KR101801126B1 - Apparatus and method for calculating motion of object - Google Patents

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Abstract

본 발명은 라인스캔을 이용하여 회전체의 속도를 측정하고 스핀을 인식하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 영역 스캔 카메라의 일부 라인만을 사용하여 라인스캔 이미지를 획득하고, 이 라인스캔 이미지를 결합시킨 복합 이미지로 회전체의 3차원 속도와 3차원 스핀을 계산한다. 본 발명은 기존 저가형 카메라를 이용함으로써 제품 생산시 가격 경쟁력이 있으며, 회전체의 사실적인 물리 시뮬레이션을 제공하여 저가격으로 실감있는 게임이나 훈련을 제공할 수 있다.The present invention relates to an apparatus and method for measuring the speed of a rotating body and recognizing a spin using a line scan. The present invention acquires a line scan image using only a part of the line scan camera, and calculates a three-dimensional velocity and a three-dimensional spin of the rotating body as a composite image combining the line scan image. The present invention can provide a realistic game or training at a low price by providing a realistic physics simulation of a rotating body by using a conventional low-cost camera and being cost competitive in producing a product.

Figure 112011019174446-pat00005
Figure 112011019174446-pat00005

Description

오브젝트 움직임 계산 장치 및 방법 {Apparatus and method for calculating motion of object}[0001] Apparatus and method for calculating object motion [0002]

본 발명은 오브젝트의 움직임을 계산하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 타격된 회전체의 초기 속도와 스핀을 측정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and a method for calculating motion of an object. More particularly, the present invention relates to an apparatus and method for measuring initial velocity and spin of a struck rotating body.

시뮬레이션 게임에서 회전체의 속도 및 스핀을 측정하기 위한 기술들은 레이저 센서나 고속 영역 스캔 카메라를 기반으로 한다. 레이저 센서를 이용한 회전체의 속도 및 스핀 측정 시스템으로는 미국 Folcatron 사의 GolfAchiever 시스템이 있으며, 고속 영역 스캔 카메라를 이용한 회전체의 속도 및 스핀 측정 시스템으로는 캐나다 Interactive Sports Technologies 사의 High Definition Golf 시스템이 있다.In a simulation game, techniques for measuring the speed and spin of a rotating body are based on a laser sensor or a high-speed area scan camera. Folcatron's GolfAchiever system is used as a rotating speed and spin measurement system using a laser sensor, and High Definition Golf system of Interactive Sports Technologies of Canada is a spin speed and spin measurement system using a high speed area scanning camera.

그런데, 레이저 센서를 이용한 시스템은 레이저 광막을 통과하는 회전체(ex. 볼)와 클럽의 레이저 영상에 기반한 스윙 패스 및 클럽 헤드 속도 분석을 통하여 회전체의 발사 속도 및 스핀을 계산한다. 이 방법은 정밀하다는 장점이 있으나, 레이저 센서와 레이저 광막 장치가 고가이고 레이저 장치의 안전성을 담보해야 하는 불편이 있어 저가의 아케이드 게임에는 적용시키기 어려운 단점이 있다.However, the system using the laser sensor calculates the firing rate and spin rate of the rotating body through the swing path and the club head speed analysis based on the laser image of the club, the rotating body (ex. Although this method is advantageous in precision, it is disadvantageous in that it is difficult to apply it to low-priced arcade games because of the inconvenience that the laser sensor and the laser ray filming apparatus are expensive and the safety of the laser apparatus must be secured.

고속 영역 스캔 카메라를 이용한 시스템은 쿼드비전(QuadVision) 시스템으로서 4대의 고속 카메라를 이용한 스테레오스코픽(Stereoscopic) 비전 기술을 통하여 회전체(ex. 볼)와 클럽의 속도, 방향, 회전축, 회전각 등을 3차원 복원할 수 있다. 그러나, 4대의 고속 카메라를 사용하기 때문에 시스템 비용이 높아 이 역시 저가의 아케이드 게임에 적용시키기 어려운 단점이 있으며, 복수개의 카메라들 사이의 동기화와 유지 보수도 쉽지 않다는 문제점도 있다.The system using the high-speed area scan camera is a QuadVision system that uses four high-speed cameras and stereoscopic vision technology to measure the rotation speed (ball) and the speed, direction, rotation axis, Three-dimensional reconstruction is possible. However, since the system cost is high due to the use of four high-speed cameras, this also has a disadvantage that it is difficult to apply to low-priced arcade games, and there is also a problem that synchronization and maintenance among a plurality of cameras are not easy.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 영역 스캔 카메라의 일부 라인만을 사용하여 라인스캔 이미지를 획득하고, 이 라인스캔 이미지를 결합시킨 복합 이미지로 회전체의 3차원 속도와 3차원 스핀을 계산하는 오브젝트 움직임 계산 장치 및 방법을 제안함을 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been conceived in order to solve the above-described problems, and it is an object of the present invention to provide a line scan image processing method, And an object motion calculation apparatus and method for calculating an object motion.

본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해 안출된 것으로서, 회전체의 속도 및 스핀 인식을 위한 장치로서 기존 영역 스캔 카메라의 일부 라인만 스캔하도록 조정하여 고속으로 라인스캔 이미지 캡쳐링이 가능하도록 하는 이미지 캡쳐링 장치를 제안한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to achieve the above object, and it is an object of the present invention to provide an image capturing device capable of capturing a line scan image at high speed by adjusting only a part of an existing area scan camera, Ring device.

또한, 본 발명은 임의의 라인스캔 이미지 캡쳐링 장치를 사용하여 한 또는 수 개의 개별 라인을 동작시키도록 하는 단계와, 상기 개별 라인에 대하여 복수의 연속적인 회전체 운동 이미지들을 캡쳐링하는 단계와, 상기 각각의 라인별로 복수의 연속적인 회전체 운동 이미지들을 결합하여 복합 이미지를 생성하는 단계와, 상기 한 또는 수 개 라인의 복합 이미지를 이용하여 회전체의 3차원 속도 벡터를 계산하는 단계와, 상기 한 또는 수 개 라인의 복합 이미지를 이용하여 회전체의 3차원 스핀 벡터를 계산하는 단계를 포함하는 회전체 속도 및 스핀 인식 방법을 제안한다.The present invention also provides a method for capturing an image, comprising: causing one or several discrete lines to operate using any line scan image capturing device; capturing a plurality of successive rotator motion images for the discrete line; Generating a composite image by combining a plurality of consecutive rotator motion images for each of the lines; calculating a three-dimensional velocity vector of the rotator using the composite image of one or several lines; And a step of calculating a three-dimensional spin vector of the rotating body by using a composite image of one or several lines.

바람직하게는, 각각의 라인에 대하여 복합 이미지를 생성하는 단계는, 결합되는 복수의 연속적인 회전체 운동 이미지들에 대한 시간 결맞음(Time Coherence) 정보를 계산하여 복합 이미지를 생성한다.Preferably, the step of generating a composite image for each line computes time coherence information for a plurality of successive rotator motion images to be combined to generate a composite image.

바람직하게는, 회전체의 3차원 속도 벡터를 계산하는 단계는, 2개 이상 라인의 복합 이미지에 대한 중심점 추출 및 추적 방법을 이용하여 회전체의 3차원 속도를 계산한다.Preferably, the step of calculating the three-dimensional velocity vector of the rotating body calculates the three-dimensional velocity of the rotating body using a method of extracting and tracking a center point of a composite image of two or more lines.

바람직하게는, 회전체의 3차원 스핀 벡터를 계산하는 단계는, 2개 이상 라인의 복합 이미지에 대한 특이점 추출 및 추적 방법을 이용하여 회전체의 3차원 스핀을 계산한다. 더욱 바람직하게는, 특이점을 이용한 회전체 스핀을 계산하는 방법은, 각각의 라인의 복합 이미지에서 3개 이상의 특이점을 이용하여 3차원 개체 좌표계(Material Frame)를 계산한 후에, 2개 이상의 3차원 개체 좌표계 정보를 이용하여 회전체의 3차원 스핀을 계산한다.Preferably, the step of calculating the three-dimensional spin vector of the rotating body calculates a three-dimensional spin of the rotating body using a singularity point extraction and tracking method for a composite image of two or more lines. More preferably, the method of calculating the rotating body spin using a singular point is a method of calculating a three-dimensional object coordinate system (Material Frame) using three or more singular points in a composite image of each line, The three-dimensional spin of the rotating body is calculated using the coordinate system information.

바람직하게는, 회전체의 3차원 속도 벡터 및 스핀 벡터를 계산하는 단계는, 복합 이미지를 구성하는 라인스캔 이미지에 회전체 외각 아크(Arc)의 곡률 변화를 계산하여 중심점 및 특이점들의 깊이 변화를 계산하고, 이 깊이 변화를 2차원 좌표 변화와 결합하여 회전체의 3차원 속도 및 스핀을 계산한다.Preferably, the step of calculating the three-dimensional velocity vector and the spin vector of the rotating body calculates the change in curvature of the arc of the outer circumference of the rotating body in the line scan image constituting the composite image to calculate the depth change of the center point and the singular points Then, this depth change is combined with the two-dimensional coordinate change to calculate the three-dimensional velocity and spin of the rotating body.

본 발명은 다음과 같은 효과가 있다. 첫째, 저가의 저속 카메라에서 일부 라인만을 구동하여 복수의 라인스캔 이미지들을 획득함으로써 고속 카메라와 같은 효과를 가지며 저비용으로 시스템을 구성할 수 있다. 둘째, 회전체의 운동에 따라 정해진 시간마다 캡처된 라인스캔 이미지들을 결합하여 복합 이미지를 생성함으로써 회전체의 속도 벡터와 스핀 벡터를 계산할 수 있다. 세째, 복합 이미지를 근거로 계산한 회전체의 속도 벡터와 스핀 벡터를 데이터로 활용함으로써 실감있는 물리 시뮬레이션을 제공하는 콘텐츠(ex. 게임 콘텐츠)를 생성할 수 있다.The present invention has the following effects. First, by acquiring a plurality of line scan images by driving only some lines in a low-speed low-speed camera, the system can be configured at a low cost with the same effect as a high-speed camera. Second, the velocity vector and the spin vector of the rotating body can be calculated by combining the line scan images captured every fixed time according to the motion of the rotating body to generate a composite image. Third, a content (ex. Game content) that provides a realistic physics simulation can be generated by using the velocity vector and the spin vector calculated based on the composite image as data.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 오브젝트 움직임 계산 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2와 도 3은 본 오브젝트 움직임 계산 장치의 내부 구성을 세부적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 본 오브젝트 움직임 계산 장치의 일실시 예시도이다.
도 5는 본 일실시예에서 라인스캔 이미지를 캡쳐하는 카메라를 나타낸 구성도이다.
도 6은 본 일실시예에서 카메라를 통해 각각의 라인별로 복수의 라인스캔 이미지를 캡쳐하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 일실시예에서 얻은 복합 이미지를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 오브젝트 움직임 계산 방법을 도시한 흐름도이다.
도 9는 일실시예에 따른 라인스캔 카메라 장치 기반 속도 및 스핀 인식 방법을 순차적으로 도시한 흐름도이다.
1 is a block diagram schematically showing an object motion calculation apparatus according to a preferred embodiment of the present invention.
2 and 3 are block diagrams showing in detail the internal structure of the object motion calculation apparatus.
4 is a diagram showing an embodiment of this object motion calculation apparatus.
5 is a block diagram showing a camera for capturing a line scan image in the present embodiment.
FIG. 6 is a diagram illustrating a method of capturing a plurality of line scan images for each line through a camera in the present embodiment.
7 is a view showing a composite image obtained in the present embodiment.
8 is a flowchart illustrating an object motion calculation method according to a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a flowchart sequentially illustrating a line scan camera device-based speed and a spin recognition method according to an exemplary embodiment.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, the operation principle of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, 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. The following terms are defined in consideration of the functions of the present invention, and these may be changed according to the intention of the user, the operator, or the like. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 오브젝트 움직임 계산 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다. 도 2와 도 3은 본 오브젝트 움직임 계산 장치의 내부 구성을 세부적으로 도시한 블록도이다. 이하 설명은 도 1 내지 도 3을 참조한다.1 is a block diagram schematically showing an object motion calculation apparatus according to a preferred embodiment of the present invention. 2 and 3 are block diagrams showing in detail the internal structure of the object motion calculation apparatus. The following description refers to Fig. 1 to Fig.

도 1에 따르면, 오브젝트 움직임 계산 장치(100)는 이미지 획득부(110), 이미지 생성부(120), 움직임 계산부(130), 전원부(150) 및 주제어부(160)를 포함한다.1, an object motion calculation apparatus 100 includes an image acquisition unit 110, an image generation unit 120, a motion calculation unit 130, a power source unit 150, and a main control unit 160.

오브젝트 움직임 계산 장치(100)는 타격된 회전체의 초기 속도 및 스핀을 측정하는 장치이다. 오브젝트 움직임 계산 장치(100)는 스포츠 아케이드 게임 중 사용자가 치거나 던지거나 차거나 굴린 회전체를 저가 카메라의 한 또는 수 개의 라인만 사용하여 고속 효과로 촬영하는 카메라, 및 라인스캔 이미지를 결합한 복합 이미지를 사용하여 회전체의 초기 궤적과 회전을 복원하고 회전체의 3차원 속도 및 스핀을 계산하기 위한 제어부를 포함한다. 본 실시예에서는 이미지 획득부(110)가 카메라로 구현될 수 있으며, 그 외 구성부는 제어부로 구현될 수 있다. 카메라와 제어부의 기능과 관련해서는 도 4 내지 도 8을 참조하여 후술한다.The object motion calculation apparatus 100 is an apparatus for measuring an initial velocity and a spin of a struck revolving body. The object motion calculation device 100 is a device that uses a camera that shoots a player who is hit, thrown, kicked or rolled during a sports arcade game with a high-speed effect using only one or several lines of a low-cost camera, and a composite image And a controller for restoring the initial trajectory and rotation of the rotating body and calculating the three-dimensional speed and spin of the rotating body. In this embodiment, the image obtaining unit 110 may be implemented by a camera, and other components may be implemented by a control unit. The functions of the camera and the control unit will be described later with reference to Figs.

이미지 획득부(110)는 회전하는 오브젝트의 적어도 두 측을 라인스캔하여 각 측에 대하여 제1 이미지를 획득하는 기능을 수행한다. 바람직하게는, 이미지 획득부(110)는 오브젝트와 관련된 경계선이 포함된 오브젝트의 일측을 라인스캔한다.The image obtaining unit 110 performs a function of line scanning at least two sides of a rotating object to obtain a first image for each side. Preferably, the image obtaining unit 110 performs line scanning on one side of the object including the boundary line associated with the object.

이미지 생성부(120)는 획득된 제1 이미지들끼리 결합시켜 오브젝트가 포함된 제2 이미지를 생성하는 기능을 수행한다. 이미지 생성부(120)는 도 2의 (a)에 도시된 바와 같이 시간 결맞음 정보 계산부(121)와 이미지 결합부(122)를 포함할 수 있다. 이때, 시간 결맞음 정보 계산부(121)는 각 제1 이미지에 대하여 시간 결맞음(Time Coherence) 정보를 계산하는 기능을 수행한다. 이미지 결합부(122)는 계산된 시간 결맞음 정보에 따라 제1 이미지들끼리 서로 결합시켜 제2 이미지를 생성하는 기능을 수행한다.The image generator 120 combines the acquired first images to generate a second image including the objects. The image generation unit 120 may include a temporal coherence information calculation unit 121 and an image combination unit 122 as shown in FIG. At this time, the temporal coherence information calculation unit 121 calculates time coherence information for each first image. The image combining unit 122 performs a function of combining the first images with each other according to the calculated time coherence information to generate a second image.

움직임 계산부(130)는 생성된 제2 이미지들을 기초로 오브젝트의 움직임 변화량을 계산하는 기능을 수행한다. 움직임 계산부(130)는 도 2의 (b)에 도시된 바와 같이 기준점 추출부(131)와 움직임 변화량 계산부(132)를 포함할 수 있다. 기준점 추출부(131)는 각 제2 이미지에서 미리 정해진 기준점을 추출하는 기능을 수행한다. 기준점에는 중심점, 특이점 등이 있다. 움직임 변화량 계산부(132)는 추출된 기준점들을 기초로 움직임 변화량으로 기준점의 3차원 위치 변화량, 오브젝트의 속도 성분, 및 오브젝트의 스핀 성분을 계산하는 기능을 수행한다. 예컨대, 움직임 변화량 계산부(132)가 오브젝트의 속도 성분을 계산할 때에는 기준점으로 중심점을 이용할 수 있으며, 오브젝트의 스핀 성분을 계산할 때에는 기준점으로 특이점을 이용할 수 있다.The motion calculation unit 130 calculates the amount of motion variation of the object based on the generated second images. The motion calculation unit 130 may include a reference point extraction unit 131 and a motion variation calculation unit 132 as shown in FIG. 2 (b). The reference point extracting unit 131 extracts a predetermined reference point from each second image. The reference point includes a center point, a singular point, and the like. The motion change amount calculation unit 132 calculates the three-dimensional position change amount of the reference point, the velocity component of the object, and the spin component of the object based on the extracted reference points. For example, when calculating the velocity component of the object, the motion variation calculation unit 132 may use the center point as a reference point, and use a singular point as a reference point when calculating the spin component of the object.

움직임 변화량으로 기준점의 3차원 위치 변화량을 계산할 때에, 움직임 변화량 계산부(132)는 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이 곡률 변화량 계산부(141), 깊이 변화량 계산부(142), 제1 위치 변화량 계산부(143) 및 제2 위치 변화량 계산부(144)를 포함할 수 있다. 곡률 변화량 계산부(141)는 각 제2 이미지마다 오브젝트와 관련된 경계선(ex. 외곽 아크(arc))의 곡률 변화량을 계산하는 기능을 수행한다. 깊이 변화량 계산부(142)는 각 제2 이미지마다 곡률 변화량을 기초로 기준점의 깊이 변화량을 계산하는 기능을 수행한다. 제1 위치 변화량 계산부(143)는 제2 이미지들로부터 기준점의 2차원 위치 변화량을 계산하는 기능을 수행한다. 제2 위치 변화량 계산부(144)는 깊이 변화량과 2차원 위치 변화량을 기초로 기준점의 3차원 위치 변화량을 계산하는 기능을 수행한다.3 (a), the motion change amount calculation unit 132 calculates a change amount of the three-dimensional position of the reference point based on the amount of change of the movement, the curvature change amount calculation unit 141, the depth change amount calculation unit 142, A position change amount calculation unit 143 and a second position change amount calculation unit 144. [ The curvature change amount calculation unit 141 calculates a curvature change amount of a boundary line (e.g., an outer arc) associated with an object for each second image. The depth variation calculating unit 142 calculates the depth variation of the reference point based on the curvature change amount for each second image. The first position change amount calculation unit 143 calculates the two-dimensional position change amount of the reference point from the second images. The second position change amount calculation unit 144 calculates the three-dimensional position change amount of the reference point based on the depth change amount and the two-dimensional position change amount.

움직임 변화량으로 오브젝트의 속도 성분을 계산할 때에, 움직임 변화량 계산부(132)는 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이 제3 위치 변화량 계산부(145), 시간 변화량 계산부(146) 및 속도 성분 계산부(147)를 포함할 수 있다. 제3 위치 변화량 계산부(145)는 각 제2 이미지에서 기준점에 대한 위치 성분(ex. 3차원 위치 벡터)을 구하여 제2 이미지들 간 위치 변화량을 계산하는 기능을 수행한다. 시간 변화량 계산부(146)는 각 제2 이미지마다 구한 위치 성분을 기초로 제2 이미지들 간 시간 변화량을 계산하는 기능을 수행한다. 속도 성분 계산부(147)는 위치 변화량과 시간 변화량을 기초로 오브젝트의 속도 성분을 계산하는 기능을 수행한다.3 (b), the motion variation calculation section 132 calculates the velocity component of the object based on the third position variation amount calculation section 145, the time variation amount calculation section 146 and the velocity component And a calculation unit 147 may be included. The third position change amount calculation unit 145 calculates a position change amount between the second images by obtaining a position component (ex 3-dimensional position vector) with respect to the reference point in each second image. The temporal variation calculating unit 146 calculates the temporal variation between the second images based on the positional component calculated for each second image. The velocity component calculation unit 147 calculates the velocity component of the object based on the position change amount and the time change amount.

움직임 변화량으로 오브젝트의 스핀 성분을 계산할 때에, 기준점 추출부(131)는 기준점으로 각 제2 이미지에서 좌표값이 다른 특이점을 추출하며, 움직임 변화량 계산부(132)는 도 3의 (c)에 도시된 바와 같이 개체 좌표계 계산부(148)와 스핀 성분 계산부(149)를 포함할 수 있다. 개체 좌표계 계산부(148)는 추출된 특이점들을 이용하여 제2 이미지들에 대한 3차원 개체 좌표계를 계산하는 기능을 수행한다. 스핀 성분 계산부(149)는 3차원 개체 좌표계를 기초로 오브젝트의 스핀 성분을 계산하는 기능을 수행한다.When calculating the spin component of the object based on the amount of movement variation, the reference point extracting unit 131 extracts a singular point having a different coordinate value from each second image as a reference point, and the motion variation calculating unit 132 calculates An individual coordinate system calculation unit 148 and a spin component calculation unit 149 as shown in FIG. The individual coordinate system calculation unit 148 calculates the three-dimensional object coordinate system for the second images using the extracted singularities. The spin component calculation unit 149 calculates the spin component of the object based on the three-dimensional object coordinate system.

한편, 움직임 변화량 계산부(132)는 각 제2 이미지의 모션 블러 특징을 이용하여 오브젝트의 스핀 성분을 계산할 수 있다. 또한, 움직임 변화량 계산부(132)는 제2 이미지들에 기초하여 오브젝트의 3차원 모션을 모델링하고, 모델링에 의해 구축된 오브젝트의 입체 형상에 기반하여 오브젝트의 스핀 성분을 계산하는 것도 가능하다.On the other hand, the motion variation calculation unit 132 can calculate the spin component of the object using the motion blur characteristic of each second image. The motion variation calculation unit 132 may also model the three-dimensional motion of the object based on the second images, and calculate the spin component of the object based on the three-dimensional shape of the object constructed by modeling.

전원부(150)는 오브젝트 움직임 계산 장치(100)를 구성하는 각 부에 전원을 공급하는 기능을 수행한다.The power source unit 150 performs a function of supplying power to each unit constituting the object motion calculation apparatus 100.

주제어부(160)는 오브젝트 움직임 계산 장치(100)를 구성하는 각 부의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.The main control unit 160 controls the overall operation of each unit constituting the object motion calculation apparatus 100.

다음으로, 오브젝트 움직임 계산 장치(100)를 일실시예를 들어 설명한다. 본 발명은 카메라의 하나 또는 복수의 라인만을 구동하여 고속 카메라와 같은 효과를 가지는 회전체의 속도 및/또는 스핀 측정(또는 인식) 장치 및/또는 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에서는 카메라의 하나 또는 복수의 라인만을 구동하여 복수의 라인스캔 이미지들을 캡쳐하고, 각 라인별로 각각 캡쳐한 복수의 라인스캔 이미지를 결합하여 복합 이미지를 생성하고, 생성한 복합 이미지의 아크의 곡률을 근거로 좌표 변화를 계산하고, 계산한 좌표 변화를 근거로 회전체의 속도 및/또는 스핀을 계산한다.Next, the object motion calculation apparatus 100 will be described with reference to an embodiment. The present invention relates to a speed and / or spin measurement (or recognition) device and / or method of a rotating body which drives only one or a plurality of lines of a camera and has the same effect as a high-speed camera. In the present invention, a plurality of line scan images are captured by driving only one or a plurality of lines of a camera, a plurality of line scan images captured for respective lines are combined to generate a composite image, and a curvature , And calculates the velocity and / or the spin of the rotating body based on the calculated coordinate change.

도 4는 일실시예에 따른 회전체의 속도 및/또는 스핀 측정 장치(400)의 구성을 나타낸 블록도이다. 도 4에 따르면, 회전체의 속도 및/또는 스핀 측정 장치(400)는 카메라(410)와 제어부(420)를 포함한다.FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of a speed measuring device and a spin measuring device 400 according to an embodiment. 4, the speed and / or spin measuring device 400 of the rotating body includes a camera 410 and a control unit 420.

본 장치(400)는 회전체의 3차원 속도 벡터와 3차원 스핀 벡터를 인식하는 것을 목적으로 하며, 라인스캔(linescan)만을 이용하여 기존 카메라 장치에서 몇개의 라인만 스캔하는 고속 라인스캔 이미지 캡처링 장치를 제안한다. 본 장치(400)는 회전체 발사시 회전체의 3차원 속도와 스핀을 정확하게 인식하는 효과를 얻을 수 있다.The present apparatus 400 is intended to recognize a three-dimensional velocity vector of a rotating body and a three-dimensional spin vector. It is a high-speed line scan image capturing method in which only a few lines are scanned from an existing camera device using only linescan Device. The present apparatus 400 can obtain an effect of accurately recognizing the three-dimensional velocity and spin of the rotating body when the rotating body is fired.

카메라(410)는 적어도 하나의 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지 영상 또는 동영상 등의 영상 프레임을 처리한다. 즉, 코덱(CODEC)에 따라 이미지 센서에 의해 얻어지는 해당 영상 데이터들을 각 규격에 맞도록 디코딩한다. 그리고, 카메라(410)에서 처리된 영상 프레임은 제어부(420)의 제어에 의해 디스플레이부(미도시)에 표시되거나 저장부(미도시)에 저장될 수 있다.The camera 410 processes image frames such as still images or moving images obtained by at least one image sensor. That is, corresponding video data obtained by the image sensor according to the codec (CODEC) is decoded according to each standard. The image frame processed by the camera 410 may be displayed on a display unit (not shown) under control of the control unit 420 or may be stored in a storage unit (not shown).

그리고, 카메라(410)는 제어부(420)의 제어에 의해 임의의 회전체에 대한 라인스캔 이미지를 캡쳐(촬영)한다. 즉, 도 5에 도시한 바와 같이, 480×640 형태의 카메라(410)는 640 라인 전체로 구성된 영역 이미지를 초당 30 프레임씩 캡쳐하는 대신에, 제어부(420)의 제어에 의해 640 라인 중 미리 설정된 라인 수만큼만(일 예로, 1개 라인 또는 2개 라인 등) 캡쳐한다. 따라서, 예를 들어, 카메라(410)가 1개 라인을 캡쳐하는 경우, 카메라(410)는 초당 640×30=19200 프레임씩 라인스캔 이미지를 캡쳐할 수 있다. 또한, 다른 예로, 카메라(410)가 2개 라인(일 예로, 라인 A와 라인 B)을 캡쳐하는 경우, 카메라(410)는 초당 320×30=9600 프레임씩 라인스캔 이미지를 캡쳐할 수 있다.Then, the camera 410 captures (photographs) a line scan image of an arbitrary rotating body under the control of the control unit 420. 5, the 480x640 camera 410 may capture an area image composed entirely of 640 lines at a rate of 30 frames per second, instead of capturing 30 frames per second, Only one line (e.g., one line or two lines) is captured. Thus, for example, if the camera 410 captures one line, the camera 410 can capture line scan images at 640 x 30 = 19200 frames per second. In another example, if the camera 410 captures two lines (e.g., line A and line B), the camera 410 may capture a line scan image at 320 x 30 = 9600 frames per second.

도 6은 일실시예에 따른 미리 설정한 2개의 라인스캔 카메라(410)에 의해 캡쳐되는 각각의 라인에 대한 8개의 라인 이미지를 나타낸다. 예를 들어, 회전체의 속도가 시속 180km, 즉 초속 50m이고 회전체의 직경이 0.05m인 경우, 회전체가 회전체 자신의 직경 거리를 이동하는데 걸리는 시간은 (0.05m)/(50m/sec)=0.001sec이다. 따라서, 2개 라인스캔 카메라(410)는 초당 9600개의 라인 이미지를 캡쳐하므로, 각각의 라인은 회전체를 9600×0.001=9.6번 캡쳐한다. 또한, 회전체가 좀더 작으면, 카메라(410)는 8번 정도 회전체를 캡쳐할 수 있으며, 이는 도 6과 같은 실시예일 수 있다. 또한, 회전체가 더 느리면, 카메라(410)는 더 많은 수의 라인 이미지를 캡쳐할 수도 있다.FIG. 6 shows eight line images for each line captured by the two pre-set line scan cameras 410 according to one embodiment. For example, when the speed of the rotating body is 180 km / h, that is, 50 m / sec, and the diameter of the rotating body is 0.05 m, the time required for the rotating body to move its own diameter distance is 0.05 m / ) = 0.001 sec. Thus, the two line scan camera 410 captures 9600 line images per second, so each line captures 9600 x 0.001 = 9.6 times the rotation. Further, if the rotating body is smaller, the camera 410 can capture the rotating body about eight times, which can be an embodiment as shown in FIG. Further, if the rotator is slower, the camera 410 may capture a greater number of line images.

또한, 카메라(410)는 마이크(미도시)와 함께 하나의 입력부(미도시)를 구성할 수도 있다. 여기서, 입력부는 사용자에 의한 버튼 조작에 따른 신호를 수신하거나, 디스플레이되는 화면을 터치/스크롤하는 등의 조작에 의해 생성된 명령 또는 제어 신호를 수신한다.In addition, the camera 410 may constitute one input unit (not shown) together with a microphone (not shown). Here, the input unit receives a signal corresponding to a button operation by the user, or receives a command or a control signal generated by an operation such as touching / scrolling the displayed screen.

그리고, 입력부는 키보드(keyboard), 키패드(Key Pad), 돔 스위치(Dome Switch), 터치 패드(정압/정전), 터치 스크린(touch screen), 조그 셔틀(Jog Shuttle), 조그 휠, 조그 스위치, 마우스(mouse), 스타일러스 펜(Stylus Pen), 터치 펜(Touch Pen), 레이저 포인터 등의 다양한 장치가 사용될 수 있다. 이때, 입력부는 다양한 장치에 의한 입력에 대응하는 신호를 수신한다.The input unit may include a keyboard, a key pad, a dome switch, a touch pad (static / static), a touch screen, a jog shuttle, a jog wheel, a jog switch, Various devices such as a mouse, a stylus pen, a touch pen, and a laser pointer may be used. At this time, the input unit receives a signal corresponding to an input by various apparatuses.

그리고, 마이크는 마이크로폰(Microphone)에 의해 회전체의 이동 등에 따른 음향 신호를 포함하는 외부의 음향 신호를 수신하여 전기적인 데이터로 변환한다. 또한, 변환한 데이터는 스피커(미도시)를 통해 출력한다. 또한, 마이크는 외부의 음향 신호를 입력받는 과정에서 발생하는 잡음을 제거하기 위해 다양한 잡음 제거 알고리즘이 적용될 수도 있다.The microphone receives an external acoustic signal including a sound signal due to movement of the rotating body by a microphone, and converts the received external acoustic signal into electrical data. The converted data is output through a speaker (not shown). In addition, various noise reduction algorithms may be applied to the microphone in order to remove noise generated in receiving an external sound signal.

제어부(420)는 회전체의 속도 및/또는 스핀 측정 장치(400)의 전반적인 동작을 제어한다.The control unit 420 controls the speed of the rotating body and / or the overall operation of the spin measuring apparatus 400.

그리고, 제어부(420)는 미리 설정한 적어도 하나의 라인별로 카메라(410)에 의해 캡쳐된 복수의 라인스캔 이미지를 결합하여 라인별로 복합 이미지를 생성한다. 즉, 제어부(420)는 결합하는 복수의 연속적인 회전체의 라인스캔 이미지에 대한 시간 결맞음(Time Coherence) 정보를 계산하고, 계산한 시간 결맞음 정보를 근거로 복수의 라인스캔 이미지를 결합하여 복합 이미지를 생성한다. 이때, 제어부(420)는 도 7에 도시한 바와 같이, 도 6에서 2개의 라인 각각에 대해 얻어진 8개의 라인스캔 이미지를 결합하여 2개의 라인 각각에 대해 복합 이미지를 생성하여 회전체의 초기 궤적과 회전을 복원한다. 여기서, 도 7의 (a)는 도 6의 라인 A로부터 스캔된(캡쳐된) 복수의 라인스캔 이미지를 결합한 복합 이미지를 나타내고, 도 7의 (b)는 도 6의 라인 B로부터 스캔된 복수의 라인스캔 이미지를 결합한 복합 이미지를 나타낸다. 이와 같은, 복합 이미지를 구성하는 라인스캔 이미지에서 회전체(일례로, 구형의 형태)의 일부 외각 아크(arc)의 곡률은 일정하거나 변화할 수 있다. 즉, 회전체의 곡률이 일정한 경우는 카메라(410)에 대해 깊이가 일정한 경우이며, 회전체의 곡률이 변하는 경우는 카메라(410)에 대해 깊이가 변화하는 경우이다. 따라서, 곡률 변화를 근거로 깊이 변화를 알 수 있으며, 깊이 변화와 2차원 좌표 변화를 결합하여 3차원 좌표 변화를 확인할 수 있다.The control unit 420 combines a plurality of line scan images captured by the camera 410 for each of at least one predetermined line to generate a composite image for each line. That is, the control unit 420 calculates time coherence information for a line scan image of a plurality of continuous rotating bodies to be combined, combines a plurality of line scan images based on the calculated time coherence information, . 7, the control unit 420 combines the eight line scan images obtained for each of the two lines in FIG. 6 to generate a composite image for each of the two lines, Restore the rotation. Here, FIG. 7A shows a composite image combining a plurality of line scan images scanned (captured) from line A in FIG. 6, and FIG. 7B shows a plurality of line scanned images scanned from line B in FIG. Represents a composite image that combines line scan images. In such a line scan image constituting a composite image, the curvature of a part of the outer arc of the rotator (for example, a spherical shape) may be constant or variable. That is, when the curvature of the rotating body is constant, the depth is constant with respect to the camera 410, and when the curvature of the rotating body is changed, the depth is changed with respect to the camera 410. Therefore, the depth change can be known based on the curvature change, and the three-dimensional coordinate change can be confirmed by combining the depth change and the two-dimensional coordinate change.

일례로, 회전체의 실제 반경이 a이고 회전체와 카메라(410) 간의 거리가 z0이고 캡쳐된 라인 스캔 이미지의 아크의 반경이 r0일 때, 첫번째와 마지막 라인 스캔 이미지의 아크의 반경이 각각 ri와 rf인 경우, 제어부(120)는 첫번째와 마지막 라인 스캔 캡쳐된 회전체의 길이 zi와 zf는 다음식으로 계산할 수 있다.For example, when the actual radius of the rotating body is a and the distance between the rotating body and the camera 410 is z0 and the arc radius of the captured line scan image is r0, the arc radius of the first and last line scan images is ri And rf, the controller 120 can calculate the lengths zi and zf of the first and the last line scan captured revolutions as follows.

Figure 112011019174446-pat00001
Figure 112011019174446-pat00001

Figure 112011019174446-pat00002
Figure 112011019174446-pat00002

또한, 제어부(420)는 복합 이미지의 중심점의 좌표가 (x, y)인 경우, 회전체의 3차원 좌표 (x, y, t)는 다음식으로 계산할 수 있다.If the coordinate of the center point of the composite image is (x, y), the control unit 420 can calculate the three-dimensional coordinates (x, y, t) of the rotating body as follows.

Figure 112011019174446-pat00003
Figure 112011019174446-pat00003

그리고, 제어부(420)는 생성한 복합 이미지를 근거로 회전체의 3차원 속도 벡터 및/또는 3차원 스핀 벡터를 계산한다. 즉, 제어부(420)는 생성한 복합 이미지에 대한 중심점 추출 및 추적 방법을 이용하여 회전체의 3차원 속도를 계산한다. 또한, 제어부(420)는 생성한 복합 이미지에 대한 특징점 추출 및 추적 방법을 이용하여 회전체의 3차원 스핀을 계산한다. 이때, 제어부(420)는 복합 이미지에서 3개 이상의 특징점(또는 특이점)을 이용하여 3차원 개체 좌표계(Material Frame)를 계산하고, 계산한 2개 이상의 3차원 개체 좌표계 정보를 이용하여 회전체의 3차원 스핀을 계산할 수 있다. 또한, 제어부(420)는 복합 이미지를 구성하는 라인스캔 이미지의 회전체 외각 아크의 곡률 변화를 계산하고, 중심점 및 특이점들의 깊이 변화를 계산하고, 계산한 깊이 변화를 2차원 좌표 변화와 결합하여 각각의 회전체의 3차원 속도 및 스핀을 계산할 수도 있다.The control unit 420 calculates a three-dimensional velocity vector and / or a three-dimensional spin vector of the rotating body based on the generated composite image. That is, the controller 420 calculates the three-dimensional velocity of the rotating body using the center point extraction and tracking method for the composite image. Further, the control unit 420 calculates the three-dimensional spin of the rotating body using the minutiae point extraction and tracking method for the generated composite image. At this time, the controller 420 calculates a three-dimensional (3D) object frame using at least three minutiae (or singular points) in the composite image, and uses the calculated two or more three- Dimensional spin can be calculated. The control unit 420 calculates the curvature change of the outer arc of the rotating body of the line scan image constituting the composite image, calculates the depth change of the center point and the singular points, combines the calculated depth change with the two- The three-dimensional velocity and the spin of the rotating body of Fig.

그리고, 제어부(420)는 계산한 회전체의 3차원 속도 및/또는 스핀을 임의의 단말에 제공한다. 해당 단말은 회전체의 3차원 속도 및/또는 스핀을 초기값으로 사용하여 회전체의 비행 운동이나 지면 운동과 같은 운동 궤적에 대한 사실적인 물리 시뮬레이션을 제공할 수 있으며, 사실적 시뮬레이션 기반의 게임이나 훈련 콘텐츠를 제공할 수도 있다.Then, the controller 420 provides the calculated three-dimensional velocity and / or spin of the rotating body to an arbitrary terminal. The terminal can provide a realistic physics simulation of the motion trajectory such as the fly motion of the rotating body or the ground motion using the three-dimensional velocity and / or spin of the rotating body as an initial value, Content may be provided.

회전체의 속도 및 스핀 측정 장치(400)는 회전체의 속도 및/또는 스핀 측정 장치(400)가 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장하는 저장부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 이때, 저장부는 회전체의 속도 벡터를 계산하는데 이용하는 임의의 이미지에 대한 중심점 추출 및 추적 방법에 대한 알고리즘, 회전체의 스핀 벡터를 계산하는데 이용하는 임의의 이미지에 대한 특징점 추출 및 추적 방법에 대한 알고리즘 등을 저장한다.The speed and spin measurement apparatus 400 of the rotating body may further include a storage unit (not shown) for storing the speed of the rotating body and / or data and programs necessary for the spin measurement apparatus 400 to operate. In this case, the storage unit may include an algorithm for center point extraction and tracking for arbitrary images used to calculate velocity vectors of the rotating body, an algorithm for extracting and tracking feature points for arbitrary images used to calculate the spin vector of the rotating body, and the like .

그리고, 저장부는 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory : RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory : ROM), PROM(Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다.The storage unit may be a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card micro type, a card type memory (for example, SD or XD memory) A random access memory (SRAM), a read-only memory (ROM), a programmable read-only memory (PROM), an electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM) Only Memory < / RTI >

회전체의 속도 및/또는 스핀 측정 장치(400)는 제어부(420)의 제어에 의해 카메라(410)를 통해 캡쳐된 이미지(영상)을 표시하는 디스플레이부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 이때, 디스플레이부는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display : LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display : TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode : OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 전계 방출 디스플레이(Feld Emission Display : FED), 3차원 디스플레이(3D Display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.The speed and / or spin measuring device 400 may further include a display unit (not shown) for displaying an image (image) captured through the camera 410 under the control of the control unit 420. The display unit may include a liquid crystal display (LCD), a thin film transistor liquid crystal display (TFT LCD), an organic light-emitting diode (OLED), a flexible display, , A field emission display (FED), and a three-dimensional display (3D display).

그리고, 디스플레이는 회전체의 속도 및/또는 스핀 측정 장치(400)의 구현 형태에 따라 디스플레이가 2개 이상 존재할 수 있다. 예를 들면, 회전체의 속도 및/또는 스핀 측정 장치(400)에 복수의 디스플레이들이 하나의 면(동일면)에 이격되거나 일체로 배치될 수 있고, 또한 서로 다른 면에 각각 배치될 수도 있다.Further, the display may have two or more displays depending on the speed of the rotating body and / or the implementation of the spin measuring device 400. [ For example, the speed of the rotating body and / or the plurality of displays on the spin measuring apparatus 400 may be spaced apart or arranged integrally on one surface (the same surface), and may be disposed on different surfaces, respectively.

그리고, 디스플레이는 터치 동작을 감지하는 센서가 구비되는 경우, 출력 장치 이외에도 입력 장치로도 사용될 수 있다. 즉, 터치 필름, 터치 시트, 터치 패드 등의 터치 센서가 디스플레이에 구비되는 경우, 디스플레이는 터치 스크린으로 동작할 수 있다.The display may be used as an input device in addition to an output device when a sensor for sensing a touch operation is provided. That is, when a touch sensor such as a touch film, a touch sheet, or a touch pad is provided on the display, the display can operate as a touch screen.

회전체의 속도 및/또는 스핀 측정 장치(400)는 임의의 외부 단말과 유/무선 통신 기능을 수행하는 통신부(또는 무선 통신 모듈)를 더 포함할 수 있다. 이때, 통신부는 무선 인터넷 접속을 위한 모듈 또는 근거리 통신(Short Range Communication)을 위한 모듈을 포함할 수 있다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN : WLAN), 와이브로(Wireless Broadband : Wibro), 와이 파이(Wi-Fi), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access : Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등이 포함될 수 있고, 또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), UWB(Ultra Wideband), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association : IrDA) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신 기술은, USB(Universal Serial Bus) 통신 등을 포함할 수 있다.The speed and / or spin measuring device 400 of the rotating body may further include a communication unit (or a wireless communication module) performing a wire / wireless communication function with any external terminal. At this time, the communication unit may include a module for wireless Internet access or a module for short range communication. Here, the wireless Internet technology includes a wireless LAN (WLAN), a wireless broadband (Wibro), a Wi-Fi, a World Interoperability for Microwave Access (Wimax), a High Speed Downlink Packet Access ), Etc., and the short range communication technology may include Bluetooth, ZigBee, UWB (Ultra Wideband), RFID (Radio Frequency Identification), Infrared Data Association (IrDA) have. The wired communication technology may include USB (Universal Serial Bus) communication and the like.

이와 같이, 회전체의 속도 및/또는 스핀 측정 장치(400)는 카메라에서 적어도 하나의 라인을 구동하여 각 라인별로 복수의 라인스캔 이미지들을 캡쳐하고, 캡쳐한 복수의 라인스캔 이미지를 결합하여 각 라인별로 복합 이미지를 생성하고, 생성한 복합 이미지를 근거로 회전체의 속도 및/또는 스핀을 계산한다.As described above, the rotational speed and / or spin measuring device 400 drives at least one line in the camera to capture a plurality of line scan images for each line, combines the captured line scan images, , And calculates the speed and / or spin of the rotating body based on the generated composite image.

다음으로, 일실시예에 따른 회전체의 속도 및/또는 스핀 측정 방법을 설명한다. 이하에서는 도 4 내지 도 7을 이용하여 설명하도록 한다.Next, a method of measuring the speed and / or spin of the rotating body according to one embodiment will be described. The following description will be made with reference to Figs. 4 to 7. Fig.

먼저, 카메라(410)는 미리 설정한 적어도 하나의 라인(하나 또는 복수의 라인)에 대해 임의의 이동하는(운동하는) 회전체에 대한 복수의 라인스캔 이미지(또는, 복수의 연속적인 회전체 운동 이미지)를 캡쳐한다. 여기서, 임의의 이동하는 회전체는 도구(골프 클럽, 방망이 등)를 사용하거나 사용하지 않은 상태로 임의의 사용자에 의해 치거나 던져지거나 차거나 굴려진 회전체일 수 있다.First, the camera 410 generates a plurality of line scan images (or a plurality of continuous rotator motions) for any moving (moving) rotator for at least one predetermined line (one or a plurality of lines) Image). Here, any moving rotating body may be a rotating body that is hit, thrown, kicked or rolled by any user with or without a tool (golf club, bat, etc.).

일 예로, 카메라(410)는 도 5에 도시한 바와 같이, 미리 설정한 2개 라인(라인 A와 라인 B)에 대해서 각 라인별로 연속적인 복수의 라인스캔 이미지를 캡쳐한다.As an example, the camera 410 captures a plurality of consecutive line scan images for each line for two preset lines (line A and line B), as shown in Fig.

그리고, 제어부(420)는 카메라(410)에 의해 캡쳐된 라인별 복수의 라인스캔 이미지를 결합하여 복합 이미지를 생성한다. 즉, 제어부(420)는 카메라(410)에 의해 캡쳐된 라인별 연속적인 복수의 라인스캔 이미지에 대해서 시간 결맞음 정보를 계산하고, 계산한 시간 결맞음 정보를 근거로 복수의 라인스캔 이미지를 결합하여 복합 이미지를 생성한다.The control unit 420 combines a plurality of line scan images for each line captured by the camera 410 to generate a composite image. That is, the controller 420 calculates time coherence information for a plurality of consecutive line scan images for each line captured by the camera 410, and combines a plurality of line scan images based on the calculated time coherence information, Create an image.

일 예로, 제어부(420)는 도 6 및 도 7에 도시한 바와 같이, 2개의 라인(라인 A 및 라인 B) 각각에 대해서 얻은 8개의 연속적인 회전체의 라인스캔 이미지를 결합하여 2개의 라인 각각에 대해서 복합 이미지를 생성한다.6 and 7, the control unit 420 combines the line scan images of the eight consecutive rotators obtained for each of the two lines (line A and line B) A composite image is generated.

그리고, 제어부(420)는 생성한 복합 이미지를 근거로 회전체의 3차원 속도 벡터를 계산한다. 즉, 제어부(420)는 생성한 복합 이미지에 대해서 회전체의 중심점의 3차원 위치 벡터를 구하여 시간에 따른 변화를 추적한다. 그리고 제어부(420)는 회전체의 중심점의 3차원 위치 벡터의 차이와 시간 차로부터 회전체의 3차원 속도 벡터를 구한다.Then, the controller 420 calculates the three-dimensional velocity vector of the rotating body based on the generated composite image. That is, the control unit 420 obtains the three-dimensional position vector of the center point of the rotating body with respect to the generated composite image, and tracks the change with time. Then, the control unit 420 obtains a three-dimensional velocity vector of the rotating body from the difference between the three-dimensional position vectors of the center point of the rotating body and the time difference.

일 예로, 제어부(420)는 첫번째와 두번째 복합 이미지의 중심점의 좌표가 각각 (x1, y1, z1)과 (x2, y2, z2)이고 시간 차가 dt인 경우, 회전체의 3차원 속도 벡터는 다음 식으로 구할 수 있다.For example, when the coordinates of the center points of the first and second composite images are (x1, y1, z1) and (x2, y2, z2) and the time difference is dt, the controller 420 determines the three- .

Figure 112011019174446-pat00004
Figure 112011019174446-pat00004

여기서, z1과 z2는 수학식 2와 수학식 3을 이용하여 구할 수 있으며, z1 = (zi1+zf1)/2, z2 = (zi2+zf2)/2 이다.Here, z1 and z2 can be obtained by using equations (2) and (3), and z1 = (zi1 + zf1) / 2 and z2 = (zi2 + zf2) / 2.

그리고, 제어부(420)는 생성한 복합 이미지를 근거로 회전체의 3차원 스핀 벡터를 계산한다. 즉, 제어부(420)는 생성한 복합 이미지에 대해서 회전체의 특징점들의 3차원 위치 벡터들을 구하여 시간에 따른 변화를 추적한다. 그리고 제어부(420)는 회전체의 특징점의 3차원 위치 벡터의 차이와 시간 차로부터 회전체의 3차원 스핀 벡터를 구한다. 이때, 제어부(420)는 회전체 단일 스캔라인 이미지로부터 노출 시간 동안 연속된 운동에 의해 발생한 이미지 상의 모션 블러(motion blur) 특징을 기반으로 스핀을 구하는 방법, 3차원 모션 모델 기반 특징을 직접 이용하여 스핀을 구하는 방법 등을 이용하여 특징점 기반 회전체의 3차원 스핀 벡터를 구할 수 있다.Then, the control unit 420 calculates the three-dimensional spin vector of the rotating body based on the generated composite image. That is, the control unit 420 obtains the three-dimensional position vectors of the minutiae points of the rotating body with respect to the generated composite image, and tracks changes with time. The control unit 420 obtains the three-dimensional spin vector of the rotating body from the difference between the three-dimensional position vectors of the minutiae of the rotating body and the time difference. At this time, the controller 420 directly obtains the spin based on the motion blur characteristic on the image generated by the continuous motion for the exposure time from the single scan line image of the rotating body, the 3D motion model based feature And the method of obtaining the spin can be used to obtain the three-dimensional spin vector of the feature point-based rotating body.

일 예로, 제어부(420)는 생성한 복합 이미지에서 3개 이상의 특징점을 근거로 3차원 개체 좌표계를 계산하고, 계산한 2개 이상의 3차원 좌표계 정보를 근거로 회전체의 3차원 스핀을 계산한다.For example, the control unit 420 calculates a three-dimensional object coordinate system based on three or more minutiae points in the generated composite image, and calculates a three-dimensional spin of the rotary body based on the calculated two or more three-dimensional coordinate system information.

그리고 제어부(420)는 복합 이미지를 구성하는 연속적인 회전체의 라인스캔 이미지에서 회전체의 일부 외각 아크의 곡률은 일정하거나 변화할 수 있으며, 회전체의 곡률이 일정한 경우에는, 카메라(410)에 대해 깊이가 변화하는 경우인 특성을 이용하여 곡률 변화를 근거로 깊이 변화를 확인하고 확인한 깊이 변화와 2차원 좌표 변화를 결합하여 3차원 좌표 변화를 확인할 수도 있다.In the line scan image of the continuous rotating body constituting the composite image, the curvature of a part of the outer arc of the rotating body may be constant or vary, and when the curvature of the rotating body is constant, The depth change can be confirmed based on the curvature change using the characteristic that the depth is changed, and the change in the three-dimensional coordinate can be confirmed by combining the detected depth change and the two-dimensional coordinate change.

즉, 제어부(420)는 회전체의 3차원 속도 벡터 또는 스핀 벡터를 계산할 때, 복합 이미지를 구성하는 라인스캔 이미지의 회전체 외각 아크의 곡률 변화를 계산하고, 회전체의 중심점 및 특징점의 깊이 변화를 각각 계산하고, 계산한 깊이 변화와 2차원 좌표 변화를 결합하여 회전체의 3차원 속도 벡터 및 스핀 벡터를 각각 계산할 수도 있다.That is, when calculating the three-dimensional velocity vector or the spin vector of the rotating body, the controller 420 calculates the curvature change of the outer arc of the rotating body of the line scan image constituting the composite image, Respectively, and calculate the three-dimensional velocity vector and the spin vector of the rotating body by combining the calculated depth variation and the two-dimensional coordinate change.

다음으로, 오브젝트 움직임 계산 장치(100)의 오브젝트 움직임 계산 방법에 대해서 설명한다. 도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 오브젝트 움직임 계산 방법을 도시한 흐름도이다. 이하 설명은 도 8을 참조한다.Next, an object motion calculation method of the object motion calculation apparatus 100 will be described. 8 is a flowchart illustrating an object motion calculation method according to a preferred embodiment of the present invention. The following description refers to Fig.

먼저, 회전하는 오브젝트의 적어도 두 측을 라인스캔하여 각 측에 대하여 제1 이미지를 획득한다(이미지 획득 단계, S800). 이미지 획득 단계(S800)에서는 오브젝트와 관련된 경계선이 포함된 오브젝트의 일측을 라인스캔한다.First, at least two sides of the rotating object are line scanned to acquire a first image for each side (image acquiring step, S800). In the image acquiring step (S800), one side of the object including the boundary line related to the object is line scanned.

이미지 획득 단계(S800)를 수행한 후, 획득된 제1 이미지들끼리 결합시켜 오브젝트가 포함된 제2 이미지를 생성한다(이미지 생성 단계, S810). 이미지 생성 단계(S810)는 시간 결맞음 정보 계산 단계와 이미지 결합 단계로 구성될 수 있다. 시간 결맞음 정보 계산 단계에서는 각 제1 이미지에 대하여 시간 결맞음(Time Coherence) 정보를 계산한다. 이미지 결합 단계에서는 계산된 시간 결맞음 정보에 따라 제1 이미지들끼리 서로 결합시켜 제2 이미지를 생성한다.After the image acquisition step S800, the acquired first images are combined to generate a second image including the object (image generation step, S810). The image generating step S810 may include a time coherence information calculating step and an image combining step. In the time coherence information calculation step, time coherence information is calculated for each first image. In the image combining step, the first images are combined with each other according to the calculated temporal coherence information to generate a second image.

이미지 생성 단계(S810)를 수행한 후, 생성된 제2 이미지들을 기초로 오브젝트의 움직임 변화량을 계산한다(움직임 계산 단계, S820). 움직임 계산 단계(S820)는 기준점 추출 단계와 움직임 변화량 계산 단계로 구성될 수 있다. 기준점 추출 단계에서는 각 제2 이미지에서 미리 정해진 기준점을 추출한다. 움직임 변화량 계산 단계에서는 추출된 기준점들을 기초로 움직임 변화량으로 기준점의 3차원 위치 변화량, 오브젝트의 속도 성분, 및 오브젝트의 스핀 성분을 계산한다.After the image generation step S810, the motion variation of the object is calculated based on the generated second images (motion calculation step, S820). The motion calculation step S820 may include a reference point extraction step and a motion variation amount calculation step. In the reference point extracting step, a predetermined reference point is extracted from each second image. In the motion variation calculation step, the three-dimensional position change amount of the reference point, the velocity component of the object, and the spin component of the object are calculated based on the extracted reference points.

움직임 변화량으로 기준점의 3차원 위치 변화량을 계산할 때에, 움직임 변화량 계산 단계는 곡률 변화량 계산 단계, 깊이 변화량 계산 단계, 제1 위치 변화량 계산 단계 및 제2 위치 변화량 계산 단계로 구성될 수 있다. 곡률 변화량 계산 단계에서는 각 제2 이미지마다 오브젝트와 관련된 경계선의 곡률 변화량을 계산한다. 깊이 변화량 계산 단계에서는 각 제2 이미지마다 곡률 변화량을 기초로 기준점의 깊이 변화량을 계산한다. 제1 위치 변화량 계산 단계에서는 제2 이미지들로부터 기준점의 2차원 위치 변화량을 계산한다. 제2 위치 변화량 계산 단계에서는 깊이 변화량과 2차원 위치 변화량을 기초로 기준점의 3차원 위치 변화량을 계산한다.When calculating the three-dimensional position change amount of the reference point by the amount of motion variation, the motion variation amount calculation step may be composed of a curvature variation amount calculation step, a depth variation amount calculation step, a first position variation amount calculation step and a second position variation amount calculation step. In the curvature change amount calculation step, the curvature change amount of the boundary line associated with the object is calculated for each second image. In the depth variation calculation step, the depth variation amount of the reference point is calculated based on the curvature variation amount for each second image. In the first position change amount calculation step, the two-dimensional position change amount of the reference point is calculated from the second images. In the second position change amount calculation step, the three-dimensional position change amount of the reference point is calculated based on the depth change amount and the two-dimensional position change amount.

움직임 변화량으로 오브젝트의 속도 성분을 계산할 때에, 움직임 변화량 계산 단계는 제3 위치 변화량 계산 단계, 시간 변화량 계산 단계 및 속도 성분 계산 단계로 구성될 수 있다. 제3 위치 변화량 계산 단계에서는 각 제2 이미지에서 기준점에 대한 위치 성분을 구하여 제2 이미지들 간 위치 변화량을 계산한다. 시간 변화량 계산 단계에서는 각 제2 이미지마다 구한 위치 성분을 기초로 제2 이미지들 간 시간 변화량을 계산한다. 속도 성분 계산 단계에서는 위치 변화량과 시간 변화량을 기초로 오브젝트의 속도 성분을 계산한다.In calculating the velocity component of the object by the amount of motion variation, the motion variation amount calculation step may be composed of a third position variation amount calculation step, a time variation amount calculation step, and a velocity component calculation step. In the third positional variation calculation step, the positional component with respect to the reference point is calculated in each second image, and the positional variation between the second images is calculated. In the time variation calculation step, the temporal variation between the second images is calculated on the basis of the position component calculated for each second image. In the velocity component calculation step, the velocity component of the object is calculated based on the position variation amount and the time variation amount.

움직임 변화량으로 오브젝트의 스핀 성분을 계산할 때에, 기준점 추출 단계에서는 기준점으로 각 제2 이미지에서 좌표값이 다른 특이점을 추출하며, 움직임 변화량 계산 단계는 개체 좌표계 계산 단계와 스핀 성분 계산 단계로 구성될 수 있다. 개체 좌표계 계산 단계에서는 추출된 특이점들을 이용하여 제2 이미지들에 대한 3차원 개체 좌표계를 계산한다. 스핀 성분 계산 단계에서는 3차원 개체 좌표계를 기초로 오브젝트의 스핀 성분을 계산한다.In calculating the spin component of the object by the amount of motion variation, a singular point having a different coordinate value from each second image is extracted as a reference point in the reference point extracting step, and the motion variation calculating step may include an individual coordinate system calculating step and a spin component calculating step . In the calculation of the individual coordinate system, a three-dimensional object coordinate system for the second images is calculated using the extracted singularities. In the spin component calculation step, the spin component of the object is calculated based on the three-dimensional object coordinate system.

도 9는 일실시예에 따른 라인스캔 카메라 장치 기반 속도 및 스핀 인식 방법을 순차적으로 도시한 흐름도이다.FIG. 9 is a flowchart sequentially illustrating a line scan camera device-based speed and a spin recognition method according to an exemplary embodiment.

S900에서는 시뮬레이션 게임에서 사용자에 의해 치거나 던지거나 차거나 굴린 회전체를 라인스캔 장치로 이미지 캡쳐를 수행하여 각각의 라인에 대하여 복수의 라인스캔 이미지를 얻는다. 다음으로, S910에서는 S900에서 구한 라인스캔 이미지들을 결합하여 복합 이미지를 생성하는데, 2개 라인스캔 카메라에 대해서는 이와 같은 복합 이미지가 2개 생성된다. 다음으로, S920에서는 S910에서 얻어진 2개의 복합 이미지 각각에 대하여 회전체의 중심점의 3차원 위치 벡터를 구하여 시간에 따른 변화를 추적한다. 다음으로, S930에서는 중심점의 3차원 위치 벡터의 차이와 시간 차로부터 회전체의 3차원 속도 벡터를 구한다. 다음으로, S940에서는 S910에서 얻어진 2개의 복합 이미지 각각에 대하여 회전체의 특징점들의 3차원 위치 벡터들을 구하여 시간에 따른 변화를 추적한다. 다음으로, S950에서는 특징점들의 3차원 위치 벡터의 차이와 시간 차로부터 회전체의 3차원 스핀 벡터를 구한다.In S900, in the simulation game, a plurality of line scan images are obtained for each line by performing image capture with a line scan device, which is hit, thrown, kicked or rolled by a user. Next, in S910, the line scan images obtained in S900 are combined to generate a composite image. Two such composite images are generated for a two line scan camera. Next, in step S920, the three-dimensional position vector of the center point of the rotating body is obtained for each of the two composite images obtained in step S910, and the change over time is tracked. Next, in S930, the three-dimensional velocity vector of the rotating body is obtained from the difference between the three-dimensional position vectors of the central points and the time difference. Next, in step S940, the three-dimensional position vectors of the feature points of the rotating body are obtained for each of the two composite images obtained in step S910, and the change over time is tracked. Next, in S950, a three-dimensional spin vector of the rotating body is obtained from the difference between the three-dimensional position vectors of the feature points and the time difference.

상기에서 구한 회전체의 3차원 속도와 스핀을 초기값으로 사용하면 회전체의 비행 운동이나 지면 운동과 같은 운동 궤적에 대한 사실적인 물리 시뮬레이션을 제공하며, 사실적 시뮬레이션 기반의 게임이나 훈련 콘텐츠 제공이 가능하다. 도 9의 속도 및 스핀 인식 방법은 도 5의 저가 카메라 장치에 기반하므로, 저가형 사실적 게임이나 훈련 시스템 개발에 유용함을 예상할 수 있다. 하지만, 사실적 물리 시뮬레이션 방법과 게임이나 훈련 콘텐츠 제작은 본 발명의 청구 범위를 벗어나 본 발명에서는 구체적으로 다루지 않는다.Using the three-dimensional velocity and spin as the initial values of the rotating body obtained from the above, realistic physics simulation of the motion trajectory such as the fly motion of the rotating body and the ground motion can be provided and realistic simulation-based game or training contents can be provided Do. The speed and spin recognition method of FIG. 9 is based on the low-cost camera device of FIG. 5, so that it can be expected to be useful for developing realistic low-cost games or training systems. However, realistic physics simulation methods and game or training content creation are beyond the scope of the present invention and are not specifically addressed in the present invention.

한편, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구의 범위 뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.While the invention has been shown and described with reference to certain preferred embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined by the scope of the appended claims, and equivalents thereof.

본 발명은 라인스캔 이미지(linescan image)를 캡처한 뒤 이 라인스캔 이미지에 기반하여 회전체의 속도를 측정하고 스핀을 인식하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 게임 분야나 트레이닝 분야, 예컨대 회전 궤적 인식 기술이 반영된 아케이드 게임 분야나 스포츠 게임 분야에 적용될 수 있다.The present invention relates to an apparatus and method for capturing a line scan image and measuring the speed of a rotating body based on the line scan image and recognizing a spin, Can be applied to the arcade game field or the sports game field.

100 : 오브젝트 움직임 계산 장치 110 : 이미지 획득부
120 : 이미지 생성부 121 : 시간 결맞음 정보 계산부
122 : 이미지 결합부 130 : 움직임 계산부
131 : 기준점 추출부 132 : 움직임 변화량 계산부
141 : 곡률 변화량 계산부 142 : 깊이 변화량 계산부
143 : 제1 위치 변화량 계산부 144 : 제2 위치 변화량 계산부
145 : 제3 위치 변화량 계산부 146 : 시간 변화량 계산부
147 : 속도 성분 계산부 148 : 개체 좌표계 계산부
149 : 스핀 성분 계산부 410 : 카메라
420 : 제어부
100: object motion calculation device 110:
120: image generation unit 121: time coherence information calculation unit
122: image combining unit 130: motion calculating unit
131: Reference point extracting unit 132: Motion variation calculating unit
141: Curvature change amount calculation unit 142: Depth change amount calculation unit
143: First position change amount calculation unit 144: Second position change amount calculation unit
145: Third position change amount calculation unit 146: Time change amount calculation unit
147: velocity component calculation unit 148: individual coordinate system calculation unit
149: Spin component calculation unit 410:
420:

Claims (14)

회전하는 오브젝트의 적어도 두 측을 라인스캔하여 각 측에 대하여 제1 이미지를 획득하는 이미지 획득부;
같은 시간대에 획득된 제1 이미지들끼리 결합시켜 상기 오브젝트가 포함된 제2 이미지를 생성하는 이미지 생성부; 및
생성된 제2 이미지들을 기초로 상기 오브젝트의 움직임 변화량을 계산하는 움직임 계산부
를 포함하고,
상기 움직임 계산부는,
상기 제2 이미지에 결합된 상기 오브젝트를 라인스캔한 상기 제1 이미지들을 이용하여 상기 오브젝트와 관련된 경계선의 곡률 변화량을 계산하고,
상기 제1 이미지들을 이용하여 계산된 곡률 변화량을 기초로 상기 제2 이미지에서 상기 오브젝트의 미리 정해진 기준점의 깊이 변화량을 계산하여 상기 오브젝트의 움직임 변화량을 계산하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 장치.
An image obtaining unit for line-scanning at least two sides of the rotating object to obtain a first image for each side;
An image generation unit combining the first images acquired in the same time zone to generate a second image including the object; And
A motion calculation unit for calculating a motion variation amount of the object based on the generated second images,
Lt; / RTI >
Wherein the motion calculation unit
Calculating a curvature change amount of a boundary line associated with the object using the first images obtained by line-scanning the object combined with the second image,
And calculates a variation amount of motion of the object by calculating a depth variation of a predetermined reference point of the object in the second image based on the curvature variation amount calculated using the first images.
제 1 항에 있어서,
상기 이미지 생성부는,
각 제1 이미지에 대하여 시간 결맞음(Time Coherence) 정보를 계산하는 시간 결맞음 정보 계산부; 및
계산된 시간 결맞음 정보에 따라 상기 제1 이미지들끼리 서로 결합시켜 상기 제2 이미지를 생성하는 이미지 결합부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 장치.
The method according to claim 1,
The image generation unit may include:
A time coherence information calculation unit for calculating time coherence information for each first image; And
And combining the first images according to the calculated time coherence information to generate the second image,
And an object motion calculating unit for calculating an object motion based on the object motion.
제 1 항에 있어서,
상기 움직임 계산부는,
각 제2 이미지에서 미리 정해진 기준점을 추출하는 기준점 추출부; 및
추출된 기준점들을 기초로 상기 움직임 변화량으로 상기 기준점의 3차원 위치 변화량, 상기 오브젝트의 속도 성분, 및 상기 오브젝트의 스핀 성분을 계산하는 움직임 변화량 계산부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the motion calculation unit
A reference point extracting unit for extracting a predetermined reference point in each second image; And
Calculating a three-dimensional position change amount of the reference point, a velocity component of the object, and a spin component of the object based on the extracted reference points;
And an object motion calculating unit for calculating an object motion based on the object motion.
제 3 항에 있어서,
상기 움직임 변화량 계산부는,
각 제2 이미지마다 상기 오브젝트와 관련된 경계선의 곡률 변화량을 계산하는 곡률 변화량 계산부;
각 제2 이미지마다 상기 곡률 변화량을 기초로 상기 기준점의 깊이 변화량을 계산하는 깊이 변화량 계산부;
상기 제2 이미지들로부터 상기 기준점의 2차원 위치 변화량을 계산하는 제1 위치 변화량 계산부; 및
상기 깊이 변화량과 상기 2차원 위치 변화량을 기초로 상기 움직임 변화량으로 상기 기준점의 3차원 위치 변화량을 계산하는 제2 위치 변화량 계산부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 장치.
The method of claim 3,
Wherein the motion variation calculation unit comprises:
A curvature change amount calculation unit for calculating a variation amount of a curvature of a boundary line associated with the object for each second image;
A depth variation calculating unit for calculating a depth variation of the reference point based on the curvature change amount for each second image;
A first position change amount calculation unit for calculating a two-dimensional position change amount of the reference point from the second images; And
A second position change amount calculation unit for calculating a three-dimensional position change amount of the reference point with the movement change amount based on the depth change amount and the two-
And an object motion calculating unit for calculating an object motion based on the object motion.
제 3 항에 있어서,
상기 움직임 변화량 계산부는,
각 제2 이미지에서 상기 기준점에 대한 위치 성분을 구하여 상기 제2 이미지들 간 위치 변화량을 계산하는 제3 위치 변화량 계산부;
각 제2 이미지마다 구한 위치 성분을 기초로 상기 제2 이미지들 간 시간 변화량을 계산하는 시간 변화량 계산부; 및
상기 위치 변화량과 상기 시간 변화량을 기초로 상기 움직임 변화량으로 상기 오브젝트의 속도 성분을 계산하는 속도 성분 계산부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 장치.
The method of claim 3,
Wherein the motion variation calculation unit comprises:
A third positional variation calculation unit for calculating a positional variation component between the second images by obtaining a positional component with respect to the reference point in each second image;
A temporal change amount calculating unit for calculating a temporal change amount between the second images based on a positional component obtained for each second image; And
A velocity component calculation unit for calculating a velocity component of the object with the amount of motion variation based on the position variation amount and the time variation amount,
And an object motion calculating unit for calculating an object motion based on the object motion.
제 3 항에 있어서,
상기 기준점 추출부는 상기 기준점으로 각 제2 이미지에서 좌표값이 다른 특이점을 추출하며,
상기 움직임 변화량 계산부는,
추출된 특이점들을 이용하여 상기 제2 이미지들에 대한 3차원 개체 좌표계를 계산하는 개체 좌표계 계산부; 및
상기 3차원 개체 좌표계를 기초로 상기 오브젝트의 스핀 성분을 계산하는 스핀 성분 계산부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 장치.
The method of claim 3,
Wherein the reference point extracting unit extracts a singular point having a different coordinate value from the second image with the reference point,
Wherein the motion variation calculation unit comprises:
An object coordinate system calculator for calculating a three-dimensional object coordinate system for the second images using the extracted singularities; And
And a spin component calculation unit for calculating a spin component of the object based on the three-
And an object motion calculating unit for calculating an object motion based on the object motion.
제 1 항에 있어서,
상기 이미지 획득부는 상기 오브젝트와 관련된 경계선이 포함된 상기 오브젝트의 일측을 라인스캔하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the image acquisition unit line-scans one side of the object including a boundary line associated with the object.
회전하는 오브젝트의 적어도 두 측을 라인스캔하여 각 측에 대하여 제1 이미지를 획득하는 이미지 획득 단계;
같은 시간대에 획득된 제1 이미지들끼리 결합시켜 상기 오브젝트가 포함된 제2 이미지를 생성하는 이미지 생성 단계; 및
생성된 제2 이미지들을 기초로 상기 오브젝트의 움직임 변화량을 계산하는 움직임 계산 단계
를 포함하고,
상기 움직임 계산 단계는,
상기 제2 이미지에 결합된 상기 오브젝트를 라인스캔한 상기 제1 이미지들을 이용하여 상기 오브젝트와 관련된 경계선의 곡률 변화량을 계산하고,
상기 제1 이미지들을 이용하여 계산된 곡률 변화량을 기초로 상기 제2 이미지에서 상기 오브젝트의 미리 정해진 기준점의 깊이 변화량을 계산하여 상기 오브젝트의 움직임 변화량을 계산하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 방법.
An image obtaining step of line-scanning at least two sides of the rotating object to obtain a first image for each side;
Combining the first images acquired at the same time zone to generate a second image including the object; And
A motion calculation step of calculating a motion variation amount of the object based on the generated second images
Lt; / RTI >
Wherein the motion calculation step comprises:
Calculating a curvature change amount of a boundary line associated with the object using the first images obtained by line-scanning the object combined with the second image,
Calculating a variation amount of a motion of the object by calculating a depth variation amount of a predetermined reference point of the object in the second image based on a curvature variation amount calculated using the first images.
제 8 항에 있어서,
상기 이미지 생성 단계는,
각 제1 이미지에 대하여 시간 결맞음(Time Coherence) 정보를 계산하는 시간 결맞음 정보 계산 단계; 및
계산된 시간 결맞음 정보에 따라 상기 제1 이미지들끼리 서로 결합시켜 상기 제2 이미지를 생성하는 이미지 결합 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 방법.
9. The method of claim 8,
The image generation step may include:
A time coherence information calculation step of calculating time coherence information for each first image; And
And combining the first images according to the calculated temporal coherence information to generate the second image
And calculating a motion vector of the object.
제 8 항에 있어서,
상기 움직임 계산 단계는,
각 제2 이미지에서 미리 정해진 기준점을 추출하는 기준점 추출 단계; 및
추출된 기준점들을 기초로 상기 움직임 변화량으로 상기 기준점의 3차원 위치 변화량, 상기 오브젝트의 속도 성분, 및 상기 오브젝트의 스핀 성분을 계산하는 움직임 변화량 계산 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 방법.
9. The method of claim 8,
Wherein the motion calculation step comprises:
A reference point extracting step of extracting a predetermined reference point in each second image; And
Calculating a three-dimensional position change amount of the reference point, a velocity component of the object, and a spin component of the object based on the extracted reference points;
And calculating a motion vector of the object.
제 10 항에 있어서,
상기 움직임 변화량 계산 단계는,
각 제2 이미지마다 상기 오브젝트와 관련된 경계선의 곡률 변화량을 계산하는 곡률 변화량 계산 단계;
각 제2 이미지마다 상기 곡률 변화량을 기초로 상기 기준점의 깊이 변화량을 계산하는 깊이 변화량 계산 단계;
상기 제2 이미지들로부터 상기 기준점의 2차원 위치 변화량을 계산하는 제1 위치 변화량 계산 단계; 및
상기 깊이 변화량과 상기 2차원 위치 변화량을 기초로 상기 움직임 변화량으로 상기 기준점의 3차원 위치 변화량을 계산하는 제2 위치 변화량 계산 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 방법.
11. The method of claim 10,
The motion variation calculation step may include:
A curvature change amount calculating step of calculating a curvature change amount of a boundary line associated with the object for each second image;
Calculating a depth variation amount of the reference point based on the curvature variation amount for each second image;
A first position change amount calculating step of calculating a two-dimensional position change amount of the reference point from the second images; And
A second position change amount calculation step of calculating a three-dimensional position change amount of the reference point by the amount of movement variation based on the depth variation amount and the two-
And calculating a motion vector of the object.
제 10 항에 있어서,
상기 움직임 변화량 계산 단계는,
각 제2 이미지에서 상기 기준점에 대한 위치 성분을 구하여 상기 제2 이미지들 간 위치 변화량을 계산하는 제3 위치 변화량 계산 단계;
각 제2 이미지마다 구한 위치 성분을 기초로 상기 제2 이미지들 간 시간 변화량을 계산하는 시간 변화량 계산 단계; 및
상기 위치 변화량과 상기 시간 변화량을 기초로 상기 움직임 변화량으로 상기 오브젝트의 속도 성분을 계산하는 속도 성분 계산 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 방법.
11. The method of claim 10,
The motion variation calculation step may include:
A third position change amount calculation step of calculating a position change amount between the second images by obtaining a position component with respect to the reference point in each second image;
A time variation calculation step of calculating a temporal variation amount between the second images based on a position component obtained for each second image; And
A velocity component calculation step of calculating a velocity component of the object with the amount of motion variation based on the position variation amount and the time variation amount
And calculating a motion vector of the object.
제 10 항에 있어서,
상기 기준점 추출 단계는 상기 기준점으로 각 제2 이미지에서 좌표값이 다른 특이점을 추출하며,
상기 움직임 변화량 계산 단계는,
추출된 특이점들을 이용하여 상기 제2 이미지들에 대한 3차원 개체 좌표계를 계산하는 개체 좌표계 계산 단계; 및
상기 3차원 개체 좌표계를 기초로 상기 오브젝트의 스핀 성분을 계산하는 스핀 성분 계산 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the extracting step extracts a singular point having a different coordinate value from the second image with the reference point,
The motion variation calculation step may include:
An object coordinate system calculation step of calculating a three-dimensional object coordinate system for the second images using the extracted singularities; And
A spin component calculation step of calculating a spin component of the object based on the three-dimensional object coordinate system
And calculating a motion vector of the object.
제 8 항에 있어서,
상기 이미지 획득 단계는 상기 오브젝트와 관련된 경계선이 포함된 상기 오브젝트의 일측을 라인스캔하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 움직임 계산 방법.
9. The method of claim 8,
Wherein the image acquiring step line-scans one side of the object including the boundary line associated with the object.
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