KR101936168B1 - 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치 및 방법 - Google Patents

평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
자세하게는, 본 발명은 평면 좌표계 영상데이터는 변형하지 않은 상태에서 구면 좌표계 영상데이터를 평면 좌표계 영상데이터에 대응하여 변형하고, 이를 평면 좌표계 영상데이터에 정합하는 영상처리 장치 및 방법에 관한 것이다.

Description

평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치 및 방법{Image Process Apparatus and Method using Video Signal of Planar Coordinate System and Spherical Coordinate System}
본 발명은 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
자세하게는, 본 발명은 평면 좌표계 영상데이터는 변형하지 않은 상태에서 구면 좌표계 영상데이터를 평면 좌표계 영상데이터에 대응하여 변형하고, 이를 평면 좌표계 영상데이터에 정합하는 영상처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 시청자에게 몰입감을 제공할 수 있는 파노라마 컨텐츠(Panoramic Content)가 인기를 끌고 있다.
이러한 파노라마 컨텐츠는 Screen X나 IMAX Dome과 같은 상대적으로 넓은 화각을 제공할 수 있는 스크린에서 구현될 수 있다.
파노라마 컨텐츠의 해상도를 높게 하는 경우에는 넓은 화각으로 인해 데이터의 사이즈가 과도하게 커질 수 있다.
또는, 파노라마 컨텐츠의 사이즈의 과도한 증가를 방지하기 위해 해상도를 낮추게 되면 시청자의 몰입감이 저하되는 문제점이 있다.
본 발명은 고해상도의 평면 좌표계 영상데이터와 저해상도의 구면 좌표계 영상데이터를 이용하여 파노라마 영상을 생성하는 영상처리 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명에 따른 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법은 평면 좌표계(Planar Coordinate System)로 표시되는 제 1 영상 데이터와 구면 좌표계(Spherical Coordinate System)로 표시되는 제 2 영상 데이터가 입력되는 입력단계, 상기 제 2 영상 데이터를 상기 제 1 영상 데이터에 정렬시키는 정렬단계, 정렬된 상기 제 2 영상 데이터를 와핑(Warping)하는 제 1 와핑단계, 상기 제 1 영상 데이터와 와핑한 상기 제 2 영상 데이터를 정합(Stitching)하는 정합단계 및 정합된 영상 데이터에 따른 영상을 표시하는 표시단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 1 영상 데이터에 따른 영상은 디스플레이 영역(Display Area)의 제 1 영역(First Area)에 대응되고, 와핑된 상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상은 상기 제 1 영역을 포함하는 제 2 영역(Second Area)에 대응될 수 있다.
또한, 상기 제 1 영상 데이터에 따른 영상의 해상도(Resolution)는 상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상의 해상도보다 높을 수 있다.
또한, 상기 제 1 영상 데이터에 따른 영상과 상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상은 서로 다른 카메라(Camera)에 의해 촬영될 수 있다.
또한, 상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상은 파노라마 카메라(Panoramic Camera)에 의해 촬영될 수 있다.
또한, 상기 정렬단계에서는 제 2 영상 데이터를 상기 제 1 영상 데이터에 정렬시키기 위해 상기 제 2 영상 데이터를 변형할 수 있다.
또한, 상기 정렬단계는 상기 제 2 영상 데이터를 평면 좌표계로 표시되는 평면 제 2 영상 데이터로 변환하는 제 1 변환단계, 상기 평면 제 2 영상 데이터의 특징점(Feature Point)과 상기 제 1 영상 데이터의 특징점을 매칭(Matching) 시키는 단계, 매칭된 상기 평면 제 2 영상 데이터의 특징점과 상기 제 1 영상 데이터의 특징점에 대한 평면 좌표 정보를 구면 좌표 정보로 변환하는 제 2 변환단계 및 상기 제 2 변환단계에서 변환한 특징점들의 구면 좌표 정보의 차이점 정보를 근거로 하여 상기 제 2 영상 데이터를 와핑하는 제 2 와핑단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 2 와핑단계에서는 상기 와핑된 제 2 영상 데이터를 상기 제 1 영상 데이터에 대응하여 와핑할 수 있다.
또한, 상기 제 2 와핑단계는 상기 제 1 영상 데이터에 따른 이미지와 상기 변형된 제 2 영상 데이터에 따른 이미지의 경계(Boundary)를 매칭시키는 경계매칭 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 2 와핑단계는 상기 제 2 영상 데이터에 따른 이미지에서 라인의 왜곡(Line Distortion)을 보정하는 라인보호 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치는 평면 좌표계(Planar Coordinate System)로 표시되는 제 1 영상 데이터에 대응되는 제 1 카메라(First Camera), 구면 좌표계(Spherical Coordinate System)로 표시되는 제 2 영상 데이터에 대응되는 제 2 카메라(Second Camera), 상기 제 1 영상 데이터와 제 2 영상 데이터를 처리하여 상기 제 1 영상 데이터와 상기 제 2 영상 데이터를 정합한 정합 영상 데이터를 출력하는 구동부(Driver) 및 상기 정합 영상 데이터에 따른 영상을 표시하는 디스플레이부(Display)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 구동부는 상기 제 2 영상 데이터를 상기 제 1 영상 데이터에 정렬시키는 정렬부(Align Part), 상기 정렬부에 의해 정렬된 상기 제 2 영상 데이터를 와핑(Warping)하는 와핑부(Warping Part) 및 상기 제 1 영상 데이터와 와핑한 상기 제 2 영상 데이터를 정합(Stitching)하는 정합부(Stitching Part)를 포함하고, 상기 디스플레이부는 상기 정합된 영상 데이터에 따른 영상을 표시할 수 있다.
또한, 상기 제 1 영상 데이터에 따른 영상의 해상도(Resolution)는 상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상의 해상도보다 높고, 상기 제 2 카메라는 파노라마 카메라(Panoramic Camera)일 수 있다.
본 발명에 따른 영상처리 장치 및 방법은 저해상도의 구면 좌표계 영상데이터를 고해상도의 평면 좌표계 영상데이터에 정합함으로써, 시청자의 몰입감의 저하를 억제하면서도 파노라마 영상의 데이터의 사이즈가 과도하게 증가하는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.
도 1 내지 도 4는 본 발명에 따른 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 5 내지 도 18은 본 발명에 따른 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법에 대해 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치 및 방법에 대해 상세히 설명한다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해될 수 있다.
본 발명을 설명함에 있어서 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지 않을 수 있다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다.
및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함할 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급되는 경우는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해될 수 있다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로서, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않을 수 있다.
아울러, 이하의 실시예는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것으로서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
이하에서 설명되는 다양한 실시예들은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 내에서 구현될 수 있다.
하드웨어적인 구현에 의하면, 본 발명의 실시예는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs (digital signal processors), DSPDs (digital signal processing devices), PLDs (programmable logic devices), FPGAs (field programmable gate arrays, 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
한편, 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 발명에서 절차나 기능과 같은 실시예들은 적어도 하나의 기능 또는 작동을 수행하게 하는 별개의 소프트웨어 모듈과 함께 구현될 수 있다.
이하에서 'A 및/또는 B'는 'A 및 B 중 적어도 하나'로 해석될 수 있다.
도 1 내지 도 5는 본 발명에 따른 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 살펴보면, 본 발명에 따른 영상처리 장치는 영상을 촬영하는 카메라부(Camera Part, 100), 카메라부(100)가 촬영한 영상에 대응하는 영상데이터를 처리하는 구동부(Driver, 200) 및 구동부(200)가 처리한 영상데이터에 대응하여 소정의 영상을 표시하는 디스플레이부(Display Part, 300)를 포함할 수 있다.
카메라부(100)는 소정의 영상을 촬영하여 평면 좌표계(Planar Coordinate System)로 표시되는 제 1 영상 데이터와 구면 좌표계(Spherical Coordinate System)로 표시되는 제 2 영상 데이터를 획득할 수 있다.
이를 위해, 카메라부(100)는, 도 1 및 도 2와 같이, 제 1 영상 데이터를 획득하기 위한 제 1 카메라(First Camera Part, 110) 및 제 2 카메라(Second Camera Part, 120)를 포함할 수 있다.
여기서, 제 1 카메라(110)는 고해상도 카메라(High Definition Camera)이고, 제 2 카메라(120)는 파노라마 카메라(Panoramic Camera)일 수 있다. 이에 따라, 제 1 카메라(110)에 대응하는 제 1 영상데이터에 따른 영상의 해상도(Resolution)는 제 2 카메라(120)에 대응하는 제 2 영상데이터에 따른 영상의 해상도보다 높을 수 있다.
도 2에서 식별번호 140은 제 1 카메라(110)와 제 2 카메라(120)를 연결하기 위한 브릿지(Bridge)일 수 있다.
효과적인 영상처리를 위해 제 1 카메라(110)의 렌즈와 제 2 카메라(120)의 렌즈가 근접하게 위치하도록 제 1 카메라(110)와 제 2 카메라(120)이 위치를 조정하는 것이 가능하다.
아울러, 제 1 카메라(110)의 시야방향(View Direction)과 제 2 카메라(120)의 시야방향도 최대한 매칭되는 것이 바람직할 수 있다.
구동부(200)는 제 1 카메라(110)로부터 제 1 영상데이터를 입력받고, 제 2 카메라(120)로부터 제 2 영상데이터를 입력받을 수 있다. 아울러, 구동부(200)는 제 1 영상데이터와 제 2 영상데이터를 소정의 과정을 통해 처리하여 정합하고, 정합한 영상데이터를 출력할 수 있다.
이를 위해 구동부(200)는, 도 3과 같이, 수신부(210), 정렬부(220), 와핑부(230), 정합부(240) 및 제어부(250)를 포함할 수 있다.
수신부(210)는 카메라부(100)로부터 제 1 영상데이터와 제 2 영상데이터를 수신할 수 있다.
정렬부(220)는 제 2 영상 데이터를 제 1 영상 데이터에 정렬시킬 수 있다.
와핑부(230)는 정렬부(220)에 의해 정렬된 제 2 영상 데이터를 와핑(Warping)하는 할 수 있다.
정합부(240)는 제 1 영상 데이터와 와핑한 제 2 영상 데이터를 정합(Stitching)할 수 있다.
이러한 구동부(200)의 기능 및 동작은 이하의 설명을 통해 보다 명확히 할 수 있다.
디스플레이부(300)는 구동부(200)에 의해 정합된 영상 데이터에 따른 영상을 표시할 수 있다.
이를 위해, 디스플레이부(300)는 도 4의 경우와 같이 제 1 영상데이터에 대응하는 제 1 영역(First Area, AR1)과 제 2 영상데이터에 대응하는 제 2 영역(Second Area, AR2)을 포함할 수 있다.
디스플레이부(300)의 제 1 영역(AR1)에는 제 1 영상데이터에 대응하는 영상이 표시되고, 제 2 영역(AR2)에는 제 2 영상데이터에 대응하는 영상이 표시될 수 있다.
다른 관점에서 보면, 제 1 영상 데이터에 따른 영상은 디스플레이 영역(Display Area)의 제 1 영역(First Area, AR1)에 대응되고, 와핑된 제 2 영상 데이터에 따른 영상은 제 1 영역(AR1)을 포함하는 제 2 영역(Second Area, AR2)에 대응될 수 있다.
여기서는, 디스플레이부(300)가 하나의 화면(Screen)을 갖는 경우만을 도시하고 있지만, 디스플레이부(300)는 다수의 스크린을 포함하는 경우도 가능할 수 있다. 이러한 경우에도 본 발명에 따른 방법이 적용되는 것이 가능할 수 있다.
도 5 내지 도 18은 본 발명에 따른 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법에 대해 설명하기 위한 도면이다. 이하에서는 이상에서 설명한 부분에 대한 설명은 생략될 수 있다.
도 5를 살펴보면, 본 발명에 따른 영상처리 방법에서는 먼저 제 1 영상데이터를 획득(S100)하고, 아울러 제 2 영상데이터를 획득(S110)할 수 있다.
제 1 영상데이터와 제 2 영상데이터에 따른 영상의 일례가 도 6에 게시되어 있다.
도 6의 (A)는 제 1 영상데이터에 따른 영상의 일례이고, 도 6의 (B)는 제 2 영상데이터에 따른 영상의 일례이다.
제 1 영상 데이터에 따른 영상과 제 2 영상 데이터에 따른 영상은 서로 다른 카메라(Camera)에 의해 촬영될 수 있다.
예를 들면, 제 1 영상 데이터는 고해상도 카메라에 이해 획득될 수 있고, 제 2 영상 데이터에 따른 영상은 파노라마 카메라(Panoramic Camera)에 의해 촬영되는 것이 가능하다.
여기서는, 제 1 영상데이터에 따른 영상의 넓이와 제 2 영상데이터에 따른 영상의 넓이가 동일한 것으로 도시되어 있지만, 제 2 영상데이터에 따른 영상의 넓이가 더 넓을 수 있다.
도 6의 (B)에서 제 2 영상데이터에 따른 영상은 파노라마 카메라에 의해 촬영되었기 때문에 영상이 휘어지는 부분이 포함될 수 있다.
아울러, 도 6의 (B)에서 붉은색 점선으로 표시된 부분은 도 6의 (A)의 제 1 영상데이터에 따른 영상이 정합될 부분에 해당될 수 있다.
이처럼, 제 2 영상데이터에는 제 1 영상데이터에 포함되지 않는 부분의 데이터가 포함되어 있다. 다르게 표현하면, 제 2 영상 데이터는 제 1 영상 데이터의 주변 영상에 대한 정보가 포함될 수 있다.
이를 고려할 때, 제 1 영상 데이터에 대응하는 영상을 초점 영상(Focus Image)이라고 하고, 제 2 영상 데이터에 대응하는 영상을 상황 영상(Context Image)이라고 할 수 있다.
제 1 영상 데이터와 제 2 영상 데이터를 획득한 이후에 제 2 영상 데이터를 제 1 영상 데이터에 정렬(S200)시킬 수 있다. 자세하게는, 정렬단계(S200)에서는 제 2 영상 데이터를 제 1 영상 데이터에 정렬시키기 위해 제 2 영상 데이터를 변형할 수 있다. 제 1 영상 데이터는 변형되지 않고 그대로 유지될 수 있다.
이러한 정렬단계(S200)는, 도 7과 같이, 제 2 영상 데이터를 평면 좌표계로 표시되는 평면 제 2 영상 데이터로 변환(제 1 변환단계, S210)하고, 이후 평면 제 2 영상 데이터의 특징점(Feature Point)과 제 1 영상 데이터의 특징점을 매칭(Matching)(매칭단계, S220) 시킬 수 있다,
예를 들면, 도 8에서와 제 2 영상 데이터(B)를 큐브 맵핑(Cube Mapping) 기법을 이용하여 구면 좌표계에서 평면 좌표계로 투사(Projection)(C)할 수 있다.
큐브 맵핑된 제 2 영상 데이터에서 소정의 특징점을 검출하고, 검출한 특징점에 대한 좌표정보를 획득할 수 있다. 여기서, 특징점은 영상에서 소정 물체, 모서리, 음영 등에 관련한 데이터일 수 있다.
이후, 큐브 맵핑된 제 2 영상 데이터를 호모그래피 추정(Homography Estimation)을 근거로 하여 호모그래피 변환(Homography Transformation)할 수 있다. 호모그래피 변환된 제 2 영상 데이터는 평면 좌표계를 갖는다.
이와 같은 방법으로 구면 좌표계 영상 데이터를 평면 좌표계 영상 데이터로 변환할 수 있다.
이후, 데이터 변환에 의해 에러를 제거하기 위해 와핑(제 2 와핑, S230)을 수행할 수 있다.
자세하게는, 매칭된 평면 제 2 영상 데이터의 특징점과 제 1 영상 데이터의 특징점에 대한 평면 좌표 정보를 구면 좌표 정보로 변환(제 2 변환단계, S230)할 수 있다. 예를 들면, 구면 좌표계로부터 평면 좌표계로 변환된 평면 제 2 영상 데이터에 포함된 특징점을 다시 구면 좌표계로 변환하고, 아울러 평면 좌표계를 갖는 제 1 영상 데이터에 포함된 특징점를 구면 좌표계로 변환할 수 있다. 이를 위해 역호모그래피 변환(Inverse Homography Transformation) 기법을 이용할 수 있다.
이후, 제 2 변환에 따른 결과로부터 매칭된 특징점들간의 거리(Distance)를 연산(연산단계, S240)할 수 있다.
예를 들면, 평면 제 2 영상 데이터에 포함된 소정의 제 1 특징점을 구면 좌표계로 변환한 것을 제 1-1 특징점이라 하고, 평면 좌표계를 갖는 제 1 영상 데이터에 포함되고 제 1 특징점에 대응되는 제 2 특징점을 구면 좌표계로 변환한 것을 제 2-1 특징점이라 가정하여 보자.
연산단계에서는 제 1-1 특징점과 제 2-1 특징점 사이의 거리를 연산할 수 있다.
이후, 제 2 변환단계(S230)에서 변환한 특징점들의 구면 좌표 정보의 차이점 정보, 즉 매칭된 특징점들간의 거리를 근거로 하여 제 2 영상 데이터를 와핑(와핑단계, S250)할 수 있다.
제 2 영상 데이터를 와핑하는 방법에 대해 도 9를 참조하여 보다 상세히 설명하면 아래와 같다.
제 2 영상 데이터의 와핑은 수학식 1에 의해 연산되는 에너지 및 수학식 3에 의해 연산되는 에너지의 합(수학식 4)이 최소가 되는 방향으로 수행할 수 있다.
수학식 1, 2, 3, 4에 대해 보다 상세히 살펴보면 아래와 같다.
수학식 1은 특징점들간이 거리에 대한 에너지 함수(Function)를 의미할 수 있다.
수학식 1에서 f k M 와 f k I 는 구면 좌표계를 갖는 k번째 특징점 쌍(Pair of Matched Feature Point)을 의미할 수 있다.
f k M 는 구면좌표계로 변환된 제 1 영상신호에 대응되고, f k I 는 구면좌표계로 역변환된 제 2 영상신호(φ(It))에 대응될 수 있다.
j는 버텍스 지수(Vertex indices)를 의미하고, 강조점이 표시된 v j , k 는 각각의 버텍스를 의미하고, w f j , k 는 (f k I )의 무게중심 가중치(Barycentric weight)일 수 있다.
수학식 2에서 R 90 은 90도 회전에 대응하는 매트릭스(Matrix)를 의미할 수 있다.
강조점이 표시된 v1, v2, v3는 삼각면 f(Triangle Face)를 갖는 와핑된 Vertex를 의미할 수 있다.
수학식 3은 수학식 2에 따르는 에너지 함수를 의미할 수 있다.
수학식 4는 수학식 1에 의해 계산된 에너지와 수학식 3에 의해 계산된 에너지의 합을 의미할 수 있다.
수학식 4에서 α는 공간 평탄도 가중치(Spatial Smoothness Weight)를 의미할 수 있다.
이러한 수학식 4에 의해 계산되는 에너지가 최소가 되는 방향으로 제 2 영상 데이터를 변형, 즉 와핑할 수 있다.
정렬단계(S200) 이후에 정렬된 제 2 영상 데이터를 와핑(제 1 와핑, S300)할 수 있다. 다르게 표현하면, 와핑된 제 2 영상 데이터를 제 1 영상 데이터에 대응하여 와핑할 수 있다.
제 1 와핑단계(S300)와 앞선 정렬단계(S200)는 제 2 영상 데이터를 변형(와핑)한다는 점에서 유사점이 있다. 다만, 제 1 와핑단계(S300)와 정렬단계(S200)에서 수행되는 와핑 방법이 다를 수 있다. 이를 구별하기 위해, 제 1 와핑과 제 2 와핑이라는 용어를 사용할 수 있다.
이러한 와핑단계(S300)에서는, 도 10과 같이, 제 1 영상 데이터에 따른 이미지와 변형된(와핑된) 제 2 영상 데이터에 따른 이미지의 경계(Boundary)를 매칭(경계매칭 단계, S310)시키고, 제 2 영상 데이터에 따른 이미지에서 라인의 왜곡(Line Distortion)을 보정(라인보호 단계, S320)하고, 공간적 평탄도를 확보(S330)하고, 시간적 평탄도를 확보(S340)하고, 이후 각 단계에서 연산된 에너지의 총합이 최소가 되는 방향으로 최적화(Optimization, S350)할 수 있다.
이러한 와핑단계(S300)에 대해 첨부된 도 11을 참조하여 살펴보면 아래와 같다.
정렬된 제 2 영상 데이터의 와핑은 수학식 5에 의해 연산되는 에너지, 수학식 6에 의해 연산되는 에너지, 수학식 7에 의해 연산되는 에너지 및 수학식 8에 의해 연산되는 에너지의 합(수학식 9)이 최소가 되는 방향으로 수행할 수 있다.
수학식 5, 6, 7, 8, 9에 대해 보다 상세히 살펴보면 아래와 같다.
수학식 5는 정렬된 제 2 영상 데이터의 프레임과 이에 대응되는 제 1 영상 데이터의 프레임의 소정 타깃 포인트(Target Point)간의 거리(Distance)에 대한 에너지 함수(Function)를 의미할 수 있다.
수학식 5에서 (φ(I t B ))는 마스킹 영역에 둘러싸인 픽셀 포인트(Pixel Point)를 의미할 수 있다. 이에 대해, 첨부된 도 12를 참조하여 보다 상세히 설명하면 아래아 같다.
도 12를 살펴보면, (A)는 제 1 영상 데이터에 따른 소정의 제 1 프레임(F1)에 관한 영상이고, (B)는 정렬된 제 2 영상 데이터에 따르며 제 1 프레임(F1)에 대응하는 제 2 프레임(F2)에 관한 영상일 수 있다.
제 1 영상 데이터는 파노라마 영상의 해상도를 위해 변형되지 않은 상태에서, 제 1 영상 데이터와 정렬된 제 2 영상 데이터를 정합하기 위해 정렬된 제 2 영상 데이터에서 제 1 영상 데이터에 따르는 영상과 인접하는 부분(BA)의 데이터를 변형할 수 있다.
정렬된 제 2 영상 데이터에서 제 1 영상 데이터에 따르는 영상과 인접하는 부분(BA)을 경계영역(Boundary Area)이라고 할 수 있다.
여기서 경계영역(BA)은 제 1 영상 데이터와 일부 중첩(Partially Overlap)하고, 정렬된 제 2 영상 데이터와도 일부 중첩할 수 있다.
도 13의 (A)에는 경계영역(BA), 즉, 마스킹 영역(φ(I t B ))이 게시되어 있고, 도 13의 (B)에는 구면 좌표계로 변환된 제 1 영상 데이터(φ(I t M ))에 대응하는 영역이 게시되어 있다.
이를 고려하면, (φ(I t B ))는 경계영역(BA)에 위치하는 픽셀 포인트(Pixel Point)라고 할 수 있다.
수학식 5에서 b k M 는 제 1 영상 데이터에서 k번째 타깃 포인트를 의미하고, b k I 는 정렬된 제 2 영상 데이터에서 b k M 에 매칭되는 k번째 타깃 포인트를 의미할 수 있다.
수학식 5는 앞선 수학식 1과 유사한 구조를 갖기 때문에 수학식 5는 수학식 1로부터 충분히 해석될 수 있을 것이다.
수학식 5를 통해 경계영역(BA)에서 제 1 영상 데이터의 타깃 포인트와 이에 대응하는 정렬된 제 2 영상 데이터의 타깃 포인트 사이의 거리가 작을수록 경계영역(BA) 내에서 제 1 영상 데이터와 정렬된 제 2 영상 데이터가 매칭될 수 있음을 확인할 수 있다.
라인보호 단계(S320)에 대해 첨부된 도 14와 도 15를 참조하여 살펴보면 아래와 같다.
도 14 및 도 15를 살펴보면, 라인보호 단계(S320)는 라인 세그먼트(Line Segment)를 검출하는 단계(S321)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 도 15의 (A)와 같이, 정렬된 제 2 영상 데이터에서 라인 타입의 데이터를 갖는 부분, 즉 라인 세그먼트를 검출할 수 있다.
이후, 검출한 라인 세그먼트에서 소정의 포인트를 샘플링(Sampling)(샘플링 단계, S322)할 수 있다. 도 15의 (A)를 참조하면 검출한 라인 세그먼트에 포함된 포인트, 예를 들면 라인 세그먼트의 시작점과 종료점을 샘플링하는 것이 가능하다.
이후, 샘플링한 포인트를 선와핑(Prewarping)(선와핑 단계, S323)할 수 있다.
자세하게는, 도 15의 (B)와 같이, 정렬된 제 2 영상 데이터는 구면 좌표계를 갖기 때문에 샘플링한 포인트를 선와핑하게 되면, 선와핑된 샘플링 포인트는 평면 좌표계를 가질 수 있다. 구면 좌표계는 곡면 상에 표시되기 때문에 평면 좌표계로 변환할 경우에 곡면과 평면의 기하학적 차이로 인해 에러가 발생할 수 있다.
도 15의 (B)에서 l 0과 l 1은 라인 세그먼트이 시작점과 종류점을 의미할 수 있다.
이후, 선와핑한 결과로부터 샘플링한 포인트 간의 거리를 연산(S324)하고, 도 15의 (C)와 같이, 샘플링한 포인트 간의 거리가 감소하는 방향, 바람직하게는 최소가 되는 방향으로 정렬된 제 2 영상 데이터를 와핑할 수 있다.
그러면, 도 15의 (D)와 같이, 라인 세그먼트가 왜곡되는 것을 억제할 수 있다.
이상에서 설명한 라인보호 단계(S320)에서의 에너지 함수(수학식 6)를 첨부된 도 10을 참조하여 살펴보면 아래와 같다.
수학식 6은 기본적으로 수학식 5와 유사한 구조를 갖는다.
수학식 6에서 l k 는 구면 좌표계로 표시되는 정렬된 제 2 영상 데이터 상에서 k번째 라인 세그먼트를 의미하고, 강조점이 표시된 l k 는 정렬된 제 2 영상 데이터를 평면 좌표계로 변환한 영상 데이터에서 k번째 라인 세그먼트를 의미할 수 있다.
이러한 방향으로 라인 세그먼트를 보정한 경우와 보정하지 않은 경우를 도 16 및 도 17을 참조하여 비교하여 살펴보면 아래와 같다.
도 16은 수학식 6을 추종하지 않는 방향으로 정렬된 제 2 영상 데이터를 와핑한 결과에 해당될 수 있다. 도 16에서 노란색 점선으로 표시한 부분을 보면, 제 1 영상 데이터에 의한 영상과 제 2 영상 데이터에 의한 영상의 경계부분에서 소정의 라인이 휘어져 보이는 것을 확인할 수 있다.
반면에, 동일한 조건에서 수학식 6을 추종하는 방향으로 와핑을 수행하게 되면, 도 17의 경우와 같이, 라인의 왜곡이 개선될 수 있다.
공간적 평탄도를 확보(S330)하는 단계에서는 도 10의 수학식 7에 의해 연산되는 에너지가 최소가 되는 방향을 추종할 수 있다.
수학식 7은 앞선 수학식 2와 3과 유사한 구조를 갖는다. 수학식 7은 수학식 2와 3으로부터 충분히 해석될 수 있다.
시간적 평탄도를 확보(S340)하는 단계에서는 도 10의 수학식 8에 의해 연산되는 에너지가 최소가 되는 방향을 추종할 수 있다.
수학식 8에서 W는 윈도우 사이즈(Window Size)를 의미할 수 있다.
최적화단계(Optimization, S350)에서 유추된 수학식 9는 수학식 5에 의해 계산된 에너지, 수학식 6에 의해 계산된 에너지, 수학식 7에 의해 계산된 에너지, 수학식 8에 의해 계산된 에너지의 합(수학식 9)이 최소가 되는 방향으로 정렬된 제 2 영상 데이터를 와핑하는 것으로 해석할 수 있다.
도 18을 살펴보면, 이상에서 설명한 방법에 따라 정렬된 제 2 영상 데이터를 와핑하고, 와핑한 데이터를 제 1 영상 데이터에 정합(Stitching)하고, 정합된 영상 데이터에 따른 영상을 디스플레이부에 표시할 수 있다.
이러한 경우, 시청자는 고해상도의 제 1 영상 데이터에 따른 영상(초점 영상)을 시청하면서 초점 영상 주변의 저해상도의 영상(상황 영상)을 함께 시청하는 것이 가능하다. 즉, 시청자는 초점 영상에 집중하면서도 상황 영상을 통해 초점 영상 주변 상황에 대한 정보를 확인할 수 있다. 이에 따라, 시청자의 몰입도가 저하되는 것을 억제할 수 있다.
아울러, 초점 영상과 상황 영상을 정합한 파노라마 영상의 데이터의 크기가 과도하게 증가하는 것을 방지할 수 있다.
이와 같이, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (13)

  1. 평면 좌표계(Planar Coordinate System)로 표시되는 제 1 영상 데이터와 구면 좌표계(Spherical Coordinate System)로 표시되는 제 2 영상 데이터가 입력되는 입력단계;
    상기 제 2 영상 데이터를 상기 제 1 영상 데이터에 정렬시키는 정렬단계;
    정렬된 상기 제 2 영상 데이터를 와핑(Warping)하는 제 1 와핑단계;
    상기 제 1 영상 데이터와 와핑한 상기 제 2 영상 데이터를 정합(Stitching)하는 정합단계; 및
    정합된 영상 데이터에 따른 영상을 표시하는 표시단계;
    를 포함하며
    상기 제 1 영상 데이터에 따른 영상은 디스플레이 영역(Display Area)의 제 1 영역(First Area)에 대응되고,
    와핑된 상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상은 상기 제 1 영역을 포함하는 제 2 영역(Second Area)에 대응되는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 영상 데이터에 따른 영상의 해상도(Resolution)는 상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상의 해상도보다 높은 것을 특징으로 하는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 영상 데이터에 따른 영상과 상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상은 서로 다른 카메라(Camera)에 의해 촬영되는 것을 특징으로 하는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상은 파노라마 카메라(Panoramic Camera)에 의해 촬영되는 것을 특징으로 하는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 정렬단계에서는 제 2 영상 데이터를 상기 제 1 영상 데이터에 정렬시키기 위해 상기 제 2 영상 데이터를 변형하는 것을 특징으로 하는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 정렬단계는
    상기 제 2 영상 데이터를 평면 좌표계로 표시되는 평면 제 2 영상 데이터로 변환하는 제 1 변환단계;
    상기 평면 제 2 영상 데이터의 특징점(Feature Point)과 상기 제 1 영상 데이터의 특징점을 매칭(Matching) 시키는 단계;
    매칭된 상기 평면 제 2 영상 데이터의 특징점과 상기 제 1 영상 데이터의 특징점에 대한 평면 좌표 정보를 구면 좌표 정보로 변환하는 제 2 변환단계; 및
    상기 제 2 변환단계에서 변환한 특징점들의 구면 좌표 정보의 차이점 정보를 근거로 하여 상기 제 2 영상 데이터를 와핑하는 제 2 와핑단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 2 와핑단계에서는
    상기 와핑된 제 2 영상 데이터를 상기 제 1 영상 데이터에 대응하여 와핑하는 것을 특징으로 하는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 2 와핑단계는
    상기 제 1 영상 데이터에 따른 이미지와 상기 와핑된 제 2 영상 데이터에 따른 이미지의 경계(Boundary)를 매칭시키는 경계매칭 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 2 와핑단계는
    상기 제 2 영상 데이터에 따른 이미지에서 라인의 왜곡(Line Distortion)을 보정하는 라인보호 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 방법.
  11. 평면 좌표계(Planar Coordinate System)로 표시되는 제 1 영상 데이터에 대응되는 제 1 카메라(First Camera);
    구면 좌표계(Spherical Coordinate System)로 표시되는 제 2 영상 데이터에 대응되는 제 2 카메라(Second Camera);
    상기 제 1 영상 데이터와 제 2 영상 데이터를 처리하여 상기 제 1 영상 데이터와 상기 제 2 영상 데이터를 정합한 정합 영상 데이터를 출력하는 구동부(Driver); 및
    상기 정합 영상 데이터에 따른 영상을 표시하는 디스플레이부(Display);
    를 포함하며,
    상기 제 1 영상 데이터에 따른 영상은 디스플레이 영역(Display Area)의 제 1 영역(First Area)에 대응되고,
    와핑된 상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상은 상기 제 1 영역을 포함하는 제 2 영역(Second Area)에 대응되는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 구동부는
    상기 제 2 영상 데이터를 상기 제 1 영상 데이터에 정렬시키는 정렬부(Align Part);
    상기 정렬부에 의해 정렬된 상기 제 2 영상 데이터를 와핑(Warping)하는 와핑부(Warping Part); 및
    상기 제 1 영상 데이터와 와핑한 상기 제 2 영상 데이터를 정합(Stitching)하는 정합부(Stitching Part);
    를 포함하고,
    상기 디스플레이부는 상기 정합된 영상 데이터에 따른 영상을 표시하는 것을 특징으로 하는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 1 영상 데이터에 따른 영상의 해상도(Resolution)는 상기 제 2 영상 데이터에 따른 영상의 해상도보다 높고,
    상기 제 2 카메라는 파노라마 카메라(Panoramic Camera)인 것을 특징으로 하는 평면 좌표계 영상데이터와 구면 좌표계 영상데이터를 이용한 영상처리 장치.
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