KR101753928B1 - Ｈｄｒ 카메라를 이용한 상대 운동 측정 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 이미지 센서를 포함하는 촬상 시스템(HDR 카메라)을 이용하여 객체의 운동을 검출하기 위한 방법 및 그 장치에 관한 것이며, 이미지 센서의 노출 동안 제1 및 제2 리셋이 시간 간격을 가지면서 실행되고(HDR 원리의 조건), 객체의 이미지로부터는 일정한 휘도를 갖는 영역의 범위가 측정되고, 제1 리셋과 제2 리셋 간 시간 간격에 대한 상기 범위의 비로부터 객체의 운동(방향, 속도 및 경우에 따라 가속도)이 검출된다. 이와 같은 운동 측정은 단일 이미지를 이용하여 가능할 수 있다.

Description

ＨＤＲ 카메라를 이용한 상대 운동 측정 방법{METHOD FOR DETERMINING RELATIVE MOTION BY MEANS OF AN HDR CAMERA}

본 발명은 독립 청구항들의 카테고리에 따른 방법에 관한 것이다.

차량 주변 영역의 이미지를 획득하고 운전자 보조 시스템과 결부하여 차량 운전을 수월하게 하기 위해, 차량 내 촬상 시스템(imaging system)을 이용하는 점은 공지되었다. 상기 유형의 촬상 시스템은 하나 이상의 이미지 센서와, 이 이미지 센서와 연계된 광학 시스템을 포함하며, 상기 광학 시스템은 이미지 센서 상에 차량 주변 영역의 촬상 필드(shooting field)를 재현한다. 상기 유형의 촬상 시스템에서 이용되는 이미지 센서는, 한편으로는 강렬한 일광에서, 그리고 다른 한편으로는 희미하게 조명되는 터널 내에서도 적합한 출력 신호를 공급할 수 있도록, 광범위한 다양한 조도를 처리해야만 한다. 종래의 이미지 센서의 경우 노출 민감도는 종종 고정 설정되는 선형 또는 로그 특성 곡선을 따르는 반면에, 상기 특성 곡선이 개개의 선형 섹션에서 개별적으로 설정될 수 있는 이미지 센서들도 이미 제안되었다(DE 103 01 898 A1 및 DE 10 2006 027 121 A1). 상기 유형의 특성 곡선은 객체의 절대 휘도와 객체로부터 획득되는 이미지 내 그레이 스케일 값을 서로 관련시킨다.

또한, 메카트로닉스(Mechatronics) 3권 633-642쪽(2008년)에 실린 ABCM 심포지엄 시리즈에서 M. Celestiono 및 O. Horikawa의 논문 "이미지 잔상 기반의 속도 측정(Velocity Measurement based on image blur)"으로부터는 회전 속도계의 기능성을 검사하기 위해 지면 위에서 차량의 속도를 측정하는 점도 공지되었다. 이를 위해 차량에 고정된 이미지 센서를 이용하여 차량이 주행하는 도로 부분의 이미지가 검출되며, 검출된 이미지는 앞서 촬영된 이미지와 비교된다. 속도에 따라 희미해지는 이미지로부터 속도 정보가 추론된다.

본 발명은 독립 청구항들의 카테고리에 따른 방법 및 장치에 근거한다.

특히 차량의 교통 구역에서 객체의 검출을 위한 개선된 방법(및 장치)이 제안되며, 상기 방법은 (예컨대 자기 차량과 교통 구역 내 객체들 사이에서의) 카메라의 운동과 관련하여 이미지 내 객체의 상대 운동(상대 속도 및/또는 상대 운동 방향)을 이전보다 더욱 신속하게 검출할 수 있게 하는데, 그 이유는 하나의 이미지(프레임)로부터 이미 운동이 검출될 수 있어서 더 이상 2개 이상의 이미지가 필요치 않기 때문이다.

(예컨대 차량의) 운동은 차량의 속도와 방향을 의미한다. 그에 따라 상기 속도와 방향은 운동 파라미터이다. 이와 유사하게, 운동 변화는 방향 변화 및/또는 속도 변화로 구성되는 점이 적용된다. 또한, 자명한 사실로서, 운동 파라미터 또는 이 파라미터의 미분 계수(derivative)(운동 파라미터의 변화)는 영(0)의 값을 보유할 수 있다. 이런 경우 운동(운동 변화)은 그에 상응하게 예컨대 속도(속도 변화)만으로 또는 방향(방향 변화)만으로 설명될 수도 있다.

상대 운동의 더욱 신속한 검출을 위한 적용 사례로서는, 예컨대 객체의 위치 및 상대 속도로 인해 예컨대 충돌 위험이 배제될 수 없기 때문에, 사고 위험이 존재하는지의 여부를 가능한 한 신속하게 판단해야만 한다는 필수 조건이 이용될 수 있다. 그럼으로써 위험을 감소시키기 위해 적시에 대책이 강구될 수 있다.

본 발명에 따른 방법은 매우 정확한데, 그 이유는 이미지 내에서 첨예하게 제한되는 테두리(하기에서 설명됨)에 의해서, 예컨대 객체들의 증분식 위치 측정이 예컨대 운동 잔상을 이용하여 실시되는 방법에 의한 경우보다 더 명확할 수 있기 때문이다.

추가적인 장점들은 종속항들, 하기의 구체적인 내용의 설명, 그리고 도면으로부터 제시된다.

본 발명뿐 아니라 실시예들은 하기에서 도면을 참고로 하여 더욱 상세하게 설명된다.
도 1은 교통 구역에서 검출된 객체의 이미지의 개략도이다.
도 2는 검출된 객체의 부분 영역의 확대도이다.
도 3은 촬상 시스템의 이미지 센서의 특성 곡선을 나타낸 그래프이다.

촬상 시스템의 이미지들의 운동 분석을 위해 지금까지는, 결과적으로 차량의 주변 영역에서 객체의 운동을, 특히 객체의 상대 속도를 측정하기 위해, 복수의 이미지로 구성된 이미지 시퀀스가 고려되었다. 이 경우 이미지 좌표들(픽셀들)에서 고려되는 이미지 시퀀스 내 운동을 명시하는 이른바 운동 벡터가 검출된다. 프레임 레이트가 시간 상수로서 공지되면, 그로부터 복수의 이미지에 걸친 상대 운동이 추정될 수 있다. 여기서 상대 운동 측정의 정밀도는 픽셀 해상도(입도)에 따라 좌우된다.

단일 이미지만의 촬상을 통해 상대 운동의 추정을 가능하게 하기 위해, 구비된 이미지 센서가 통상적으로 로그 특성 곡선에 근사하는 구간별 선형 특성 곡선 구조를 갖는 HDR 카메라(HDR = High Dynamic Range, 하이 다이내믹 영역)로부터 얻어지는 이미지들을 이용함으로써, 본원에 기재된 새로운 방법이 이용될 수 있다. 본 발명에 따라 중요한 사실은, 카메라의 특성 곡선이 하나 이상의 꺾인점(즉, 미분 불가능한 지점)을 포함한다는 점이다.

HDR 카메라는 예컨대 하기와 같이 작용한다.

노출 시간["노출 시작"부터 "판독"(픽셀 값(휘도)의 판독)까지] 동안 여러 리셋 시점이 설정된다. 리셋이 개시되면, 결정된 소정의 휘도 값을 초과한[다시 말하면 해당 전위가 포화(노출 과다) 직전인]) 모든 감광 요소(픽셀)가 결정된 상수 값으로 재설정된다. 리셋의 횟수(도 3에서는 4구간)에 따라 재설정된 상수 값은 (오름차순으로) 상이해지며 로마 숫자 I 내지 IV의 단계에 상응한다.

총 노출 시간 동안 광 작용(광량)이 일정하고 리셋 시점들 사이에서도 변하지 않는다는 가정 하에서, 상이한 전위를 갖는 픽셀들을 동일한 값으로 재설정하여도, 특성 곡선에 상응하게 서로 다른 세기를 얻게 되는데, 그 이유는 최종 리셋 후 상이한 광 작용이 계속해서 작용할 수 있고, 그리고 나서 최종 판독 시에 분명해지기 때문이다. 본 발명의 경우, 노출 동안 픽셀의 전위 우물(potential well)이 채워지는지 아니면 그 반대로 비워지는지 여부는 중요하지 않다.

그러나 노출 시간 동안 이미지 내 운동이 전술한 균일한 광 작용의 가정을 더 이상 유효하지 않게 하는 점이 검출되면, 본 발명에 따라 이용될 수 있는 하기의 효과가 발생한다.

상대적으로 운동하는 객체[여기서는 예컨대 전조등(1.1)]가 노출 시작과 리셋 1 사이의 시간 이내에 위치 1.1a에서 카메라의 픽셀을 조명한다. 전조등의 높은 광도에 의해 제1 리셋의 시점에 픽셀은 레벨 BP1으로 감소된다. 바로 후속하는 리셋 시점까지의 시간 간격 이내에 전조등이 위치 1.1b에서 픽셀을 조명한다. 제2 리셋은 픽셀 값을 영역 1.1a보다 높은 레벨 BP2로 감소시키며, 그에 따라 이미지 내에서 영역 1.1b는 영역 1.1a보다 더욱 밝게 보인다. 이는 훨씬 더 밝은 영역 1.1c를 유도하는 제3 리셋에 대해서도 동일하게 적용되는데, 그 이유는 제3 리셋에서 감소된 레벨 BP3가 훨씬 더 높기 때문이다. 그 결과로서, 동일한 (그리고 경우에 따라 일정한) 휘도를 갖는 영역들(1.1a,b,c) 간에 도 2에서 확인할 수 있는 테두리들 또는 단계들이 발생한다. 최종 영역(1.1c)에서는, 상기 최종 영역이 최종 리셋 후에(판독 직전에) 노출되었다면, 상황에 따라 1.1b에서보다 더욱 높은 휘도를 확인할 수 있으나, (그럼에도 상기 영역이 과다 노출되었을 때를 제외하고) 일정한 휘도는 존재하지 않을 수도 있다. 이런 점은 균일한 광원에서는 결코 적용되지 않는데, 그 이유는 그러한 경우 노출 과다가 존재하지 않으면 이미지 영역에 동일한 그레이 스케일 값이 존재할 수 있기 때문이다.

본원의 방법이 기능할 수 있도록 하기 위해서는, 하나 이상의 시점에서 픽셀의 휘도 값이 하나 이상의 리셋 시 재설정이 이루어질 정도로, 다시 말하면 상기 휘도 값이 휘도 임계값(BP1) 위에 놓일 만큼 크도록 객체의 휘도가 높아야 한다. 이런 점은 자체 발광 객체들에서 종종 발생하는 사례이다. 차량 주변 영역의 경우 상기 객체는 예컨대 다른 차량들의 전조등이다. 바로 상기 차량들의 운동은 수많은 적용의 경우에 또 다른, 특히 위험성(충돌 성향)이 더욱 낮은 객체나 정지해 있는 객체들의 경우보다 더욱 바람직하게 측정된다.

그런 다음 각각의 휘도 레벨(BPx)에서 이미지 내 일정한 휘도(1.1a,b,c)를 갖는 영역의 범위를 측정할 수 있거나, 또는 휘도 전환부들(테두리들)의 간격이 더욱 정확하게 공식화되며, 이로부터 예컨대 간격들(d0, d1, d2)이 도출된다. 이 경우 상기 간격들의 비는 리셋 시점들의 시간 간격들의 비에 상응한다. 따라서 2개의 리셋 시점(예: "노출 시작"부터 리셋 1까지) 간에 이동한 거리(예: d1)가 공지되기 때문에, 기지의 공식(

)에 의해 객체의 속도가 산출될 수 있다. 이 경우 객체의 균일한 선형 운동이 가정되며, 이러한 가정은 노출 시간이 통상적으로 짧은 조건에서도 충분하다.

공지된 특성 곡선 형태에 대한 정보로써 대개 이미지 센서의 이미지 내부에서 시점들(BP1, BP2, BP3, BP4)이 획득되며, 이들 시점은 특성 곡선의 꺾인점들의 리셋 펄스 시점들에 상응한다. 이 경우, 꺾인점(break point, knee point)의 개수에 따라, 심지어는 상대 속도의 소정의 값에 대한 검증 또는 타당성 검사의 가능성이 제공된다. 이 경우, 리셋 시점의 개수에 상응하게, 전술한 방법이 1회 실행되고 속도가 계산될 수 있다. 운동이 균일한 경우, 광학 효과나 다른 객체/광원이 간섭을 야기하지 않는다면, 상기 계산 결과는 동일해야 할 것이다.

요구에 따라, 특성 곡선의 원점, 다시 말해 노출 시작(전체 리셋)도 꺾인점으로서 적용되며, 다시 말하면, 본 발명에 따른 방법이 노출 시작과 제1 리셋 사이의 시간 차이로 실행될 수도 있다.

일정한 휘도를 갖는 영역의 범위는 이미지 평면 내에서 모든 방향으로 가능한 범위에 관한 것이다. 본원의 방법의 적용을 위해서는 통상적으로 우선방향이 측정되고, 이 방향으로 일정한 휘도를 갖는 영역의 간격들이 측정된다. 우선방향은 객체의 모든 재현 부분을 합한 총 범위의 최대 간격을 갖는 방향이다(즉 1.1a + 1.1b + 1.1c의 초집합). 이는 이미지 평면에서 객체가 운동하는 방향이다. 상기 방향은 도 2 내 간격들에 대해서도 선택된다. 물론 또 다른 방향의 평가도 가능하거나, 또는 복수의 방향, 예컨대 x 방향 및 y 방향의 평가도 가능하므로, 그 즉시 x 운동 성분 및 y 운동 성분으로의 분할이 이루어진다.

또한, 본 발명에 따른 착상의 확장으로서, 이미지 내에 복수의 간격비(d1, ..., dn)(d0에서부터 시작하지 않는 이유는 d0이 광원 자체의 크기이기 때문이다)가 존재할 시, 타당성 검사 대신에 (이동될 수도 있는 카메라의 가능한 운동 변화를 고려하여) 객체의 운동 변화의 검출도 실행될 수 있다.

하기의 도면 설명은 명백히 차량에 대한 적용예에 관한 것이다. 그러나 적용 가능성은 상기 실시예에 국한되는 것이 아니라, 사람 운동 검출, 사람 모니터링 시스템, 벨트 컨베이어에 의한 이동의 검출과 같은 다른 예들도 다양하게 고려된다. 필요한 카메라는 온보드형(on-board) 또는 고정형 시스템들에서 이용될 수 있다. 이미지 평가의 위치가 카메라의 위치에 상응할 필요는 없으며, 예컨대 공간상 분리된 컴퓨터에서 이미지 평가가 실시될 수도 있다.

도 1에는, 자기 차량의 차량 주변 영역에서 미도시된 자기 차량의 온보드형 촬상 시스템으로 촬영된 장면이 도시되어 있다. 어둠 속에서 촬영된 이미지는 자기 차량의 차량 주변 영역에서 촬상 시스템에 의해 검출된 객체, 다시 말하면 자기 차량에 대해 상대 운동을 하는 타인 차량을 도시하고 있으며, 상기 타인 차량의 윤곽은 운동 잔상으로 인해 흐려져 있다. 타인 차량은 주행등이 켜진 상태로 주행 중이다. 하기에서는 자기 차량의 촬상 시스템에 의해 검출된 타인 차량의 전조등(1.1)만이 고려된다. 촬상 시스템의 이미지 센서에 의해 검출된 상기 전조등(1.1)의 이미지는 도 2에 확대 도시되어 있다. 구간(d0)은 축(A)을 따라 생성되는 상기 광원의 범위를 나타낸다. 제1 시점(t1)에서 광원으로서 검출된 전조등(1.1)은 위치 1.1a에 위치하였다. 제2 시점(t2)에서는 전조등이 위치 1.1b에 위치하였다. 제3 시점(t3)에서는 전조등(1.1)이 위치 1.1c에 위치하였다. 또한, 시간 간격(t1-t2) 이내에서 전조등(1.1)의 이미지는 거리 d1만큼 변위되었다. 추가의 시간 간격(t2-t3) 이내에서는 전조등(1.1)의 이미지가 거리 d2만큼 변위되었다. 통상적으로 촬상 시스템은 예컨대 초당 25개 이미지의 이미지 시퀀스 주파수로 자기 차량의 차량 주변 영역을 검출하기 때문에, 단일 이미지의 촬영은 약 40msec 이내에 이루어진다. 그에 따라 거리 d1의 길이와 이 거리 d1의 이동 소요 시간으로부터 전조등(1.1)을 장착한 타인 차량의 운동이 추론된다. 거리 d2의 평가를 통해 유사한 추론이 가능하다. 그럼으로써 차량 운동에 대해 최초로 검출된 측정값의 타당성 검사가 가능하다. 이와 같은 고려에서, 단일 이미지의 작성을 위한 시간 동안, 다시 말해 약 40msec 동안, 타인 차량의 운동에 실질적인 변화가 없었던 것으로 간주된다.

상대 운동의 효과적인 측정을 위해서는, 차량 주변 영역에서 온보드형 촬상 시스템의 이미지 센서에 의해 검출된 객체가 특성 곡선의 꺾인점들에서 객체의 범위를 따라 계산을 가능하게 하는 밝은 이미지 구조를 포함하고 있어야 한다.

바람직한 추가의 적용으로서 간주되는 경우는 운동 잔상(Motion Blur)의 측정이다. 각각 이용되는 특성 곡선의 기지의 구조를 이용하여 운동 잔상의 측정이 검증될 수 있다. 특히 운동 방향은 운동 잔상의 주 방향으로부터 추론될 수 있다. 객체의 운동을 측정하는 본 발명에 따른 방법을 통해서는, 경우에 따라 이미지 내에 운동 잔상을 유발하기도 하는 방향, 속도 및/또는 강도가 측정될 수 있다. 이와 같은 겅보는 예컨대 잔상을 감소시키는 필터를 (이미지 데이터에) 적용하기 위해 이용될 수 있다. 그에 따라 상기 필터는 본 발명에 따른 결과들로부터 적합한 파라미터를 제공받아 더욱 향상된 결과를 제공할 수 있다.

도 3에는 촬상 시스템의 이미지 센서의 구동과 그 결과로 인한 특성 곡선의 형태의 상관관계가 그래프로 도시되어 있다. 그래프의 왼쪽 영역에는 이미지 센서의 타이밍이 재현되어 있다. 또한, 각각 전체 리셋, 리셋 1, 리셋 2, 리셋 3, 리셋 4로 구분되는 리셋 시점들에 의해 서로 분리된 5개의 촬상 간격이 도시되어 있다. 그래프의 중간 영역에는 촬상 간격들에서 검출된 그레이 스케일 값들이 히스토그램으로서 재현되어 있다. 그래프의 오른쪽 영역에는 촬상 센서의 특성 곡선이 재현되어 있으며, 가로 좌표는 최초 (광학) 그레이 스케일 값(재선형화된 그레이 값)을 나타내고, 세로 좌표는 압축된 그레이 스케일 값(압축된 그레이 값), 다시 말하면 이미지 센서로부터 판독된(디지털화된) 그레이 스케일 값을 나타낸다.

특성 곡선은 객체로부터 획득된 이미지 내 그레이 스케일 값과 객체의 절대 (실제) 휘도를 서로 관련시킨다. 특성 곡선은 섹션별로 섹션들의 상이한 기울기를 갖는 직선이므로, 대응하는 객체 휘도들에 대해 상이한 노출 시간들이 생성된다. 특성 곡선 내 각각의 추가의 꺾인점에 의해, 이미지 내 최초 그레이 스케일 값의 디지털화된 그레이 스케일 값으로의 압축도가 상승한다.

상기 도 3에서 꺾인점/리셋의 개수는 도 2에 도시된 객체의 재현에 상응하는 경우보다 더욱 많다. 도 2에 도시된 객체의 재현의 경우에는 전체 리셋, 리셋 1, 리셋 2 및 판독만이 필요할 수도 있다. 상기 도에 상응하게 리셋 1과 리셋 2 사이의 시간 간격은 전체 리셋과 리셋 1 사이의 시간 간격보다 더 짧을 수도 있는데, 그 이유는 d2의 대응하는 범위가 d1의 범위보다 더 작기 때문이다. 이런 점은 균일한 운동의 가정에 적용된다. 리셋들 간 시간 간격이 동일한 조건에서, 상기 이미지(도 2)가 촬상되었다면, 이미지는 촬상/노출 동안 객체의 급감속을 지시할 수도 있는데, 그 이유는 제1 기간에 이동한 거리(d1)보다 제2 기간에 이동한 거리(d2)가 더 짧기 때문이다.

도 4에는 카메라에 의해 촬영된 차량을 재현한 이미지(도 4a)가 도시되어 있으며, 상기 차량의 전조등은 도 4b에 확대되어 재현되어 있다. 상기 이미지는 도해를 위해 이용되며, 숙련된 관찰자는 본 발명에 따른 방법을 가능하게 하는 동일한 휘도의 영역과 점진적으로 변화하는 영역을 식별할 수 있다. 도 2에는 도 4의 점진적 변화의 윤곽들과 동일한 휘도를 갖는 영역들의 운동 방향 및 크기(d0, d1, d2)의 측정이 도시되어 있다.

또한, 하기 대상들도 개시된다.

이미지 센서를 포함하는 촬상 시스템을 이용한 객체의 검출에서 이미지 센서는 제어 가능한 특성 곡선을 포함하며, 상기 이미지 센서는, 이미지 작성 동안 이미지 센서의 특성 곡선의 상이한 섹션들이 활성화되고 이때 객체는 제1 시점에는 이미지 센서의 특성 곡선의 제1 섹션으로써 검출되고 제2 시점에는 이미지 센서의 특성 곡선의 제2 섹션으로써 검출되는 방식으로 제어된다.

추가의 구현예에서, 제1 시점에서의 이미지 내 객체의 위치가 검출되고 제2 시점에서의 이미지 내 객체의 위치가 검출되며, 객체의 상기 이미지 위치들의 간격으로부터 객체의 상대 운동이 추론된다.

추가의 구현예에서, 하나 이상의 추가의 제3 시점에서의 이미지 내 객체의 위치가 검출되고 객체의 이미지 위치들의 하나 이상의 추가의 간격으로부터 객체의 상대 운동의 변화가 추론된다.

추가의 구현예에서, 제1 시점에 검출된 측정값과 제2 시점에 검출된 측정값의 비교를 통해, 검출된 측정값들 또는 이들 측정값으로부터 추론된 변수들의 타당성 검사가 가능해진다.

Claims (11)

1. 이미지 센서를 포함하는 촬상 시스템으로 객체의 운동을 검출하기 위한 방법이며, 이미지 센서의 노출 동안 제1 리셋(전체 리셋) 및 제2 리셋(리셋 1)이 임의의 시간 간격으로 실행되는, 객체 운동 검출 방법에 있어서,
   객체(1.1)의 이미지로부터 일정한 휘도를 갖는 영역의 범위(d1)가 측정되고, 제1 리셋과 제2 리셋 간 시간 간격에 대한 상기 범위(d1)의 비로부터 객체의 운동이 검출되는 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 방법.
2. 제1항에 있어서, 객체의 운동이 단일 이미지로부터 검출되는 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   이미지 센서의 노출(노출 시작 - 판독) 동안 상기 제1 및 제2 리셋에 이어서 하나 이상의 제3 리셋(리셋 2)이 추가의 시간 간격으로 실행되고,
   일정한 휘도를 갖는 적어도 제2 영역의 적어도 제2 범위(d2)가 측정되고,
   적어도 제2 리셋과 제3 리셋 간 추가의 시간 간격에 대한 적어도 제2 범위(d2)의 비로부터 추가 시점에서의 상기 객체(1.1)의 운동이 검출되어,
   객체의 운동 변화가 추론되는 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 방법.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   이미지 센서의 노출 동안 상기 제1 및 제2 리셋에 이어서 적어도 제3 리셋이 추가의 시간 간격으로 실행되고,
   일정한 휘도를 갖는 적어도 제2 영역의 적어도 제2 범위가 측정되고,
   적어도 제2 리셋과 제3 리셋 간 추가의 시간 간격에 대한 적어도 제2 범위의 비로부터 추가 시점에서의 객체의 운동이 검출되며,
   객체의 균일한 선형 운동이 가정될 때 객체의 운동이 검증되는 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 방법.
5. 제3항에 있어서, 제3항의 절차 단계들이 리셋 시점의 개수에 상응해 실행되는 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 방법.
6. 제4항에 있어서, 제4항의 절차 단계들이 리셋 시점의 개수에 상응해 실행되는 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 방법.
7. 제1항 또는 제2항에 있어서, 운동이 검출되는 객체의 운동 잔상의 주 방향이 추론되는 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 방법.
8. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 객체는 차량의 전조등인 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 방법.
9. 하나 이상의 이미지 센서를 포함하는 촬상 시스템으로 객체의 운동을 검출하기 위한 장치이며, 상기 이미지 센서는 꺾인점들(knee points)을 가진 특성 곡선을 포함하는, 객체 운동 검출 장치에 있어서,
   객체(1.1)의 이미지로부터 일정한 휘도를 갖는 영역의 범위(d1)를 측정하고, 꺾인점들 간 시간 간격들에 대한 상기 범위(d1)의 비로부터 객체의 운동을 검출하는 수단들이 제공되는 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 장치.
10. 제9항에 있어서, 특성 곡선은 2개 이상의 꺾인점을 포함하는 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 장치.
11. 제9항 또는 제10항에 있어서, 촬상 시스템은 HDR 카메라(HDR = High Dynamic Range, 하이 다이내믹 영역)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 객체 운동 검출 장치.

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