KR101772928B1 - Transition detector system and method using luminance smoothin and optical flow analysys - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명읜 광 흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템 및 방법에 관한 것으로 특히, 대상물체의 이동여부, 이동방향, 속도와 같은 이동을 감지하는 시스템에 의도하지 않은 광원 또는 태양광에 의한 광 노이즈가 발생되는 경우에도 대상물체의 정확한 인식 및 정확한 이동의 감지가 가능하도록 하는 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a movement detection system and method using optical flow analysis, and more particularly to a movement detection system and method using optical flow analysis, in which a light source due to an unintended light source or sunlight is generated in a system for detecting movement, And more particularly, to a motion detection system and method using smoothing and optical flow analysis that enables precise recognition of a target object and accurate detection of movement.
물체의 이동을 감지하는 방법은 다양한 방법이 존재한다. 물체의 가속도 발생, 하중의 변화, 접촉점의 변화 등을 감지하는 방법, 자력의 변화를 이용하는 방법과 같이 각종 센서를 이용하는 방법, 레이저 또는 음파를 대상물체의 표면에 조사하여 이 반향 또는 반사광을 이용하는 방법, 물체의 영상을 촬영하여 영상의 변위점을 파악함으로써 물체의 이동을 판단하는 방법 등 다양한 방법이 이용된다.There are various methods for detecting the movement of an object. A method of detecting acceleration of an object, a change of a load, a change of a contact point, a method of using various sensors such as a method of using a change of magnetic force, a method of irradiating a laser or a sound wave to the surface of a target object, , And a method of determining the movement of an object by capturing an image of the object and ascertaining the displacement point of the image.
이러한 방법들 중 영상을 이용하는 방법 중 대상을 촬영하는 영상 프레임 간의 차이점을 이용하여 변위점을 찾는 옵티컬 플로우(Optical flow)방식이 있다. 이 옵티컬 플로우 방식은 대상체를 포함하는 영상을 연속적으로 촬영하고, 촬영에 의해 생성되는 각 프레임을 비교하여 영상의 변화된 부분을 찾아 모션벡터를 산출하는 방식이다.Among these methods, there is an optical flow method of finding a displacement point by using difference between image frames to photograph an object among methods of using images. In this optical flow method, an image including an object is continuously photographed, and each frame generated by photographing is compared to find a changed part of the image, thereby calculating a motion vector.
이 옵티컬 플로우 방식의 경우 영상의 각 픽셀의 변화 발생여부와 변화방향을 판독하여 모션벡터를 산출하고, 이를 통해 이동체의 이동여부, 이동방향, 속도와 같은 사항을 찾아내는 방법이다.In this optical flow method, a motion vector is calculated by reading the change occurrence direction and the change direction of each pixel of the image, and the moving vector, the moving direction, and the speed are detected through the calculation.
이러한 옵티컬 플로우 방식은 프레임의 비교시 특정 픽셀의 색변화 또는 밝기 변화부분을 찾는 것으로 특정 물체를 촬영한 영상에서 대상체에 해당하는 픽셀은 프레임이 바뀌더라도 변하지 않는다는 가정으로 해당 픽셀의 이동을 감지하게 된다.In the optical flow method, when a frame is compared, a color change or a brightness change part of a specific pixel is searched. Therefore, a pixel corresponding to a target object in the image of a specific object senses the movement of the pixel on the assumption that the frame does not change .
그러나, 이러한 옵티컬 플로우 방식에서 카메라를 이용하여 영상을 촬영할 때 광원, 태양광의 발생여부에 따라 물체의 이동 감지가 불가능해지는 문제점이 있다. 좀더 구체적으로 대상체를 촬영하는 영상의 프레임 범위 안에 밝은 광원이 등장하는 경우 광원으로 인한 휘도 변화가 발생하며, 태양의 이동에 따라 광의 조사위치가 변화하는 등으로 인해 대상체의 이동을 오인식하는 문제점이 있다.However, in such an optical flow method, there is a problem that when an image is captured using a camera, the movement of the object can not be detected depending on whether a light source or sunlight is generated. More specifically, when a bright light source appears within a frame range of an image of an object, there occurs a change in luminance due to the light source, and there is a problem that the movement of the object is mistakenly recognized due to a change in the irradiation position of the light in accordance with the movement of the sun .
따라서, 본 발명의 목적은 대상물체의 이동여부, 이동방향, 속도와 같은 이동을 감지하는 시스템에 의도하지 않은 광원 또는 태양광에 의한 광 노이즈가 발생되는 경우에도 대상물체의 정확한 인식 및 정확한 이동의 감지가 가능하도록 하는 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION It is therefore an object of the present invention to provide a system and method for accurately recognizing and accurately moving a target object even when a light source due to an unintended light source or sunlight is generated in a system for detecting movement, And to provide a motion detection system and method using smoothing and optical flow analysis that enables detection of motion.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템은 이동 감지 대상인 대상물체가 포함되고 복수의 프레임으로 구성되는 촬영 영상 데이터를 생성하는 촬영부; 상기 촬영부로부터 상기 촬영 영상 데이터를 전달받아, 상기 프레임 간의 비교에 의해 영상에 포함된 상기 대상물체의 이동을 검출하며, 상기 영상에 기준치 이상의 밝기 변화 발생여부를 판단하여, 상기 밝기 변화를 상기 프레임에 보상하여 상기 프레임 간의 비교를 수행하는 분석부 및 상기 기준치의 설정을 위한 입력부;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a motion detection system using optical flow analysis, comprising: a photographing unit that generates photographed image data including a subject object as a movement detection target and configured of a plurality of frames; Wherein the control unit receives the photographed image data from the photographing unit, detects movement of the object included in the image by comparing the frames, determines whether a change in brightness over a reference value occurs in the image, An analyzing unit for performing a comparison between the frames by compensating for the reference value, and an input unit for setting the reference value.
상기 분석부는 복수의 상기 프레임 중 현재 프레임을 이웃하는 프레임 또는 초기 프레임과 비교하여 차이값을 산출한 변위값 또는 상기 변위값을 누적하여 평균한 평균 변위값을 상기 기준치와 비교하여 상기 기준치 이상인 경우 밝기 변화가 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.The analyzing unit compares a current frame of the plurality of frames with a neighboring frame or an initial frame to calculate a difference value, or an average displacement value obtained by accumulating and accumulating the displacement values, and compares the average displacement value with the reference value. It is determined that a change has occurred.
상기 분석부는 상기 밝기 변화가 발생한 것으로 판단되면, 상기 현재 프레임과 직전 프레임 간의 프레임 변위값을 산출하고, 상기 프레임 변위값을 상기 평균 변위값에 근사화한 근사 변위값을 산출하며, 상기 근사변위값을 상기 현재 프레임에 보상하여 상기 현재 프레임과 다른 영상 프레임을 비교하여 상기 대상물체의 변위를 산출하는 것을 특징으로 한다.Wherein the analyzing unit calculates a frame displacement value between the current frame and the immediately preceding frame and calculates an approximate displacement value obtained by approximating the frame displacement value to the average displacement value, And calculating a displacement of the object by compensating the current frame to compare the current frame with another image frame.
상기 분석부는 상기 변위값 또는 상기 평균변위값에 대해 밝기 변화에 따라 휘도 변화를 감소시키는 특이값 처리를 수행하는 것을 특징으로 한다.Wherein the analyzing unit performs a singular value process for reducing a luminance change according to a brightness change with respect to the displacement value or the average displacement value.
상기 분석부는 상기 입력부를 통해 지정되는 상기 영상의 일부 영역인 관찰영역에 대해 상기 프레임간의 비교 또는 변위값 산출을 수행하는 것을 특징으로 한다.And the analysis unit calculates a comparison or a displacement value between the frames for an observation region that is a part of the image designated through the input unit.
상기 관찰영역은 복수로 설정되는 것을 특징으로 한다.And a plurality of observation regions are set.
또한, 본 발명에 따른 휘도 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 방법은 촬영부가 이동 감지 대상인 대상물체가 포함되고 복수의 프레임으로 구성되는 촬영 영상 데이터를 생성하는 촬영단계; 분석부가 상기 영상에 기준치 이상의 밝기 변화가 발생했는지 판단하여 상기 밝기 변화를 복수의 상기 프레임 중 현재 프레임에 보상하는 보상단계; 상기 분석부가 상기 촬영 영상 데이터를 전달받아 복수의 상기 프레임 또는 보상된 상기 현재프레임과 다른 프레임 간의 비교에 의해 영상에 포함된 상기 대상물체의 이동을 검출하는 비교단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a motion detection method using luminance smoothing and optical flow analysis, the method including: a photographing step of generating photographed image data including a plurality of frames, A compensating step of determining whether a change in brightness of a reference value or more has occurred in the image, and compensating the brightness change for a current one of the plurality of frames; And a comparison step of detecting the movement of the object included in the image by comparing the plurality of frames or the compensated current frame with another frame by receiving the photographed image data from the analysis unit do.
상기 보상 단계는 상기 분석부가 상기 현재 프레임을 이웃하는 프레임 또는 초기 프레임과 비교하여 차이값을 산출한 변위값을 산출하는 단계; 상기 변위값을 누적하여 평균한 평균 변위값을 산출하는 단계;를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.Wherein the compensating step comprises the steps of: calculating a displacement value by comparing the current frame with a neighboring frame or an initial frame; And calculating an average displacement value which is averaged by accumulating the displacement values.
상기 보상 단계는 상기 분석부가 상기 변위값 또는 상기 평균변위값을 상기 기준치와 비교하여, 상기 기준치 이상인 경우 밝기 변화가 발생한 것으로 판단하는 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The analyzing unit may further include a step of comparing the displacement value or the average displacement value with the reference value to determine that a change in brightness occurs when the analyzing unit is greater than or equal to the reference value.
상기 보상단계는 상기 밝기 변화가 발생한 것으로 판단되면, 상기 분석부는 상기 현재 프레임과 직전 프레임 간의 프레임 변위값을 산출하고, 상기 프레임 변위값을 상기 평균 변위값에 근사화한 근사 변위값을 산출하며, 상기 근사 변위값을 상기 현재 프레임에 보상하여 상기 현재 프레임과 상기 다른 프레임을 비교하여 상기 대상물체의 변위를 산출하는 것을 특징으로 한다.Wherein the analyzing unit calculates a frame displacement value between the current frame and the immediately preceding frame and calculates an approximate displacement value obtained by approximating the frame displacement value to the average displacement value, And compensates an approximate displacement value for the current frame, compares the current frame with the other frame, and calculates a displacement of the object.
상기 보상 단계는 상기 분석부가 상기 변위값 또는 상기 평균 변위값에 대해 밝기 변화에 따라 휘도 변화를 감소시키는 특이값 처리를 수행하는 것을 특징으로 한다.Wherein the analyzing unit performs the singular value process for reducing the luminance change according to the brightness change with respect to the displacement value or the average displacement value.
입력부를 통해 상기 영상의 일부 영역인 관찰영역이 지정되는 단계를 더 포함하여 구성되고, 상기 보상단계 또는 상기 비교단계는 상기 관찰영역에 대해 수행되는 것을 특징으로 한다.Wherein the step of designating an observation region that is a partial region of the image through the input unit is performed, and the compensating step or the comparing step is performed on the observation region.
본 발명에 다른 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템 및 방법은 대상물체의 이동여부, 이동방향, 속도와 같은 이동을 감지하는 시스템에 의도하지 않은 광원 또는 태양광에 의한 광 노이즈가 발생되는 경우에도 대상물체의 정확한 인식 및 정확한 이동의 감지가 이루어지도록 하는 것이 가능하다.The motion detection system and method using smoothing and optical flow analysis according to the present invention can be applied to a system for detecting movement such as movement, movement direction, and speed of a target object when a light source due to an unintended light source or sunlight is generated It is possible to accurately recognize and accurately detect the movement of the object.
도 1은 본 발명에 따른 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템의 구성을 도시한 구성예시도.
도 2는 옵티컬 플로우의 해석을 설명하기 위한 예시도.
도 3은 광원에 의한 영향을 설명하기 위한 예시도.
도 4는 본 발명에 따른 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 방법을 설명하기 위해 간략하게 도시한 순서도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a motion detection system using smoothing and optical flow analysis according to the present invention; FIG.
2 is an exemplary diagram for explaining an interpretation of an optical flow;
3 is an exemplary diagram for explaining an influence by a light source;
FIG. 4 is a flowchart briefly illustrating a motion detection method using smoothing and optical flow analysis according to the present invention.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 당해 분야의 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 설명하기로 한다. 첨부된 도면들에서 구성에 표기된 도면번호는 다른 도면에서도 동일한 구성을 표기할 때에 가능한 한 동일한 도면번호를 사용하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지의 기능 또는 공지의 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고 도면에 제시된 어떤 특징들은 설명의 용이함을 위해 확대 또는 축소 또는 단순화된 것이고, 도면 및 그 구성요소들이 반드시 적절한 비율로 도시되어 있지는 않다. 그러나 당업자라면 이러한 상세 사항들을 쉽게 이해할 것이다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. It should be noted that the drawings denoted by the same reference numerals in the drawings denote the same reference numerals whenever possible, in other drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. And certain features shown in the drawings are to be enlarged or reduced or simplified for ease of explanation, and the drawings and their components are not necessarily drawn to scale. However, those skilled in the art will readily understand these details.
도 1은 본 발명에 따른 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템의 구성을 도시한 구성예시도이다.FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a motion detection system using smoothing and optical flow analysis according to the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템은 촬영부(10), 분석부(20) 및 입력부(30)를 포함하여 구성되고, 촬영부(10)는 영상입력부(11)와 노출 조절부(15)를 포함하며, 분석처리부(20)는 프레임 비교부(21), 변위값 생성부(23), 특이값 처리부(25), 근사값 처리부(27) 및 영역처리부(29)를 포함하여 구성된다.1, a motion detection system using smoothing and optical flow analysis according to the present invention includes a
촬영부(10)는 이동탐지 대상물체 및 대상물체가 설치된 주변의 영상을 촬영하여 작성된 촬영 영상 데이터를 분석부(20)에 전달한다. 이 촬영부(10)에 의해 작성된 촬영 영상 데이터는 일정한 시간 간격으로 생성되는 복수의 영상프레임으로 구성된다. 특히, 촬영부(10)는 사용자가 설정한 휘도값에 따라 촬영 영상의 휘도를 자동으로 조절하여 촬영 영상 데이터를 작성하게 된다. 이를 위해 촬영부(10)는 영상 입력부(11)와 노출 조절부(15)를 포함하여 구성된다.The photographing
영상 입력부(11)는 대상물체 및 대상물체가 설치된 주변의 영상을 촬영하고 이를 통해 촬영 영상데이터를 생성한다. The
노출 조절부(15)는 영상 입력부(11)의 노출을 제어하여 영상 입력부(11)를 통해 입력되는 촬영 영상 데이터의 휘도가 사용자에 의해 설정되는 값에 근접하도록 영상의 휘도를 조절하는 역할을 한다. 이 노출 조절부(15)는 영상 입력부(11)의 노출량을 조절함으로써 촬영 영상 데이터의 휘도를 조절하며, 이를 위해 입력부(30)로부터 휘도값을 전달받고, 이 휘도값에 따라 노출량을 조절하게 된다. 노출 조절부(15)는 영상의 이득을 조절하는 이득 조절과 노출 조절을 통해 영상의 휘도 즉 밝기를 사용자가 지정한 휘도값과 같아지도록 조절하게 된다.The
분석부(20)는 촬영 영상 데이터를 전달받아 프레임간의 비교를 통해 영상의 변위를 검출하기 위해 광흐름(Optical flow)분석을 수행하고, 분석된 변위에 따라 대상물체의 이동을 판단한다. 특히, 분석부(20)는 대상물체 및 촬영 영상 데이터에 광원에 의한 광 노이즈 발생여부를 판단하여, 광노이즈 발생시 이를 필터링하는 과정을 거쳐 영상의 변위를 분석하게 된다. 이를 위해 분석부(20)는 옵티컬 플로우의 처리를 위한 루카스-카나데, 혼 셩크와 같은 분석처리를 수행하여 대상물체의 변위를 검출할 수 있으나 이로써만 본 발명을 한정하는 것은 아니며, 영상의 비교를 통해 변위를 추출하고 이를 통해 대상물체의 이동을 감지하는 영상분석 방법이면 어떠한 방법을 이용해도 무관하다. 여기서, 이동은 이동 발생 여부, 이동거리, 이동속도를 포함한다.The
이러한 분석부(20)는 광 노이즈를 제거하여 영상을 분석하기 위해, 촬영 영상 데이터에 광원이 발생하여 영상의 휘도가 크게 증가하는 경우 이를 판단하여, 광원에 의해 휘도 증가 효과를 감쇄시키고, 감쇄된 영상데이터를 이용하여 옵티컬 플로우를 처리하게 된다. 이를 위해 분석부(20)는 각 영상프레임의 변위값 및 이의 누적평균값을 산출하고, 이를 통해 휘도의 증가여부를 판단하며, 휘도의 급격한 증가시 근사화된 변위값을 이용하여 영상을 분석하는 과정을 수행한다. 이 과정에서 분석부(20)는 변위값의 산출시 특이값을 처리하는 과정을 수행할 수 있다. 특히, 이러한 영상처리를 위해 분석부(20)는 입력부(30)를 통해 설정되는 관찰영역(ROI : region of interest)에 대해 이러한 옵티컬 플로우 분석을 수행할 수 있다. 이를 위해 분석부(20)는 프레임 비교부(21), 변위값 생성부(23), 특이값 처리부(25), 근사값 처리부(27) 및 영역처리부(29)를 포함하여 구성될 수 있다.In order to analyze the image by removing the light noise, the analyzing
프레임 비교부(21)는 촬영 영상 데이터의 각 프레임을 비교하여 영상 내에서 발생된 변위를 검출하고, 변위 검출에 따른 대상물체의 이동을 판단한다. 이를 위해 프레임 비교부(21)는 휘도 변화가 발생되지 않은 영상의 서로 다른 프레임의 영상을 비교하거나, 휘도 변화시 휘도 증가에 따른 보상이 이루어진 프레임과 다른 프레임을 비교하게 된다. 특히, 프레임 비교부(21)는 입력부(30)를 통해 사용자가 설정하는 관찰영역에 대한 영상을 비교하여 변위발생을 검출하게 된다. 이러한 프레임 비교부(21)는 영상 데이터를 구성하는 각 프레임에서 각 픽셀의 차이 여부를 판독하여 변위를 검출할 수 있다. The
좀 더 구체적으로 프레임 비교부(21)는 서로 이웃하거나, 일정한 간격으로 샘플링 되는 영상 프레임을 서로 비교하며, 이때 각 영상프레임의 픽셀을 비교할 수 있다. 여기서, 영상의 휘도가 크게 증가하여, 휘도를 감쇄하는 보상이 수행된 경우 프레임 비교부(21)는 보상이 이루어진 보상프레임과 현재 프레임간을 비교하여 옵티컬 플로운 분석을 수행한다. 이때 보상프레임은 현재 프레임의 직전 프레임을 이용하여 생성되며, 직전 프레임은 현재 프레임과 연속하여 이웃하는 영상 프레임일 수 도 있고, 현재 프레임 직전에 샘플링된 프레임일 수 있다. 일례로, 프레임 비교부(21)가 루카스-카나데 방법을 이용하는 경우 각 픽셀의 밝기 변화를 통해 변위 발생여부를 판단할 수 있으며, 이외에도 시간 지속성, 공간 일관성에 의해 변위 발생부분을 판별하게 된다. 특히, 프레임 비교부(21)는 이러한 옵티컬 플로우의 분석을 관찰영역으로 한정된 부분에 대해 수행함으로써 종래에 비해 적은 연산량으로 보다 정확한 분석을 수행할 수 있게 된다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 촬영 영상 데이터를 구성하는 복수의 프레임 중 연속적으로 이웃하는 프레임 간의 데이터를 비교하여 변위를 검출하는 것으로 가정하여 설명을 진행하기로 한다.More specifically, the
변위값 생성부(23)는 이웃하는 프레임 또는 초기 영상 프레임과 현재 프레임 간의 변위맵을 생성한다. 구체적으로 변위값 생성부(23)는 밝기변화 즉 영상의 휘도 변화 발생의 판단 및 이를 보상하기 위해 변위값을 생성한다. 여기서 변위값은 이웃하는 영상 프레임 간의 휘도를 비교하여 이에 대한 차이를 산출한 것으로, 변위맵은 각 픽셀에 대한 변위값을 영상데이터의 전 픽셀 또는 관찰영역의 전 픽셀에 대해 산출한 것을 의미한다. 이 변위값 생성부(23)는 연속되는 프레임 간의 비교를 통해 변위값 또는 변위맵을 산출하거나, 초기 촬영 영상 프레임과 현재 프레임을 비교하여 변위값 또는 변위맵(이하에서는 변위값이 변위맵을 포함하는 의미로 사용하기로 한다)을 산출한다. 이때 현재 프레임은 촬영이 계속되는 경우 지속적으로 갱신되게 된다. 한편, 이 변위값 생성부(23)는 특이값 처리부(25)에 의해 광원의 효과가 감소된 변이맵이 생성되면 복수의 변이맵에 대한 평균 변위값을 산출하게 된다. The
특이값 처리부(25)는 광원이 촬영 영상데이터 포함된 경우와 같이 일부분의 휘도값이 크게 변경된 경우 이를 축소 또는 감소시키는 처리를 수행한다. 즉, 특이값 처리부(25)는 변위값의 특정부분에서 다른 부분과 휘도차이가 급격한 임펄스값을 감소시키는 처리를 수행하며 RANSAC, RPE(Robust parameter extimation), m-estimator, LMedS와 같은 파라미터 추정방법을 이용할 수 있으나, 이로써 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 이 특이값 처리부(25)는 변위추정을 위한 픽셀의 밝기를 크게 초과하여 변위 추정과 무관한 밝기의 변화를 감쇄함으로써, 광원의 참여와 이로인한 광 노이즈를 저감시키는 역할을 하게 된다.The specific
근사값 처리부(27)는 평균 변위값이 산출되면 이를 미리 지정된 기준값과 비교하여, 평균 변위값이 일정 수준 이상으로 변경된 경우 외부 조건 변화로 인해 밝기가 달라진 것 즉, 광원과 같은 밝기 변화 요인에 의해 영상의 휘도가 변경된 것으로 판단한다. 그리고 근사값 처리부(27)는 광원이 포함된 영상인 현재 프레임과 현재 프레임의 직전 프레임 또는 현재 프레임과 초기 프레임 사이에 생성된 변위값을 근사화하는 과정을 수행한다. 즉, 근사값 처리부(27)는 광원이 포함된 영상 프레임이 변위값을 광원이 포함되기 전의 영상과 유사한 변위값이 표현되도록 광원이 포함된 영상프레임의 변위값을 평균 변위값에 근사화시켜 근사변위값을 생성하게 된다. 이를 위해 근사값 처리부(27)는 최소자승법과 같이 평균 변위값에 근사화된 변위값을 생성하기 위한 분석방법을 사용할 수 있으나, 이로써만 본 발명을 한정하는 것은 아니다.When the average displacement value is calculated, the approximate
영역 처리부(29)는 입력부(30)를 통해 입력되는 영역 지정 명령에 따라 촬영 영상 데이터의 관찰 영역을 설정하고, 이를 프레임 비교부(21) 또는 변위값 생성부(23)에 전달하는 역할을 한다. 영역 처리부(29)에 설정되는 관찰 영역은 복수로 구성될 수 있으나, 이로써 본 발명을 한정하는 것은 아니다.The
입력부(30)는 사용자의 명령을 입력받아 촬영부(10) 또는 분석부(20)에 전달한다. 입력부(30)는 사용자로부터 휘도 기준값을 전달받아 촬영부(10)의 노출 조절부(15)에 전달하며, 광원의 발생여부를 판단하기 위한 기준값을 전달받아 분석부(20)의 근사값 처리부(27)에 전달한다. 또한, 입력부(30)는 관찰영역 설정 명령을 입력받아 이를 분석부(20)의 영역 처리부(29)에 전달하게 된다.The
도 2 및 도 3은 옵티컬 플로우 및 광원에 의한 영향을 설명하기 위한 예시도들로써, 도 2는 옵티컬 플로우의 해석을 설명하기 위한 예시도이고, 도 3은 광원에 의한 영향을 설명하기 위한 예시도이다.FIGS. 2 and 3 are illustrations for explaining the influence of the optical flow and the light source. FIG. 2 is an exemplary diagram for explaining the analysis of the optical flow, and FIG. 3 is an example for explaining the influence of the light source .
우선 도 2를 참조하면, 본 발명의 광 흐름 분석은 촬영 영상에 발생되는 변위를 검출하고, 이를 통해 변위가 발생된 대상체의 이동을 감지하게 된다. 이때 대상물체의 이동 발생여부, 이동 속도, 이도 거리, 이동 시간과 같은 사항을 변위의 검출을 통해 판단하게 된다.Referring to FIG. 2, the optical flow analysis of the present invention detects the displacement occurring in the photographed image, and detects the movement of the object in which the displacement occurs. At this time, it is judged through detection of displacement such as whether the object is moved, the moving speed, the distance of the object, and the moving time.
이를 위해 전술한 바와 같이 본 발명은 영상 촬영에 의해 발생되는 현재 영상 프레임을 최초 프레임 또는 직전 프레임과 비교하여 변위 발생여부를 판단하게 된다. 일례로 도 2에서와 같이 촬영 영상(51)에 대상물체(52)가 있고, 변위가 발생하여 대상물체(52)의 이동(53)이 발생된 경우가 있을 수 있다. 이 경우 대상물체(52)의 이동에 대해 변위를 산출하면 (b)에서와 같이 변위가 발생된 부분에 대해 벡터로 변위가 발생한 영역과 방향, 거리를 나타낼 수 있게 되며, 변위가 발생되지 않은 부분은 이전과 같은 상태가 유지되는 형태로 표시될 수 있다.To this end, the present invention compares the current image frame generated by image capturing with the first frame or the previous frame to determine whether a displacement occurs. For example, as shown in FIG. 2, there may be a case where the
이러한 변위 발생의 판단은 루카스-카나데 방법을 이용하는 경우 밝기의 변화가 생긴 픽셀을 추적함으로써 이루어질 수 있다. 일례로 루카스-카나데 방법을 이용하는 경우 어떤 객체 상의 픽셀은 프레임이 바뀌어도 그 값이 변하지 않는 즉, 객체 픽셀의 밝기가 일정하다는 밝기 항상성(Brightness constancy), 영상 내에서의 움직은 시간에 비해 변화량이 적다는 시간 지속성(temporal persistence) 또는 작은 움직임(small movements) 및 공간적으로 서로 인접하는 점들은 동일한 객체에 속할 가능성이 높고 동일한 움직임을 갖는다는 공간일관성(Spatial coherence)의 개념에 의해 분석이 이루어진다. 즉, 촬영 영상을 구성하는 픽셀 단위의 비교 혹은 몇 개의 픽셀을 그룹화한 그룹 단위의 비교시 밝기 또는 색변화가 발생된 픽셀을 연속적인 프레임에서 추적하게 되면 영상에서 변위된 픽셀을 발견할 수 있으며, 이들이 공간적으로 연관된 관계에 있는 경우 대상체의 이동을 검출할 수 있게 된다.This determination of the occurrence of displacement can be made by tracking pixels with a change in brightness when using the Lucas-Canade method. For example, when using the Lucas-Kanade method, a pixel on a certain object does not change its value even if the frame is changed. That is, the brightness constant of the object pixel is constant, and the amount of change is small compared to the moving time in the image Is analyzed by the concept of spatial coherence that temporal persistence or small movements and spatially adjacent points are likely to belong to the same object and have the same motion. That is, if a pixel in which a brightness or a color change is generated is tracked in successive frames when a comparison is made on a pixel basis constituting a photographed image or on a group basis in which a few pixels are grouped, displaced pixels can be found in the image, It is possible to detect the movement of the object when they are in a spatially related relationship.
그러나 전술한 바와 같이 밝기 항상성을 전제로 하기 때문에 광원 등에 의해 밝기 변화가 발생되면 이러한 이동체의 변위 검출이 곤란해지게 된다.However, since brightness uniformity is assumed as described above, if brightness changes occur due to a light source or the like, it becomes difficult to detect the displacement of such a moving object.
구체적으로 도 3을 참조하면, 도 2에서와 같은 촬영 공간에 태양 또는 인공 조명과 같은 광원(54)이 발생되면, 영상의 휘도가 전반적으로 높아지게 되고, 촬영부(10)의 영상입력부(11)는 영상의 휘도를 사용자에 의해 정해진 휘도 기준치에 가까워지도록 노출 조절을 수행하게 된다. 이때, 노출 조절로 화면 전체의 평균 휘도와 휘도 기준치를 일치시키는 과정으로 인해 광원을 제외한 부분의 영상이 어둠게 되며, 이와 같이 변화된 영상을 옵티컬 플로우 분석에 사용하게 되는 경우 변위점을 찾을 수 없게 되는 문제점이 있다.3, when a
또한, 변위점을 찾는 경우라 하더라도 광원에 의해 밝기의 변화가 발생된 부분들이 많아지게 되며 이 경우 (b)에서와 같이 대상체가 아닌 광원에 의한 변위점이 산출되어, 대상체의 추적일 실패하게 된다.In this case, as in (b), the displacement point by the light source is calculated instead of the object, and the tracking of the object fails.
더욱이 태양과 같이 시간에 따라 고도와 조사 방향이 지속적으로 변하는 경우 대상체의 이동이 아닌 광의 조사 방향과 세기의 변화로 인한 변위점 분석오류가 빈번하게 발생된다.Furthermore, when the altitude and the irradiation direction continuously change with time as in the sun, the error of the displacement point analysis due to the change of the irradiation direction and the intensity of the light rather than the movement of the object frequently occurs.
때문에 본 발명에서는 광원이 발생되는 경우 광원의 효과를 배제할 수 있도록 하는 처리를 수행하고, 이를 통해 변위점을 산출함으로써 대상체의 이동을 지속적이면서도 안정적을 수행하게 된다.Therefore, in the present invention, when the light source is generated, a process of eliminating the effect of the light source is performed, and by calculating the displacement point, the movement of the object is continuously and stably performed.
좀 더 구체적으로 전술한 바와 같이 변위값을 각 프레임에 대해 산출하고 이를 평균화하여 촬영 영상의 밝기 변화가 발생했는지의 여부를 판단하고, 밝기의 변화가 생긴경우 밝기의 변화로 인해 변화된 휘도만큼을 현재 프레임에서 감소시킨 영상프레임을 다음 영상 프레임과 비교하게 된다. 특히, 이러한 근사화 프레임의 경우 단순히 밝아진 만큼의 휘도를 배제하는 경우에도 여전히 광원에 의한 휘도 변화 효과가 영상데이터에 포함될 수 있기 때문에 이러한 영상데이터를 변위값의 평균값 즉, 광원 발생 이전에 영상데이터가 가지는 휘도 분포와 유사한 휘도분포를 가지도록 근사화함으로써 광원에 의한 변위점을 최소화하고 실제 대상체의 변위를 광원과 무관하게 검출할 수 있도록 하게 되며, 대상체의 이동 검출을 안정적으로 수행하는 것이 가능해지게 된다.More specifically, as described above, a displacement value is calculated for each frame and averaged to determine whether or not a brightness change of the photographed image has occurred. When brightness change occurs, The image frame reduced in the frame is compared with the next image frame. Particularly, in the case of such an approximated frame, even when the brightness is simply brighter, the luminance change effect by the light source can still be included in the image data. Therefore, the average value of the displacement values, that is, By approximating the luminance distribution so as to have a luminance distribution similar to that of the luminance distribution, the displacement point by the light source can be minimized and the displacement of the actual object can be detected irrespective of the light source, and the movement detection of the object can be stably performed.
도 4는 본 발명에 따른 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 방법을 설명하기 위해 간략하게 도시한 순서도이다.FIG. 4 is a flowchart briefly illustrating a motion detection method using smoothing and optical flow analysis according to the present invention.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 방법은 영상 획득 단계(S10), 변위맵 산출 단계(S20), 특이값 처리 단계(S30), 기준값에 의한 비교단계(S40), 근사값 산출 단계(S50), 현재 프레임 적용단계(S60) 및 프레임 비교 단계(S70)을 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 4, a motion detection method using smoothing and optical flow analysis according to the present invention includes an image acquisition step S10, a displacement map calculation step S20, a singular value processing step S30, S40, an approximate value calculating step S50, a current frame applying step S60, and a frame comparing step S70.
영상 획득 단계(S10)는 촬영부(10)의 영상입력부(11)가 대상물체의 영상을 획득하고, 획득된 영상데이터를 분석부(20)에 전달하는 단계이다. 이 영상 획득 단계(S10)에서 영상입력부(11)는 사용자에 의해 설정되는 휘도 기준치에 따라 영상의 노출 또는 이득을 자동으로 조절하여 영상의 평균 휘로를 휘도 기준치에 가까운 값으로 조절할 수 있다.The image acquisition step S10 is a step in which the
변위맵 산출 단계(S20)는 분석부(20)의 변위값 생성부(23)가 촬영 영상 데이터에서 이웃하는 프레임간 또는 초기 프레임과 현재 프레임 간의 변위값을 산출하는 단계이다. 이 변위맵 산출 단계(S20)에서 변위값 생성부(23)는 이전 프레임과 현재프레임의 휘도 변화를 각 픽셀별로 산출하여 변위값을 생성하게 된다. 특히, 변위값의 생성시 관찰영역이 지정된 경우 관찰영역에 한해 변위값을 산출하게 된다. 또한 변위맵 산출 단계(S20)는 프레임 간에 산출된 변위값을 누적하여 평균한 평균 변위값을 산출할 수 있다. The displacement map calculation step S20 is a step in which the displacement
특이값 처리 단계(S30)는 프레임간의 변위값에서 광원에 의해 밝기 변화가 크게 발생한 경우 이를 축소 또는 감소시키는 처리를 수행한다. 이 특이값 처리 단계(S30)는 변위 추정과 무관한 밝기의 변화를 감쇄하여 광원에 의한 광노이즈를 저감시키게 된다. 이 특이값 처리 단계(S30)는 프레임간 변위값 산출 이후 프레임간 변위값에 대해 수행될 수도 있고, 평균 변위값 산출 이후 평균 변위값에 대해 수행될 수도 있으나, 실제 데이터 처리에서 효율적인 광 노이즈 제거가 가능한 단계에 사용자가 임의 배치하여 수행되도록 할 수 있으며, 제시된 바에 의해서만 본 발명을 한정하는 것은 아니다.In the singular value processing step S30, a process of reducing or decreasing the brightness variation occurs when a light source changes a displacement value between frames to a large extent. This singular value processing step S30 attenuates the change in brightness irrespective of the displacement estimation, thereby reducing the light noise caused by the light source. The singular value processing step S30 may be performed on the inter-frame displacement value after the calculation of the inter-frame displacement value and may be performed on the average displacement value after the calculation of the average displacement value. However, in the actual data processing, It is possible for the user to perform arbitrary placement at a possible stage, and the present invention is not limited to the present invention only.
기준값에 의한 비교단계(S40)는 산출된 평균 변위값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 광원에 의한 광노이즈 발생이 있었는지 판단하는 단계이다. 이 기준값에 의한 비교 단계(S40)에서 광 노이즈가 발생되지 않은 것으로 판단되면, 변위맵 산출 단계(S20), 특이값 처리 단계(S30)와 프레임 비교 단계(S70)을 수행하고, 광 노이즈가 발생된 것으로 판단되면 근사값 산출 단계(S50)를 진행하게 된다.The comparison step S40 according to the reference value compares the calculated average displacement value with a preset reference value to determine whether light noise has occurred due to the light source. If it is determined that no light noise is generated in the comparison step S40 based on the reference value, the displacement map calculation step S20, the singular value processing step S30 and the frame comparison step S70 are performed, The approximate value calculation step S50 is performed.
근사값 산출 단계(S50)는 변위값 산출 단계(S20)에서 산출된 평균 변위값을 이용하여 현재 프레임에 대해 생성된 프레임간 변위값을 근사화하게 된다.The approximate value calculation step S50 approximates the inter-frame displacement value generated for the current frame by using the average displacement value calculated in the displacement value calculation step S20.
현재 프레임 적용단계(S60)는 근사화된 변위값을 현재 프레임에 부가하여 현재 프레임에 발생된 광노이즈를 제거하게 된다. 즉, 상술한 단계에의 현재 프레임에 광원에 의한 광노이즈 즉,밝기 변화가 발생된 것으로 판단하여, 특이값 처리 단계(S30) 및 근사값 산출 단계(S50)를 거쳐 광 노이즈에 의한 밝기 변화값을 보상하기 위한 값을 산출하고 이를 현재 프레임에 적용하여 보상하게 된다. In the current frame application step S60, the approximated displacement value is added to the current frame to remove the light noise generated in the current frame. That is, it is determined that a light noise, that is, a brightness change, has occurred in the current frame in the above-described step, and the brightness change value due to the light noise is determined through the singular value processing step S30 and the approximate value calculating step S50 The compensation value is calculated and applied to the current frame.
프레임 비교 단계(S70)는 이웃하는 프레임 또는 최초 프레임과 현재프레임을 비교하여 대상물체의 이동을 감지하게 된다. 특히, 광원에 의해 광노이즈가 발생한 경우 프레임 비교 단계(S70)는 보상이 적용된 현재프레임과 비교 대상이 되는 이웃 프레임 또는 최초 프레임을 비교하여 광원에 의한 광노이즈가 배제된 프레임을 비교하고, 이를 통해 대상물체의 이동을 감지하게 된다. In the frame comparing step S70, the movement of the target object is sensed by comparing the neighboring frame or the first frame with the current frame. In particular, when light noise is generated by the light source, the frame comparing step S70 compares the current frame to which the compensation is applied, the neighboring frame or the first frame to be compared, and compares the frames excluding the light noise by the light source, The movement of the object is detected.
이상에서 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위해 구체적인 실시 예로 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상기와 같이 구체적인 실시 예와 동일한 구성 및 작용에만 국한되지 않고, 여러가지 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 실시될 수 있다. 따라서, 그와 같은 변형도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주해야 하며, 본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의해 결정되어야 한다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, . ≪ / RTI > Accordingly, such modifications are deemed to be within the scope of the present invention, and the scope of the present invention should be determined by the following claims.
10 : 촬영부 11 : 영상입력부
15 : 노출 조절부 20 : 분석부
21 : 프레임 비교부 23 : 변위값 생성부
25 : 특이값 처리부 27 : 근사값 처리부
29 : 영역 처리부 30 : 입력부
51 : 촬영 화면 52 : 대상물체
54 : 광원10: photographing section 11: image input section
15: Exposure control section 20: Analysis section
21: frame comparing unit 23: displacement value generating unit
25: singular value processor 27: approximate value processor
29: area processing unit 30:
51: photographing screen 52: target object
54: Light source
Claims (12)
상기 촬영부로부터 상기 촬영 영상 데이터를 전달받아, 상기 대상물체를 인지하기 위한 특징점에 해당하는 픽셀의 차이를 비교하여 상기 대상물체의 이동을 검출하며, 상기 영상에 기준치 이상의 밝기 변화 발생여부를 판단하여, 상기 밝기 변화를 상기 프레임에 보상하여 상기 프레임 간의 비교를 수행하는 분석부 및
상기 기준치의 설정을 위한 입력부;를 포함하여 구성되고,
상기 분석부는 복수의 상기 프레임 중 현재 프레임을 이웃하는 프레임 또는 초기 프레임과 비교하여 차이값을 산출한 변위값 또는 상기 변위값을 누적하여 평균한 평균 변위값을 상기 기준치와 비교하여 상기 기준치 이상인 경우 밝기 변화가 발생한 것으로 판단하며,
상기 분석부는 상기 밝기 변화가 발생한 것으로 판단되면, 상기 현재 프레임과 직전 프레임 간의 프레임 변위값을 산출하고, 상기 프레임 변위값을 상기 평균 변위값에 근사화한 근사 변위값을 산출하며, 상기 근사변위값을 상기 현재 프레임에 보상하여 상기 현재 프레임과 다른 영상 프레임을 비교하여 상기 대상물체의 변위를 산출하는 것을 특징으로 하는 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템.An imaging unit that generates photographed image data including a plurality of frames including an object to be detected as a subject of movement detection;
The moving image sensing unit receives the photographed image data from the photographing unit, detects movement of the object by comparing pixel differences corresponding to minutiae points for recognizing the object, and determines whether or not a change in brightness over a reference value occurs An analyzer for compensating for the brightness change to the frame to perform a comparison between the frames,
And an input unit for setting the reference value,
The analyzing unit compares a current frame of the plurality of frames with a neighboring frame or an initial frame to calculate a difference value, or an average displacement value obtained by accumulating and accumulating the displacement values, and compares the average displacement value with the reference value. It is determined that a change has occurred,
Wherein the analyzing unit calculates a frame displacement value between the current frame and the immediately preceding frame and calculates an approximate displacement value obtained by approximating the frame displacement value to the average displacement value, Wherein the displacement of the object is calculated by compensating the current frame and comparing the current frame with another image frame to calculate a displacement of the object.
상기 분석부는
상기 변위값 또는 상기 평균변위값에 대해 밝기 변화에 따라 휘도 변화를 감소시키는 특이값 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 휘도 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템.The method according to claim 1,
The analyzer
And performing a singular value process for reducing the luminance change according to the brightness change with respect to the displacement value or the average displacement value.
상기 분석부는 상기 입력부를 통해 지정되는 상기 영상의 일부 영역인 관찰영역에 대해 상기 프레임간의 비교 또는 변위값 산출을 수행하는 것을 특징으로 하는 휘도 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the analyzing unit compares the frames or calculates a displacement value with respect to an observation area that is a part of the image designated through the input unit, using the luminance smoothing and optical flow analysis.
상기 관찰영역은 복수로 설정되는 것을 특징으로 하는 휘도 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 시스템.6. The method of claim 5,
Wherein the observation region is set to a plurality of observation regions.
분석부가 상기 영상에 기준치 이상의 밝기 변화가 발생했는지 판단하여 상기 밝기 변화를 복수의 상기 프레임 중 현재 프레임에 보상하는 보상단계; 및
상기 분석부가 상기 촬영 영상 데이터를 전달받아, 상기 대상물체를 인지하기 위한 특징점에 해당하는 픽셀의 차이를 비교하여, 상기 대상물체의 이동을 검출하는 비교단계;를 포함하여 구성되고,
상기 보상 단계는 상기 분석부가 상기 현재 프레임을 이웃하는 프레임 또는 초기 프레임과 비교하여 차이값을 산출한 변위값을 산출하는 단계; 및 상기 변위값을 누적하여 평균한 평균 변위값을 산출하는 단계;를 더 포함하여 구성하며,
상기 보상 단계는 상기 분석부가 상기 변위값 또는 상기 평균변위값을 상기 기준치와 비교하여, 상기 기준치 이상인 경우 밝기 변화가 발생한 것으로 판단하는 단계를 더 포함하여 구성되고,
상기 보상단계는 상기 밝기 변화가 발생한 것으로 판단되면, 상기 분석부는 상기 현재 프레임과 직전 프레임 간의 프레임 변위값을 산출하고, 상기 프레임 변위값을 상기 평균 변위값에 근사화한 근사 변위값을 산출하며, 상기 근사 변위값을 상기 현재 프레임에 보상하여 상기 현재 프레임과 다른 프레임을 비교하여 상기 대상물체의 변위를 산출하는 것을 특징으로 하는 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 방법.An imaging step of generating photographed image data including a plurality of frames including an object to be photographed, which is an object of movement detection;
A compensating step of determining whether a change in brightness of a reference value or more has occurred in the image, and compensating the brightness change for a current one of the plurality of frames; And
And a comparison step of comparing the difference between the pixels corresponding to the feature points for recognizing the object and receiving the captured image data to detect the movement of the object,
Wherein the compensating step comprises the steps of: calculating a displacement value by comparing the current frame with a neighboring frame or an initial frame; And calculating an average displacement value that is averaged by accumulating the displacement values,
Wherein the compensating step comprises the step of comparing the displacement value or the average displacement value with the reference value and determining that a brightness change has occurred when the analyzing unit is equal to or greater than the reference value,
Wherein the analyzing unit calculates a frame displacement value between the current frame and the immediately preceding frame and calculates an approximate displacement value obtained by approximating the frame displacement value to the average displacement value, Calculating a displacement of the object by compensating an approximate displacement value for the current frame and comparing the current frame and another frame; and calculating a displacement of the object by using the smoothing and optical flow analysis.
상기 보상 단계는
상기 분석부가 상기 변위값 또는 상기 평균 변위값에 대해 밝기 변화에 따라 휘도 변화를 감소시키는 특이값 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 휘도 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 방법.8. The method of claim 7,
The compensation step
Wherein the analysis unit performs a singular value process for reducing a luminance change according to a change in brightness with respect to the displacement value or the average displacement value.
입력부를 통해 상기 영상의 일부 영역인 관찰영역이 지정되는 단계를 더 포함하여 구성되고,
상기 보상단계 또는 상기 비교단계는 상기 관찰영역에 대해 수행되는 것을 특징으로 하는 휘도 평활화와 광흐름 분석을 이용한 이동탐지 방법.
12. The method of claim 11,
Further comprising the step of designating an observation region that is a part of the image through an input unit,
Wherein the compensating step or the comparing step is performed for the observation area.
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
AMND | Amendment | ||
AMND | Amendment | ||
X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
GRNT | Written decision to grant |