KR101602878B1 - 영상 처리 방법 및 그 장치 - Google Patents
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Abstract
영상을 구성하는 프레임들 중 연속하는 프레임들로 구성된 복수개의 서브 영상을 적어도 하나의 영상으로부터 획득하고, 복수개의 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 형태(shape) 또는 객체의 움직임을 나타내는 서브 영상 특성을 복수개의 서브 영상 각각에 대해서 획득하고, 복수개의 서브 영상 중 두 개의 서브 영상들로 구성된 복수개의 서브 영상 페어를 복수개의 서브 영상으로부터 획득하고, 두 개의 서브 영상들의 서브 영상 특성들간의 유사도를 복수개의 서브 영상 페어 각각에 대해서 획득하고, 획득한 유사도에 기초하여 적어도 하나의 영상으로부터 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 서브영상들로 구성된 적어도 하나의 서브 영상 그룹을 획득하는 영상 처리 방법이 개시된다.
Description
본 발명은 영상을 처리하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 구체적으로 영상으로부터 복수개의 프레임으로 구성된 서브 영상을 포함하는 서브 영상 그룹을 획득하는 방법을 제공한다.
영상 컨텐츠를 재생, 저장할 수 있는 하드웨어의 개발 및 보급에 따라, 다양한 디바이스로부터 획득한 영상을 분석하는 방법에 대한 요구가 점차적으로 증가하고 있다.
특히 동영상을 대상으로 하여 수행되는 분석 및 검색에 대한 효율적인 방식이 필수적이다.
디지털 영상 신호의 경우 정보량이 매우 방대하기 때문에 정보의 저장과 검색 등을 보다 효율적으로 하기 위해서는 영상을 구성하는 프레임들에 대한 효율적인 데이터 처리 방식이 요구된다.
영상을 구성하는 프레임들 중 일부 프레임들로 구성된 서브 영상을 획득하는 방법 및 장치를 제안한다.
다양한 실시 예에 따라 영상 처리 방법은, 영상을 구성하는 프레임들 중 연속하는 프레임들로 구성된 복수개의 서브 영상을 적어도 하나의 영상으로부터 획득하는 단계; 상기 복수개의 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 형태(shape) 또는 객체의 움직임을 나타내는 서브 영상 특성을 상기 복수개의 서브 영상 각각에 대해서 획득하는 단계; 상기 복수개의 서브 영상 중 두 개의 서브 영상들로 구성된 복수개의 서브 영상 페어를 상기 복수개의 서브 영상으로부터 획득하고, 상기 두 개의 서브 영상들의 서브 영상 특성들간의 유사도를 상기 복수개의 서브 영상 페어 각각에 대해서 획득하는 단계; 및 상기 획득한 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 영상으로부터 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 서브영상들로 구성된 적어도 하나의 서브 영상 그룹을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서브 영상 특성을 상기 복수개의 서브 영상 각각에 대해서 획득하는 단계는 상기 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 윤곽상에 위치하는 하나 이상의 샘플링 위치에서 상기 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보를 획득하는 단계; 및 상기 획득한 기울기 정보에 기초하여 상기 서브 영상의 상기 서브 영상 특성을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 기울기 정보를 획득하는 단계는 상기 하나 이상의 샘플링 위치에서 상기 객체의 윤곽의 기울기 각도를 획득하는 단계; 및 상기 기울기 각도가 포함된 각도 구간에 따라 상기 기울기 각도에 대한 히스토그램을 획득하는 단계를 포함하고, 상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서브 영상 특성을 상기 복수개의 서브 영상 각각에 대해서 획득하는 단계는 상기 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 단계; 및 상기 획득한 움직임 정보에 기초하여 상기 서브 영상의 상기 서브 영상 특성을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 움직임 정보를 획득하는 단계는 상기 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 하나 이상의 샘플링 픽셀의 위치가 상기 서브 영상이 재생됨에 따라 변경된 정도를 나타내는 픽셀 위치 변경값을 획득하는 단계; 상기 획득한 픽셀 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 상기 픽셀 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득하는 단계를 포함하고 상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함할 수 있다.
또한, 상기 움직임 정보를 획득하는 단계는 상기 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 하나 이상의 샘플링 블록의 위치가 상기 서브 영상이 재생됨에 따라 변경된 정도를 나타내는 블록 위치 변경값을 획득하는 단계; 상기 획득한 블록 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 상기 블록 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득하는 단계를 포함하고 상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상을 구성하는 프레임들 중 연속하는 프레임들로 구성된 복수개의 서브 영상을 적어도 하나의 영상으로부터 획득하는 단계는 상기 적어도 하나의 영상에서 화면 전환이 발생하는 시점을 이용하여 상기 적어도 하나의 영상으로부터 복수개의 서브 영상을 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 영상 처리 장치는 영상을 구성하는 프레임들 중 연속하는 프레임들로 구성된 복수개의 서브 영상을 적어도 하나의 영상으로부터 획득하는 서브 영상 획득부; 상기 복수개의 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 형태(shape) 또는 객체의 움직임을 나타내는 서브 영상 특성을 상기 복수개의 서브 영상 각각에 대해서 획득하는 서브 영상 특성 획득부; 상기 복수개의 서브 영상 중 두 개의 서브 영상들로 구성된 복수개의 서브 영상 페어를 상기 복수개의 서브 영상으로부터 획득하고, 상기 두 개의 서브 영상들의 서브 영상 특성들간의 유사도를 상기 복수개의 서브 영상 페어 각각에 대해서 획득하는 유사도 획득부; 및 상기 획득한 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 영상으로부터 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 서브영상들로 구성된 적어도 하나의 서브 영상 그룹을 획득하는 서브 영상 그룹 획득부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서브 영상 특성 획득부는 상기 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 윤곽상에 위치하는 하나 이상의 샘플링 위치에서 상기 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보를 획득하고, 상기 획득한 기울기 정보에 기초하여 상기 서브 영상의 상기 서브 영상 특성을 결정할 수 있다.
또한, 상기 서브 영상 특성 획득부는 상기 하나 이상의 샘플링 위치에서 상기 객체의 윤곽의 기울기 각도를 획득하고, 상기 기울기 각도가 포함된 각도 구간에 따라 상기 기울기 각도에 대한 히스토그램을 획득하고, 상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서브 영상 특성 획득부는 상기 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하고, 상기 획득한 움직임 정보에 기초하여 상기 서브 영상의 상기 서브 영상 특성을 결정할 수 있다.
또한, 상기 서브 영상 특성 획득부는 상기 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 하나 이상의 샘플링 픽셀의 위치가 상기 서브 영상이 재생됨에 따라 변경된 정도를 나타내는 픽셀 위치 변경값을 획득하고, 상기 획득한 픽셀 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 상기 픽셀 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득하고 상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서브 영상 특성 획득부는 상기 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 하나 이상의 샘플링 블록의 위치가 상기 서브 영상이 재생됨에 따라 변경된 정도를 나타내는 블록 위치 변경값을 획득하고, 상기 획득한 블록 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 상기 블록 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득하고, 상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서브 영상 획득부는 상기 적어도 하나의 영상에서 화면 전환이 발생하는 시점을 이용하여 상기 적어도 하나의 영상으로부터 복수개의 서브 영상을 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 제안된다.
다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 구현하기 위한 기록 매체에 저장된 프로그램이 제안된다.
도 1은 일 실시 예에 따라 하나 이상의 입력 영상으로부터 서브 영상 그룹을 획득하는 영상 처리 장치의 블록도를 도시한다.
도 2는 일 실시 예에 따라 영상 처리 장치가 서브 영상 특성을 이용하여 서브 영상 그룹을 획득하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
도 3은 일 실시 예에 따라 영상 처리 장치가 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 윤곽에 대한 정보를 이용하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 획득하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
도 4는 일 실시 예에 따라 영상 처리 장치가 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 이용하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 획득하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
도 5는 일 실시 예에 따라 복수개의 영상으로부터 서브 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따라 복수개의 영상으로부터 서브 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 윤곽상에 위치하는 샘플링 위치에서 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7b는 일 실시 예에 따라 기울기 정보를 이용하여 히스토그램을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8b는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8c는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8d는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8e는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8f는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8g는 일 실시 예에 따라 객체의 움직임 정보를 이용하여 히스토그램을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9은 일 실시 예에 따라 하나 이상의 입력 영상으로부터 서브 영상 그룹을 획득하는 영상 처리 장치의 블록도를 도시한다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 프로그램이 저장된 디스크의 물리적 구조를 예시한다.
도 11은 디스크를 이용하여 프로그램을 기록하고 판독하기 위한 디스크드라이브를 도시한다.
도 2는 일 실시 예에 따라 영상 처리 장치가 서브 영상 특성을 이용하여 서브 영상 그룹을 획득하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
도 3은 일 실시 예에 따라 영상 처리 장치가 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 윤곽에 대한 정보를 이용하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 획득하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
도 4는 일 실시 예에 따라 영상 처리 장치가 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 이용하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 획득하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
도 5는 일 실시 예에 따라 복수개의 영상으로부터 서브 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따라 복수개의 영상으로부터 서브 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 윤곽상에 위치하는 샘플링 위치에서 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7b는 일 실시 예에 따라 기울기 정보를 이용하여 히스토그램을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8b는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8c는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8d는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8e는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8f는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8g는 일 실시 예에 따라 객체의 움직임 정보를 이용하여 히스토그램을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9은 일 실시 예에 따라 하나 이상의 입력 영상으로부터 서브 영상 그룹을 획득하는 영상 처리 장치의 블록도를 도시한다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 프로그램이 저장된 디스크의 물리적 구조를 예시한다.
도 11은 디스크를 이용하여 프로그램을 기록하고 판독하기 위한 디스크드라이브를 도시한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 또는 단계가 하나 이상의 다른 구성요소 또는 단계의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 의미를 내포한다.
이하 본 명세서에 기재된 다양한 실시 예들에서, ‘영상’은 정지 영상 뿐만 아니라 비디오와 같은 동영상을 포함하여 포괄적으로 지칭할 수 있다.
이하 '샘플'은, 영상의 샘플링 위치에 할당된 데이터로서 프로세싱 대상이 되는 데이터를 의미한다. 예를 들어, 공간영역의 영상에서 픽셀들이 샘플들일 수 있다. 다른 예로, 공간 영역의 영상에서 픽셀 별로 대응되는 레지듀얼들이 샘플들일 수 있다.
이하 블록의 타입은 정사각형 또는 직사각형일 수 있으며, 임의의 기하학적 형태일 수도 있다. 일정한 크기의 데이터 단위로 제한되는 것은 아니다. 예를 들면 블록은 8×8 크기일 수 있다.
이하 시그널링이란 신호의 전송 또는 수신을 의미할 수 있다. 예를 들면, 영상 데이터의 부호화를 수행하는 경우에 시그널링이란 부호화된 신호를 전송하는 것을 의미할 수 있다. 다른 예로, 영상 데이터의 복호화를 수행하는 경우에 시그널링이란 부호화된 신호를 수신하는 것을 의미할 수 있다.
이하 도 1 내지 도 9를 참조하여 다양한 실시 예에 따라 영상 처리 방법 및 장치가 개시된다. 또한, 도 10 내지 도 11를 참조하여, 앞서 제안한 영상 처리 방법이 적용가능한 다양한 실시예들이 개시된다.
도 1은 일 실시 예에 따라 하나 이상의 입력 영상으로부터 서브 영상 그룹을 획득하는 영상 처리 장치(100)의 블록도를 도시한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 영상 처리 장치(100)는 서브 영상 획득부(110), 서브 영상 특성 획득부(120), 유사도 획득부(130) 및 서브 영상 그룹 획득부(140)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 영상 처리 장치(100)가 구현될 수도 있고, 도시된 구성요소보다 적은 구성요소에 의해 영상 처리 장치(100)가 구현될 수도 있다.
일 실시 예에 따른 영상은 복수개의 프레임들로 구성될 수 있다. 여기서 프레임은 정지 영상을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상은 영상에 포함된 프레임들 중 재생 순서에 따른 연속적인 프레임들을 포함하는 프레임의 집합을 의미할 수 있다.
예를 들면, 5분의 재생시간을 갖는 제 1 영상에 있어서, 처음부터 2분까지 재생되는 부분에 대한 영상인 제 2 영상은 제 1 영상에 대한 서브 영상일 수 있다.
다른 예로, 20개의 프레임으로 구성된 제 3 영상에 있어서, 마지막에 재생되는 10개의 연속되는 프레임으로 구성된 제 4 영상은 제 3 영상에 대한 서브 영상일 수 있다.
다른 예로, 제 1 번부터 제 7 번까지의 프레임이 연속적으로 배치되는 영상인 제 5 영상에 있어서, 제 3 번부터 제 5 번까지의 프레임으로 구성된 제 6 영상은 제 5 영상에 대한 서브 영상일 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 획득부(110)는 영상을 구성하는 프레임들 중 연속하는 프레임들로 구성된 복수개의 서브 영상을 적어도 하나의 영상으로부터 획득할 수 있다. 서브 영상 획득부(110)는 소정 영상으로부터 소정 영상에 대한 서브 영상을 획득할 수 있다. 서브 영역 획득부(110)는 복수개의 영상들로부터 복수개의 서브 영상을 획득할 수 있다.
예를 들면, 서브 영상 획득부(110)는 제 1 영상으로부터 제 1 서브 영상 및 제 2 서브 영상을 획득하고, 제 2 영상으로부터 제 3 서브 영상 내지 제 5 서브 영상을 획득할 수 있다.
다른 예로, 서브 영상 획득부(110)는 제 1 영상 내지 제 3 영상 중에 제 1 영상으로부터 제 1 서브 영상만을 획득하고, 제 2 영상 및 제 3 영상으로부터는 서브 영상을 획득하지 않을 수 있다.
다른 예로, 서브 영상 획득부(110)는 4개의 프레임을 포함하는 제 1 서브영상으로부터 10개의 서브 영상을 획득할 수 있다. 4개의 프레임이 제 1 프레임, 제 2 프레임, 제 3 프레임 및 제 4 프레임으로 구성된 경우, 제 1 프레임 내지 제 4 프레임이 각각 하나의 서브 영상이 될 수 있고, 제 1 프레임과 제 2 프레임이 하나의 서브 영상을 구성할 수 있고, 제 2 프레임과 제 3 프레임이 하나의 서브 영상을 구성할 수 있고, 제 3 프레임과 제 4 프레임이 하나의 서브 영상을 구성할 수 있고, 제 1 프레임 내지 제 3 프레임이 하나의 서브 영상을 구성할 수 있고, 제 2 프레임 내지 제 4 프레임이 하나의 서브 영상을 구성할 수 있고, 제 1 프레임 내지 제 4 프레임이 하나의 서브 영상을 구성할 수 있다. 따라서 4개의 프레임으로 구성된 영상은 총 10개의 서브 프레임을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 획득부(110)는 적어도 하나의 영상에서 화면 전환이 발생하는 시점을 이용하여 적어도 하나의 영상으로부터 복수개의 서브 영상을 획득할 수 있다. 서브 영상 획득부(110)는 영상으로부터 서브 영상을 획득할 때 영상 내에서 화면 전환이 발생하는 시점을 이용할 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 획득부(110)는 영상 내에 포함된 화면 전환 시점을 서브 영상의 시작 시점 또는 종료 시점이 되도록 복수개의 서브 영상을 결정할 수 있다. 예를 들면, 제 1 프레임 내지 제 10 번 프레임으로 구성된 영상에 있어서, 화면 전환 시점이 제 3 프레임, 제 7 프레임인 경우에 대해 설명한다. 이 경우 제 1 프레임 내지 제 2 프레임, 제 3 프레임 내지 제 6 프레임, 제 7 프레임 내지 제 10 프레임, 제 1 프레임 내지 제 6 프레임, 제 3 프레임 내지 제 10 프레임, 제 1 프레임 내지 제 10 프레임으로 구성된 6개의 서브 프레임을 서브 영상 획득부(110)는 영상으로부터 획득할 수 있다. 여기서 화면 전환 시점이 제 3 프레임이라는 것은 제 2 프레임에서 제 3 프레임으로 전환될 때 화면 내 픽셀 값들에 대한 변화량이 소정 기준 이상임을 의미할 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 복수개의 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 형태(shape) 또는 객체의 움직임을 나타내는 서브 영상 특성을 복수개의 서브 영상 각각에 대해서 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 특성은 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 형태 또는 객체의 움직임을 나타낼 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 형태에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 서브 영상에서 디스플레이 되는 객체의 윤곽상에 위치하는 하나 이상의 샘플링 위치에서 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보를 획득할 수 있다. 여기서 일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 획득한 기울기 정보에 기초하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 결정할 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 하나 이상의 샘플링 위치에서 객체의 윤곽의 기울기 각도를 획득하고, 기울기 각도가 포함된 각도 구간에 따라 기울기 각도에 대한 히스토그램을 획득할 수 있다. 그리고 일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 히스토그램의 형태에 기초하여 서브 영상 특성을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임 정보를 획득하고, 획득한 움직임 정보에 기초하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 내부 또는 윤곽상에 위치하는 하나 이상의 샘플링 위치에서 영상이 재생됨에 따른 샘플링 위치의 변화에 대한 정보를 획득할 수 있다. 여기서 일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 획득한 샘플링 위치의 변화에 대한 정보에 기초하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 하나 이상의 샘플링 픽셀의 위치가 서브 영상이 재생됨에 따라 변경된 정도를 나타내는 픽셀 위치 변경값을 획득하고, 획득한 픽셀 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 픽셀 위치 변경값에 대한 히스토그램을 할 수 있다.
예를 들면, 일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 하나 이상의 샘플링 위치에서 샘플링 픽셀의 위치 변경값인 픽셀 위치 변경값 획득하고, 픽셀 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 픽셀 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득할 수 있다. 그리고 일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 히스토그램의 형태에 기초하여 서브 영상 특성을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따른 변경 구간은 도 8g에서 구체적으로 설명한다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 하나 이상의 샘플링 블록의 위치가 서브 영상이 재생됨에 따라 변경된 정도를 나타내는 블록 위치 변경값을 획득하고, 획득한 블록 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 블록 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득할 수 있다.
예를 들면, 일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 하나 이상의 샘플링 블록의 위치의 변경값인 블록 위치 변경값을 획득하고, 블록 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 블록 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득할 수 있다. 그리고 일 실시 예에 따른 서브 영상 특성 획득부(120)는 히스토그램의 형태에 기초하여 서브 영상 특성을 결정할 수 있다. 예를 들면 영상 처리 장치(100)는 히스토그램 형태가 유사한 서브 그룹들은 상호 유사하다고 판단할 수 있다.
복수개의 대상 중 관련성 있는 대상들을 획득하는 방식으로 페이지 랭크 방식이 있다. 또한 영상 처리 장치(100)는 복수개의 서브 영상 중 관련성 있는 서브 영상들을 결정하여 서브 영상 그룹을 획득하는 과정에서 페이지 랭크 방식을 이용할 수 있다.
예를 들면, 일 실시 예에 따른 유사도 획득부(130)는 복수개의 서브 영상 중 두 개의 서브 영상들로 구성된 복수개의 서브 영상 페어를 복수개의 서브 영상으로부터 획득하고, 두 개의 서브 영상들의 서브 영상 특성들간의 유사도를 복수개의 서브 영상 페어 각각에 대해서 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따른 유사도는 각 서브 영상으로부터 획득되는 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 유사도 획득부(130)는 복수개의 서브 영상들에 대해서 복수개의 서브 영상 페어를 획득할 수 있다. 서브 영상 페어는 두 개의 서브 영상으로 구성된 서브 영상 집합을 의미할 수 있다.
일 실시 예에 따른 유사도 획득부(130)는 서브 영상 페어에 포함된 두 개의 서브 영상간의 유사도를 획득할 수 있다. 서브 영상간의 유사도를 획득하기 위해서 유사도 획득부(130)는 서브 영상 특성 획득부(120)에서 획득한 각 서브 영상들의 서브 영상 특성을 이용할 수 있다.
일 실시 예에 따른 유사도 획득부(130)는 각 서브 영상 특성을 종류별로 수치화하고, 각 서브 영상 특성의 수치가 유사한 정도를 결정할 수 있다. 예를 들면, 유사도 획득부(130)는 각 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽에 대한 정보를 수치화하고, 서브 영상 페어에 포함된 서브 영상간에 객체의 윤곽이 유사한 정도를 결정할 수 있다. 다른 예로, 유사도 획득부(130)는 각 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임에 대한 정보를 수치화하고, 서브 영상 페어에 포함된 서브 영상 간에 객체의 움직임이 유사한 정도를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 유사도 획득부(130)는 각 서브 영상 특성을 그래프로 나타낸 후 각 그래프가 유사한 정도를 결정하여 각 서브 영상의 특성이 유사한 정도를 결정할 수 있다. 예를 들면, 유사도 획득부(130)는 각 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽에 대한 정보를 그래프로 표현하고, 각 그래프간의 유사한 정도를 결정할 수 있다.
여기서 일 실시 예에 따른 그래프는 히스토그램을 포함할 수 있다. 예를 들면, 유사도 획득부(130)는 각 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽에 대한 정보를 히스토그램으로 표현하고 각 히스토그램이 유사한 정도를 결정하여 각 서브 영상 특성이 유사한 정도를 결정할 수 있다. 다른 예로, 유사도 획득부(130)는 각 서브 영상에 대한 움직임 정보를 히스토그램으로 표현하고 각 히스토그램이 유사한 정도를 결정하여 각 서브 영상 특성이 유사한 정도를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 그룹 획득부(140)는 획득한 유사도에 기초하여 적어도 하나의 영상으로부터 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 서브영상들로 구성된 적어도 하나의 서브 영상 그룹을 획득할 수 있다.
예를 들면, 제 1 서브 영상 내지 제 3 서브 영상을 포함하는 영상에 대해서, 서브 영상 그룹 획득부(140)는 제 1 서브 영상과 제 2 서브 영상간의 유사도인 제 1 유사도, 제 2 서브 영상과 제 3 서브영상간의 유사도인 제 2 유사도, 제 3 서브영상과 제 1 서브영상간의 유사도인 제 3 유사도를 이용하여 제 1 서브 영상과 제 2 서브 영상을 하나의 그룹으로 그루핑하여 서브 영상 그룹을 획득할 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따라 영상 처리 장치(100)가 서브 영상 특성을 이용하여 서브 영상 그룹을 획득하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
단계 S210에서 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 영상을 구성하는 프레임들 중 연속하는 프레임들로 구성된 복수개의 서브 영상을 적어도 하나의 영상으로부터 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 소정 영상으로부터 소정 영상에 대한 서브 영상을 획득할 수 있다. 서브 영역 획득부(110)는 복수개의 영상들로부터 복수개의 서브 영상을 획득할 수 있다.
예를 들면, 영상 처리 장치(100)는 제 1 영상으로부터 제 1 서브 영상 및 제 2 서브 영상을 획득하고, 제 2 영상으로부터 제 3 서브 영상 내지 제 5 서브 영상을 획득할 수 있다.
다른 예로, 영상 처리 장치(100)는 제 1 영상 내지 제 3 영상 중에 제 1 영상으로부터 제 1 서브 영상만을 획득하고, 제 2 영상 및 제 3 영상으로부터는 서브 영상을 획득하지 않을 수 있다.
단계 S220에서 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 복수개의 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 형태(shape) 또는 객체의 움직임을 나타내는 서브 영상 특성을 복수개의 서브 영상 각각에 대해서 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따른 서브 영상 특성은 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 형태 또는 객체의 움직임을 나타낼 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 형태에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽상에 위치하는 하나 이상의 샘플링 위치에서 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보를 획득할 수 있다. 여기서 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 획득한 기울기 정보에 기초하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 결정할 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 하나 이상의 샘플링 위치에서 객체의 윤곽의 기울기 각도를 획득하고, 기울기 각도가 포함된 각도 구간에 따라 기울기 각도에 대한 히스토그램을 획득할 수 있다. 그리고 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 히스토그램의 형태에 기초하여 서브 영상 특성을 결정할 수 있다.
단계 S230에서 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 복수개의 서브 영상 중 두 개의 서브 영상들로 구성된 복수개의 서브 영상 페어를 복수개의 서브 영상으로부터 획득하고, 두 개의 서브 영상들의 서브 영상 특성들간의 유사도를 복수개의 서브 영상 페어 각각에 대해서 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따른 유사도는 각 서브 영상으로부터 획득되는 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 복수개의 서브 영상들에 대해서 복수개의 서브 영상 페어를 획득할 수 있다. 서브 영상 페어는 두 개의 서브 영상으로 구성된 서브 영상 집합을 의미할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 서브 영상 페어에 포함된 두 개의 서브 영상간의 유사도를 획득할 수 있다. 서브 영상간의 유사도를 획득하기 위해서 영상 처리 장치(100)는 획득한 각 서브 영상들의 서브 영상 특성을 이용할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 각 서브 영상 특성을 종류별로 수치화하고, 각 서브 영상 특성의 수치가 유사한 정도를 결정할 수 있다. 예를 들면, 영상 처리 장치(100)는 각 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽에 대한 정보를 수치화하고, 서브 영상 페어에 포함된 서브 영상간에 객체의 윤곽에 대한 정보가 유사한 정도를 결정할 수 있다. 다른 예로, 영상 처리 장치(100)는 각 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임에 대한 정보를 수치화하고, 서브 영상 페어에 포함된 서브 영상 간에 객체의 움직임에 대한 정보가 유사한 정도를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 각 서브 영상 특성을 그래프로 나타낸 후 각 그래프가 유사한 정도를 결정하여 각 서브 영상의 특성이 유사한 정도를 결정할 수 있다. 예를 들면, 영상 처리 장치(100)는 각 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽에 대한 정보를 그래프로 표현하고, 각 그래프간의 유사한 정도를 결정할 수 있다.
여기서 일 실시 예에 따른 그래프는 히스토그램을 포함할 수 있다. 예를 들면, 영상 처리 장치(100)는 각 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽에 대한 정보를 히스토그램으로 표현하고 각 히스토그램이 유사한 정도를 결정하여 각 서브 영상 특성이 유사한 정도를 결정할 수 있다. 다른 예로, 영상 처리 장치(100)는 각 서브 영상에 대한 움직임 정보를 히스토그램으로 표현하고 각 히스토그램이 유사한 정도를 결정하여 각 서브 영상 특성이 유사한 정도를 결정할 수 있다.
단계 S240에서 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 획득한 유사도에 기초하여 적어도 하나의 영상으로부터 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 서브영상들로 구성된 적어도 하나의 서브 영상 그룹을 획득할 수 있다.
예를 들면, 제 1 서브 영상 내지 제 3 서브 영상을 포함하는 영상에 대해서, 영상 처리 장치(100)는 제 1 서브 영상과 제 2 서브 영상간의 유사도인 제 1 유사도, 제 2 서브 영상과 제 3 서브영상간의 유사도인 제 2 유사도, 제 3 서브영상과 제 1 서브영상간의 유사도인 제 3 유사도를 이용하여 제 1 서브 영상과 제 2 서브 영상을 하나의 그룹으로 그루핑하여 서브 영상 그룹을 획득할 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따라 영상 처리 장치(100)가 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽에 대한 정보를 이용하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 획득하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
단계 S310은 상술한 단계 S210에 대응되므로 전체적인 설명을 간단히 하기 위해 상세한 설명을 생략한다.
단계 S320에서 영상 처리 장치(100)는 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽상에 위치하는 하나 이상의 샘플링 위치에서 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보를 획득할 수 있다.
단계 S330에서 영상 처리 장치(100)는 단계 S320에서 획득한 기울기 정보에 기초하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 결정할 수 있다. 또한, 영상 처리 장치(100)는 결정된 서브 영상 특성에 대해서 히스토그램을 획득할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따라 영상 처리 장치(100)가 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임 정보를 이용하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 획득하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
단계 S410은 상술한 단계 S210에 대응되므로 전체적인 설명을 간단히 하기 위해 상세한 설명을 생략한다.
단계 S420에서 영상 처리 장치(100)는 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임 정보를 획득할 수 있다.
단계 S430에서 영상 처리 장치(100)는 단계 S420에서 획득한 움직임 정보에 기초하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 결정한다. 또한, 영상 처리 장치(100)는 결정된 서브 영상 특성에 대해서 히스토그램을 획득할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따라 복수개의 영상으로부터 서브 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
영상 처리 장치(100)에 입력된 영상은 제 1 영상(510) 내지 제 4 영상(540)일 수 있다. 각각의 영상들은 복수개의 프레임을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제 1 영상(510)은 제 1-1 프레임(511) 내지 제 1-6 프레임(516)을 포함할 수 있고, 제 2 영상(520)은 제 2-1 프레임(521) 내지 제 2-6 프레임(526)을 포함할 수 있고, 제 3 영상(530)은 제 3-1 프레임(531) 내지 제 3-6 프레임(536)을 포함할 수 있고, 제 4 영상(540)은 제 4-1 프레임(541) 내지 제 4-6 프레임(546)을 포함할 수 있다. 여기서 사람이 바이올린을 연주하는 화면을 디스플레이하는 프레임들이 추출되어 서브 영상을 구성할 수 있다. 예를 들면, 제 1-3 프레임(513) 내지 제 1-4 프레임(514)이 제 1 서브 영상을 구성하고, 제 2-1 프레임(521) 내지 제 2-4 프레임(524)이 제 2 서브 영상을 구성하고, 제 3-3 프레임(533) 내지 제 3-5 프레임(535)이 제 3 서브 영상을 구성하고, 제 4-1 프레임(541) 내지 제 4-4 프레임(544)이 제 4 서브 영상을 구성할 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 객체의 형태, 예를 들면, 사람의 형태와 바이올린의 형태에 대한 정보를 추출하고, 객체의 움직임, 예를 들면, 바이올린을 켜는 동작에 대한 움직임 정보를 추출하여 하나 이상의 영상으로부터 하나 이상의 서브 영상을 획득하여 하나의 그룹으로 결정할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따란 복수개의 영상으로부터 서브 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
영상 처리 장치(100)에 입력된 영상은 제 1 영상(610) 내지 제 4 영상(640)일 수 있다. 각각의 영상들은 복수개의 프레임을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제 1 영상(610)은 제 1-1 프레임(611) 내지 제 1-6 프레임(616)을 포함할 수 있고, 제 2 영상(620)은 제 2-1 프레임(621) 내지 제 2-6 프레임(626)을 포함할 수 있고, 제 3 영상(630)은 제 3-1 프레임(631) 내지 제 3-6 프레임(636)을 포함할 수 있고, 제 4 영상(640)은 제 4-1 프레임(641) 내지 제 4-6 프레임(646)을 포함할 수 있다. 여기서 사람이 점프하는 화면을 디스플레이하는 프레임들이 추출되어 서브 영상을 구성할 수 있다. 예를 들면, 제 1-2 프레임(612) 내지 제 1-5 프레임(615)이 제 1 서브 영상을 구성하고, 제 2-3 프레임(623)이 제 2 서브 영상을 구성하고, 제 3-1 프레임(631) 내지 제 3-2 프레임(632)이 제 3 서브 영상을 구성하고, 제 3-4 프레임(634) 내지 제 3-6 프레임(636)이 제 4 서브 영상을 구성하고, 제 4-2 프레임(642) 내지 제 4-5 프레임(645)이 제 5 서브 영상을 구성할 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 객체의 형태, 예를 들면, 사람의 형태에 대한 정보를 추출하고, 객체의 움직임, 예를 들면, 객체가 위로 떠오르는 동작에 대한 움직임 정보를 추출하여 하나 이상의 영상으로부터 하나 이상의 서브 영상을 획득하여 하나의 그룹으로 결정할 수 있다.
여기서 제 3-3프레임과 같이 연속된 프레임 중 화면 전환이 있는 경우에는 해당 프레임을 기준으로 서브 영상들이 분리될 수 있다.
도 7a는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽상에 위치하는 샘플링 위치에서 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
서브 영상에서 디스플레이되는 객체(730)는 윤곽(720)을 포함할 수 있다. 윤곽을 통해 객체의 형태가 인식될 수 있다. 또한 윤곽(720)상에는 샘플링 위치(710)가 존재할 수 있다. 예를 들면, 윤곽(720)상의 픽셀이 샘플링 위치가 될 수 있다. 윤곽(720) 상에 위치하는 복수개의 샘플링 위치에 대해서 윤곽(720)에 대한 정보가 획득될 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽상에 위치하는 하나 이상의 샘플링 위치에서 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보를 획득할 수 있다.
또한, 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 획득한 기울기 정보에 기초하여 서브 영상의 서브 영상 특성을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 기울기 정보를 획득할 때, 하나 이상의 샘플링 위치(710)에서 객체의 윤곽(820)의 기울기 각도를 획득할 수 있다. 또한, 영상 처리 장치(100)는 기울기 각도가 포함된 각도 구간에 따라 기울기 각도에 대한 히스토그램을 획득할 수 있다.
예를 들면, 영상 처리 장치(100)는 객체의 윤곽(720)상에 위치하는 복수개의 픽셀들에서 윤곽(720)의 기울기 각도를 획득할 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 획득한 기울기 각도가 포함되는 각도 구간에 따라 각 구간에 포함된 샘플링 위치의 개수를 카운트할 수 있다. 각도 구간은 미리 결정될 수 있다.
예를 들면 도 7b에서 확인할 수 있는 바와 같이 45˚를 단위로 하여 각도 구간이 미리 설정되어 있을 수 있다.
도 7b는 일 실시 예에 따라 기울기 정보를 이용하여 히스토그램을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7b에서는 각도 구간을 설정하는 일 실시 예를 도시하고 있다. 예를 들면, 45˚를 단위로 하여 각도 구간이 설정될 수 있다. 이 경우 제 1 구간(701) 내지 제 8 구간(708)으로 각도 구간이 설정될 수 있다.
만약 제 1 샘플링 위치에서 윤곽의 기울기가 30˚였다면 제 1 샘플링 위치는 제 3 구간(703)에 포함될 수 있다. 그리고 제 1 샘플링 위치에서의 샘플링 결과에 기초하여 히스토그램을 생성할 때 제 1 구간의 도수를 1 증가시킬 수 있다. 여기서 일 실시 예에 따른 히스토그램은 제 1 구간 내지 제 8 구간에 포함되는 샘플링 위치의 개수를 나타낸 그래프를 의미할 수 있다. 각각의 구간에 포함된 샘플링 위치의 개수를 도수라고 할 수 있다.
유사도에 대해서는 상술한 바 있다. 일 실시 예에 따른 유사도는 기울기에 대한 히스토그램이 유사한 정도를 의미할 수 있다. 예를 들면 제 1 히스토그램과 제 2 히스토그램 사이에 각 구간별 도수의 차이값의 절대값에 대한 총합과 유사도와 반비례할 수 있다. 다른 예로 제 1 히스토그램과 제 2 히스토그램 사이에 각 구간별 중복되는 도수에 대한 총합과 유사도는 비례할 수 있다. 예를 들면, 제 1 구간에 제 1 히스토그램의 도수는 9이고, 제 2 히스토 그램의 도수는 8이라면 제 1 구간에 대해서 중복되는 도수는 8일 수 있다.
다만 상기 실시 예에 제한되는 것은 아니며, 제 1 히스토그램과 제 2 히스토그램이 유사한 정도를 수치로 나타낼 수 있는 모든 방식이 유사도를 결정하기 위해 이용될 수 있다.
도 8a 및 도 8b는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 객체에 대한 움직임 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 영상이 재생됨에 따라 동일한 객체가 제 1 위치(810)에서 제 2 위치(820)로 이동될 수 있다. 제 1 프레임에서 소정 객체가 제 1 위치에 위치하였으나, 제 2 프레임에서 소정 객체는 제 2 위치에 위치할 수 있다. 이 경우 영상 처리 장치(100)는 서브 영상에 포함된 객체의 움직임 정보를 획득하여 서브 영상 특성을 획득할 수 있다.
도 8c 및 도 8d는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임 정보를 픽셀 단위로 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 객체에 대한 움직임 정보를 획득할 수 있다. 영상 처리 장치(100)가 객체에 대한 움직임 정보를 획득할 때, 샘플링 픽셀의 위치를 이용할 수 있다. 예를 들면, 영상 처리 장치(100)는 제 1 프레임에서 샘플링 픽셀의 위치인 제 1 위치(830) 및 제 2 프레임에서 대응되는 샘플링 픽셀의 위치인 제 2 위치(840)를 획득할 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 제 1 위치(830)에서 제 2 위치(40)로 위치가 변경된 값을 나타내는 픽셀 위치 변경값을 획득할 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 픽셀 위치 변경값을 영상을 구성하는 복수개의 픽셀들에 대해서 획득할 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 획득한 픽셀 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 픽셀 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득할 수 있다. 위치 변경에 따른 히스토그램의 획득 방법에 대해서는 도 8g에서 후술한다.
도 8e 및 도 8f는 일 실시 예에 따라 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임 정보를 블록 단위로 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)는 객체에 대한 움직임 정보를 획득할 수 있다. 영상 처리 장치(100)가 객체에 대한 움직임 정보를 획득할 때, 샘플링 블록의 위치를 이용할 수 있다. 예를 들면, 영상 처리 장치(100)는 제 1 프레임에서 샘플링 블록의 위치인 제 1 위치(850) 및 제 2 프레임에서 대응되는 샘플링 블록의 위치인 제 2 위치(860)를 획득할 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 제 1 위치(850)에서 제 2 위치(40)로 위치가 변경된 값을 나타내는 블록 위치 변경값을 획득할 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 블록 위치 변경값을 영상을 구성하는 복수개의 블록들에 대해서 획득할 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 획득한 블록 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 블록 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득할 수 있다. 위치 변경에 따른 히스토그램의 획득 방법에 대해서는 도 8g에서 후술한다.
도 8g는 일 실시 예에 따라 객체의 움직임 정보를 이용하여 히스토그램을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따른 영상 정보 획득부(100)는 샘플링 픽셀 또는 샘플링 블록이 변경된 정도를 나타내는 픽셀 위치 변경값 또는 블록 위치 변경 값이 속하는 구간에 기초하여 히스토그램을 획득할 수 있다. 예를 들면, 제 1 샘플링 픽셀의 픽셀 위치 변경 값이 가로로 1이상 10이하이고, 세로로 11이상 20 이하인 경우 제 1 샘플링 픽셀에 대한 샘플링 결과에 기초하여 히스토그램에서 제 1 구간(870)의 도수가 1 증가할 수 있다. 다른 예로 제 2 샘플링 픽셀의 픽셀 위치 변경 값이 가로로 11이상 20이하이고 세로로 11 이상 20 이하인 경우 제 2 샘플링 픽셀에 대한 샘플링 결과에 기초하여 히스토그램에서 제 2 구간(880)의 도수가 1 증가할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 정보 획득부(100)는 각 위치 변경 구간에 대응되는 샘플링 픽셀 또는 샘플링 블록의 수를 나타내는 히스토그램을 획득할 수 있다. 또한 일 실시 예에 따른 영상 정보 획득부(100)는 복수개의 히스토그램간에 유사한 정도를 결정할 수 있다.
제 1 구간(870) 및 제 2 구간(880)을 포함하는 각 직사각형들은 픽셀 위치 변경값 또는 블록 위치 변경값의 범위를 나타내는 변경 구간을 의미할 수 있다.
유사도에 대해서는 상술한 바 있다. 일 실시 예에 따른 유사도는 기울기에 대한 히스토그램이 유사한 정도를 의미할 수 있다. 예를 들면 제 1 히스토그램과 제 2 히스토그램 사이에 각 구간별 도수의 차이값의 절대값에 대한 총합과 유사도와 반비례할 수 있다. 다른 예로 제 1 히스토그램과 제 2 히스토그램 사이에 각 구간별 중복되는 도수에 대한 총합과 유사도는 비례할 수 있다. 예를 들면, 제 1 구간에 제 1 히스토그램의 도수는 9이고, 제 2 히스토 그램의 도수는 8이라면 제 1 구간에 대해서 중복되는 도수는 8일 수 있다.
유사도에 대해서는 상술한 바 있다. 일 실시 예에 따른 유사도는 움직임에 대한 히스토그램이 유사한 정도를 의미할 수 있다. 예를 들면 제 1 히스토그램과 제 2 히스토그램 사이에 각 구간별 도수의 차이값의 절대값에 대한 총합과 유사도와 반비례할 수 있다. 다른 예로 제 1 히스토그램과 제 2 히스토그램 사이에 각 구간별 중복되는 도수에 대한 총합과 유사도는 비례할 수 있다. 예를 들면, 제 1 구간에 제 1 히스토그램의 도수는 7이고, 제 2 히스토 그램의 도수는 8이라면 제 1 구간에 대해서 중복되는 도수는 7일 수 있다. 다만 상기 실시 예에 제한되는 것은 아니며, 제 1 히스토그램과 제 2 히스토그램이 유사한 정도를 수치로 나타낼 수 있는 모든 방식이 유사도를 결정하기 위해 이용될 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따라 하나 이상의 입력 영상으로부터 서브 영상 그룹을 획득하는 영상 처리 장치(100)의 블록도를 도시한다.
도 9에 도시된 바와 같이, 영상 처리 장치(100)는 동영상 추출부(910), 그래프 형성부(920), 확률 계산부(930), 프레임 확률 계산부(940) 및 프레임 검출부(950)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 영상 처리 장치(100)가 구현될 수도 있고, 도시된 구성요소보다 적은 구성요소에 의해 영상 처리 장치(100)가 구현될 수도 있다.
일 실시 예에 따른 동영상 추출부(910)는 영상으로부터 서브 영상을 추출할 수 있다. 예를 들면 일 실시 예에 따른 동영상 추출부(910)는 서브 영상 획득부(110)의 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따른 그래프 형성부(920)는 각각의 서브 영상에 대해서 서브 영상에 대한 특성을 나타내는 그래프를 획득할 수 있다. 예를 들면 서브 영상 내에 포함된 객체의 형태 및 움직임에 대한 정보를 그래프로 나타낼 수 있다. 다른 예로, 일 실시 예에 따른 그래프 형성부(920)는 서브 영상 특성 획득부(120)의 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따른 확률 계산부(930)는 그래프 형성부(920)에 의해 획득된 그래프에 대해서 페이지 랭크 기술을 이용하여 서브 영상들이 하나의 서브 영상 그룹으로 그루핑되는지 여부에 대한 확률을 계산할 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따른 확률 계산부(930)는 서브 영상 특성 획득부(120)의 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따른 프레임 확률 계산부(940)는 확률 계산부(930)에 의해 계산된 확률 값을 이용하여 각각의 서브 영상 또는 각각의 프레임들에 공통의 특성이 있는지 여부에 대한 확률을 계산할 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따른 프레임 확률 계산부(940)는 유사도 획득부(130)의 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따른 프레임 검출부(950)는 프레임 확률 계산부(940)에서 계산된 확률에 따라 공통의 특성을 가질 확률이 임계값 이상인 프레임 또는 서브 영상들을 검출하여 공통된 행위가 포함된 프레임 또는 서브 영상을 추출할 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따른 프레임 검출부(950)는 서브 영상 그룹 획득부 (140)의 동작을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
일 실시예에 따른 프로그램이 저장되는 컴퓨터로 판독 가능한 저장매체가 디스크(26000)인 실시예를 이하 상술한다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 프로그램이 저장된 디스크(26000)의 물리적 구조를 예시한다. 저장매체로서 전술된 디스크(26000)는, 하드드라이브, 시디롬(CD-ROM) 디스크, 블루레이(Blu-ray) 디스크, DVD 디스크일 수 있다. 디스크(26000)는 다수의 동심원의 트랙(tr)들로 구성되고, 트랙들은 둘레 방향에 따라 소정 개수의 섹터(Se)들로 분할된다. 상기 전술된 일 실시예에 따른 프로그램을 저장하는 디스크(26000) 중 특정 영역에, 전술된 양자화 파라미터 결정 방법, 비디오 부호화 방법 및 비디오 복호화 방법을 구현하기 위한 프로그램이 할당되어 저장될 수 있다.
전술된 비디오 부호화 방법 및 비디오 복호화 방법을 구현하기 위한 프로그램을 저장하는 저장매체를 이용하여 달성된 컴퓨터 시스템이 도 11을 참조하여 후술된다.
도 11은 디스크(26000)를 이용하여 프로그램을 기록하고 판독하기 위한 디스크드라이브(26800)를 도시한다. 컴퓨터 시스템(26700)은 디스크드라이브(26800)를 이용하여 본 발명의 영상 처리 방법을 구현하기 위한 프로그램을 디스크(26000)에 저장할 수 있다. 디스크(26000)에 저장된 프로그램을 컴퓨터 시스템(26700)상에서 실행하기 위해, 디스크 드라이브(26800)에 의해 디스크(26000)로부터 프로그램이 판독되고, 프로그램이 컴퓨터 시스템(26700)에게로 전송될 수 있다.
도 10 및 9에서 예시된 디스크(26000) 뿐만 아니라, 메모리 카드, 롬 카세트, SSD(Solid State Drive)에도 본 발명의 영상 처리 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장될 수 있다.
이 때 사용자 단말기는, 전술한 본 발명의 영상 처리 장치(100)를 포함할 수 있다.
전술된 영상 처리 방법 및 장치가 활용되는 다양한 실시예들이 도 10 내지 도 11에서 전술되었다. 하지만, 전술된 영상 처리 방법이 저장매체에 저장되거나 영상 처리 장치(100) 가 디바이스에서 구현되는 다양한 실시예들은, 도 10 내지 도 11의 실시예들에 한정되지 않는다.
이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
이제까지 개시된 다양한 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 명세서에서 개시된 실시예들의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 명세서의 개시 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 명세서의 개시범위에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (16)
- 영상을 구성하는 프레임들 중 연속하는 프레임들로 구성된 복수개의 서브 영상을 적어도 하나의 영상으로부터 획득하는 단계;
상기 복수개의 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 형태(shape) 또는 상기 객체의 움직임을 나타내는 서브 영상 특성을 상기 복수개의 서브 영상 각각에 대해서 획득하는 단계;
상기 복수개의 서브 영상 중 두 개의 서브 영상들로 구성된 복수개의 서브 영상 페어를 상기 복수개의 서브 영상으로부터 획득하고, 상기 두 개의 서브 영상들의 서브 영상 특성들간의 유사도를 상기 복수개의 서브 영상 페어 각각에 대해서 획득하는 단계; 및
상기 획득한 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 영상으로부터 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 서브영상들로 구성된 적어도 하나의 서브 영상 그룹을 획득하는 단계를 포함하고,
상기 객체의 형태는 상기 복수개의 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽상에 위치하는 하나 이상의 샘플링 위치에서 상기 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보에 기초하여 결정되는 영상 처리 방법.
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 유사도는 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도에 따라 결정되고,
상기 히스토그램은 상기 하나 이상의 샘플링 위치에서 획득된 상기 객체의 윤곽의 기울기 각도가 포함된 각도 구간에 따라 결정되는 상기 기울기 각도에 대한 히스토그램을 포함하는 영상 처리 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 서브 영상 특성을 상기 복수개의 서브 영상 각각에 대해서 획득하는 단계는
상기 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임 정보를 획득하는 단계; 및
상기 획득한 움직임 정보에 기초하여 상기 서브 영상의 상기 서브 영상 특성을 결정하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 움직임 정보를 획득하는 단계는
상기 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 하나 이상의 샘플링 픽셀의 위치가 상기 서브 영상이 재생됨에 따라 변경된 정도를 나타내는 픽셀 위치 변경값을 획득하는 단계;
상기 획득한 픽셀 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 상기 픽셀 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득하는 단계를 포함하고
상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함하는 영상 처리 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 움직임 정보를 획득하는 단계는
상기 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 하나 이상의 샘플링 블록의 위치가 상기 서브 영상이 재생됨에 따라 변경된 정도를 나타내는 블록 위치 변경값을 획득하는 단계;
상기 획득한 블록 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 상기 블록 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득하는 단계를 포함하고
상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함하는 영상 처리 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 영상을 구성하는 프레임들 중 연속하는 프레임들로 구성된 복수개의 서브 영상을 적어도 하나의 영상으로부터 획득하는 단계는
상기 적어도 하나의 영상에서 화면 전환이 발생하는 시점을 이용하여 상기 적어도 하나의 영상으로부터 복수개의 서브 영상을 획득하는 영상 처리 방법. - 영상을 구성하는 프레임들 중 연속하는 프레임들로 구성된 복수개의 서브 영상을 적어도 하나의 영상으로부터 획득하는 서브 영상 획득부;
상기 복수개의 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 형태(shape) 또는 상기 객체의 움직임을 나타내는 서브 영상 특성을 상기 복수개의 서브 영상 각각에 대해서 획득하는 서브 영상 특성 획득부;
상기 복수개의 서브 영상 중 두 개의 서브 영상들로 구성된 복수개의 서브 영상 페어를 상기 복수개의 서브 영상으로부터 획득하고, 상기 두 개의 서브 영상들의 서브 영상 특성들간의 유사도를 상기 복수개의 서브 영상 페어 각각에 대해서 획득하는 유사도 획득부; 및
상기 획득한 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 영상으로부터 기 설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 서브영상들로 구성된 적어도 하나의 서브 영상 그룹을 획득하는 서브 영상 그룹 획득부를 포함하고,
상기 객체의 형태는 상기 복수개의 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 윤곽상에 위치하는 하나 이상의 샘플링 위치에서 상기 객체의 윤곽에 대한 기울기 정보에 기초하여 결정되는 영상 처리 장치. - 삭제
- 제 8 항에 있어서,
상기 서브 영상 특성 획득부는
상기 하나 이상의 샘플링 위치에서 상기 객체의 윤곽의 기울기 각도를 획득하고, 상기 기울기 각도가 포함된 각도 구간에 따라 상기 기울기 각도에 대한 히스토그램을 획득하고,
상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함하는 영상 처리 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 서브 영상 특성 획득부는
상기 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 움직임 정보를 획득하고, 상기 획득한 움직임 정보에 기초하여 상기 서브 영상의 상기 서브 영상 특성을 결정하는 영상 처리 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 서브 영상 특성 획득부는
상기 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 하나 이상의 샘플링 픽셀의 위치가 상기 서브 영상이 재생됨에 따라 변경된 정도를 나타내는 픽셀 위치 변경값을 획득하고, 상기 획득한 픽셀 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 상기 픽셀 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득하고
상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함하는 영상 처리 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 서브 영상 특성 획득부는
상기 서브 영상에서 디스플레이되는 객체의 하나 이상의 샘플링 블록의 위치가 상기 서브 영상이 재생됨에 따라 변경된 정도를 나타내는 블록 위치 변경값을 획득하고,
상기 획득한 블록 위치 변경값이 포함된 변경 구간에 따라 상기 블록 위치 변경값에 대한 히스토그램을 획득하고,
상기 유사도는 상기 히스토그램의 형태가 상호 유사한 정도인 히스토그램 유사도를 포함하는 영상 처리 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 서브 영상 획득부는
상기 적어도 하나의 영상에서 화면 전환이 발생하는 시점을 이용하여 상기 적어도 하나의 영상으로부터 복수개의 서브 영상을 획득하는 영상 처리 장치. - 제 1 항 및 제 3 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
- 제 1 항 및 제 3 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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