재하는 비-엣지 픽셀에 의해 정의되는 갭을 검출하고, 비-엣지 픽셀에 대한 점수는 직선 세그먼트의 길이 및 갭의 길이에 기초하여 부여되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 소실점 검출부는 직선의 교점을 검출하고, 교점을 지나는 직선의 강도의 합을 교점의 점수로 계산하고, 교점의 점수에 기초하여 소실점을 검출하는 것을 특징으로 한다.
기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭을 수행하는 단계는 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 중점으로 하며 패턴의 크기와 동일한 크기를 갖는 패치를 패턴과 픽셀 단위로 매칭하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 엣지 픽셀은 1의 값을 갖고, 비-엣지 픽셀은 0의 값을 갖고, 패턴 중 직선에 해당하는 부분은 1의 값을 갖고, 패턴 중 직선에 해당하지 않는 부분은 직선으로부터 직선의 기울기에 수직하는 방향으로 멀어질 수록 감소하는 값을 갖는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭을 수행하는 단계는 다음의 수학식을 사용하여 패턴 매칭 값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
(여기서, size는 패턴의 크기이고, Mr은 패턴 매칭 결과이고, Pc는 패치 내의 픽셀의 값이다.)
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭을 수행하는 단계는 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 이상인 경우 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 유지하고, 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 미만인 경우 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭을 수행하는 단계는 다중 크기 패턴 매칭을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 다중 크기 패턴 매칭을 수행하는 단계는 상대적으로 큰 패턴에 대한 패턴 매칭을 수행한 후, 상대적으로 작은 패턴에 대한 패턴 매칭을 수행하는 단계인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭의 결과에 기초하여 직선 상에 존재하는 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계를 더 포함하고, 직선의 강도를 계산하는 단계는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 값 및 비-엣지 픽셀의 값에 기초하여 직선의 강도를 계산하는 단계인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계는, 직선 상에 존재하는 연속하는 엣지 픽셀에 의해 정의되는 직선 세그먼트를 검출하는 단계 및 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이에 존재하는 비-엣지 픽셀에 의해 정의되는 갭 (gap) 을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계는, 다음의 수학식을 사용하여 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이에 존재하는 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계 및 비-엣지 픽셀의 점수를 비-엣지 픽셀의 값으로 대체하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
(RoGL은 lG/Mlines이고, lG는 갭의 길이이고, Mlines는 서로 이웃하는 직선 세그먼트의 길이의 평균이다.)
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 직선의 강도는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 값과 비-엣지 픽셀의 값의 합인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 소실점을 검출하는 단계는, 직선의 교점을 검출하는 단계, 교점을 지나는 직선의 강도의 합을 교점의 점수로 계산하는 단계 및 교점의 점수에 기초하여 소실점을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 장치는 복수의 픽셀을 갖는 이미지로부터 엣지 픽셀 및 비-엣지 픽셀을 검출하는 픽셀 검출부, 엣지 픽셀에 대한 허프 변환을 수행하여 복수의 직선을 검출하는 직선 검출부, 엣지 픽셀에 대해 직선의 기울기에 기초한 패턴과 패턴 매칭을 수행하는 패턴 매칭부, 패턴 매칭의 결과에 기초하여 직선의 강도를 계산하는 직선 강도 계산부 및 직선의 강도에 기초하여 이미지에서의 소실점을 검출하는 소실점 검출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭부는 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 중점으로 하며 패턴의 크기와 동일한 크기를 갖는 패치를 패턴과 픽셀 단위로 매칭하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭부는 다중 크기 패턴 매칭을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 패턴 매칭의 결과에 기초하여 직선 상에 존재하는 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 픽셀 점수 계산부를 더 포함하고, 직선 강도 계산부는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 값 및 비-엣지 픽셀의 값에 기초하여 직선의 강도를 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 픽셀 점수 계산부는 직선 상에 존재하는 연속하는 엣지 픽셀에 의해 정의되는 직선 세그먼트를 검출하고, 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이에 존재하는 비-엣지 픽셀에 의해 정의되는 갭을 검출하고, 비-엣지 픽셀에 대한 점수는 직선 세그먼트의 길이 및 갭의 길이에 기초하여 부여되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 소실점 검출부는 직선의 교점을 검출하고, 교점을 지나는 직선의 강도의 합을 교점의 점수로 계산하고, 교점의 점수에 기초하여 소실점을 검출하는 것을 특징으로 한다.
기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명은 직선의 기울기에 기초한 패턴을 사용하는 패턴 매칭을 수행하여, 직선에 기여하는 엣지 픽셀을 보다 명확히 선별하고, 보다 정확하게 소실점을 검출할 수 있다.
본 발명은 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀뿐만 아니라 직선에 기여하는 비-엣지 픽셀에도 점수를 부여하는 방식으로 새로운 정의의 직선의 강도를 제공하여, 보다 정확하게 소실점을 검출할 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
본 발명은 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀뿐만 아니라 직선에 기여하는 비-엣지 픽셀에도 점수를 부여하는 방식으로 새로운 정의의 직선의 강도를 제공하여, 보다 정확하게 소실점을 검출할 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 장치의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법의 흐름도이다.
도 3은 엣지 픽셀에 의한 직선의 종류를 설명하기 위한 엣지 맵들이다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서 사용되는 패턴들이다.
도 4d는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서 사용되는 패턴의 점수화를 설명하기 위한 표이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 패턴 매칭을 설명하기 위한 도면들이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 RoGL 값을 설명하기 위한 개략도이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하여 직선의 강도를 계산하는 것을 설명하기 위한 표들이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 직선의 강도의 순서를 설명하기 위한 엣지 맵들이다.
도 10a는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 검출 에러를 설명하기 위한 그래프이다.
도 10b는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 허용 오차 대비 검출 확률을 설명하기 위한 그래프이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법의 흐름도이다.
도 3은 엣지 픽셀에 의한 직선의 종류를 설명하기 위한 엣지 맵들이다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서 사용되는 패턴들이다.
도 4d는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서 사용되는 패턴의 점수화를 설명하기 위한 표이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 패턴 매칭을 설명하기 위한 도면들이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 RoGL 값을 설명하기 위한 개략도이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하여 직선의 강도를 계산하는 것을 설명하기 위한 표들이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 직선의 강도의 순서를 설명하기 위한 엣지 맵들이다.
도 10a는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 검출 에러를 설명하기 위한 그래프이다.
도 10b는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 허용 오차 대비 검출 확률을 설명하기 위한 그래프이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 장치의 개략도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법의 흐름도이다. 도 1을 참조하면, 소실점 검출 장치 (100) 는 픽셀 검출부 (110), 직선 검출부 (120), 패턴 매칭부 (130), 직선 강도 계산부 (150) 및 소실점 검출부 (160) 를 포함한다.
픽셀 검출부 (110) 는 복수의 픽셀을 갖는 이미지로부터 엣지 픽셀 및 비-엣지 픽셀을 검출한다 (S200). 엣지 픽셀은 이미지에 표현된 다양한 객체들의 경계에 있는 픽셀을 의미하고, 비-엣지 픽셀은 이미지에 포함된 복수의 픽셀 중 엣지 픽셀이 아닌 픽셀을 의미한다. 픽셀 검출부 (110) 가 엣지 픽셀 및 비-엣지 픽셀을 검출하는 방법으로는 현재 널리 사용되고 있는 다양한 엣지 픽셀 검출 방식이 사용될 수 있다. 픽셀 검출부 (110) 는 엣지 픽셀 검출 결과를 엣지 맵 (edge map) 으로 나태내어, 엣지 픽셀을 흰색 픽셀로 표현하고, 비-엣지 픽셀을 검은색 픽셀로 표현할 수도 있다.
이어서, 직선 검출부 (120) 는 픽셀 검출부 (110) 에 의해 검출된 엣지 픽셀에 대한 허프 변환을 수행하여 복수의 직선을 검출한다 (S210). 직선 검출부 (120) 는 엣지 픽셀에 대한 허프 변환을 수행하여, 엣지 픽셀을 허프 공간에서의 라인으로 변환하고, 허프 공간에서의 라인들의 교점을 사용하여 이미지에서의 복수의 직선을 검출할 수 있다. 허프 변환을 수행하여 복수의 직선을 검출하는 구체적인 방식은 현재 널리 사용되고 있으므로, 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다. 직선 검출부 (120) 는 검출된 직선 중 가중치가 높은 N 개의 상위 직선만을 검출하여 소실점 검출에 사용할 수 있다.
이어서, 패턴 매칭부 (130) 는 엣지 픽셀에 대해 직선의 기울기에 기초한 패턴과 패턴 매칭을 수행한다 (S220). 패턴 매칭부 (130) 에 의한 패턴 매칭에 대한 보다 상세한 설명을 위해 도 3 내지 도 5를 함께 참조한다.
도 3은 엣지 픽셀에 의한 직선의 종류를 설명하기 위한 엣지 맵들이다. 도 3의 (a) 는 연속이며 긴 직선, (b) 는 노이즈가 일부 포함된 연속이며 긴 직선, (c) 는 점선, (d) 는 복잡한 텍스쳐이다.
앞서 발명의 배경이 되는 기술에서 설명한 바와 같이 종래 기술에서는 엣지 픽셀을 검출하고 직선을 검출한 후, 직선의 강도를 측정한다. 종래 기술에서는 직선의 강도는 검출된 직선 상에 있는 엣지 픽셀의 개수인 것으로 정의한다. 이러한 경우, 도 3의 (a) 와 같이 완벽하게 연속이며 긴 직선 및 (b) 의 노이즈가 일부 포함된 연속이며 긴 직선은 강도가 강한 것으로 측정되고, (c) 의 점선 및 (d) 의 복잡한 텍스쳐는 강도가 약한 것으로 측정된다. 여기서, 문제는 도 3의 (d) 의 복잡한 텍스쳐가 (c) 의 점선과 동일한 강도를 갖는 직선으로 측정될 수 있다는 것이다. 구체적으로, 종래 기술에서는 상술한 바와 같이 직선의 강도를 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 개수인 것으로 판단하므로, 도 3의 (c) 및 (d) 에서 빨강 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 개수가 동일하다면 도 3의 (c) 및 (d) 의 빨강 직선은 동일한 강도를 갖는 것으로 판단될 수 있다. 이에, 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서는 보다 정확한 직선의 강도 측정을 위해 엣지 픽셀로부터 검출된 직선의 주변 정보를 활용하여 패턴 매칭을 수행하고, 직선 주변의 엣지 픽셀들이 직선에 기여하는지 여부를 판단한다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서 사용되는 패턴들이다. 도 4d는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서 사용되는 패턴의 점수화를 설명하기 위한 표이다. 도 4d의 표 (440) 는 도 4c의 패턴 (430) 을 점수화한 표이다.
먼저, 도 4a 및 도 4c를 참조하면, 패턴 매칭에 사용되는 패턴은 엣지 픽셀로부터 검출된 직선의 기울기에 기초하여 결정된다. 구체적으로, 패턴에서 직선 상은 최대값을 갖고, 직선으로부터 직선의 기울기에 수직하는 방향으로 멀어질수록 감소하는 값을 갖는다. 예를 들어, 도 4a 및 도 4c에 도시된 바와 같이, 패턴 중 직선에 해당하는 부분은 흰색으로 표현되어 최대값인 1을 갖고, 패턴 중 직선에 해당하지 않는 부분은 직선으로부터 직선의 기울기에 수직하는 방향으로 멀어질수록 명도가 낮은 색으로 표현되어 감소하는 값을 갖는다.
이러한 패턴은 점수화되어 표로서 나타내질 수 있다. 도 4c 및 도 4d를 참조하면, 패턴 (430) 중 직선에 해당하는 부분은 1의 값을 갖고, 패턴 (430) 중 직선으로부터 직선의 기울기에 수직하는 방향으로 1픽셀만큼 멀어진 부분은 0.6의 값을 갖고, 2픽셀만큼 멀어진 부분은 0.3의 값을 갖고, 3픽셀 이상 멀어진 부분은 0의 값을 갖는 방식으로, 패턴 (430) 은 점수화되어 표 (440) 로서 나타내질 수 있다. 본 명세서에서는 패턴은 정사각형인 것으로 정의하고, 패턴의 크기는 정사각형의 일 변의 길이에 대응하는 픽셀의 개수인 것으로 정의한다. 도 4c 및 도 4d에서는 설명의 편의를 위해 패턴의 크기가 7인 것으로 도시하였다. 이하에서는, 패턴 매칭부 (130) 에 의한 구체적인 패턴 매칭 과정을 설명하기 위해 도 5a 및 도 5b를 함께 참조한다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 패턴 매칭을 설명하기 위한 도면들이다. 도 5a 및 도 5b에서는 도 3의 (c)의 점선에 대응하는 엣지 맵 (510) 과 (d) 의 복잡한 텍스쳐에 대응하는 엣지 맵 (520) 에 대해 도 4c에 도시된 패턴 (430) 을 사용하여 패턴 매칭을 수행하는 과정을 설명한다. 도 5a에서는 패턴 (430) 을 점수화한 표를 표 (550) 으로 도시하였다.
먼저, 패턴 매칭부 (130) 는 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 중점으로 하고, 패턴 (430) 과 동일한 크기를 갖는 패치를 정의한다. 도 5a에서는 엣지 맵 (510) 및 엣지 맵 (520) 각각에서 패턴 (430) 과 매칭될 패치를 빨강색 정사각형으로 도시하였고, 빨강색 정사각형의 중점이 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀이다. 이어서, 패턴 매칭부 (130) 는 패치를 점수화하여 표로서 표현할 수 있다. 예를 들어, 패턴 매칭부 (130) 는 엣지 맵 (510) 의 패치에 대해 패치 내의 엣지 픽셀은 1의 값을 갖고 비-엣지 픽셀은 0의 값을 갖는 것으로 점수화하여 엣지 맵 (510) 의 패치를 표 (530) 로 표현할 수 있고, 패턴 매칭부 (130) 는 엣지 맵 (520) 의 패치를 상술한 방식과 동일한 방식으로 표 (540) 로 표현할 수 있다.
이어서, 패턴 매칭부 (130) 는 다음의 수학식 1을 사용하여 패턴과 패치를 픽셀 단위로 매칭하여 패턴 매칭 값을 계산한다. 패턴 매칭 값은 % 단위로 계산된다.
[수학식 1]
여기서, size는 패턴의 크기이고, Mr은 패턴 매칭의 결과이고, Pc는 패치 내의 픽셀이 갖는 값이다. 상술한 바와 같이 패턴이 크기를 7로 가정한다면, size는 7이고, Pc (i, j) 는 패치 내에서 (i, j) 번째 픽셀이 갖는 값으로서 (i, j) 번째 픽셀이 엣지 픽셀인 경우 1이고 비-엣지 픽셀인 경우 0이다. Mr (i, j) 는 패턴의 (i, j) 번째 부분이 갖는 값과 패치의 (i, j) 번째 픽셀이 갖는 값의 곱을 의미한다.
상술한 바와 같은 방식으로 패턴 매칭부 (130) 가 패턴 매칭 값을 계산하는 방식을 도 5a에 도시된 엣지 맵 (510) 에 적용하면, 표 (530) 에서 보이는 바와 같이 엣지 맵 (510) 에 포함된 엣지 픽셀의 수가 4개이므로,
의 값은 4이다. 이어서, 
을 구하기 위해 엣지 맵 (510) 의 패치의 (i, j) 번째 픽셀이 갖는 값과 패턴의 (i, j) 번째 픽셀이 갖는 값을 곱하면, 즉, 표 (530) 와 표 (550) 를 매칭시키면, Mr (i, j) 에 해당하는 표 (560) 가 획득되고, 표 (560) 의 엘리먼트의 값을 더하면 
의 값으로 1.9가 획득된다. 따라서, 엣지 맵 (510) 에 대한 패턴 매칭 값은 1.9 X 100 / 4 = 47.5% 이다.
상술한 바와 같은 방식으로 패턴 매칭부 (130) 가 패턴 매칭 값을 계산하는 방식을 도 5a에 도시된 엣지 맵 (520) 에 적용하면, 표 (540) 에서 보이는 바와 같이 엣지 맵 (520) 에 포함된 엣지 픽셀의 수가 3개이므로,
의 값은 3이다. 이어서, 
을 구하기 위해 엣지 맵 (520) 의 패치의 (i, j) 번째 픽셀이 갖는 값과 패턴의 (i, j) 번째 픽셀이 갖는 값을 곱하면, 즉, 표 (540) 와 표 (550) 를 매칭시키면, Mr (i, j) 에 해당하는 표 (570) 가 획득되고, 표 (570) 의 엘리먼트의 값을 더하면 
의 값으로 3이 획득된다. 따라서, 엣지 맵 (520) 에 대한 패턴 매칭 값은 3 X 100 / 3 = 100% 이다.
이어서, 패턴 매칭부 (130) 는 패턴 매칭 값에 기초하여 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀의 유지 여부를 결정한다. 구체적으로, 패턴 매칭부 (130) 는 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 이상인 경우 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 유지하고, 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 미만인 경우 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 제거한다. 패턴 매칭 임계값은 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀이 직선에 기여하는지 여부를 결정하기 위한 값으로서, 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 이상인 경우 해당 엣지 픽셀은 직선에 기여하는 것으로 판단된다. 패턴 매칭 임계값은 다양한 값으로 설정될 수 있으나, 이하에서는, 설명의 편의를 위해 패턴 매칭 임계값이 70%인 것으로 가정하여 설명한다.
보다 상세한 설명을 위해 도 5a를 참조하면, 엣지 맵 (510) 에서의 패턴 매칭 대상인 엣지 픽셀에 대한 패턴 매칭 값이 47.5%이므로 엣지 맵 (510) 에서의 패턴 매칭 대상인 엣지 픽셀은 제거되고, 엣지 맵 (520) 에서의 패턴 매칭 대상인 엣지 픽셀에 대한 패턴 매칭 값이 100%이므로 엣지 맵 (520) 에서의 패턴 매칭 대상인 엣지 픽셀은 유지된다.
패턴 매칭부 (130) 는 상술한 바와 같은 패턴 매칭 방식을 사용하여 엣지 맵에서의 모든 엣지 픽셀에 대해 패턴 매칭을 수행하고, 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 이상인 엣지 픽셀만을 유지한다. 그 결과, 도 5b에 도시된 바와 같이 패턴 매칭 임계값 이상의 패턴 매칭 값을 갖는 엣지 픽셀만이 엣지 맵 (510’, 520’) 에 남을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서는 허프 변환을 통해 검출된 직선으로부터 직선의 강도를 측정하는 종래 기술의 방식과는 상이하게 허프 변환을 통해 검출된 직선의 기울기에 기초하여 패턴을 생성하고, 해당 패턴과 엣지 맵에서의 엣지 픽셀을 패턴 매칭하여 실제로 직선에 기여하는 엣지 픽셀만을 유지하고 직선에 기여하지 않는 엣지 픽셀을 제거한다. 따라서, 복잡한 텍스쳐에 의한 엣지 픽셀과 같이 직선과 무관한 엣지 픽셀이 필터링될 수 있고, 노이즈나 렌즈 결함 등에 의한 엣지 픽셀 또한 필터링될 수 있으므로, 보다 정확한 소실점 검출이 가능하다.
몇몇 실시예에서, 패턴 매칭부 (130) 는 다중 크기 패턴 매칭을 수행할 수 있다. 다중 크기 패턴 매칭은 서로 상이한 크기를 갖는 다수의 패턴들을 사용하여 패턴 매칭을 수행하는 것을 의미한다. 예를 들어, 패턴 매칭부 (130) 는 도 4a에 도시된 바와 같은 상대적으로 큰 크기의 패턴 (410) 및 도 4b에 도시된 바와 같은 상대적으로 작은 크기의 패턴 (420) 을 사용하여 패턴 매칭을 수행할 수 있다.
패턴 매칭부 (130) 가 상대적으로 큰 크기의 패턴을 사용하여 패턴 매칭을 수행하는 경우, 패턴 매칭의 대상이 되는 엣지 픽셀이 직선에 기여하는지 여부가 보다 정확하게 측정될 수 있다는 장점이 있으나, 패치 내에서 패턴 형성에 기초가 된 타겟 직선 근처에 다른 강한 직선이 존재하는 경우 다른 강한 직선이 노이즈로 판단될 수 있다는 단점이 있다. 반면에, 패턴 매칭부 (130) 가 상대적으로 작은 크기의 패턴을 사용하여 패턴 매칭을 수행하는 경우, 작은 크기의 패턴에는 타겟 직선만이 존재할 가능성이 높아 다른 강한 직선에 대한 영향을 받지 않는 장점이 있으나, 패턴 내에 표현될 수 있는 기울기의 방향의 수가 적어 정확성이 떨어진다는 단점이 있다.
이에, 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치는 상대적으로 큰 패턴에 대한 패턴 매칭을 먼저 수행한 후, 패치에서는 1이었지만 패턴 매칭 결과 0이된 엣지 픽셀의 수가 특정 개수 이상인 경우 상대적으로 작은 패턴에 대한 패턴 매칭을 추가적으로 수행할 수 있고, 상대적으로 작은 패턴에 대한 패턴 매칭 결과를 최종 패턴 매칭 결과로서 사용할 수 있다.
다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 직선 강도 계산부 (150) 는 패턴 매칭 결과에 기초하여 직선의 강도를 계산한다 (S240). 직선의 강도는 허프 변환을 통해 검출되고 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 개수이다. 여기서, 엣지 픽셀은 패턴 매칭 결과 유지된 엣지 픽셀을 의미한다.
소실점 검출부 (160) 는 직선 강도 계산부 (150) 에 의해 계산된 직선의 강도에 기초하여 이미지에서의 소실점을 검출한다 (S250). 소실점 검출부 (160) 는 허프 변환에 의해 검출된 직선의 교점을 검출하고, 각각의 교점에 대해 교점을 지나는 직선의 강도의 합을 교점의 점수로 계산한다. 소실점 검출부 (160) 는 교점에 대해 영역 확장 방법 (region growing method) 을 사용하여 가장 큰 점수를 갖는 영역을 선정하고, 해당 영역의 무게 중심을 소실점으로 검출한다. 영역 확장 방법을 사용하여 소실점을 검출하는 구체적인 방식은 현재 널리 사용되고 있으므로, 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
소실점 검출 대상이 되는 이미지에는 인공 구조물이 다수 포함될 수 있고, 이러한 인공 구조물에서는 완벽하게 직선으로 연장되는 부분 보다 창문이나 문, 차선과 같이 주기성을 갖는 점선으로 연장하는 부분이 많다. 따라서, 점선임에도 불구하고 실선과 같이 소실점 검출에 중요한 점선들이 존재할 수 있으나, 현재 사용되고 있는 직선의 강도 측정 방법에서는 단순히 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 수만을 직선의 강도로 사용하고 있으므로, 점선에 대한 정확한 직선의 강도가 반영되고 있지 않다. 구체적으로, 현재 사용되고 있는 직선의 강도 측정 방법에서는 총 100 픽셀의 길이의 직선 상에 30개의 엣지 픽셀이 연속하게 존재하고 70개의 비-엣지 픽셀이 연속하게 존재하는 경우의 직선의 강도와 30개의 엣지 픽셀이 주기성을 갖는 점선을 구성하여 직선 상에 존재하는 경우의 직선의 강도가 모두 동일하게 측정되나, 실제로는 후자의 경우가 보다 높은 직선의 강도를 갖는 것으로 측정되어야 한다. 이에, 본 발명의 소실점 검출 방법 및 장치에서는 직선의 강도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 소실점 검출 장치 (100) 는 픽셀 점수 계산부 (140) 를 포함하고, 픽셀 점수 계산부 (140) 는 패턴 매칭의 결과에 기초하여 직선 상에 존재하는 비-엣지 픽셀에 점수를 부여한다 (S230). 픽셀 점수 계산부 (140) 에 대한 보다 상세한 설명을 위해 도 6 내지 도 8을 함께 참조한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 RoGL 값을 설명하기 위한 개략도이다. 도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하여 직선의 강도를 계산하는 것을 설명하기 위한 표들이다. 도 7 및 도 8은 직선 상에 총 17개의 픽셀 및 픽셀의 종류를 나타내는 표이다. 도 7 및 도 8의 표의 첫번째 행은 픽셀 번호로서, 직선 상에 2개의 연속하는 엣지 픽셀 (1번, 2번) 및 4개의 연속하는 엣지 픽셀 (14번 내지 17번) 이 존재하고, 그 사이에 11개의 비-엣지 픽셀 (3번 내지 13번) 이 존재하는 것을 나타내었다. 도 7및 도 8의 두번째 행은 엣지 픽셀 또는 비-엣지 픽셀이 갖는 값으로서, 엣지 픽셀은 1의 값을 갖고, 비-엣지 픽셀은 0의 값을 갖는 것으로 나타내었다.
종래 기술에 의한 직선의 강도 측정 방식을 설명하기 위해 먼저 도 7을 참조하면, 종래 기술에서의 직선의 강도는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 개수이므로, 직선의 강도는 엣지 픽셀의 개수인 6으로 측정된다. 다만, 이와 같은 방식으로 직선의 강도를 측정하는 경우, 상술한 바와 같은 문제점이 존재하므로, 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서는 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 픽셀 점수 계산부 (140) 를 포함한다.
픽셀 점수 계산부 (140) 에 대한 보다 상세한 설명을 위해 도 6 및 도 8을 참조하면, 픽셀 점수 계산부 (140) 는 패턴 매칭 결과 엣지 맵에서 직선 상에 존재하는 연속하는 엣지 픽셀에 의해 정의되는 직선 세그먼트를 검출하고, 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이에 존재하는 비-엣지 픽셀에 의해 정의되는 갭 (gap) 을 검출한다. 도 6에서는 직선 상에 존재하는 2개의 직선 세그먼트 및 그 사이의 갭을 도시하였다.
픽셀 점수 계산부 (140) 는 비-엣지 픽셀에 대한 점수를 부여하기 위해 RoGL (ration of gap and line) 을 계산한다. RoGL은 갭의 길이 (lG) 를 서로 이웃하는 2개의 직선 세그먼트의 길이의 평균 (Mlines) 으로 나눈 값이다. 예를 들어, 하나의 직선 세그먼트의 길이 (즉, 연속하는 엣지 픽셀의 개수) 가 2이고, 다른 하나의 직선 세그먼트의 길이가 4이고, 갭의 길이 (즉, 연속하는 비-엣지 픽셀의 개수) 가 11인 경우, RoGL은 lG/Mlines 로서, 11/3이다.
픽셀 점수 계산부 (140) 는 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이에 존재하는 비-엣지 픽셀, 즉, 갭에 존재하는 비-엣지 픽셀에 점수 (s) 를 부여하기 위해 다음의 수학식 2를 사용한다.
[수학식 2]
여기서, RoGL은 lG/Mlines 이고, lG 는 갭의 길이이고, Mlines 는 서로 이웃하는 직선 세그먼트 길이의 평균이다. 따라서, 점수 (s) 는 RoGL 값이 커질수록 감소하며, 구체적으로, 갭의 길이가 커질수록 또는 서로 이웃하는 직선 세그먼트의 길이의 평균이 작을수록 감소한다. 점수 (s) 는 0 내지 1의 값을 갖는다.
픽셀 점수 계산부 (140) 는 수학식 2에 의해 구해진 점수 (s) 를 갭에 존재하는 비-엣지 픽셀의 값으로 대체한다. 도 7 및 도 8을 참조하면, 픽셀 점수 계산부 (140) 에 의해 점수 (s) 가 부여되기 전에는 비-엣지 픽셀 (3번 내지 13번) 의 값은 0이었으나 (도 7), 픽셀 점수 계산부 (140) 가 수학식 2에 의해 구해진 점수 (s) 를 비-엣지 픽셀의 값으로 대체함에 따라 비-엣지 픽셀 (3번 내지 13번) 의 값은 s로 대체되었다 (도 8).
다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 직선 강도 계산부 (150) 는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 값 및 비-엣지 픽셀의 값에 기초하여 직선의 강도를 계산한다 (S240). 즉, 직선 강도 계산부 (150) 는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 값과 비-엣지 픽셀의 값의 합을 직선의 강도로 계산한다. 도 7에 도시된 바와 같이 종래 기술에 의해 직선의 강도를 측정하는 경우, 직선의 강도는 6인 반면, 도 8에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀 점수 계산부 (140) 에 의해 비-엣지 픽셀에도 점수가 부여되는 경우 직선의 강도는 6+11s이다. 따라서, 도 9에 도시된 바와 같이, 연속하고 긴 직선으로 엣지 픽셀이 검출된 엣지 맵 (910) 에서의 직선이 가장 강한 직선의 강도를 갖고, 주기적으로 반복되는 엣지 픽셀을 갖는 엣지 맵 (920) 에서의 직선과 엣지 픽셀이 연속되는 길이가 점점 감소하는 엣지 맵 (930) 에서의 직선은 엣지 맵 (910) 에서의 직선의 강도보다는 작지만 거의 동일한 직선의 강도를 갖고, 연속하지만 짧은 직선으로 엣지 픽셀이 검출된 엣지 맵 (940) 에서의 직선이 가장 약한 직선의 강도를 갖는다. 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀 점수 계산부 (140) 에서는 직선이 점선 형태인 경우 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이의 갭에 위치하는 비-엣지 픽셀에도 가중치를 적용하므로, 점선에 대한 직선의 강도를 보다 정확하게 계산할 수 있다.
다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 소실점 검출부 (160) 는 직선 강도 계산부 (150) 에 의해 계산된 직선의 강도에 기초하여 이미지에서의 소실점을 검출한다 (S250). 소실점 검출부 (160) 의 구체적인 동작은 앞서 설명한 바와 동일하다.
도 10a는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 검출 에러를 설명하기 위한 그래프이다. 도 10b는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 허용 오차 대비 검출 확률을 설명하기 위한 그래프이다. 도 10a 및 도 10b에서는 a) 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치의 패턴 매칭 및 비-엣지 픽셀에 대한 점수 부여를 모두 수행하여 소실점을 검출한 경우, b) 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치의 패턴 매칭만을 수행하고 비-엣지 픽셀에 대한 점수 부여는 수행하지 않는 방식으로 소실점을 검출한 경우, c) M. Peyman의 “Gabor-filter based vanishing point detection” 방식으로 소실점을 검출한 경우, d) JW. Han의 “Line based vanishing point detection” 방식으로 소실점을 검출한 경우의 검출 에러 및 허용 오차 대비 검출 확률을 나타내었다.
먼저 도 10a를 참조하면, 검출 에러는 소실점과 실제 소실점을 비교하는 방식으로 계산되었으며, 구체적으로 상술한 4가지의 알고리즘을 적용한 소실점과 실제 소실점 사이의 거리를 이미지의 대각선 거리로 나눈 정규화된 거리를 검출 에러 값으로 계산하였다. 도 10a에서는 총 100개의 이미지에 대해 검출된 에러의 평균을 검출 에러 값으로 나타내었다. 도 10a를 참조하면, 종래 기술은 M. Peyman 과 Han의 방식의 경우 각각 0.1823과 0.1597의 높은 검출 에러를 보이는 반면, 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭만을 수행한 경우의 검출 에러는 0.0653이고 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭 및 비-엣지 픽셀 점수 부여를 모두 수행한 경우의 검출 에러는 0.0612로서 검출 에러 값이 종래 기술에 비해 약 1/3 정도로 상당히 낮아졌음을 확인할 수 있다.
다음으로 도 10b를 참조하면, X 축은 허용 오차이고, Y축은 각각의 허용 오차에 대한 검출 확률을 의미한다. 구체적으로, 도 10b를 참조하면, 허용 오차를 2% (0.02) 로 설정한다면, M. Peyman 과 Han의 방식은 각각 약 30%와 약 40%의 낮은 검출 확률을 나타내는 반면, 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭 및 비-엣지 픽셀 점수 부여를 모두 수행한 경우의 검출 확률은 약 70%이고, 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭만을 수행한 경우의 검출 확률은 약 65%로서 높은 검출 확률을 나타낸다. 또한, M. Peyman 과 Han의 방식은 허용 오차를 10% (0.1) 로 설정하더라도 검출 확률이 70%를 넘지 못하는 반면, 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭 및 비-엣지 픽셀 점수 부여를 모두 수행한 경우 및 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭만을 수행한 경우 둘 모두는 허용 오차를 5% (0.05) 이상으로 설정하는 경우 항상 80% 이상의 높은 검출 확률을 나타낸다.
본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수도 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM 또는 당업계에 알려진 임의의 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서에 커플링되며, 그 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로 (ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상으로 실시예를 들어 본 발명을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다. 따라서 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 장치의 개략도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법의 흐름도이다. 도 1을 참조하면, 소실점 검출 장치 (100) 는 픽셀 검출부 (110), 직선 검출부 (120), 패턴 매칭부 (130), 직선 강도 계산부 (150) 및 소실점 검출부 (160) 를 포함한다.
픽셀 검출부 (110) 는 복수의 픽셀을 갖는 이미지로부터 엣지 픽셀 및 비-엣지 픽셀을 검출한다 (S200). 엣지 픽셀은 이미지에 표현된 다양한 객체들의 경계에 있는 픽셀을 의미하고, 비-엣지 픽셀은 이미지에 포함된 복수의 픽셀 중 엣지 픽셀이 아닌 픽셀을 의미한다. 픽셀 검출부 (110) 가 엣지 픽셀 및 비-엣지 픽셀을 검출하는 방법으로는 현재 널리 사용되고 있는 다양한 엣지 픽셀 검출 방식이 사용될 수 있다. 픽셀 검출부 (110) 는 엣지 픽셀 검출 결과를 엣지 맵 (edge map) 으로 나태내어, 엣지 픽셀을 흰색 픽셀로 표현하고, 비-엣지 픽셀을 검은색 픽셀로 표현할 수도 있다.
이어서, 직선 검출부 (120) 는 픽셀 검출부 (110) 에 의해 검출된 엣지 픽셀에 대한 허프 변환을 수행하여 복수의 직선을 검출한다 (S210). 직선 검출부 (120) 는 엣지 픽셀에 대한 허프 변환을 수행하여, 엣지 픽셀을 허프 공간에서의 라인으로 변환하고, 허프 공간에서의 라인들의 교점을 사용하여 이미지에서의 복수의 직선을 검출할 수 있다. 허프 변환을 수행하여 복수의 직선을 검출하는 구체적인 방식은 현재 널리 사용되고 있으므로, 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다. 직선 검출부 (120) 는 검출된 직선 중 가중치가 높은 N 개의 상위 직선만을 검출하여 소실점 검출에 사용할 수 있다.
이어서, 패턴 매칭부 (130) 는 엣지 픽셀에 대해 직선의 기울기에 기초한 패턴과 패턴 매칭을 수행한다 (S220). 패턴 매칭부 (130) 에 의한 패턴 매칭에 대한 보다 상세한 설명을 위해 도 3 내지 도 5를 함께 참조한다.
도 3은 엣지 픽셀에 의한 직선의 종류를 설명하기 위한 엣지 맵들이다. 도 3의 (a) 는 연속이며 긴 직선, (b) 는 노이즈가 일부 포함된 연속이며 긴 직선, (c) 는 점선, (d) 는 복잡한 텍스쳐이다.
앞서 발명의 배경이 되는 기술에서 설명한 바와 같이 종래 기술에서는 엣지 픽셀을 검출하고 직선을 검출한 후, 직선의 강도를 측정한다. 종래 기술에서는 직선의 강도는 검출된 직선 상에 있는 엣지 픽셀의 개수인 것으로 정의한다. 이러한 경우, 도 3의 (a) 와 같이 완벽하게 연속이며 긴 직선 및 (b) 의 노이즈가 일부 포함된 연속이며 긴 직선은 강도가 강한 것으로 측정되고, (c) 의 점선 및 (d) 의 복잡한 텍스쳐는 강도가 약한 것으로 측정된다. 여기서, 문제는 도 3의 (d) 의 복잡한 텍스쳐가 (c) 의 점선과 동일한 강도를 갖는 직선으로 측정될 수 있다는 것이다. 구체적으로, 종래 기술에서는 상술한 바와 같이 직선의 강도를 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 개수인 것으로 판단하므로, 도 3의 (c) 및 (d) 에서 빨강 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 개수가 동일하다면 도 3의 (c) 및 (d) 의 빨강 직선은 동일한 강도를 갖는 것으로 판단될 수 있다. 이에, 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서는 보다 정확한 직선의 강도 측정을 위해 엣지 픽셀로부터 검출된 직선의 주변 정보를 활용하여 패턴 매칭을 수행하고, 직선 주변의 엣지 픽셀들이 직선에 기여하는지 여부를 판단한다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서 사용되는 패턴들이다. 도 4d는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서 사용되는 패턴의 점수화를 설명하기 위한 표이다. 도 4d의 표 (440) 는 도 4c의 패턴 (430) 을 점수화한 표이다.
먼저, 도 4a 및 도 4c를 참조하면, 패턴 매칭에 사용되는 패턴은 엣지 픽셀로부터 검출된 직선의 기울기에 기초하여 결정된다. 구체적으로, 패턴에서 직선 상은 최대값을 갖고, 직선으로부터 직선의 기울기에 수직하는 방향으로 멀어질수록 감소하는 값을 갖는다. 예를 들어, 도 4a 및 도 4c에 도시된 바와 같이, 패턴 중 직선에 해당하는 부분은 흰색으로 표현되어 최대값인 1을 갖고, 패턴 중 직선에 해당하지 않는 부분은 직선으로부터 직선의 기울기에 수직하는 방향으로 멀어질수록 명도가 낮은 색으로 표현되어 감소하는 값을 갖는다.
이러한 패턴은 점수화되어 표로서 나타내질 수 있다. 도 4c 및 도 4d를 참조하면, 패턴 (430) 중 직선에 해당하는 부분은 1의 값을 갖고, 패턴 (430) 중 직선으로부터 직선의 기울기에 수직하는 방향으로 1픽셀만큼 멀어진 부분은 0.6의 값을 갖고, 2픽셀만큼 멀어진 부분은 0.3의 값을 갖고, 3픽셀 이상 멀어진 부분은 0의 값을 갖는 방식으로, 패턴 (430) 은 점수화되어 표 (440) 로서 나타내질 수 있다. 본 명세서에서는 패턴은 정사각형인 것으로 정의하고, 패턴의 크기는 정사각형의 일 변의 길이에 대응하는 픽셀의 개수인 것으로 정의한다. 도 4c 및 도 4d에서는 설명의 편의를 위해 패턴의 크기가 7인 것으로 도시하였다. 이하에서는, 패턴 매칭부 (130) 에 의한 구체적인 패턴 매칭 과정을 설명하기 위해 도 5a 및 도 5b를 함께 참조한다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 패턴 매칭을 설명하기 위한 도면들이다. 도 5a 및 도 5b에서는 도 3의 (c)의 점선에 대응하는 엣지 맵 (510) 과 (d) 의 복잡한 텍스쳐에 대응하는 엣지 맵 (520) 에 대해 도 4c에 도시된 패턴 (430) 을 사용하여 패턴 매칭을 수행하는 과정을 설명한다. 도 5a에서는 패턴 (430) 을 점수화한 표를 표 (550) 으로 도시하였다.
먼저, 패턴 매칭부 (130) 는 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 중점으로 하고, 패턴 (430) 과 동일한 크기를 갖는 패치를 정의한다. 도 5a에서는 엣지 맵 (510) 및 엣지 맵 (520) 각각에서 패턴 (430) 과 매칭될 패치를 빨강색 정사각형으로 도시하였고, 빨강색 정사각형의 중점이 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀이다. 이어서, 패턴 매칭부 (130) 는 패치를 점수화하여 표로서 표현할 수 있다. 예를 들어, 패턴 매칭부 (130) 는 엣지 맵 (510) 의 패치에 대해 패치 내의 엣지 픽셀은 1의 값을 갖고 비-엣지 픽셀은 0의 값을 갖는 것으로 점수화하여 엣지 맵 (510) 의 패치를 표 (530) 로 표현할 수 있고, 패턴 매칭부 (130) 는 엣지 맵 (520) 의 패치를 상술한 방식과 동일한 방식으로 표 (540) 로 표현할 수 있다.
이어서, 패턴 매칭부 (130) 는 다음의 수학식 1을 사용하여 패턴과 패치를 픽셀 단위로 매칭하여 패턴 매칭 값을 계산한다. 패턴 매칭 값은 % 단위로 계산된다.
[수학식 1]
여기서, size는 패턴의 크기이고, Mr은 패턴 매칭의 결과이고, Pc는 패치 내의 픽셀이 갖는 값이다. 상술한 바와 같이 패턴이 크기를 7로 가정한다면, size는 7이고, Pc (i, j) 는 패치 내에서 (i, j) 번째 픽셀이 갖는 값으로서 (i, j) 번째 픽셀이 엣지 픽셀인 경우 1이고 비-엣지 픽셀인 경우 0이다. Mr (i, j) 는 패턴의 (i, j) 번째 부분이 갖는 값과 패치의 (i, j) 번째 픽셀이 갖는 값의 곱을 의미한다.
상술한 바와 같은 방식으로 패턴 매칭부 (130) 가 패턴 매칭 값을 계산하는 방식을 도 5a에 도시된 엣지 맵 (510) 에 적용하면, 표 (530) 에서 보이는 바와 같이 엣지 맵 (510) 에 포함된 엣지 픽셀의 수가 4개이므로,
상술한 바와 같은 방식으로 패턴 매칭부 (130) 가 패턴 매칭 값을 계산하는 방식을 도 5a에 도시된 엣지 맵 (520) 에 적용하면, 표 (540) 에서 보이는 바와 같이 엣지 맵 (520) 에 포함된 엣지 픽셀의 수가 3개이므로,
이어서, 패턴 매칭부 (130) 는 패턴 매칭 값에 기초하여 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀의 유지 여부를 결정한다. 구체적으로, 패턴 매칭부 (130) 는 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 이상인 경우 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 유지하고, 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 미만인 경우 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀을 제거한다. 패턴 매칭 임계값은 패턴 매칭의 대상인 엣지 픽셀이 직선에 기여하는지 여부를 결정하기 위한 값으로서, 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 이상인 경우 해당 엣지 픽셀은 직선에 기여하는 것으로 판단된다. 패턴 매칭 임계값은 다양한 값으로 설정될 수 있으나, 이하에서는, 설명의 편의를 위해 패턴 매칭 임계값이 70%인 것으로 가정하여 설명한다.
보다 상세한 설명을 위해 도 5a를 참조하면, 엣지 맵 (510) 에서의 패턴 매칭 대상인 엣지 픽셀에 대한 패턴 매칭 값이 47.5%이므로 엣지 맵 (510) 에서의 패턴 매칭 대상인 엣지 픽셀은 제거되고, 엣지 맵 (520) 에서의 패턴 매칭 대상인 엣지 픽셀에 대한 패턴 매칭 값이 100%이므로 엣지 맵 (520) 에서의 패턴 매칭 대상인 엣지 픽셀은 유지된다.
패턴 매칭부 (130) 는 상술한 바와 같은 패턴 매칭 방식을 사용하여 엣지 맵에서의 모든 엣지 픽셀에 대해 패턴 매칭을 수행하고, 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 이상인 엣지 픽셀만을 유지한다. 그 결과, 도 5b에 도시된 바와 같이 패턴 매칭 임계값 이상의 패턴 매칭 값을 갖는 엣지 픽셀만이 엣지 맵 (510’, 520’) 에 남을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서는 허프 변환을 통해 검출된 직선으로부터 직선의 강도를 측정하는 종래 기술의 방식과는 상이하게 허프 변환을 통해 검출된 직선의 기울기에 기초하여 패턴을 생성하고, 해당 패턴과 엣지 맵에서의 엣지 픽셀을 패턴 매칭하여 실제로 직선에 기여하는 엣지 픽셀만을 유지하고 직선에 기여하지 않는 엣지 픽셀을 제거한다. 따라서, 복잡한 텍스쳐에 의한 엣지 픽셀과 같이 직선과 무관한 엣지 픽셀이 필터링될 수 있고, 노이즈나 렌즈 결함 등에 의한 엣지 픽셀 또한 필터링될 수 있으므로, 보다 정확한 소실점 검출이 가능하다.
몇몇 실시예에서, 패턴 매칭부 (130) 는 다중 크기 패턴 매칭을 수행할 수 있다. 다중 크기 패턴 매칭은 서로 상이한 크기를 갖는 다수의 패턴들을 사용하여 패턴 매칭을 수행하는 것을 의미한다. 예를 들어, 패턴 매칭부 (130) 는 도 4a에 도시된 바와 같은 상대적으로 큰 크기의 패턴 (410) 및 도 4b에 도시된 바와 같은 상대적으로 작은 크기의 패턴 (420) 을 사용하여 패턴 매칭을 수행할 수 있다.
패턴 매칭부 (130) 가 상대적으로 큰 크기의 패턴을 사용하여 패턴 매칭을 수행하는 경우, 패턴 매칭의 대상이 되는 엣지 픽셀이 직선에 기여하는지 여부가 보다 정확하게 측정될 수 있다는 장점이 있으나, 패치 내에서 패턴 형성에 기초가 된 타겟 직선 근처에 다른 강한 직선이 존재하는 경우 다른 강한 직선이 노이즈로 판단될 수 있다는 단점이 있다. 반면에, 패턴 매칭부 (130) 가 상대적으로 작은 크기의 패턴을 사용하여 패턴 매칭을 수행하는 경우, 작은 크기의 패턴에는 타겟 직선만이 존재할 가능성이 높아 다른 강한 직선에 대한 영향을 받지 않는 장점이 있으나, 패턴 내에 표현될 수 있는 기울기의 방향의 수가 적어 정확성이 떨어진다는 단점이 있다.
이에, 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치는 상대적으로 큰 패턴에 대한 패턴 매칭을 먼저 수행한 후, 패치에서는 1이었지만 패턴 매칭 결과 0이된 엣지 픽셀의 수가 특정 개수 이상인 경우 상대적으로 작은 패턴에 대한 패턴 매칭을 추가적으로 수행할 수 있고, 상대적으로 작은 패턴에 대한 패턴 매칭 결과를 최종 패턴 매칭 결과로서 사용할 수 있다.
다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 직선 강도 계산부 (150) 는 패턴 매칭 결과에 기초하여 직선의 강도를 계산한다 (S240). 직선의 강도는 허프 변환을 통해 검출되고 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 개수이다. 여기서, 엣지 픽셀은 패턴 매칭 결과 유지된 엣지 픽셀을 의미한다.
소실점 검출부 (160) 는 직선 강도 계산부 (150) 에 의해 계산된 직선의 강도에 기초하여 이미지에서의 소실점을 검출한다 (S250). 소실점 검출부 (160) 는 허프 변환에 의해 검출된 직선의 교점을 검출하고, 각각의 교점에 대해 교점을 지나는 직선의 강도의 합을 교점의 점수로 계산한다. 소실점 검출부 (160) 는 교점에 대해 영역 확장 방법 (region growing method) 을 사용하여 가장 큰 점수를 갖는 영역을 선정하고, 해당 영역의 무게 중심을 소실점으로 검출한다. 영역 확장 방법을 사용하여 소실점을 검출하는 구체적인 방식은 현재 널리 사용되고 있으므로, 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
소실점 검출 대상이 되는 이미지에는 인공 구조물이 다수 포함될 수 있고, 이러한 인공 구조물에서는 완벽하게 직선으로 연장되는 부분 보다 창문이나 문, 차선과 같이 주기성을 갖는 점선으로 연장하는 부분이 많다. 따라서, 점선임에도 불구하고 실선과 같이 소실점 검출에 중요한 점선들이 존재할 수 있으나, 현재 사용되고 있는 직선의 강도 측정 방법에서는 단순히 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 수만을 직선의 강도로 사용하고 있으므로, 점선에 대한 정확한 직선의 강도가 반영되고 있지 않다. 구체적으로, 현재 사용되고 있는 직선의 강도 측정 방법에서는 총 100 픽셀의 길이의 직선 상에 30개의 엣지 픽셀이 연속하게 존재하고 70개의 비-엣지 픽셀이 연속하게 존재하는 경우의 직선의 강도와 30개의 엣지 픽셀이 주기성을 갖는 점선을 구성하여 직선 상에 존재하는 경우의 직선의 강도가 모두 동일하게 측정되나, 실제로는 후자의 경우가 보다 높은 직선의 강도를 갖는 것으로 측정되어야 한다. 이에, 본 발명의 소실점 검출 방법 및 장치에서는 직선의 강도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 소실점 검출 장치 (100) 는 픽셀 점수 계산부 (140) 를 포함하고, 픽셀 점수 계산부 (140) 는 패턴 매칭의 결과에 기초하여 직선 상에 존재하는 비-엣지 픽셀에 점수를 부여한다 (S230). 픽셀 점수 계산부 (140) 에 대한 보다 상세한 설명을 위해 도 6 내지 도 8을 함께 참조한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 RoGL 값을 설명하기 위한 개략도이다. 도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하여 직선의 강도를 계산하는 것을 설명하기 위한 표들이다. 도 7 및 도 8은 직선 상에 총 17개의 픽셀 및 픽셀의 종류를 나타내는 표이다. 도 7 및 도 8의 표의 첫번째 행은 픽셀 번호로서, 직선 상에 2개의 연속하는 엣지 픽셀 (1번, 2번) 및 4개의 연속하는 엣지 픽셀 (14번 내지 17번) 이 존재하고, 그 사이에 11개의 비-엣지 픽셀 (3번 내지 13번) 이 존재하는 것을 나타내었다. 도 7및 도 8의 두번째 행은 엣지 픽셀 또는 비-엣지 픽셀이 갖는 값으로서, 엣지 픽셀은 1의 값을 갖고, 비-엣지 픽셀은 0의 값을 갖는 것으로 나타내었다.
종래 기술에 의한 직선의 강도 측정 방식을 설명하기 위해 먼저 도 7을 참조하면, 종래 기술에서의 직선의 강도는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 개수이므로, 직선의 강도는 엣지 픽셀의 개수인 6으로 측정된다. 다만, 이와 같은 방식으로 직선의 강도를 측정하는 경우, 상술한 바와 같은 문제점이 존재하므로, 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서는 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 픽셀 점수 계산부 (140) 를 포함한다.
픽셀 점수 계산부 (140) 에 대한 보다 상세한 설명을 위해 도 6 및 도 8을 참조하면, 픽셀 점수 계산부 (140) 는 패턴 매칭 결과 엣지 맵에서 직선 상에 존재하는 연속하는 엣지 픽셀에 의해 정의되는 직선 세그먼트를 검출하고, 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이에 존재하는 비-엣지 픽셀에 의해 정의되는 갭 (gap) 을 검출한다. 도 6에서는 직선 상에 존재하는 2개의 직선 세그먼트 및 그 사이의 갭을 도시하였다.
픽셀 점수 계산부 (140) 는 비-엣지 픽셀에 대한 점수를 부여하기 위해 RoGL (ration of gap and line) 을 계산한다. RoGL은 갭의 길이 (lG) 를 서로 이웃하는 2개의 직선 세그먼트의 길이의 평균 (Mlines) 으로 나눈 값이다. 예를 들어, 하나의 직선 세그먼트의 길이 (즉, 연속하는 엣지 픽셀의 개수) 가 2이고, 다른 하나의 직선 세그먼트의 길이가 4이고, 갭의 길이 (즉, 연속하는 비-엣지 픽셀의 개수) 가 11인 경우, RoGL은 lG/Mlines 로서, 11/3이다.
픽셀 점수 계산부 (140) 는 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이에 존재하는 비-엣지 픽셀, 즉, 갭에 존재하는 비-엣지 픽셀에 점수 (s) 를 부여하기 위해 다음의 수학식 2를 사용한다.
[수학식 2]
여기서, RoGL은 lG/Mlines 이고, lG 는 갭의 길이이고, Mlines 는 서로 이웃하는 직선 세그먼트 길이의 평균이다. 따라서, 점수 (s) 는 RoGL 값이 커질수록 감소하며, 구체적으로, 갭의 길이가 커질수록 또는 서로 이웃하는 직선 세그먼트의 길이의 평균이 작을수록 감소한다. 점수 (s) 는 0 내지 1의 값을 갖는다.
픽셀 점수 계산부 (140) 는 수학식 2에 의해 구해진 점수 (s) 를 갭에 존재하는 비-엣지 픽셀의 값으로 대체한다. 도 7 및 도 8을 참조하면, 픽셀 점수 계산부 (140) 에 의해 점수 (s) 가 부여되기 전에는 비-엣지 픽셀 (3번 내지 13번) 의 값은 0이었으나 (도 7), 픽셀 점수 계산부 (140) 가 수학식 2에 의해 구해진 점수 (s) 를 비-엣지 픽셀의 값으로 대체함에 따라 비-엣지 픽셀 (3번 내지 13번) 의 값은 s로 대체되었다 (도 8).
다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 직선 강도 계산부 (150) 는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 값 및 비-엣지 픽셀의 값에 기초하여 직선의 강도를 계산한다 (S240). 즉, 직선 강도 계산부 (150) 는 직선 상에 존재하는 엣지 픽셀의 값과 비-엣지 픽셀의 값의 합을 직선의 강도로 계산한다. 도 7에 도시된 바와 같이 종래 기술에 의해 직선의 강도를 측정하는 경우, 직선의 강도는 6인 반면, 도 8에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀 점수 계산부 (140) 에 의해 비-엣지 픽셀에도 점수가 부여되는 경우 직선의 강도는 6+11s이다. 따라서, 도 9에 도시된 바와 같이, 연속하고 긴 직선으로 엣지 픽셀이 검출된 엣지 맵 (910) 에서의 직선이 가장 강한 직선의 강도를 갖고, 주기적으로 반복되는 엣지 픽셀을 갖는 엣지 맵 (920) 에서의 직선과 엣지 픽셀이 연속되는 길이가 점점 감소하는 엣지 맵 (930) 에서의 직선은 엣지 맵 (910) 에서의 직선의 강도보다는 작지만 거의 동일한 직선의 강도를 갖고, 연속하지만 짧은 직선으로 엣지 픽셀이 검출된 엣지 맵 (940) 에서의 직선이 가장 약한 직선의 강도를 갖는다. 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀 점수 계산부 (140) 에서는 직선이 점선 형태인 경우 서로 이웃하는 직선 세그먼트 사이의 갭에 위치하는 비-엣지 픽셀에도 가중치를 적용하므로, 점선에 대한 직선의 강도를 보다 정확하게 계산할 수 있다.
다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 소실점 검출부 (160) 는 직선 강도 계산부 (150) 에 의해 계산된 직선의 강도에 기초하여 이미지에서의 소실점을 검출한다 (S250). 소실점 검출부 (160) 의 구체적인 동작은 앞서 설명한 바와 동일하다.
도 10a는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 검출 에러를 설명하기 위한 그래프이다. 도 10b는 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치에서의 허용 오차 대비 검출 확률을 설명하기 위한 그래프이다. 도 10a 및 도 10b에서는 a) 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치의 패턴 매칭 및 비-엣지 픽셀에 대한 점수 부여를 모두 수행하여 소실점을 검출한 경우, b) 본 발명의 일 실시예에 따른 소실점 검출 방법 및 장치의 패턴 매칭만을 수행하고 비-엣지 픽셀에 대한 점수 부여는 수행하지 않는 방식으로 소실점을 검출한 경우, c) M. Peyman의 “Gabor-filter based vanishing point detection” 방식으로 소실점을 검출한 경우, d) JW. Han의 “Line based vanishing point detection” 방식으로 소실점을 검출한 경우의 검출 에러 및 허용 오차 대비 검출 확률을 나타내었다.
먼저 도 10a를 참조하면, 검출 에러는 소실점과 실제 소실점을 비교하는 방식으로 계산되었으며, 구체적으로 상술한 4가지의 알고리즘을 적용한 소실점과 실제 소실점 사이의 거리를 이미지의 대각선 거리로 나눈 정규화된 거리를 검출 에러 값으로 계산하였다. 도 10a에서는 총 100개의 이미지에 대해 검출된 에러의 평균을 검출 에러 값으로 나타내었다. 도 10a를 참조하면, 종래 기술은 M. Peyman 과 Han의 방식의 경우 각각 0.1823과 0.1597의 높은 검출 에러를 보이는 반면, 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭만을 수행한 경우의 검출 에러는 0.0653이고 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭 및 비-엣지 픽셀 점수 부여를 모두 수행한 경우의 검출 에러는 0.0612로서 검출 에러 값이 종래 기술에 비해 약 1/3 정도로 상당히 낮아졌음을 확인할 수 있다.
다음으로 도 10b를 참조하면, X 축은 허용 오차이고, Y축은 각각의 허용 오차에 대한 검출 확률을 의미한다. 구체적으로, 도 10b를 참조하면, 허용 오차를 2% (0.02) 로 설정한다면, M. Peyman 과 Han의 방식은 각각 약 30%와 약 40%의 낮은 검출 확률을 나타내는 반면, 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭 및 비-엣지 픽셀 점수 부여를 모두 수행한 경우의 검출 확률은 약 70%이고, 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭만을 수행한 경우의 검출 확률은 약 65%로서 높은 검출 확률을 나타낸다. 또한, M. Peyman 과 Han의 방식은 허용 오차를 10% (0.1) 로 설정하더라도 검출 확률이 70%를 넘지 못하는 반면, 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭 및 비-엣지 픽셀 점수 부여를 모두 수행한 경우 및 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 매칭만을 수행한 경우 둘 모두는 허용 오차를 5% (0.05) 이상으로 설정하는 경우 항상 80% 이상의 높은 검출 확률을 나타낸다.
본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수도 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM 또는 당업계에 알려진 임의의 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서에 커플링되며, 그 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로 (ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상으로 실시예를 들어 본 발명을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다. 따라서 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 소실점 검출 장치
110: 픽셀 검출부
120: 직선 검출부
130: 패턴 매칭부
140: 픽셀 점수 계산부
150: 직선 강도 계산부
160: 소실점 검출부
110: 픽셀 검출부
120: 직선 검출부
130: 패턴 매칭부
140: 픽셀 점수 계산부
150: 직선 강도 계산부
160: 소실점 검출부
Claims (18)
- 복수의 픽셀을 갖는 이미지로부터 엣지 (edge) 픽셀 및 비-엣지 픽셀을 검출하는 단계;
상기 엣지 픽셀에 대한 허프 변환 (Hough transform) 을 수행하여 복수의 직선을 검출하는 단계;
상기 엣지 픽셀에 대해 상기 직선의 기울기에 기초한 패턴과 패턴 매칭을 수행하는 단계;
상기 패턴 매칭 결과에 기초하여 상기 직선의 강도를 계산하는 단계; 및
상기 직선의 강도에 기초하여 상기 이미지에서의 소실점을 검출하는 단계를 포함하고,
상기 패턴 매칭을 수행하는 단계는 상기 패턴 매칭의 대상인 상기 엣지 픽셀을 중점으로 하고, 상기 패턴의 크기와 동일한 크기의 패치를 상기 패턴과 픽셀 단위로 매칭하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 엣지 픽셀은 1의 값을 갖고,
상기 비-엣지 픽셀은 0의 값을 갖고,
상기 패턴 중 상기 직선에 해당하는 부분은 1의 값을 갖고,
상기 패턴 중 상기 직선에 해당하지 않는 부분은 상기 직선으로부터 상기 직선의 기울기에 수직하는 방향으로 멀어질 수록 감소하는 값을 갖는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법. - 제3항에 있어서,
상기 패턴 매칭을 수행하는 단계는 다음의 수학식을 사용하여 패턴 매칭 값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법.
(여기서, size는 상기 패턴의 크기이고, Mr은 상기 패턴 매칭 결과이고, Pc는 상기 패치 내의 상기 픽셀의 값이다.) - 제4항에 있어서,
상기 패턴 매칭을 수행하는 단계는 상기 패턴 매칭 값이 패턴 매칭 임계값 이상인 경우 상기 패턴 매칭의 대상인 상기 엣지 픽셀을 유지하고, 상기 패턴 매칭 값이 상기 패턴 매칭 임계값 미만인 경우 상기 패턴 매칭의 대상인 상기 엣지 픽셀을 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법. - 제1항에 있어서,
상기 패턴 매칭을 수행하는 단계는 다중 크기 패턴 매칭을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법. - 제6항에 있어서,
상기 다중 크기 패턴 매칭을 수행하는 단계는 상대적으로 큰 패턴에 대한 패턴 매칭을 수행한 후, 상대적으로 작은 패턴에 대한 패턴 매칭을 수행하는 단계인 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법. - 제1항에 있어서,
상기 패턴 매칭의 결과에 기초하여 상기 직선 상에 존재하는 상기 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계를 더 포함하고,
상기 직선의 강도를 계산하는 단계는 상기 직선 상에 존재하는 상기 엣지 픽셀의 값 및 상기 비-엣지 픽셀의 값에 기초하여 상기 직선의 강도를 계산하는 단계인 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법. - 제8항에 있어서,
상기 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계는,
상기 직선 상에 존재하는 연속하는 상기 엣지 픽셀에 의해 정의되는 직선 세그먼트를 검출하는 단계; 및
서로 이웃하는 상기 직선 세그먼트 사이에 존재하는 상기 비-엣지 픽셀에 의해 정의되는 갭 (gap) 을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법. - 제9항에 있어서,
상기 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계는,
다음의 수학식을 사용하여 상기 서로 이웃하는 상기 직선 세그먼트 사이에 존재하는 상기 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 단계; 및
상기 비-엣지 픽셀의 점수를 상기 비-엣지 픽셀의 값으로 대체하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법.
(RoGL은 lG/Mlines이고, lG는 갭의 길이이고, Mlines는 상기 서로 이웃하는 상기 직선 세그먼트의 길이의 평균이다.) - 제10항에 있어서,
상기 직선의 강도는 상기 직선 상에 존재하는 상기 엣지 픽셀의 값과 상기 비-엣지 픽셀의 값의 합인 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법. - 제8항에 있어서,
상기 소실점을 검출하는 단계는,
상기 직선의 교점을 검출하는 단계;
상기 교점을 지나는 상기 직선의 강도의 합을 상기 교점의 점수로 계산하는 단계; 및
상기 교점의 점수에 기초하여 소실점을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 방법. - 복수의 픽셀을 갖는 이미지로부터 엣지 픽셀 및 비-엣지 픽셀을 검출하는 픽셀 검출부;
상기 엣지 픽셀에 대한 허프 변환을 수행하여 복수의 직선을 검출하는 직선 검출부;
상기 엣지 픽셀에 대해 상기 직선의 기울기에 기초한 패턴과 패턴 매칭을 수행하는 패턴 매칭부;
상기 패턴 매칭의 결과에 기초하여 상기 직선의 강도를 계산하는 직선 강도 계산부; 및
상기 직선의 강도에 기초하여 상기 이미지에서의 소실점을 검출하는 소실점 검출부를 포함하고,
상기 패턴 매칭부는 상기 패턴 매칭의 대상인 상기 엣지 픽셀을 중점으로 하고, 상기 패턴의 크기와 동일한 크기의 패치를 상기 패턴과 픽셀 단위로 매칭하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 장치. - 삭제
- 제13항에 있어서,
상기 패턴 매칭부는 다중 크기 패턴 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 장치. - 제13항에 있어서,
상기 패턴 매칭의 결과에 기초하여 상기 직선 상에 존재하는 상기 비-엣지 픽셀에 점수를 부여하는 픽셀 점수 계산부를 더 포함하고,
상기 직선 강도 계산부는 상기 직선 상에 존재하는 상기 엣지 픽셀의 값 및 상기 비-엣지 픽셀의 값에 기초하여 상기 직선의 강도를 계산하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 장치. - 제16항에 있어서,
상기 픽셀 점수 계산부는 상기 직선 상에 존재하는 연속하는 상기 엣지 픽셀에 의해 정의되는 직선 세그먼트를 검출하고, 서로 이웃하는 상기 직선 세그먼트 사이에 존재하는 상기 비-엣지 픽셀에 의해 정의되는 갭을 검출하고,
상기 비-엣지 픽셀에 대한 점수는 상기 직선 세그먼트의 길이 및 상기 갭의 길이에 기초하여 부여되는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 장치. - 제16항에 있어서,
상기 소실점 검출부는 상기 직선의 교점을 검출하고, 상기 교점을 지나는 상기 직선의 강도의 합을 상기 교점의 점수로 계산하고, 상기 교점의 점수에 기초하여 소실점을 검출하는 것을 특징으로 하는, 소실점 검출 장치.
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|---|---|---|---|---|
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