KR101864454B1 - Apparatus and method for composing images in an image processing device - Google Patents

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슈브함 바이디아나스 바타차르야
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Abstract

본 발명은 이미지 처리 장치에서 이미지를 합성하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 복수의 이미지들 사이의 중첩 영역에 상기 이미지들에 포함된 적어도 하나의 물체가 존재하는지를 확인하며, 상기 확인 결과, 상기 물체가 존재하면, 상기 물체에 대한 가우스 곡선을 생성하며, 상기 중첩 영역에 대한 알파 마스크를 결정하고, 상기 알파 마스크를 기반으로 상기 이미지들을 합성하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to an apparatus and method for composing an image in an image processing apparatus, in which it is confirmed whether there is at least one object included in the images in an overlapping area between a plurality of images, If present, generates a Gaussian curve for the object, determines an alpha mask for the overlap region, and synthesizes the images based on the alpha mask.

Description

이미지 처리 장치에서 이미지를 합성하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR COMPOSING IMAGES IN AN IMAGE PROCESSING DEVICE}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR COMPOSING IMAGES IN AN IMAGE PROCESSING DEVICE [0002]

본 발명은 이미지 처리 장치에 관한 것으로, 특히, 이미지 처리 장치에서 이미지를 합성하는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly, to an apparatus and method for synthesizing an image in an image processing apparatus.

복수의 이미지들은 함께 결합되어 합성된 이미지를 형성할 수 있다. 일부 물체들은 전경 또는 배경으로 구분될 수 있는 이미지 내에 존재할 수 있다. 이러한 복수의 이미지들은 만족스러운 합성 이미지를 얻기 위해 서로 겹쳐질 수 있다. 이러한 합성 이미지는 알파 블렌딩(alpha blending) 등과 같은 이용 가능한 합성 기법들 중 적어도 하나를 이용하여 합성될 수 있다.The plurality of images may be combined together to form a composite image. Some objects may be in an image that can be distinguished by foreground or background. These plurality of images may overlap each other to obtain a satisfactory composite image. This composite image may be synthesized using at least one of the available synthesis techniques such as alpha blending.

알파 블렌딩 기법은 전경 이미지가 불투명한 그래픽 효과를 갖는 다수의 소스 이미지들에서 해당 픽셀들의 가중치들을 이용하여 합성된 이미지를 생성함으로써 소스 이미지들을 결합시키는 기법이다. 알파 마스크의 알파/투명도 값은 '0'에서 '1'의 범위를 가지며, '0'은 투명한 픽셀을 의미하고, '1'은 불투명한 픽셀을 의미한다. 상기 알파 값은 전경 및 배경 픽셀들의 합성을 돕고, 상기 전경 및 배경 픽셀들에 대한 분포도는 상기 알파 값에 의해 결정된다.The alpha blending technique is a technique for combining source images by generating an image synthesized using the weights of corresponding pixels in a plurality of source images having foreground image opaque graphic effects. The alpha / transparency value of the alpha mask has a range of '0' to '1', '0' means a transparent pixel, and '1' means opaque pixel. The alpha value aids in the synthesis of foreground and background pixels, and the distribution for the foreground and background pixels is determined by the alpha value.

그러나 알파 블렌딩 기법은 물체들을 배경/다른 이미지들과 합성함으로써 합성 이미지의 시각적 매력을 감소시킬 수 있는 합성된 이미지들의 콘텐츠 정보 간의 상관도를 이용하지 않는다. 상기 물체들의 배경/다른 이미지들과의 합성은 물체들을 부분적으로 또는 완전히 희미해지게 만들 수 있으므로 콘텐츠를 판독하기 쉽도록 조절할 필요가 있다. 알파 블렌딩 기법에서 이미지 주파수들은 간섭 효과들의 영향을 받는다. 그리고 알파 블렌딩 기법은 합성 이미지에 페이딩(fading)을 유도함으로써 가시적 모호성을 발생시킨다. 때로는, 알파 블렌딩된 이미지에서 어떤 특징이 어떤 층(layer)에 속하는지 확인하는 것이 어려울 수 있다.However, the alpha blending technique does not take advantage of the correlation between the content information of the synthesized images, which can reduce the visual appeal of the composite image by compositing the objects with the background / other images. The combination of these objects with the background / other images may make the objects partially or completely blurred, so that the content needs to be adjusted to make it easier to read. In the alpha blending technique, image frequencies are affected by interference effects. And the alpha blending technique induces visual ambiguity by inducing fading in the composite image. Sometimes it can be difficult to identify which layer belongs to which layer in an alpha blended image.

또한, 알파 블렌딩 기법에서, 알파 마스크 생성은 눈에 보이는 심(seam) 및 고스팅 효과(ghosting effect)를 발생시킨다. 눈에 보이는 심들은 중첩 창(overlap window)이 너무 작거나 합성될 두 개의 이미지들이 매우 구별되는 경우에 나타날 수 있으며, 반면에, 고스팅 효과는 중첩 창이 너무 클 경우에 나타날 수 있다.Also, in alpha blending techniques, alpha mask generation results in visible seam and ghosting effects. Visible shims may appear when the overlap window is too small or the two images to be composited are very distinct, whereas the ghosting effect may appear when the overlap window is too large.

현재, 블렌딩 기술들은 심 및 고스팅 효과들을 피하기 위해 최적의 윈도우 사이즈를 생성하는 것에 의존한다. 그리고 블렌딩 기술들은 중첩 창 사이즈가 외부 모듈에 의해 고정될 수 있고 중첩 창 사이즈가 합성하는 동안에 변경될 수 없는 경우 고스팅 문제에 대해 다루지 않는다.Currently, blending techniques rely on creating optimal window sizes to avoid shim and ghosting effects. And blending techniques do not address the ghosting problem when the overlap window size can be fixed by an external module and the overlap window size can not be changed during composition.

본 발명은 이미지들을 합성할 때 관심 물체들을 잃지 않으면서 이미지들을 효율적으로 중첩할 수 있는 장치 및 방법을 제안한다.The present invention proposes an apparatus and method for efficiently superimposing images without losing objects of interest when compositing images.

그리고 본 발명은 중첩 영역의 크기가 고정된 이미지들을 효율적으로 중첩할 수 있는 장치 및 방법을 제안한다.The present invention proposes an apparatus and method for efficiently superimposing fixed size images of overlapping areas.

상기한 과제를 해결하기 위한, 본 발명의 방법은, 이미지 처리 장치에서 이미지를 합성하는 방법에 있어서, 복수의 이미지들 사이의 중첩 영역에 상기 이미지들에 포함된 적어도 하나의 물체가 존재하는지를 확인하며, 상기 확인 결과, 상기 물체가 존재하면, 상기 물체에 대한 가우스 곡선을 생성하며, 상기 중첩 영역에 대한 알파 마스크를 결정하고, 상기 알파 마스크를 기반으로 상기 이미지들을 합성하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of compositing an image in an image processing apparatus, comprising: checking whether at least one object included in the images exists in an overlapping region between a plurality of images And generating a Gauss curve for the object if the object exists, determining an alpha mask for the overlap region, and compositing the images based on the alpha mask.

상기한 과제를 해결하기 위한, 본 발명의 장치는, 이미지 처리 장치에서 이미지를 합성하는 장치에 있어서, 표시부와, 복수의 이미지들 사이의 중첩 영역에 상기 이미지들에 포함된 적어도 하나의 물체가 존재하는지를 확인하며, 상기 확인 결과, 상기 물체가 존재하면, 상기 물체에 대한 가우스 곡선을 생성하며, 상기 중첩 영역에 대한 알파 마스크를 결정하고, 상기 알파 마스크를 기반으로 상기 이미지들을 합성하는 이미지 합성 장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for compositing an image in an image processing apparatus, the apparatus comprising: a display unit; And if the object exists, generating an Gaussian curve for the object, determining an alpha mask for the overlap region, and synthesizing the images based on the alpha mask, .

본 발명은 이미지들을 합성할 때 관심 물체들을 잃지 않으면서 이미지들을 효율적으로 중첩할 수 있는 효과를 가진다.The present invention has the effect of efficiently superimposing images without losing objects of interest when compositing images.

그리고 본 발명은 중첩 영역의 크기가 고정된 이미지들을 효율적으로 중첩할 수 있는 효과를 가진다.The present invention has the effect of efficiently superimposing fixed size images of overlapping areas.

도 1은 본 발명의 실시 예들에 따른 이미지 처리 장치의 블록 구성도,
도 2는 본 발명의 실시 예들에 따른 서로 다른 이미지들을 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 실시 예들에 따른 합성 이미지를 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 실시 예들에 따른 이미지 처리 장치가 이미지를 합성하는 흐름도,
도 5는 본 발명의 실시 예들에 따른 중첩 영역에서 물체의 위치를 자세히 나타낸 도면,
도 6은 본 발명의 실시 예들에 따른 물체를 포함하는 가우스 곡선을 도시한 그래프,
도 7은 본 발명의 실시 예들에 따른 단순 선형 경사면의 기울기를 도시한 그래프,
도 8은 본 발명의 실시 예들에 따른 중첩 영역에서 복수의 물체들을 도시한 도면,
도 9는 본 발명의 실시 예들에 따른 물체들의 개별 곡선들로부터 구성된 합성 가이드 프로파일을 도시한 도면,
도 10은 본 발명의 실시 예들에 따른 알파 마스크 생성에 의해 합성된 이미지를 도시한 도면이다.
1 is a block diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention;
Figure 2 illustrates different images in accordance with embodiments of the present invention;
Figure 3 shows a composite image in accordance with embodiments of the present invention,
4 is a flowchart illustrating an image combining process performed by an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention;
5 is a detailed view of the location of an object in an overlapping area according to embodiments of the present invention,
Figure 6 is a graph showing a Gaussian curve comprising an object in accordance with embodiments of the present invention;
Figure 7 is a graph showing the slope of a simple linear ramp according to embodiments of the present invention,
Figure 8 illustrates a plurality of objects in an overlap region according to embodiments of the present invention;
Figure 9 illustrates a composite guide profile constructed from individual curves of objects in accordance with embodiments of the present invention;
10 is a diagram showing an image synthesized by alpha mask generation according to embodiments of the present invention.

본 발명의 실시 예들, 다양한 특징들, 및 이점들은 첨부된 도면 및 하기의 설명에서 기술되는 본 발명을 제한하지 않는 실시 예들을 참조하여 자세히 설명된다. 공지된 구성 요소들 및 처리 기술들에 대한 설명은 본 발명의 실시 예들의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 생략된다. 본 발명에서 사용된 예시들은 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들 없이도 본 발명이 실시될 수 있음은 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다. 따라서, 상기 예시들은 본 발명의 권리 범위를 제한하도록 이해되어서는 안 된다.Embodiments, various features, and advantages of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings and the non-limiting embodiments described in the following description. The descriptions of well-known components and processing techniques are omitted when it is determined that the gist of the embodiments of the present invention may be blurred. It will be apparent to those skilled in the art that the examples used in the present invention are provided for a better understanding of the present invention and that the present invention can be practiced without these specific details. Accordingly, the above examples should not be construed as limiting the scope of the invention.

본 발명은 알파 마스크 생성 기반 프로파일을 가이드하는 장치 및 방법을 제공한다. 도 1 내지 도 10에는 본 발명에 대한 바람직한 실시 예들이 도시된다.The present invention provides an apparatus and method for guiding an alpha mask generation based profile. 1 to 10 show preferred embodiments of the present invention.

명세서 전반에 걸쳐, 시각적 콘텐츠 및 이미지들 등의 단어들은 상호적으로 사용된다. 이미지는 래스터(raster) 이미지들/알파 맵 이미지들을 나타낼 수 있는 디지털 이미지일 수 있다. 그리고 이미지들은 디지털 카메라와 같은 수단 또는 이와 유사한 장치 및/또는 사진들, 사진 필름, 또는 이미지 스캐너 또는 이와 유사한 장치에 의한 인쇄물과 같은 아날로그 매체를 사용하는 장치에 의해 캡처될 수 있다. Throughout the specification, words such as visual content and images are used interchangeably. The image may be a digital image that can represent raster images / alpha map images. And the images may be captured by a device using analog media such as a digital camera, or similar devices and / or photographs, photographic film, or prints by an image scanner or similar device.

명세서 전반에 걸쳐, 알파 마스크, 알파 채널, 및 알파 매트릭스 등의 단어들은 유사하게 및 상호적으로 사용되어 중첩된 영역에 대한 알파 값들을 구성하는 매트릭스 또는 어레이를 의미한다.
Throughout the specification, words such as alpha masks, alpha channels, and alpha matrices are used analogously and interchangeably to refer to a matrix or array that constitutes alpha values for a superimposed area.

도 1은 본 발명의 실시 예들에 따른 이미지 처리 장치의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 이미지 처리 장치는 이미지 합성 장치(102)와 입력 장치(101)와 출력 장치(107)를 포함한다. 여기서, 이미지 합성 장치(102)는 디지털 이미지 디코더(104), 메모리(105), 이미지 처리부(106) 및 알파 마스크 생성부(103)를 포함할 수 있다. 그리고 메모리(105)는 이미지들 또는 다른 시각적 콘텐츠들을 저장할 수 있다. 그리고 이미지 디코더(104)는 수신된 이미지들을 복호화할 수 있다. 그리고 이미지 디코더(104)는 이미지들의 픽셀 값들을 복호화할 수 있다. 그리고 알파 마스크 생성부(103)는 프로그래밍되어 이미지 처리부(106)에 의해 사용될 수 있는 알파 마스크 어레이 데이터를 생성할 수 있다. 그리고 이미지 처리부(106)는 수신된 이미지들을 분석하고 처리할 수 있다. 그리고 이미지 처리부(106)는 이미지들을 서로 합성할 수 있다. 그리고 합성된 이미지는 출력 장치(107) 상에 표시될 수 있다. 그리고 합성된 이미지는 스크린/모니터, 개인용 컴퓨터, PDA, 이동 장치, 디지털 액자, 및 프린터 등과 같은 출력 장치에 의해 출력될 수 있다. 1, an image processing apparatus includes an image synthesizing apparatus 102, an input apparatus 101, and an output apparatus 107. [ Here, the image synthesizing apparatus 102 may include a digital image decoder 104, a memory 105, an image processing unit 106, and an alpha mask generating unit 103. And memory 105 may store images or other visual content. And the image decoder 104 may decode the received images. The image decoder 104 may then decode the pixel values of the images. And the alpha mask generation unit 103 can generate alpha mask array data that can be programmed and used by the image processing unit 106. [ And the image processing unit 106 can analyze and process the received images. The image processing unit 106 may synthesize images with each other. And the synthesized image can be displayed on the output device 107. [ And the synthesized image may be output by an output device such as a screen / monitor, personal computer, PDA, mobile device, digital picture frame, and printer.

그리고 수신된 이미지는 사용자들이 이미지들을 캡처하고 메모리/데이터베이스(105)에 디지털 포맷으로 저장할 수 있도록 하는 디지털 카메라로(미도시)부터 수신될 수 있다. 여기서, 디지털 카메라는 독립형 장치일 수 있으며, 또는 이동 장치, 휴대용 개인 단말기와 같은 다른 장치의 일부일 수 있다. 그리고 합성될 이미지들은 이동 장치, 카메라, 데이터베이스, 메모리(105), PDA, 스캐너, 콤팩트 디스크들(Compact Disks: CDs), 또는 DVD들 등과 같은 입력 장치(101)를 통해 이미지 합성 장치(102)로 제공될 수 있다. And the received image may be received from a digital camera (not shown) that allows users to capture images and store them in memory / database 105 in digital format. Here, the digital camera may be a stand-alone device, or it may be part of another device such as a mobile device, a portable personal terminal. And the images to be composited are transferred to the image synthesizing apparatus 102 through an input device 101 such as a mobile device, a camera, a database, a memory 105, a PDA, a scanner, compact discs (CDs) Can be provided.

그리고 이미지 합성 장치(102)는 인터넷과 같은 네트워크 상에서 적어도 원격 시스템과 상호작용할 수 있다. 여기서, 네트워크는 유선 또는 무선 통신 네트워크일 수 있다. 그리고 원격 시스템은 네트워크 상에서 이미지 서비스들 및 상품들을 제공하도록 구성될 수 있다. 그리고 원격 시스템은 적어도 하나의 이미지 렌더링 시설 및 데이터 센터를 포함할 수 있다. 그리고 이미지 합성 장치(102)는 네트워크 상에서 원격 시스템의 데이터 센터로부터 이미지들을 수신할 수 있다. 여기서, 이미지들은 합성을 위해 원격 시스템으로부터 이미지 합성 장치(102)로 이 메일을 통해 인터넷 상에서 전달될 수 있다. 그리고 이미지 합성 장치(102)는 이미지들을 처리하고 이들을 합성할 수 있다. 여기서, 합성된 이미지들은 원격 시스템으로 전달되어 원격 시스템 상에 표시될 수 있다.
And the image compositing device 102 may interact with at least the remote system on a network such as the Internet. Here, the network may be a wired or wireless communication network. And the remote system may be configured to provide image services and goods on the network. And the remote system may include at least one image rendering facility and a data center. The image compositing device 102 may then receive images from the data center of the remote system on the network. Here, the images can be delivered over the Internet via e-mail from the remote system to the image composing device 102 for compositing. The image synthesizer 102 may then process the images and synthesize them. Here, the synthesized images can be delivered to the remote system and displayed on the remote system.

도 2는 본 발명의 실시 예들에 따른 서로 다른 이미지들을 도시한 도면이다고, 도 3은 본 발명의 실시 예들에 따른 합성 이미지를 도시한 도면이다. FIG. 2 is a view showing different images according to embodiments of the present invention, and FIG. 3 is a view showing a composite image according to embodiments of the present invention.

도 2 및 3을 참조하면, 이미지 1(201) 및 이미지 2(202)는 합성될 필요가 있는 2개의 이미지들을 나타낸다. 이미지 합성은 서로 구별되는 및/또는 서로 다른 2개의 이미지들을 합성하여 단일 이미지를 얻기 위해 중첩 영역(301)에서 이미지들을 서로 합성하는 경우를 나타낸다. 여기서, 이미지 2(202)는 물체(203)를 포함한다. Referring to Figures 2 and 3, Image 1 201 and Image 2 202 represent two images that need to be combined. The image synthesis shows a case where images are combined with each other in the overlapping area 301 to obtain a single image by synthesizing two images that are different from each other and / or different from each other. Here, the image 2 202 includes the object 203.

도 2의 이미지 1(201) 및 이미지 2(202)는 합성 이미지를 얻기 위해 중첩 영역(301) 상에서 서로 합성될 수 있다. 만약에, 이미지 1(201) 및 이미지 2(202)가 겹쳐지면, 이미지 1(201)은 합성된 이미지의 배경 이미지가 될 수 있고, 이미지 2(202)는 합성된 이미지의 전경 이미지가 될 수 있다. 이때, 이미지 2(202) 상에서의 물체(203)는 중첩 영역(영역 1)(301)에 위치할 수 있다. 그리고 이미지 1(201)이 이미지 2(202)와 겹쳐지는 영역은 영역 2(302)가 될 수 있다. 이때, 물체(203)는 중첩 영역(301)에 부분적으로 존재할 수 있다. 예를 들면, 물체(203)는 얼굴일 수 있으며, 얼굴의 일부가 중첩 영역(301)에 존재할 수 있다. 중첩 영역(301)의 폭 'woffset' 및 높이 'hoffset'이 결정된다. 그리고 중첩 영역(301)에 위치하는 물체(203)의 일부가 감지되고 이미지 1(201) 상에서 페이딩(fading) 없이 물체(203)를 합성하기 위해 알파 블렌딩 방식이 물체(203)의 일부 상에서 수행될 수 있다.
Images 1 (201) and 202 (2) in FIG. 2 may be combined with each other on the overlapping area 301 to obtain a composite image. If image 1 201 and image 2 202 are overlapped, image 1 201 may be the background image of the synthesized image and image 2 202 may be the foreground image of the synthesized image have. At this time, the object 203 on the image 2 202 may be located in the overlap area (area 1) 301. And the area where the image 1 (201) overlaps with the image 2 (202) may be the area 2 (302). At this time, the object 203 may be partially present in the overlapping area 301. For example, the object 203 may be a face, and a portion of the face may be in the overlap region 301. [ The width 'w offset ' and the height 'h offset ' of the overlap area 301 are determined. A portion of the object 203 located in the overlap region 301 is detected and an alpha blending scheme is performed on a portion of the object 203 to synthesize the object 203 without fading on the image 1 201 .

도 4는 본 발명의 실시 예들에 따른 이미지 처리 장치가 이미지를 합성하는 흐름도이다. FIG. 4 is a flowchart illustrating an image combining process performed by an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG.

도 4를 참조하면, 401 단계에서 이미지 합성 장치(102)는 입력 장치(101)로부터 합성될 이미지들을 수신한 후, 402 단계로 진행한다. 그리고 402 단계에서, 이미지 합성 장치(102)는 수신된 이미지들을 사용자에 의해 지정된 조건 또는 미리 지정된 조건에 따라 분석한 후, 403 단계로 진행한다. 이때, 외부 모듈은 입력 장치(101)를 통해 이미지 합성 장치(102)로 중첩 영역의 높이 및 폭 등과 같은 중첩 영역과 관련된 정보를 제공할 수 있다. 그리고 403 단계에서, 이미지 합성 장치(102)는 수신된 이미지들을 분석함으로써, 합성될 이미지에서 적어도 하나의 물체를 식별한 후, 404 단계로 진행한다. 그리고 404 단계에서, 이미지 합성 장치(102)는 식별된 물체가 중첩 영역(301)에서 감지되는지 여부를 확인한다. 확인 결과, 식별된 물체가 중첩 영역(301)에서 감지되는 경우, 이미지 합성 장치(102)는 405 단계로 진행한다. 만약에, 405 단계로 진행하면, 이미지 합성 장치(102)는 식별된 물체에 대한 가우스 곡선을 생성한 후, 406 단계로 진행한다. 그리고 406 단계에서, 이미지 합성 장치(102)는 가우스 프로파일을 사용하여 중첩 영역(301)에 존재하는 물체(203)에 대한 알파 마스크를 생성한 후, 407 단계로 진행한다. 그리고 407 단계에서,이미지 합성 장치(102)는 알파 블렌딩 방식과 같은 잘 알려진 합성 방식을 이용하여 이미지들을 가우스 곡선을 따라 합성한다.Referring to FIG. 4, in step 401, the image synthesizing apparatus 102 receives images to be synthesized from the input apparatus 101, and then proceeds to step 402. In step 402, the image synthesizing apparatus 102 analyzes the received images according to conditions specified by the user or predetermined conditions, and then proceeds to step 403. At this time, the external module can provide information related to the overlap area, such as the height and width of the overlap area, to the image synthesizer 102 through the input device 101. In step 403, the image synthesizing apparatus 102 analyzes the received images to identify at least one object in the image to be synthesized, and then proceeds to step 404. In step 404, the image synthesizing apparatus 102 confirms whether or not the identified object is detected in the overlap area 301. [ If it is determined that the identified object is detected in the overlap area 301, the image synthesizing apparatus 102 proceeds to step 405. [ In step 405, the image synthesizer 102 generates a Gaussian curve for the identified object, and then proceeds to step 406. In step 406, In step 406, the image synthesizing apparatus 102 generates an alpha mask for the object 203 existing in the overlap area 301 using the Gaussian profile, and then proceeds to step 407. In step 407, the image synthesizer 102 synthesizes the images along a Gaussian curve using a well-known synthesis method such as an alpha blending method.

확인 결과, 식별된 물체가 중첩 영역(301) 내에서 감지되지 않는 경우, 이미지 합성 장치(102)는 406 단계로 진행한다. 그리고 406 단계에서, 이미지 합성 장치(102)는 물체(203)에 대한 알파 마스크를 생성한 후, 407 단계로 진행한다. 그리고 407 단계에서, 이미지 합성 장치(102)는 이미 알려진 블렌딩 방식을 이용하여 이미지들을 합성한다.As a result of checking, if the identified object is not detected in the overlapping area 301, the image synthesizing apparatus 102 proceeds to step 406. [ In step 406, the image synthesizer 102 generates an alpha mask for the object 203, and then proceeds to step 407. In step 407, the image synthesizing apparatus 102 synthesizes the images using a known blending method.

401 내지 407 단계는 다양한 실시 예에 따라 기존의 순서로 수행될 수 있거나 기존의 순서와 다른 순서 또는 특정 단계들이 동시에 수행될 수 있다. 일부 실시 예들에서, 도 4에 도시된 일부 단계는 생략될 수 있다.
Steps 401 to 407 may be performed in an existing order according to various embodiments, or a sequence or specific steps different from the existing order may be performed at the same time. In some embodiments, some of the steps shown in FIG. 4 may be omitted.

도 5는 본 발명의 실시 예들에 따른 중첩 영역에서 물체의 위치를 자세히 나타낸 도면이다. 5 is a detailed view showing the position of an object in the overlapping area according to the embodiments of the present invention.

도 5를 참조하면, 물체(203)의 일부는 중첩 영역(501)에 있을 수 있다. 여기서, 중첩 영역(501)의 폭 및 물체(203)의 폭은 각각 'woffset' 및 'wobject'로 결정된다. 그리고 중첩 영역(301)의 시작 부분에서 물체(203)까지의 폭은 'xoffset'으로 결정된다. 그리고 중첩 영역(301)의 높이 및 중첩 영역(301) 내에 존재하는 물체(203)의 부분 높이는 각각 'hoffset' 및 'h'로 결정된다.
Referring to FIG. 5, a portion of the object 203 may be in the overlap region 501. Here, the width of the overlapping area 501 and the width of the object 203 are determined as 'w offset ' and 'w object ', respectively. The width from the beginning of the overlap area 301 to the object 203 is determined as 'x offset '. The height of the overlapping area 301 and the height of the object 203 in the overlapping area 301 are determined to be ' hoffset ' and 'h', respectively.

도 6은 본 발명의 실시 예들에 따른 물체에 대한 가우스 곡선을 도시하는 그래프이다. 6 is a graph illustrating the Gaussian curve for an object in accordance with embodiments of the present invention.

도 6을 참조하면, 가우스 곡선(601)은 가우스 분포를 포함할 수 있다. 여기서, 가우스 분포는 단일 평균 값에 몰리는 경향이 있는 실가 확률 변수들을 설명하기 위한 제1 근사치로 사용될 수 있는 연속 확률 분포이다. 그리고 가우스 곡선(601)은 매우 다양한 랜덤 변수들을 모델링하기 위한 편리한 선택을 가능하게 한다. 알파 마스크 생성은 가우스 프로파일에 의해 유도될 수 있으며, 가우스 곡선은 다음의 식에 의해 결정될 수 있다.Referring to FIG. 6, the Gaussian curve 601 may include a Gaussian distribution. Here, the Gaussian distribution is a continuous probability distribution that can be used as a first approximation to describe real-valued random variables that tend to converge to a single average value. And the Gaussian curve 601 allows for convenient selection for modeling a wide variety of random variables. The alpha mask generation may be induced by a Gaussian profile, and the Gaussian curve may be determined by the following equation.

Figure 112012060766563-pat00001
Figure 112012060766563-pat00001

여기서, 'a'는 곡선의 피크/최대 값을 나타내고, 'b'는 곡선의 평균 값, 예를 들면, 피크의 중앙 위치를 나타내고, 'c'는 다음의 수학식에 따라 가우스 곡선의 폭을 나타낸다.Here, 'a' represents the peak / maximum value of the curve, 'b' represents the average value of the curve, for example, the center position of the peak, and 'c' represents the width of the Gaussian curve .

Figure 112012060766563-pat00002
Figure 112012060766563-pat00002

여기서, HWHM은 반치반폭(Half Width at Half Maximum)을 나타내고, 'e'는 오일러 수(Euler's number)를 나타낸다.Here, HWHM denotes a Half Width at Half Maximum, and 'e' denotes an Euler's number.

중첩 영역(301)에서의 물체(203)에 대한 정보는 폭, 높이, 및 좌표의 형태로 이미지 처리 장치(102)로 제공될 수 있다. 그리고 중첩 영역(301)에서의 물체(203)에 대한 변수들, a, b, 및 c의 값들은 다음의 식들에 의해 결정될 수 있다.Information about the object 203 in the overlap area 301 can be provided to the image processing apparatus 102 in the form of width, height, and coordinates. And the values of the variables a, b, and c for the object 203 in the overlap area 301 can be determined by the following equations.

Figure 112012060766563-pat00003
Figure 112012060766563-pat00003

여기서, 'h'는 중첩 영역(301)에 존재하는 물체(203)의 높이를 나타내고, 'xoffset'은 중첩 영역(301)의 시작부분에서 물체(203)까지의 폭을 나타내고, 'wobject'는 중첩 영역(301)에 존재하는 물체(203)의 폭을 나타낸다. Here, 'h' represents the height of the object 203 in the overlap area 301, 'x offset ' represents the width from the beginning of the overlap area 301 to the object 203, 'w object 'Indicates the width of the object 203 existing in the overlap area 301.

예를 들면, 물체(203) 뒤의 일부 배경 정보는 물체(203) 폭의 두 배를 HWHM으로 고려함으로써 생성될 수 있다. 그리고 HWHM의 값은 사용자 또는 외부 시스템에 의해 결정된다. For example, some background information behind the object 203 may be generated by considering twice the width of the object 203 as the HWHM. The value of HWHM is determined by the user or the external system.

도 7은 본 발명의 실시 예들에 따른 단순 선형 경사면의 기울기를 도시한 그래프이다. 7 is a graph showing a slope of a simple linear slope according to embodiments of the present invention.

도 7을 참조하면, 중첩 영역(301)은 물체 1(701), 물체 2(702) 및 물체 3(703)과 같은 복수의 물체들을 포함할 수 있다. 가우스 곡선은 물체들(701, 702, 703) 별로 결정될 수 있다. 예를 들면, 마지막 가우스 곡선은 각 물체(701)를 중심으로 이루어진 각 가우스 곡선들의 중첩에 의해 결정될 수 있다. 마지막 가우스 곡선은 y = y1 +y2 +y3 + ... +yn 와 같이 주어질 수 있다. 여기서,

Figure 112012060766563-pat00004
이고, ai, bi, ... , ci는 앞에서 언급된 기법에 의해 i번째 물체에 대해 계산될 수 있다.7, the overlap area 301 may include a plurality of objects, such as object 1 701, object 2 702, and object 3 703. The Gaussian curve can be determined for each of the objects 701, 702, and 703. For example, the last Gaussian curve can be determined by superposition of each Gaussian curve about each object 701. The last Gaussian curve can be given as y = y1 + y2 + y3 + ... + yn. here,
Figure 112012060766563-pat00004
, And a i , b i , ..., c i can be calculated for the i th object by the above-mentioned technique.

다른 예로, 중첩 영역(301)에 존재하는 복수의 물체들에 대한 마지막 가우스 곡선은 겹쳐진 곡선들의 최소 값으로 결정될 수 있다. 즉, 마지막 가우스 곡선은 y = min(y1, y2, y3, ... yn)으로 결정될 수 있다.
As another example, the last Gaussian curve for a plurality of objects present in the overlap area 301 may be determined as the minimum value of the overlapping curves. That is, the last Gauss curve can be determined as y = min (y1, y2, y3, ... yn).

도 8은 본 발명의 실시 예들에 따른 중첩 영역에서 복수의 물체들을 도시한 도면이다. 8 is a diagram illustrating a plurality of objects in an overlap region according to embodiments of the present invention.

도 8을 참조하면, 중첩 영역(301)에서의 복수의 물체들(801, 802, 803)에 대한 마지막 가이딩 곡선은 기본 프로파일을 얻기 위해 개별적인 가우스 곡선 값들을 합산함으로써 결정될 수 있다.8, the last guiding curves for the plurality of objects 801, 802, 803 in the overlap area 301 can be determined by summing the individual Gaussian curves values to obtain a basic profile.

기본 프로파일이 결정되면, 알파 마스크에서의 값들이 결정될 수 있다. 여기서 알파 마스크의 값들은 각 픽셀에 대한 투명도 정보를 결정한다. 알파 마스크는 중첩 영역(301)을 가로지르는 픽셀들의 투명도를 명시한다. 이미지 2를 불투명하게 만들어 관심 물체(203) 상의 이미지 1을 보이지 않게 하기 위해 가우스 곡선 상 및 가우스 곡선 밑의 모든 알파 값들은 '1'로 고려되어 될 수 있다. 여기서, 불투명한 이미지 2는 관심 물체(203)를 보호하고 강조할 수 있다.Once the basic profile is determined, the values in the alpha mask can be determined. Where the values of the alpha mask determine the transparency information for each pixel. The alpha mask specifies the transparency of the pixels across the overlap region 301. All alpha values on the Gaussian curve and below the Gaussian curve may be considered as '1' to make image 2 opaque so that image 1 on the object of interest 203 is not visible. Here, the opaque image 2 can protect and emphasize the object 203 of interest.

남아있는 알파 마스크 값들이 픽셀 값들이 가우스 곡선에 도달할 때까지 픽셀 값들이 '0'에서 시작하여 '1'까지 점진적으로 증가하도록 알파 값들을 '0'에서 '1'까지 다양하게 결정될 수 있다.
The remaining alpha mask values can be varied from 0 to 1 so that the pixel values gradually increase from ' 0 ' until ' 1 ' until the pixel values reach the Gaussian curve.

도 9는 본 발명의 실시 예들에 따른 물체들의 개별 곡선들로부터 구성된 합성 가이드 프로파일을 도시한 도면이다. 9 is a diagram illustrating a composite guide profile constructed from individual curves of objects in accordance with embodiments of the present invention.

도 9를 참조하면, 알파 값에 대한 기울기(901)는 다양한 결과들을 얻도록 다양하게 변할 수 있다. 선형 기울기에 대한 상기 알파 값은

Figure 112012060766563-pat00005
와 같이 주어진다. 여기서, 'row=0'은 중첩 영역(301)의 정상에 있는 경우이며, 아래쪽으로 증가한다. 'd'는 'row=0'에서 가우스 곡선까지의 거리이며,
Figure 112012060766563-pat00006
는 알파의 최대 값을 나타낸다. 일반적으로, 이 값은 '1'이지만, 구현 시 부동 소수점 산술을 피하기 위해 '255'와 같은 더 큰 수를 취할 수 있다.Referring to FIG. 9, the slope 901 for the alpha value can be varied to obtain various results. The alpha value for the linear slope is
Figure 112012060766563-pat00005
As shown in Fig. Here, 'row = 0' is at the top of the overlap region 301 and increases to the bottom. 'd' is the distance from 'row = 0' to the Gaussian curve,
Figure 112012060766563-pat00006
Represents the maximum value of alpha. Generally, this value is '1', but implementations can take a larger number such as '255' to avoid floating-point arithmetic.

예를 들면, 합성된 이미지 상에서 고스팅 효과를 피하기 위해 비선형 기울기가 고려될 수 있다. 비선형 기울기에 대한 알파 값은

Figure 112012060766563-pat00007
와 같이 주어질 수 있다. 여기서, k는 양의 실수이며, row ∈ [0, d]인 조건 하에
Figure 112012060766563-pat00008
이다.For example, a non-linear slope can be considered to avoid the ghosting effect on the synthesized image. The alpha value for the nonlinear gradient is
Figure 112012060766563-pat00007
As shown in FIG. Where k is a positive real number, and under the condition row ∈ [0, d]
Figure 112012060766563-pat00008
to be.

여기서, 비선형 기울기에 대한 수학식에 k=1을 할당하면, 선형 기울기에 대한 수학식이 될 수 있다. 그리고 비선형 기울기에 대한 수학식은 y축에 대하여 오목한 모양을 갖는다. 곡선은 알파 값이 '0'인 곳부터 최대 오목한 점까지 점진적으로 증가하고 알파 값이 '1'인 곳까지 급격하게 증가하기 시작한다. 이와같은 오목한 곡선은 중간 범위의 알파 값들을 제거함으로써 고스팅 효과를 감소시킬 수 있다.Here, if k = 1 is assigned to the equation for the nonlinear gradient, it can be a formula for the linear gradient. And the equation for the nonlinear gradient has a concave shape with respect to the y-axis. The curve gradually increases from the alpha value of '0' to the maximum concave point and begins to increase sharply until the alpha value is '1'. This concave curve can reduce the ghosting effect by eliminating mid-range alpha values.

알파 마스크를 결정한 후, 이미지들은 알파 블렌딩, 포아송(Poisson) 블렌딩 등과 같은 합성 기법들을 이용하여 합성될 수 있다. 예를 들면, 알파 블렌딩 기법에서, 중첩 영역(301)의 마지막 픽셀은

Figure 112012060766563-pat00009
로 계산될 수 있다.After determining the alpha mask, images may be synthesized using synthetic techniques such as alpha blending, Poisson blending, and the like. For example, in the alpha blending technique, the last pixel of the overlap region 301
Figure 112012060766563-pat00009
Lt; / RTI >

또 다른 예로, 중첩 영역(301)의 대부분을 물체(203) 또는 물체(203)의 일부가 차지할 수 있도록 중첩 영역(301)에 존재하는 이미지 2의 물체(203)는 이미지 1의 거의 전체를 다 덮을 수 있다. 그리고 영역 2는 상대적으로 작은 데이터를 가질 수 있고, 이는 중첩 영역(301)과 매우 대조적이다. 알파 마스크 프로파일이 사용되어 최종 합성 이미지를 얻을 수 있다.
As another example, the object 203 of image 2 existing in the overlapping area 301 can cover almost the entire image 1 so that most of the overlap area 301 can be occupied by the object 203 or a part of the object 203. [ Can be covered. And region 2 may have relatively small data, which is in stark contrast to overlapping region 301. The alpha mask profile is used to obtain the final composite image.

도 10은 본 발명의 실시 예들에 따른 알파 마스크 생성에 의해 합성된 이미지를 도시한 도면이다. 10 is a diagram showing an image synthesized by alpha mask generation according to embodiments of the present invention.

도 10을 참조하면, 제1이미지(1001)와 제2이미지(1002)는 입력 이미지들을 나타낸다. 제1이미지(1001)가 제2이미지(1002)와 합성될 경우, 중첩 영역이 결정될 수 있다. 그리고 중첩 영역은 제2이미지(1002)의 복수의 물체들을 포함할 수 있다. 제2이미지(1002)의 복수의 물체들은 중첩 영역에서 제1이미지(1001)와 합성될 때 보호될 필요가 있다. 알파 마스크 생성과 함께 앞에서 언급된 합성 방식을 수행한 후, 제2이미지(1002)의 복수의 물체들이 보호될 수 있다. 그리고 제2이미지(1002)의 복수의 물체들을 강조함으로써 합성 이미지(1003) 같이 시각적 효과를 강조할 수 있다.
Referring to FIG. 10, a first image 1001 and a second image 1002 represent input images. When the first image 1001 is combined with the second image 1002, the overlapping area can be determined. And the overlap region may include a plurality of objects of the second image 1002. [ A plurality of objects of the second image 1002 need to be protected when they are combined with the first image 1001 in the overlapping area. After performing the above-described synthesis method with alpha mask generation, a plurality of objects of the second image 1002 can be protected. And emphasize a plurality of objects of the second image 1002 to emphasize visual effects like the composite image 1003. [

본 발명의 실시 예들은 적어도 하나의 하드웨어 장치에서 실행되고 네트워크 관리 기능들을 수행하여 네트워크 요소들을 제어하는 적어도 하나의 소프트웨어 프로그램을 통해 구현될 수 있다. 도 1에 도시된 상기 네트워크 요소들은 하드웨어 장치 또는 하드웨어 장치와 소프트웨어 모듈의 조합 중 적어도 하나일 수 있는 블록들을 포함한다.Embodiments of the present invention may be implemented through at least one software program running on at least one hardware device and performing network management functions to control network elements. The network elements shown in Figure 1 include blocks that can be at least one of a hardware device or a combination of a hardware device and a software module.

본 발명의 실시 예들은 맞춤화될 수 있는 어플리케이션의 면에서 하나 이상의 상주 클라이언트 개체들이 하나 이상의 클라이언트 실행 개체들 또는 서버와 협상하도록 함에 의해 상기 어플리케이션의 맞춤화를 가능하게 하여 컴퓨팅 장치 상에서 사용자 경험을 강화시키는 방법들 및 시스템들을 제공한다. 그러므로, 본 발명의 권리 범위는 이러한 프로그램 및 메시지를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 수단까지 확장되는 것으로 이해되며, 프로그램이 서버, 이동 장치, 또는 적절한 프로그램 가능한 장치 상에서 실행될 때, 이러한 컴퓨터 판독 가능 저장 수단은 하나 이상의 상기 단계들을 수행하기 위한 프로그램 코드 수단을 포함한다. 상기 방법은 예를 들면, 초고속 집적 회로 하드웨어 기술 언어(High speed integrated circuit Hardware Description Language: VHDL)로 쓰여진 소프트웨어 프로그램을 통해 또는 이와 함께 바람직한 일 실시 예에서 구현되거나, 적어도 하나의 하드웨어 장치 상에서 실행되는 여러 소프트웨어 모듈들 또는 하나 이상의 VHDL에 의해 구현된다. 상기 하드웨어 장치는 프로그램 가능한 일종의 휴대 장치일 수 있다. 또한 장치는 예를 들면, ASIC와 같은 하드웨어 수단, ASIC 및 FPGA와 같은 하드웨어와 소프트웨어의 합성, 또는 소프트웨어 모듈들을 포함하는 적어도 하나의 메모리 및 적어도 하나의 마이크로프로세서일 수 있는 수단을 포함할 수 있다. 본 발명에서 설명된 방법에 대한 실시 예들은 하드웨어 및 소프트웨어로 부분적으로 구현될 수 있다. 또는, 본 발명은 예를 들면, 복수의 CPU들을 사용하는 서로 다른 하드웨어 장치들 상에서 구현될 수 있다.Embodiments of the present invention provide a method for enhancing a user experience on a computing device by enabling customization of the application by allowing one or more resident client entities to negotiate with one or more client executing entities or servers in terms of customizable applications And systems. Therefore, it is understood that the scope of the present invention extends to computer-readable means including such programs and messages, and when the program is run on a server, mobile device, or appropriate programmable device, such computer- And program code means for performing the above steps. The method may be implemented, for example, through a software program written in a high speed integrated circuit hardware description language (VHDL) or in a preferred embodiment, Software modules, or one or more VHDLs. The hardware device may be a programmable portable device. The device may also include, for example, a hardware means such as an ASIC, a combination of hardware and software such as an ASIC and an FPGA, or a means that may be at least one memory and at least one microprocessor including software modules. Embodiments of the method described herein can be implemented in hardware and software in part. Alternatively, the present invention may be implemented on different hardware devices using a plurality of CPUs, for example.

상기 설명에서는 구체적인 특정 실시 예들이 나타나고 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정한 사항들 없이도 본 발명이 실시될 수 있음은 이 기술 분야에서 통산의 지식을 가진 자에게는 자명할 것이다. 본 발명이 속하는 분야의 기술자는 본원의 특허 청구범위에 기재된 원리 및 범위 내에서 본 발명을 여러 가지 형태로 변형 또는 변경할 수 있다.It will be apparent to those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the present invention as defined by the appended claims. will be. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims.

Claims (12)

이미지 처리 장치에서 이미지를 합성하는 방법에 있어서,
복수의 이미지들 사이의 중첩 영역에 상기 이미지들에 포함된 적어도 하나의 물체가 존재하는지를 확인하는 과정과,
상기 확인 결과, 상기 물체가 존재하면, 상기 물체에 대한 가우스 곡선을 생성하는 과정과,
상기 중첩 영역에 대한 알파 마스크를 결정하는 과정과,
상기 알파 마스크를 기반으로 상기 이미지들을 합성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 합성 방법.
A method of compositing an image in an image processing apparatus,
Determining whether at least one object included in the images exists in an overlapping area between the plurality of images;
Generating a Gaussian curve for the object if the object exists;
Determining an alpha mask for the overlap region;
And synthesizing the images based on the alpha mask.
제 1 항에 있어서,
상기 가우스 곡선은 다음과 같은 수학식을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 이미지 합성 방법.
<수학식 1>
Figure 112012060766563-pat00010

상기 a는 상기 가우스 곡선의 최대 값을 나타내고, 상기 b는 상기 가우스 곡선의 평균 값을 나타내고, 상기 c는 상기 가우스 곡선의 폭을 나타내고,
Figure 112012060766563-pat00011
에 따라 결정되고, 상기 HWHM은 반치반폭(Half Width at Half Maximum)을 나타내고, 상기 e는 오일러 수를 나타냄.
The method according to claim 1,
Wherein the Gaussian curve is generated using the following equation.
&Quot; (1) &quot;
Figure 112012060766563-pat00010

Wherein a represents a maximum value of the Gaussian curve, b represents an average value of the Gaussian curve, c represents a width of the Gaussian curve,
Figure 112012060766563-pat00011
, The HWHM represents a Half Width at Half Maximum, and the e represents an Euler number.
제 1 항에 있어서,
상기 물체에 대한 변수들은 다음과 같은 수학식에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 이미지 합성 방법.
<수학식 2>
Figure 112012060766563-pat00012

상기 h는 상기 중첩 영역에 존재하는 상기 물체의 높이를 나타내고, 상기 xoffset은 상기 중첩 영역의 시작부분에서 상기 물체까지의 폭을 나타내고, 상기 wobject는 상기 중첩 영역에 존재하는 상기 물체의 폭을 나타냄.
The method according to claim 1,
Wherein the variables for the object are determined by the following equation.
&Quot; (2) &quot;
Figure 112012060766563-pat00012

H is the height of the object in the overlap region, x offset is the width from the beginning of the overlap region to the object, w is the width of the object in the overlap region, Indicate.
제 1 항에 있어서,
상기 가우스 곡선을 생성하는 과정은, 상기 물체가 적어도 두 개인 경우, 상기 적어도 두 개의 물체에 대한 가우스 곡선들을 중첩시킴으로써 상기 가우스 곡선을 생성하는 과정인 것을 특징으로 하는 이미지 합성 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the process of generating the Gaussian curve is a process of generating the Gaussian curve by superimposing Gaussian curves for the at least two objects when the object has at least two objects.
제 1 항에 있어서,
상기 가우스 곡선을 생성하는 과정은, 상기 물체가 적어도 두 개인 경우, 상기 적어도 두 개의 물체에 대한 가우스 곡선들의 최소 값들을 이용하여 상기 가우스 곡선을 생성하는 과정인 것을 특징으로 하는 이미지 합성 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the generating of the Gaussian curve is a process of generating the Gaussian curve using minimum values of Gaussian curves for the at least two objects when the object has at least two objects.
제 1 항에 있어서,
상기 알파 마스크는 다음과 같은 수학식에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 이미지 합성 방법.
<수학식 3>
Figure 112012060766563-pat00013

상기 k는 양의 실수이고, 상기 d는 row=0에서 상기 가우스 곡선까지의 거리를 나타내고, 상기
Figure 112012060766563-pat00014
는 상기 알파 마스크의 최대 값을 나타냄.
The method according to claim 1,
Wherein the alpha mask is determined by the following equation.
&Quot; (3) &quot;
Figure 112012060766563-pat00013

Wherein k is a positive real number, d represents a distance from row = 0 to the Gaussian curve,
Figure 112012060766563-pat00014
Represents the maximum value of the alpha mask.
이미지 처리 장치에서 이미지를 합성하는 장치에 있어서,
표시부와,
복수의 이미지들 사이의 중첩 영역에 상기 이미지들에 포함된 적어도 하나의 물체가 존재하는지를 확인하며, 상기 확인 결과, 상기 물체가 존재하면, 상기 물체에 대한 가우스 곡선을 생성하며, 상기 중첩 영역에 대한 알파 마스크를 결정하고, 상기 알파 마스크를 기반으로 상기 이미지들을 합성하는 이미지 합성 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 합성 장치.
An apparatus for synthesizing an image in an image processing apparatus,
A display section,
The method comprising: confirming whether there is at least one object included in the images in an overlapping area between a plurality of images, and if the object exists, generating a Gaussian curve for the object; And an image synthesizer for determining an alpha mask and synthesizing the images based on the alpha mask.
제 7 항에 있어서,
상기 가우스 곡선은 다음과 같은 수학식을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 이미지 합성 장치.
<수학식 4>
Figure 112012060766563-pat00015

상기 a는 상기 가우스 곡선의 최대 값을 나타내고, 상기 b는 상기 가우스 곡선의 평균 값을 나타내고, 상기 c는 상기 가우스 곡선의 폭을 나타내고,
Figure 112012060766563-pat00016
에 따라 결정되고, 상기 HWHM은 반치반폭(Half Width at Half Maximum)을 나타내고, 상기 e는 오일러 수를 나타냄.
8. The method of claim 7,
Wherein the Gaussian curve is generated using the following equation.
&Quot; (4) &quot;
Figure 112012060766563-pat00015

Wherein a represents a maximum value of the Gaussian curve, b represents an average value of the Gaussian curve, c represents a width of the Gaussian curve,
Figure 112012060766563-pat00016
, The HWHM represents a Half Width at Half Maximum, and the e represents an Euler number.
제 7 항에 있어서,
상기 물체에 대한 변수들은 다음과 같은 수학식에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 이미지 합성 장치.
<수학식 5>
Figure 112012060766563-pat00017

상기 h는 상기 중첩 영역에 존재하는 상기 물체의 높이를 나타내고, 상기 xoffset은 상기 중첩 영역의 시작부분에서 상기 물체까지의 폭을 나타내고, 상기 wobject는 상기 중첩 영역에 존재하는 상기 물체의 폭을 나타냄.
8. The method of claim 7,
Wherein variables for the object are determined by the following equations.
Equation (5)
Figure 112012060766563-pat00017

H is the height of the object in the overlap region, x offset is the width from the beginning of the overlap region to the object, w is the width of the object in the overlap region, Indicate.
제 7 항에 있어서,
상기 이미지 합성 장치는, 상기 물체가 적어도 두 개인 경우, 상기 적어도 두 개의 물체에 대한 가우스 곡선들을 중첩시킴으로써 상기 가우스 곡선을 생성하는 것을 특징으로 하는 이미지 합성 장치.
8. The method of claim 7,
Wherein the image synthesizing apparatus generates the Gaussian curve by superimposing Gaussian curves for the at least two objects when the object has at least two objects.
제 7 항에 있어서,
상기 이미지 합성 장치는, 상기 물체가 적어도 두 개인 경우, 상기 적어도 두 개의 물체에 대한 가우스 곡선들의 최소 값들을 이용하여 상기 가우스 곡선을 생성하는 것을 특징으로 하는 이미지 합성 장치.
8. The method of claim 7,
Wherein the image synthesizing apparatus generates the Gaussian curve using minimum values of Gaussian curves for the at least two objects when the object has at least two objects.
제 7 항에 있어서,
상기 알파 마스크는 다음과 같은 수학식에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 이미지 합성 장치.
<수학식 6>
Figure 112012060766563-pat00018

상기 k는 양의 실수이고, 상기 d는 row=0에서 상기 가우스 곡선까지의 거리를 나타내고, 상기
Figure 112012060766563-pat00019
는 상기 알파 마스크의 최대 값을 나타냄.
8. The method of claim 7,
Wherein the alpha mask is determined by the following equation.
&Quot; (6) &quot;
Figure 112012060766563-pat00018

Wherein k is a positive real number, d represents a distance from row = 0 to the Gaussian curve,
Figure 112012060766563-pat00019
Represents the maximum value of the alpha mask.
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