KR101661934B1

KR101661934B1 - 영상 처리 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101661934B1
Application number: KR1020100073664A
Authority: KR
Inventors: 이승규
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2010-07-29
Filing date: 2010-07-29
Publication date: 2016-10-04
Also published as: US9007437B2; US20120026291A1; KR20120011665A

Abstract

영상 처리 장치가 제공된다. 영상 처리 장치는 입력 오브젝트의 데이터를 분석하여, 3D 양방향 플로우를 추출한다. 그리고, 상기 3D 양방향 플로우를 이용하여 상기 입력 오브젝트의 3D 볼륨 중심 밀도를 계산할 수 있다.

Description

영상 처리 장치 및 방법{IMAGE PROCESSING APPARATUS AND METHOD}

칼라 카메라 또는 깊이 카메라 등을 이용한 3D 객체의 캡처링(capturing) 및 모델링(modeling)에 연관되며, 또한 3D 객체 정보 처리를 위하여 이미 주어진 모델(model)을 획득된 데이터에 맞추는(fitting) 영상 처리에 연관된다.

3D 오브젝트 데이터가 주어지는 경우, 이로부터 특정 모양의 3D volumetric을 검출하는 영상 처리 과정은, 영상 처리 분야, 영상의학 분야, 나아가 다양한 산업 공학 분야에서 중요한 역할을 한다.

이를 테면, CT 촬영을 한 데이터에서 장기 부분을 검출하거나, 종양(tumor) 부분을 검출하는 과정도 이러한 3D Volumetric 검출 및 특성분석(Characterization)에 의해 수행될 수 있다.

그러나, 사람에 의한 영상 판독이나 데이터 캘리브래이션(calibration) 없이, 주어진 3D 오브젝트 데이터로부터 빠르게 자동적인 볼륨 중심 탐색이나 오브젝트 추출이 되는 데에는 어려움이 있었다.

2.5D 또는 3D 의 구형(sphere) 또는 타원체(ellipsoid) 볼륨 데이터(volumetric data)의 parameter들을 정확하게 분석 및 인식하고, 이를 추적(tracking)할 수 있어, 오브젝트 모델링(modeling) 및 인터액션(interaction)의 성능을 향상 시키는 영상 처리 장치 및 방법이 제공된다.

또한, 오브젝트의 모양(shape)이 비정형이거나, 일부분만이 가시한(visible) 경우에도 쉽고 정확하게 구형(sphere)의 중심점 또는 타원체(ellipsoid)의 초점 및 장축(axes)의 방향 등을 얻을 수 있어 오브젝트 모델(model)의 일부 표면(surface) 부분의 정보만 알고 있는 경우에도 정확한 오브젝트 특성 분석이 가능한 영상 처리 장치 및 방법이 제공된다.

나아가, 단순한 기하(geometry) 정보뿐 아니라 각 3D 입체화소들(voxel)이 칼라(color)나 세기(intensity)와 같은 photometry 정보까지 가지고 있는 대용량 Real-3D 데이터에 있어서도, 특정 3차원 형태를 가지는 영역을 빠르고 정확하게 검출(detection) 할 수 있다.

본 발명의 일측에 따르면, 입력 오브젝트의 데이터를 분석하여, 3D 양방향 플로우를 추출하는 제1 계산부, 및 상기 3D 양방향 플로우를 이용하여 상기 입력 오브젝트의 3D 볼륨 중심 밀도를 계산하는 제2 계산부를 포함하는 영상 처리 장치가 제공된다.

여기서, 상기 제1 계산부는, 상기 입력 오브젝트의 데이터에 대하여, 상기 입력 오브젝트를 분할하는 복수 개의 평면 중 적어도 하나에 대한 2D 양방향 플로우를 추출하고, 상기 2D 양방향 플로우를 이용하여 상기 입력 오브젝터의 3D 양방향 플로우를 추출할 수 있다.

이 경우, 상기 제1 계산부는, 상기 복수 개의 평면 중 적어도 하나에 대한 극좌표계 변환(Polar transform)을 수행하고, 상기 극좌표계 변환된 적어도 하나의 평면에 페이즈 분석(phase analysis)을 수행하여, 상기 2D 양방향 플로우를 추출할 수 있다.

한편, 상기 페이즈 분석은, Angular DFT(Discrete Fourier Transform)기법에 의한 페이즈 분석일 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 제1 계산부는, 상기 추출된 2D 양방향 플로우의 교점을 수직으로 지나는 직선을 상기 3D 양방향 플로우로 추출한다.

그리고, 상기 제2 계산부는, 추출된 상기 3D 양방향 플로우의 교점을 상기 입력 오브젝트의 중심점으로 간주하여, 상기 중심점을 이용한 볼륨 중심 밀도를 계산하여 VCD map(Volume Center Density map)을 생성한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 영상 처리 장치는, 상기 입력 오브젝트의 3D 볼륨 중심 밀도를 분석하여, 밀도 모드를 판단하는 제3 계산부를 더 포함한다.

이 경우, 상기 밀도 모드는, 상기 3D 볼륨 중심 밀도 분포가 단일 모드(single mode)인지 이중 모드(double mode)인지의 정보를 포함할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 영상 처리 장치는, 상기 밀도 모드에 기초하여 상기 입력 오브젝트의 특성을 판단하는 제4 계산부를 더 포함한다.

여기서, 상기 제4 계산부는, 상기 밀도 모드가, 상기 3D 볼륨 중심 밀도 분포가 단일 모드(single mode)인 것에 대응하는 경우, 상기 입력 오브젝트를 구형으로 간주하여 구의 중심점을 오브젝트 파라미터로 분석하고, 상기 밀도 모드가, 상기 3D 볼륨 중심 밀도 분포가 이중 모드(double mode)인 것에 대응하는 경우, 상기 입력 오브젝트를 타원 형으로 간주하여 두 초점(Foci) 및 장축(axes)을 오브젝트 파라미터로 분석할 수 있다.

본 발명의 다른 일측에 따르면, 입력 오브젝트의 데이터를 분석하여, 3D 양방향 플로우를 추출하는 단계, 및 상기 3D 양방향 플로우를 이용하여 상기 입력 오브젝트의 3D 볼륨 중심 밀도를 계산하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법이 제공된다.

2.5D 또는 3D 의 구형(sphere) 또는 타원체(ellipsoid) 볼륨 데이터(volumetric data)의 parameter들을 정확하게 분석 및 인식하고, 이를 추적(tracking)할 수 있다. 따라서, 오브젝트 모델링(modeling) 및 인터액션(interaction)의 성능을 향상된다.

또한, 오브젝트의 모양(shape)이 비정형이거나, 일부분만이 가시한(visible) 경우에도 쉽고 정확하게 구형(sphere)의 중심점 또는 타원체(ellipsoid)의 초점 및 장축(axes)의 방향 등을 얻을 수 있어 오브젝트 모델(model)의 일부 표면(surface) 부분의 정보만 알고 있는 경우에도 정확한 오브젝트 특성 분석이 가능하다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 처리 장치를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따라, 평면 데이터로부터 2D 양방향 플로우를 추출하는 과정을 도시한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따라, 입력 오브젝트 데이터로부터 3D 양방향 플로우를 추출하는 과정을 도시한다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라, 도 3의 과정을 통해 추출된 3D 양방향 플로우들의 교점으로부터, 입력 오브젝트의 중심을 구하는 과정을 도시한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라, 추출된 입력 오브젝트의 중심 밀도 모드를 판단하는 과정을 도시한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 처리 방법을 도시한다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 처리 방법에서 3D 양방향 플로우를 추출하는 과정을 상술한다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따라, 입력 오브젝트의 밀도 모드를 판단하는 과정을 도시한다.

이하에서, 본 발명의 일부 실시예를, 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 처리 장치(100)를 도시한다.

영상 처리 장치(100)의 제1 계산부(110)는, 입력 오브젝트에 대해 복수 개의 3D 양방향 플로우를 추출한다.

본 발명의 일실시예에 따라, 3D 또는 2.5D의 오브젝트가 입력되는 경우, 제1 계산부(110)는 임의의 두 점을 지나는 평면에 의해 상기 오브젝트를 자른 단면(slice)을 분석한다.

이러한 과정에서는 상기 단면의 패이즈 분석 및 주파수 분석 과정에 의해 2D 양방향 플로우 검출 과정이 수행될 수 있으며, 보다 상세한 내용은 도 2를 참조하여 후술한다.

상기 단면에 대해 상기 제1 계산부(110)는 2D 중심점을 검출하고, 이 2D 중심점을 지나는 수선(perpendicular line)을 3D 양방향 플로우로 검출한다.

보다 상세한 과정은 도 3을 참조하여 후술한다.

그리고, 제2 계산부(120)는 이렇게 추출된 복수 개의 3D 양방향 플로우를 이용하여, 그 교점들을 볼륨 중심 포인트들로 결정하고, 이들의 밀도 분포를 VCD 맵(Volumetric Center Density map) 으로 나타낼 수 있다.

제2 계산부(120)가 3D 볼륨 중심 포인트를 검출하는 과정은 도 3 내지 도 4를 참조하여 후술한다. 그리고, 상기 VCD 맵에 대해서는 도 5를 참조하여 보다 상세히 후술한다.

그러면, 제3 계산부(130)는 이러한 밀도 분포를 참고하여 입력 오브젝트가 단일 모드의 볼륨 밀도 분포를 갖는지, 아니면 이중 모드의 볼륨 밀도 분포를 갖는지 판단한다.

이렇게 판단된 밀도 모드에 기초하여, 제4 계산부(140)는 객체 특성을 판단하여 입력 오브젝틀 Characterization 하며, 이를테면 구의 경우에는 중심 포인트의 위치 등이 결정되고, 타원형의 경우에는 초점들과 장축 및/또는 단축(axes)이 판단된다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따라, 평면 데이터로부터 2D 양방향 플로우를 추출하는 과정을 도시한다.

3D 또는 2.5D의 입력 오브젝트 중 임의의 두 개 이상의 점으로 특정되는 평면에 의해 잘리는 상기 입력 오브젝트의 단면은 영상(210)과 같은 평면이 된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 영상 처리 장치(100)의 제1 계산부(110)는 입력 오브젝트 내의 임의의 두 개 이상의 점을 선택하고, 상기 두 개 이상의 점에 의해 특정되는 평면을 이용하여 영상(210)과 같은 평면 영상 데이터를 획득한다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 입력 오브젝트의 볼륨 중심(volumetric center)를 구하기 위해 이러한 평면 영상 데이터들을 이용한다.

임의의 모양의 평면 영상이 주어지는 경우, 영상을 분석하여 평면 영상 내에 포함된 대상의 중심점을 찾는 알고리즘은 다양할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 이러한 평면 영상에 대해, 임의의 포인트를 선택하고, 임의의 포인트를 중심으로 하여 0도 내지 360도 범위에서 극좌표 패이즈 분석(Phase analysis)을 수행한다.

이를 테면, 제1 계산부(110)는 영상(210) 내에 임의의 포인트(211)을 선택하고, 포인트(211)을 중심으로 영상을 0도 내지 360도 범위에서 패이즈 분석을 수행한다. 그러면, 영상(220)이 얻어진다.

임의로 선택된 포인트(211)이 영상(210) 내의 공백이 아닌 데이터가 존재하는 부분의 중심(center)에 근접하였기 때문에, 요동(fluctuation)이 거의 없는 모양의 영상(220)이 얻어졌다.

그리고 제1 계산부(110)는 패이즈 분석된 영상(220) 내에서, 어느 한 직선을 따라 다시 패이즈 분석을 하게 되고, 이러한 패이즈 분석의 결과 그래프(230)를 이용하여 주파수 영역 분석을 수행한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 이러한 주파수 영역 분석은 angular DFT(Discrete Fourier Transform)에 의해 수행된다.

패이즈 분석 내지 주파수 분석은 아래 수학식 1 내지 수학식 3을 참조하여 이해될 수 있다.

[수학식 1]

[수학식 2]

[수학식 3]

그래프(230)에 도시된 바에서 알 수 있듯이, 주파수 분석의 결과 단일의 Sinusoidal 성분(component)가 지배적이다(dominant). 즉, 여러 고조파 성분(harmonics)이 섞이지 않고 단일의 주파수가 지배적인 결과를 보인다.

한편, 제1 계산부(110)는 상기 임의의 포인트(211) 외에 다른 포인트(241)를 영상(240)에서 더 선택하여, 이 포인트(241)에 대해, 상기한 바와 동일한 과정으로 패이즈 분석을 하고, 패이즈 분석된 영상(250)을 상기한 직선을 따라 패이즈 분석하고, 그 결과(260)에 대해 다시 주파수 분석을 한다.

상기 주파수 분석의 결과는 그래프(260)을 보면 예상할 수 있듯이, 많은 고조파 성분들이 포함되어 있다.

그리고, 영상(240) 내의 포인트(242)는 영상(250) 내에서 요동 파형(fluctuating wave)의 저점(bottom)이 되고, 포인트(243)는 상기 요동 파형의 고점(top)이 된다. 그리고 이러한 저점에 해당하는 포인트(242)와 고점에 해당하는 포인트(243)를 지나는 직선을 영상(240) 내에서 결정하고, 이를 2D 양방향 플로우로 결정할 수 있다.

이 2D 양방향 플로우는 영상(240) 내의 공백을 제외한 오브젝트 부분의 중심을 지난다.

서로 다르게 선택되는 포인트에 대하여, 이러한 과정을 반복 수행하면, 두 개 이상의 2D 양방향 플로우가 추출되며, 그들의 교점은 상기 영상(240)의 공백을 제외한 오브젝트 부분의 중심(center)으로 판단될 수 있다.

이러한 분석을 3D 또는 2.5D 오브젝트에 적용하여 3D 양방향 플로우를 추출하고 입력 오브젝트의 중심점을 찾는 과정이 도 3 이하를 참조하여 후술된다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따라, 입력 오브젝트 데이터로부터 3D 양방향 플로우를 추출하는 과정을 도시한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 영상 처리 장치(100)의 제1 계산부(110)는 입력된 오브젝트 내부 및/또는 외부의 임의의 포인트를 복수 개 선택한다.

그리고 제1 계산부(110)는, 그 중 포인트(301)와 포인트(302)를 지나는 임의의 평면(310)을 선택한다. 또한, 제1 계산부(110)는 포인트(302)와 포인트(303)를 지나는 임의의 평면(320)을 선택하고, 포인트(303)와 포인트(301)를 지나는 임의의 평면(330)을 선택한다.

평면(310)에 의해 입력 오브젝트가 잘린 슬라이스(slice) (311)가 우측에 도시되었다.

그러면, 제1 계산부(110)는 이 슬라이스(311)에 대해 상기 도 2를 참조하여 상술한 과정에 의해 2D 양방향 플로우들(312 및 313)을 추출하고, 그 교점(cross point)(314)를 상기 슬라이스(311)의 중심으로 결정한다.

그리고, 제1 계산부(110)는 이 슬라이스(311)의 중심인 포인트(314)를 수직으로 지나는 직선(perpendicular line)(도시 되지 않음)을 상기 입력 오브젝트에 대한 하나의 3D 양방향 플로우로 추출한다.

이러한 3D 양방향 플로우 추출 과정을, 평면(320), 평면(330) 등에 대해 수행하면 복수 개의 3D 양방향 플로우가 얻어진다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따라, 도 3의 과정을 통해 추출된 3D 양방향 플로우들의 교점으로부터, 입력 오브젝트의 중심을 구하는 과정을 도시한다.

영상 처리 장치(100)의 제2 계산부(120)가 상기 도 3을 참고하여 상술한 과정을 통해 얻어진 복수 개의 3D 양방향 플로우들(410, 420 및 430 등)의 교점(440)을 상기 입력 오브젝트의 밀도 중심(3D Volumetric Center)로 결정한다.

교점(440)은 세 개의 3D 양방향 플로우들(410, 420 및 430)의 교차점(intersecting point)으로 결정되었으나, 경우에 따라서는 두 개의 3D 양방향 플로우에 의해 결정될 수도 있다. 물론, 네 개 이상의 3D 양방향 플로우에 의해 결정될 수도 있다. 따라서, 3D 양방향 플로우 간의 교점에 의해 결정되기만 하면, 본 발명이 일부 실시예에 의해 제한적으로 해석되지 않는다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 제2 계산부(120)는 이렇게 결정된 중심 포인트들의 밀도 분포를 도시하는 볼륨 중심 밀도 맵(Volumetric Center Density map; VCD map)을 생성한다.

볼륨 중심 밀도 맵은 도 5를 참조하여 보다 상세히 후술한다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따라, 추출된 입력 오브젝트의 중심 밀도 모드를 판단하는 과정을 도시한다.

2D 평면에 대해 2D 중심 밀도(center density)를 구하는 경우, (x, y) 위치에서의 밀도 분포 SSD(x, y)는 아래 수학식 4와 같이 이해된다.

[수학식 4]

여기서, D(x, y)는 중심 포인트의 분포(center point distribution)이고, G(l, l)은 가우시안 분포를 만들어주는 커널(Gaussian kernel)이다.

도시된 그래프들은 상기 제2 계산부(120)가 작성한 볼륨 중심 밀도 맵(VCD map)의 일 예로써 이해될 수 있다.

중심 포인트들의 분포(3D center distribution)가 공간 좌표 상에 표시되었다.

이렇게 중심 포인트들의 분포를 이용하면, 상기 수학식 4와 동일한 과정으로 3D VCD 맵을 생성할 수 있다.

[수학식 5]

따라서, 본 발명의 일실시예에 따르면, (x, y, z) 위치에서의 VCD 맵의 값은 (x, y, z)에서의 3D 중심 포인트 분포(3D center point distribution)에 가우시안 커널을 적용시킨 값이다.

도 5의 왼쪽 그래프에서는 포인트들의 밀도 분포가 하나의 통계적 분포를 나타내고, 오른쪽 그래프에서는 두 개의 통계적 분포를 나타낸다.

이 경우, 영상 처리 장치(100)의 제3 계산부(130)는 왼쪽 그래프의 볼륨 중심 밀도 맵에 대해서는 단일 모드로 판단하고, 오른쪽 그래프의 볼륨 중심 밀도 맵에 대해서는 이중 모드로 판단할 수 있다.

단일 모드로 판단한 경우, 제4 계산부(140)가 입력 오브젝트를 구형으로 판단할 수 있다. 그리고, 이중 모드로 판단한 경우에는, 제4 계산부(140)가 입력 오브젝트를 타원형으로 판단할 수 있다.

그리고, 제4 계산부(140)는 객체 특성 판단(object characterization)을 수행하며, 이러한 과정은 구의 중심을 찾거나, 타원의 두 초점(Foci) 및 장축이나 단축 방향(axes)을 결정하여 객체 특징을 분석하는 과정이다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 처리 방법을 도시한다.

단계(S610)에서는 영상 처리 장치(100)의 제1 계산부(110)가, 입력 오브젝트에 대해 복수 개의 3D 양방향 플로우를 추출한다. 단계(S610)에서 복수 개의 3D 양방향 플로우를 추출하는 과정은 도 2 내지 도 3을 참조하여 상술한 바와 같으며, 도 7에서 다시 한 번 후술한다.

단계(S620)에서는 제2 계산부(120)가 이렇게 추출된 복수 개의 3D 양방향 플로우를 이용하여, 그 교점들을 볼륨 중심 포인트들로 결정하고, 이들의 밀도 분포를 상기 VCD 맵으로 나타낼 수 있다.

그러면, 단계(S630)에서 제3 계산부(130)가 이러한 밀도 분포를 참고하여 입력 오브젝트가 단일 모드의 볼륨 밀도 분포를 갖는지, 아니면 이중 모드의 볼륨 밀도 분포를 갖는지 판단한다. 이러한 과정이 도 5를 참조하여 상술되었으며, 도 8을 참조하여 다시 한 번 후술한다.

단계(S640)에서는 단계(S630)에서 판단된 밀도 모드에 기초하여, 제4 계산부(140)가 객체 특성을 판단하여 입력 오브젝틀 Characterization 하며, 이를테면 구의 경우에는 중심 포인트의 위치 등이 결정되고, 타원형의 경우에는 초점들과 장축 및/또는 단축(axes)이 판단된다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 처리 방법에서 3D 양방향 플로우를 추출하는 과정을 상술한다.

3D 또는 2.5D의 오브젝트가 입력되는 경우, 단계(S710)에서 제1 계산부(110)는 임의의 두 점을 지나는 평면에 의해 상기 오브젝트를 자른 단면(slice)을 분석한다.

이러한 과정에서는 상기 도 2를 참조하여 상술한 2D 양방향 플로우 검출 과정에서의 패이즈 분석 및 주파수 분석 과정이 수행될 수 있다.

그리고, 단계(S720)에서 상기 제1 계산부(110)는 2D 중심점을 검출하고, 단계(S730)에서 중심점을 지나는 수선(perpendicular line)을 3D 양방향 플로우로 검출한다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따라, 입력 오브젝트의 밀도 모드를 판단하는 과정을 도시한다.

단계(S810)에서, 제3 계산부(130)는 VCD 맵을 참고하여 오브젝트의 밀도 모드를 판단한다.

단계(S820)에서 밀도 모드가 싱글 모드인 경우, 단계(S830)에서 구의 중심점 검출이 제4 계산부(140)에 의해 수행될 수 있다.

그리고, 단계(S830)에서 밀도 모드가 더블 모드로 판단되면, 단계(S850) 내지 단계(S860)에서 타원형 오브젝트의 초점들과 축이 검출된다.

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

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

100: 영상 처리 장치
110: 제1 계산부
120: 제2 계산부
130: 제3 계산부
140: 제4 계산부

Claims

입력 오브젝트의 데이터를 분석하여, 상기 입력 오브젝트를 분할하는 복수 개의 평면을 이용하여 적어도 두 개 이상의 3D 양방향 플로우를 추출하는 제1 계산부; 및
상기 적어도 두 개 이상의 3D 양방향 플로우들의 교점을 이용하여 상기 입력 오브젝트의 3D 볼륨 중심 밀도를 계산하는 제2 계산부
를 포함하는 영상 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 제1 계산부는,
상기 입력 오브젝트의 데이터에 대하여, 상기 복수 개의 평면 중 적어도 두 개 이상의 평면으로부터, 각각 2D 양방향 플로우를 추출하고, 상기 2D 양방향 플로우를 이용하여 상기 입력 오브젝트의 3D 양방향 플로우를 추출하는, 영상 처리 장치.
제2항에 있어서,
상기 제1 계산부는,
상기 적어도 두 개 이상의 평면의 각각에 대하여, 적어도 두 개의 점에 대한 극좌표계 변환(Polar transform)을 수행하고, 상기 변환된 극좌표계의 평면에서 페이즈 분석(phase analysis)을 수행하여, 상기 2D 양방향 플로우를 추출하는, 영상 처리 장치.
제3항에 있어서,
상기 페이즈 분석은, Angular DFT(Discrete Fourier Transform)기법에 의한 페이즈 분석인, 영상 처리 장치.
제2항에 있어서,
상기 제1 계산부는,
상기 추출된 2D 양방향 플로우의 교점을 수직으로 지나는 직선을 상기 3D 양방향 플로우로 추출하는, 영상 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 제2 계산부는,
추출된 상기 3D 양방향 플로우의 교점을 상기 입력 오브젝트의 중심점으로 간주하여, 상기 중심점을 이용한 볼륨 중심 밀도를 계산하여 VCD map(Volume Center Density map)을 생성하는, 영상 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 입력 오브젝트의 3D 볼륨 중심 밀도를 분석하여, 밀도 모드를 판단하는 제3 계산부
를 더 포함하는, 영상 처리 장치.
제7항에 있어서,
상기 밀도 모드는, 상기 3D 볼륨 중심 밀도 분포가 단일 모드(single mode)인지 이중 모드(double mode)인지의 정보를 포함하는, 영상 처리 장치.
제7항에 있어서,
상기 밀도 모드에 기초하여 상기 입력 오브젝트의 특성을 판단하는 제4 계산부
를 더 포함하는, 영상 처리 장치.
제9항에 있어서,
상기 제4 계산부는,
상기 밀도 모드가, 상기 3D 볼륨 중심 밀도 분포가 단일 모드(single mode)인 것에 대응하는 경우, 상기 입력 오브젝트를 구형으로 간주하여 구의 중심점을 오브젝트 파라미터로 분석하고, 상기 밀도 모드가, 상기 3D 볼륨 중심 밀도 분포가 이중 모드(double mode)인 것에 대응하는 경우, 상기 입력 오브젝트를 타원 형으로 간주하여 두 초점(foci) 및 장축(axes)을 오브젝트 파라미터로 분석하는, 영상 처리 장치.
입력 오브젝트의 데이터를 분석하여, 상기 입력 오브젝트를 분할하는 복수 개의 평면을 이용하여 적어도 두 개 이상의 3D 양방향 플로우를 추출하는 단계; 및
상기 적어도 두 개 이상의 3D 양방향 플로우들의 교점을 이용하여 상기 입력 오브젝트의 3D 볼륨 중심 밀도를 계산하는 단계
를 포함하는 영상 처리 방법.
제11항에 있어서,
상기 3D 양방향 플로우를 추출하는 단계는,
상기 입력 오브젝트의 데이터에 대하여, 상기 복수 개의 평면 중 적어도 두 개 이상의 평면으로부터, 각각 2D 양방향 플로우를 추출하고, 상기 2D 양방향 플로우를 이용하여 상기 입력 오브젝트의 3D 양방향 플로우를 추출하는, 영상 처리 방법.
제12항에 있어서,
상기 3D 양방향 플로우를 추출하는 단계는,
상기 적어도 두 개 이상의 평면의 각각에 대하여, 적어도 두 개의 점에 대한 극좌표계 변환(Polar transform)을 수행하고, 상기 변환된 극좌표계의 평면에서 페이즈 분석(phase analysis)을 수행하여, 상기 2D 양방향 플로우를 추출하는, 영상 처리 방법.
제13항에 있어서,
상기 페이즈 분석은, Angular DFT(Discrete Fourier Transform)기법에 의한 페이즈 분석인, 영상 처리 방법.
제12항에 있어서,
상기 3D 양방향 플로우를 추출하는 단계는,
상기 추출된 2D 양방향 플로우의 교점을 수직으로 지나는 직선을 상기 3D 양방향 플로우로 추출하는, 영상 처리 방법.
제11항에 있어서,
상기 입력 오브젝트의 3D 볼륨 중심 밀도를 계산하는 단계는,
추출된 상기 3D 양방향 플로우의 교점을 상기 입력 오브젝트의 중심점으로 간주하여, 상기 중심점을 이용한 볼륨 중심 밀도를 계산하여 VCD map(Volume Center Density map)을 생성하는, 영상 처리 방법.
제11항에 있어서,
상기 입력 오브젝트의 3D 볼륨 중심 밀도를 분석하여, 밀도 모드를 판단하는 단계
를 더 포함하는, 영상 처리 방법.
제17항에 있어서,
상기 밀도 모드에 기초하여 상기 입력 오브젝트의 특성을 판단하는 단계
를 더 포함하는, 영상 처리 방법.
제18항에 있어서,
상기 입력 오브젝트의 특성을 판단하는 단계는,
상기 밀도 모드가, 상기 3D 볼륨 중심 밀도 분포가 단일 모드(single mode)인 것에 대응하는 경우, 상기 입력 오브젝트를 구형으로 간주하여 구의 중심점을 오브젝트 파라미터로 분석하고, 상기 밀도 모드가, 상기 3D 볼륨 중심 밀도 분포가 이중 모드(double mode)인 것에 대응하는 경우, 상기 입력 오브젝트를 타원 형으로 간주하여 두 초점(foci) 및 장축(axes)을 오브젝트 파라미터로 분석하는, 영상 처리 방법.
제11항 내지 제19항 중 어느 한 항의 영상 처리 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.