KR102150661B1 - 객체를 검출하기 위한 전처리 장치 및 방법 - Google Patents

객체를 검출하기 위한 전처리 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

객체를 검출하기 위한 전처리 장치 및 방법을 개시한다.
객체를 검출할 때 전처리를 통해 배경이 확실한 영역을 검출하고, 검출된 배경 영역을 제외한 나머지 영역 내에서만 객체를 검출할 수 있도록 하는 객체를 검출하기 위한 전처리 장치 및 방법에 관한 것이다.

Description

객체를 검출하기 위한 전처리 장치 및 방법{Method and Apparatus for Preprocessing Image for Detecting Objects}
본 실시예는 객체를 검출하기 위한 전처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
감시 카메라, DVR(Digital Video Recorder) 등과 같은 영상장비의 발달과 공공장소에서의 안전에 대한 관심의 증대로 인해 최근 영상 감시 시스템에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 지능형 영상감시 시스템의 개발에 대한 요구도 꾸준히 증가하고 있는 추세이다.
일반적으로 객체 검출시스템은 카메라로 촬영된 영상 내에서 객체를 검출할 때, 검출하고자 하는 객체의 크기 및 위치를 알지 못하여 전체 영상에서 객체를 검출하고자 하는 동작을 수행한다. 일반적인 객체 검출시스템은 객체 검출 동작을 수행하는 데 있어서 불필요한 영상에서 객체를 검색하고, 전체 영상을 검색하여 연산량이 증가함으로 인해 객체의 검출속도가 감소할 수 있다.
한편, 객체 검출시스템은 객체의 검출속도를 증가시키기 위해 병렬 프로그래밍을 활용하거나 객체의 크기나 위치 정도를 미리 알고 이를 활용하거나 영상의 크기를 다운 샘플링하여 연산량을 줄이는 방식 등이 사용되고 있다.
본 실시예는, 객체를 검출할 때 전처리를 통해 배경이 확실한 영역을 검출하고, 검출된 배경 영역을 제외한 나머지 영역 내에서만 객체를 검출할 수 있도록 하는 객체를 검출하기 위한 전처리 장치 및 방법을 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 영상프레임을 획득하는 영상 획득부; 상기 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환하고, 상기 흑백 영상프레임 및 상기 에지 영상프레임 각각의 화소값에 근거하여 분산 처리된 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 생성하고, 상기 흑백 분산 처리정보 및 상기 에지 분산 처리정보를 결합하여 배경 확정영역을 검출하는 전처리부; 및 상기 영상프레임에서 상기 배경 확정영역을 제외한 나머지 영역에 대한 객체 후보정보를 추출하여 관심객체가 검출되도록 상기 객체 후보정보를 전송하는 객체후보 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치를 제공한다.
또한, 본 실시예의 다른 측면에 의하면, 영상프레임을 획득하는 영상 획득과정; 상기 영상프레임을 기 설정된 단위블록으로 분할하여 복수 개의 블록영역을 갖는 영상프레임을 생성하는 블록 처리과정; 상기 복수 개의 블록영역을 갖는 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환하는 영상 변환과정; 상기 흑백 영상프레임에 포함된 복수의 블록영역 각각의 흑백 블록 화소값을 분산 처리하여 상기 흑백 분산 처리정보를 생성하는 흑백 분산 처리과정; 상기 에지 영상프레임에 포함된 복수의 블록영역 각각의 에지 블록 화소값을 분산 처리하여 상기 에지 분산 처리정보를 생성하는 에지 분산 처리과정; 상기 흑백 분산 처리정보 및 상기 에지 분산 처리정보를 결합하여 상기 배경 확정영역을 검출하는 배경영역 검출과정; 및 상기 영상프레임에서 상기 배경 확정영역을 제외한 나머지 영역에 대한 객체 후보정보를 추출하여 관심객체가 검출되도록 상기 객체 후보정보를 전송하는 객체후보 추출과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 방법을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 영상프레임 내에서 배경이 확실한 영역을 검출하고, 검출된 배경 영역을 제외한 나머지 영역 내에서만 객체를 검출할 수 있도록 전처리를 수행함으로써, 객체 검출의 연산량을 감소시킬 수 있고 객체를 검출하는 시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 객체를 검출하기 위한 전처리를 수행함으로써, 컴퓨팅 파워가 낮은 임베디드 환경에서 객체 검출을 수행할 수 있도록 구현할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 객체 검출 시스템을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 객체검출 전처리 장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 객체 검출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 실시예에 따른 객체 검출을 위한 전처리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 실시예에 따른 객체 검출을 위한 객체검출 전처리 장치의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 실시예에 따른 객체 검출 시스템을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
본 실시예에 따른 객체 검출 시스템(100)은 영상 촬영장치(110), 객체검출 전처리 장치(120) 및 객체 검출장치(130)를 포함한다. 도 1에 도시된 객체 검출 시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 따라서 도 1에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
영상 촬영장치(110)는 영상을 촬영할 수 있는 장치를 말하며, 본 실시예에 따른 영상 촬영장치(110)는 촬영된 촬영영상에 대한 영상프레임을 객체 검출 전처리 장치(120)로 전송할 수 있으며, 객체 또는 움직이는 이벤트를 검출하기 위한 영상을 촬영할 수 있는 CCTV용 카메라, 감시 카메라 등으로 구현될 수 있다. 이러한 영상 촬영장치(110)는 복수 개의 카메라로 구현될 수도 있다. 여기서, 객체는 이동하는 사람일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 이동할 수 있는 차량 등의 이동 가능한 물체일 수도 있다.
객체검출 전처리 장치(120)는 영상 촬영장치(110)로부터 획득한 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환하고, 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임 각각의 화소의 밝기를 분산 처리한 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 생성한다. 여기서, 영상프레임은 기 설정된 단위블록으로 분할되어 복수 개의 블록영역을 포함할 수 있고, N × M 블록으로 분할된 블록영역은 (x, y)와 같은 좌표값으로 위치를 표시할 수도 있다.
또한, 객체검출 전처리 장치(120)는 생성된 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 결합하여 검출된 배경 확정영역에 근거하여 객체 후보정보를 산출한다.
본 실시예에 따른 객체검출 전처리 장치(120)는 획득한 영상프레임을 기 설정된 단위블록으로 분할하여 생성된 복수 개의 블록 영역으로 구분된 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환한다. 더 자세히 설명하자면, 객체검출 전처리 장치(120)는 획득한 영상프레임이 컬러 영상인 경우, 영상프레임을 화소값에 근거하여 밝기를 측정하기 위한 흑백 영상프레임과 에지(Edge)를 검출하여 화소값에 근거한 에지의 강도(Intensity)를 측정하기 위한 에지 영상프레임으로 각각 변환할 수 있다.
객체검출 전처리 장치(120)는 흑백 분산 처리부(250)는 흑백 영상프레임의 블록영역에 포함된 복수의 화소에 대한 밝기의 강도(Intensity)인 화소값을 측정하고, 각각의 블록영역 내에 화소값의 분산을 계산하여 흑백 분산 처리정보를 생성한다.
또한, 객체검출 전처리 장치(120)는 에지 영상프레임의 블록영역에 포함된 에지의 강도를 측정하고, 각각의 블록영역 내의 에지의 강도에 대한 분산을 계산하여 에지 분산 처리정보를 생성한다.
객체검출 전처리 장치(120)는 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임의 각각의 블록영역에 대한 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 이진화하여 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보를 생성하고, 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보를 결합하여 배경 확정영역을 검출한다. 예컨대, 객체검출 전처리 장치(120)는 동일한 블록영역에 대한 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 화소값에 근거하여 '0' 또는 '1'로 이진화하여 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보를 생성할 수 있다.
또한, 객체검출 전처리 장치(120)는 동일한 블록영역에 대한 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보가 동일한 값을 갖는 것으로 확인되면 해당 블록영역을 움직이지 않는 배경에 대한 영역인 배경 확정영역으로 검출한다.
객체검출 전처리 장치(120)는 복수 개의 블록영역을 갖는 영상프레임 내에서 배경 확정영역을 제외한 나머지 블록영역을 객체 후보영역으로 추출하고, 객체 후보영역에 대한 객체 후보정보를 전송한다.
한편, 도 1에서 객체검출 전처리 장치(120)는 객체 검출장치(130)와 별도로 구현된 장치인 것으로 기재하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 객체 검출장치(130)에 객체검출 전처리부와 같이 포함되어 하나의 장치로 구현될 수도 있다.
객체 검출장치(130)는 객체검출 전처리 장치(120)로부터 객체 후보정보를 수신하고, 수신된 객체 후보정보에 대응하는 영역 내에서 기 설정된 윈도우(단위 모델)를 슬라이딩하여 관심객체를 검출하고, 검출된 관심객체를 저장 및 출력하는 동작을 수행한다. 본 실시예에 따른 객체 검출장치(130)는 객체 검출부(132) 및 검출결과 처리부(134)를 포함하여 구현될 수 있다.
객체 검출부(132)는 객체검출 전처리 장치(120)로부터 수신된 객체 후보정보에 대응하는 영역 즉, 객체 후보영역 내에서 관심객체를 검출하는 동작을 수행한다. 더 자세히 설명하자면, 객체 검출부(132)는 영상 프레임 중 객체 후보정보에 대응하는 객체 후보영역 내에서 소정의 크기의 윈도우(단위 모델)를 기 설정된 경로에 따라 슬라이드하고, 윈도우 내에서 측정된 측정값에 근거하여 관심객체를 검출할 수 있다. 여기서, 측정값은 기 설정된 기준 특징값에 근거하여 에지, 방향(Orientation), 변화량(Gradient), 조도, 화소값 등의 특징을 측정한 값을 의미하고, 이러한 측정값은 Haar-like, HOG(Histogram of Oriented Gradients), LBP(Local Binary Pattern), MCT(Modified Census Transform) 등의 특징을 이용하여 결정될 수도 있다. 예컨대, 차량에 구비된 카메라를 통해 보행자를 검출할 때, 객체 검출장치(132)는 차량용 영상프레임(예컨대, 640 * 480)에서 배경 확정영역이 제외된 객체 후보영역 내에서 보행자 크기의 윈도우(예컨대, 64 * 128)를 슬라이드하여 기 설정된 특징점에 대응하는 보행자(즉, 관심객체)를 검출할 수 있다.
한편, 객체 검출부(132)는 영상프레임(예컨대, 640 * 480)을 업(Up) 또는 다운(Down) 샘플링한 후 윈도우를 슬라이드하여 추가로 관심객체를 검출할 수 있으며, 기 설정된 위도우의 크기를 변경하여 관심객체를 검출할 수도 있다.
도 1에 기재된 객체 검출부(132)는 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 방식만을 이용하여 관심객체를 검출하는 것으로 기재하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 일정 크기의 블록으로 객체 후보영역을 구분하여 각각의 블록마다 객체가 존재하는지 여부를 판단하고, 판단된 결과에 근거하여 관심객체를 검출하는 영역기반 검출 방식(Part-Based Search) 등을 이용하여 관심객체를 검출할 수도 있다.
검출결과 처리부(134)는 객체 검출부(132)에서 검출된 관심객체를 외부 또는 내부에 구비된 저장장치(미도시)에 저장하고, 애플리케이션 또는 디스플레이부를 통해 관심객체를 출력한다.
도 2는 본 실시예에 따른 객체검출 전처리 장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
본 실시예에 따른 객체검출 전처리 장치(120)는 영상 획득부(210) 및 전처리부(220)를 포함한다. 여기서, 전처리부(220)는 블록 처리부(230), 영상 변환부(240), 흑백 분산 처리부(250), 에지 분산 처리부(260), 배경영역 검출부(270) 및 객체후보 추출부(280)를 포함한다. 도 1에 도시된 객체검출 전처리 장치(120)는 일 실시예에 따른 것이고, 따라서 도 1에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
영상 획득부(210)는 영상 촬영장치(110)로부터 촬영된 영상에 대한 영상프레임을 획득한다. 여기서, 영상프레임은 하나의 프레임일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 복수 개의 프레임을 포함한 영상일 수도 있다. 한편, 영상 획득부(210)는 영상 촬영장치(110)로부터 촬영된 영상을 실시간으로 수신하여 획득할 수 있으나 영상 촬영장치(110)에서 기 촬영되어 저장된 영상을 획득하여 영상 내의 객체를 검출하는 데 사용될 수도 있다.
전처리부(220)는 객체 검출장치(130)에서 관심객체를 검출하는 데 있어서, 연산량을 줄이기 위한 동작을 수행한다. 본 실시예에 따른 전처리부(220)는 영상 획득부(210)에서 획득한 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환하고, 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임 각각의 화소값을 분산 처리한 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 생성한다. 또한, 전처리부(220)는 생성된 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 결합하여 검출된 배경 확정영역에 근거하여 객체 후보정보를 산출한다.
이하, 전처리부(220)에 포함된 구성요소에 대해 설명하도록 한다.
블록 처리부(230)는 영상프레임을 단위블록으로 분할하는 동작을 수행한다. 본 실시예에 따른 블록 처리부(230)는 영상 획득부(210)에서 획득한 영상프레임을 기 설정된 단위블록으로 분할하여 복수 개의 블록 영역으로 구분된 영상프레임을 생성한다. 예컨대, 블록 처리부(230)는 획득한 영상프레임을 8 × 8 블록으로 분할하여 64 개의 블록영역으로 구분된 영상프레임을 생성할 수 있다. 여기서, 블록영역은 (x, y)와 같은 좌표값으로 위치를 표시할 수 있고, 각각의 블록영역은 복수 개의 화소로 구성되는 것이 바람직하다.
영상 변환부(240)는 복수 개의 블록을 갖는 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환하는 동작을 수행한다. 본 실시예에 따른 영상 변환부(240)는 영상프레임이 컬러영상인 경우, 화소값에 근거하여 밝기를 측정하기 위한 흑백 영상프레임과 영상프레임의 에지(Edge)를 검출하여 화소값에 근거한 에지의 강도(Intensity)를 측정하기 위한 에지 영상프레임으로 각각 변환한다.
한편, 본 실시예에서 영상 변환부(240)는 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로만 변환하는 것으로 기재하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 화소값을 이용하여 전경과 배경의 구별을 위한 차이를 측정할 수 있는 영상이라면 그 어떤 영상으로도 변환 가능하다.
흑백 분산 처리부(250)는 흑백 영상프레임에 포함된 복수의 블록영역 각각의 흑백 블록 화소값을 산출한 후 분산 처리하여 흑백 분산 처리정보를 생성하는 동작을 수행한다. 즉, 흑백 분산 처리부(250)는 흑백 영상프레임의 블록영역에 포함된 복수의 화소에 대한 밝기의 강도(Intensity, 화소값)을 측정하고, 각각의 블록영역 내에 화소값의 분산을 계산하여 흑백 분산 처리정보를 생성한다. 예컨대, 8 × 8 블록영역으로 구분된 흑백 영상프레임에서 각각의 블록영역에 포함된 복수 개의 화소값의 분산을 계산하여 각각의 블록영역의 화소값의 변화 정도를 흑백 분산 처리정보로 생성할 수 있다.
에지 분산 처리부(260)는 에지 영상프레임에 포함된 복수의 블록영역 각각의 에지 블록 화소값을 산출한 후 분산 처리하여 에지 분산 처리정보를 생성하는 동작을 수행한다.
본 실시예에 따른 에지 분산 처리부(260)는 에지 영상프레임의 블록영역에 포함된 에지의 강도(에지 매그니튜드: Edge Magnitude)를 측정하고, 각각의 블록영역 내의 에지 매그니튜드의 분산을 계산하여 에지 분산 처리정보를 생성한다. 예컨대, 8 × 8 블록영역으로 구분된 에지 영상프레임에서 각각의 블록영역에 포함된 에지 매그니튜드의 분산을 계산하여 각각의 블록영역의 에지의 강도에 대한 변화 정도를 에지 분산 처리정보로 생성할 수 있다.
에지 분산 처리부(260)는 에지 영상프레임의 각각의 블록영역에 대한 에지의 강도 즉, 에지 매그니튜드를 산출하는데 수학식 1을 이용한다.
Figure 112013085678923-pat00001
(Magnitude: 블록영역 내의 에지의 강도(크기), sprt: 제곱근, conv: 컨볼루션(Convolution) 연산, I: 흑백 영상프레임의 블록영역 화소값, [-1 1]: 블록영역의 수평행렬, [-1 1]T: 블록영역의 수직행렬)
즉, 에지 분산 처리부(260)는 에지 영상프레임의 각각의 블록영역에 대해 x축 및 y 축으로 미분연산을 수행하고, 미분 연산값의 제곱근을 에지의 강도로 산출할 수 있다. 여기서, 에지 분산 처리부(260)는 에지의 강도를 분산 처리하여 생성된 에지 분산 처리정보를 배경 확정영역을 검출하기 위해 배경영역 검출부(270)로 전송한다.
배경영역 검출부(270)는 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 결합하여 움직이지 않는 배경에 대한 영역을 배경 확정영역으로 검출하는 동작을 수행한다.
본 실시예에 따른 배경영역 검출부(270)는 각각의 블록영역에 대한 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 이진화하여 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보를 생성한다. 예컨대, 배경영역 검출부(270)는 각각의 블록영역에 대한 흑백 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 흑백 분산 처리정보를 '0' 또는 '1'로 이진화한 흑백 이진화 정보를 생성하고, 각각의 블록영역에 대한 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 에지 분산 처리정보를 '0' 또는 '1'로 이진화한 에지 이진화 정보를 생성할 수 있다.
배경영역 검출부(270)는 각각의 블록영역에 대한 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보가 동일한 값을 갖는 것으로 확인되면, 해당 블록영역을 배경 확정영역으로 검출한다. 예컨대, (1, 2) 블록영역에 대한 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보가 '0' 또는 '1'로 동일한 경우, (1, 2) 블록영역을 움직이지 않는 배경에 해당하는 배경 확정영역으로 검출할 수 있다.
한편, 배경영역 검출부(270)는 각각의 블록영역에 대한 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보를 AND 연산하여 결과값이 '1'인 경우, 해당 블록영역을 배경 확정영역으로 검출할 수도 있다.
객체후보 추출부(280)는 배경영역 검출부(270)에서 검출된 배경 확정영역에 근거하여 객체 후보정보를 추출하는 동작을 수행한다. 즉, 객체후보 추출부(280)는 복수 개의 블록을 갖는 영상프레임 내에서 배경 확정영역을 제외한 나머지 블록영역을 객체 후보영역으로 추출하고, 객체 후보영역에 대한 객체 후보정보를 전송한다. 여기서, 객체후보 추출부(280)는 추출된 객체 후보영역 내에서만 관심객체를 검출하도록 객체 검출장치(130)로 객체 후보정보를 전송할 수 있다. 여기서, 객체후보 추출부(280)는 전처리부(220) 내에 포함되어 구현되는 것으로 기재하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
도 3은 본 실시예에 따른 객체 검출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
객체검출 전처리 장치(120)는 영상 촬영장치(110)로부터 촬영된 영상에 대한 영상프레임을 획득한다(S310).
객체검출 전처리 장치(120)는 영상프레임 내에서 배경 확정영역을 검출한다(S320). 더 자세히 설명하자면, 객체검출 전처리 장치(120)는 획득한 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환하고, 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임 각각의 화소값을 분산 처리한 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 생성한다. 객체검출 전처리 장치(120)는 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 이진화하여 생성된 이진화 정보를 결합하여 움직이지 않는 배경에 대한 배경 확정영역을 검출한다.
객체검출 전처리 장치(120)는 영상 프레임 내에서 배경 확정영역을 제외한 나머지 영역을 객체를 검출하기 위한 객체 후보영역으로 추출하고, 객체 후보영역에 대한 객체 후보정보를 객체 검출장치(130)로 전송한다(S330).
객체 검출장치(130)는 단계 S330에서 전송된 객체 후보정보를 수신하고, 수신된 객체 후보정보에 근거하여 기 설정된 단위모델을 매칭하여 관심객체를 검출한다(S340). 여기서, 객체 검출장치(130)는 영상 프레임 중 객체 후보정보에 대응하는 객체 후보영역 내에서 소정의 크기의 단위 모델을 기 설정된 경로에 따라 슬라이드하여 측정된 측정값에 근거하여 관심객체를 검출하는 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 방식을 이용하는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 관심객체의 특징점, 윤곽선, 컬러 등을 이용하여 객체를 검출할 수 있는 방식이라면 그 어떤 검출 방식도 적용 가능하다.
객체 검출장치(130)는 단계 S340에서 검출된 관심객체를 저장 및 출력한다(S350).
도 3에서는 단계 S310 내지 단계 S350를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 3에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S310 내지 단계 S350 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 3은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
도 4는 본 실시예에 따른 객체 검출을 위한 전처리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
객체검출 전처리 장치(120)는 영상 촬영장치(110)로부터 촬영된 영상에 대한 영상프레임을 획득한다(S410).
객체검출 전처리 장치(120)는 영상프레임을 기 설정된 단위블록으로 분할하여 복수 개의 블록영역으로 분할된 영상프레임을 생성한다(S420). 여기서, 영상프레임은 N × M 블록으로 분할될 수 있으며, 분할된 블록영역은 (x, y)와 같은 좌표값으로 위치를 표시될 수 있다.
객체검출 전처리 장치(120)는 복수 개의 블록영역으로 분할된 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환한다(S430). 즉, 객체검출 전처리 장치(120)는 획득한 영상프레임이 컬러 영상인 경우, 영상프레임을 화소값에 근거하여 밝기를 측정하기 위해 흑백으로 변환한 흑백 영상프레임과 에지(Edge)를 검출하여 화소값에 근거한 에지의 강도(Intensity)를 측정하기 위한 에지 영상프레임으로 각각 변환할 수 있다.
객체검출 전처리 장치(120)는 흑백 영상프레임의 각각의 블록영역에 대한 화소값을 분산 처리하여 흑백 분산 처리정보를 생성하고(S440), 에지 영상프레임의 각각의 블록영역에 대한 화소값을 분산 처리하여 에지 분산 처리정보를 생성한다(S450).
객체검출 전처리 장치(120)는 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상인지 여부를 판단한다(S460).
단계 S460을 판단한 결과, 객체검출 전처리 장치(120)는 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보 각각을 이진화하여 생성된 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보를 결합하여 배경 확정영역을 검출한다(S470). 예컨대, 객체검출 전처리 장치(120)는 동일한 블록영역에 대한 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보를 화소값에 근거하여 '0' 또는 '1'로 이진화하여 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보를 생성할 수 있다.
객체검출 전처리 장치(120)는 복수 개의 블록영역을 갖는 영상프레임 내에서 동일한 블록영역에 대한 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보가 동일한 값을 갖거나 AND 연산을 수행하여 결과값이 '1'이 산출되는 경우 해당 블록영역을 움직이지 않는 배경인 배경 확정영역으로 검출한다.
한편, S460을 판단한 결과, 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 미만이면, 객체 후보영역에 포함하여 객체 후보정보를 객체 검출장치(130)로 전송한다.
객체검출 전처리 장치(120)는 배경 확정영역을 제외한 객체 후보영역으로 추출한다(S480). 즉, 객체검출 전처리 장치(120)는 복수 개의 블록영역을 갖는 영상프레임 내에서 배경 확정영역을 제외한 나머지 블록영역을 객체 후보영역으로 추출한다.
객체검출 전처리 장치(120)는 객체 후보영역에 대한 객체 후보정보를 객체 검출장치(130)로 전송한다(S490). 객체검출 전처리 장치(120)는 추출된 객체 후보영역 내에서만 관심객체를 검출하도록 객체 검출장치(130)로 객체 후보영역에 대한 객체 후보정보를 전송할 수 있다.
도 4에서는 단계 S410 내지 단계 S490를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 4에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S410 내지 단계 S490 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 4는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
전술한 바와 같이 도 4에 기재된 본 실시예에 따른 객체검출 전처리 장치(120)의 동작은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 객체검출 전처리 장치(120)의 동작을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.
도 5는 본 실시예에 따른 객체 검출을 위한 객체검출 전처리 장치의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
객체검출 전처리 장치(120)는 영상 촬영장치(110)로부터 영상프레임을 획득하고, 획득한 영상프레임을 기 설정된 단위블록으로 분할하여 복수 개의 블록 영역으로 구분된 원본 컬러 영상(510)으로 생성한다. 여기서, 단위블록의 크기는 변경될 수 있으며, N × M 블록으로 분할된 블록영역은 (x, y)와 같은 좌표값으로 위치를 표시할 수도 있다.
객체검출 전처리 장치(120)는 원본 컬러 영상(510)을 흑백 영상(520) 및 에지 영상(522)으로 변환한다. 여기서, 흑백 영상(520)은 원본 컬러 영상(510)을 흑백으로 변환한 영상을 의미하고, 에지 영상(522)은 영상의 윤곽선을 추출한 영상으로서 영상의 밝기가 변화하는 지점을 추출한 영상을 의미한다.
한편, 객체검출 전처리 장치(120)는 원본 컬러 영상(510)을 흑백 영상(520) 및 에지 영상(522)으로만 변환하는 것으로 기재하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 화소값을 이용하여 전경과 배경의 구별을 위한 차이를 측정할 수 있는 영상이라면 그 어떤 영상으로도 변환 가능하다.
객체검출 전처리 장치(120)는 흑백 영상(520)에 포함된 복수의 블록영역 각각의 화소값을 분산 처리한 흑백 분산 처리정보를 이용하여 흑백 분산 처리영상(530)을 생성하고, 에지 영상(522)에 포함된 복수의 블록영역 각각의 에지의 강도(에지 매그니튜드: Edge Magnitude)를 분산 처리한 에지 분산 처리정보를 이용하여 에지 분산 처리영상(532)을 생성한다.
객체검출 전처리 장치(120)는 흑백 분산 처리정보 및 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 흑백 분산 처리영상(530) 및 에지 분산 처리영상(532)을 이진화하여 흑백 이진화 영상(540) 및 에지 이진화 영상(542)를 생성한다.
객체검출 전처리 장치(120)는 흑백 이진화 영상(540) 및 에지 이진화 영상(542)에서 동일한 블록영역의 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보를 AND 연산하여 결과값이 '1'인 경우, 해당 블록영역을 움직이지 않는 배경에 대한 배경 확정영역으로 검출하여 배경 확정영상(550)을 생성한다. 여기서, 객체검출 전처리 장치(120)는 원본 컬러 영상(510)에서 배경 확정영상(550)을 제외한 나머지 영상인 객체 후보영상 내에서 보행자, 차량 등과 같은 영상 내에서 움직이는 관심객체를 검출하도록 객체 후보영상을 객체 검출장치(130)로 전송한다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예는 객체를 검출하는 분야에 적용되어, 객체 검출의 연산량을 감소시키고, 객체를 검출하는 시간을 단축시킬 수 있는 효과를 발생하는 유용한 발명이다.
100: 객체 검출 시스템 110: 영상 촬영장치
120: 객체검출 전처리 장치 130: 객체 검출장치
132: 객체 검출부 134: 검출결과 처리부
210: 영상 획득부 220: 전처리부
230: 블록 처리부 240: 영상 변환부
250: 흑백 분산 처리부 260: 에지 분산 처리부
270: 배경영역 검출부 280: 객체후보 추출부

Claims (14)

  1. ◈청구항 1은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    영상프레임을 획득하는 영상 획득부;
    상기 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환한 후 상기 흑백 영상프레임의 밝기 강도의 분산값을 기반으로 흑백 분산 처리정보를 생성하고, 상기 에지 영상프레임의 에지 강도의 분산값을 기반으로 에지 분산 처리정보를 생성하고, 상기 흑백 분산 처리정보 및 상기 에지 분산 처리정보 각각을 이진화한 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보를 기반으로 객체가 아닌 것으로 판단되는 배경영역을 검출하는 전처리부; 및
    상기 객체를 검출하기 전에 상기 영상프레임으로부터 상기 배경영역을 제외한 나머지 영역을 대상으로만 객체 후보정보를 추출하는 객체후보 추출부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  2. ◈청구항 2은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 1 항에 있어서,
    상기 전처리부는,
    상기 영상프레임을 기 설정된 단위블록으로 분할하여 복수 개의 블록영역을 갖는 영상프레임을 생성하는 블록 처리부;
    상기 복수 개의 블록영역을 갖는 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환하는 영상 변환부;
    상기 흑백 영상프레임에 포함된 복수의 블록영역 각각의 흑백 블록 화소값을 분산 처리하여 상기 흑백 분산 처리정보를 생성하는 흑백 분산 처리부;
    상기 에지 영상프레임에 포함된 복수의 블록영역 각각의 에지 블록 화소값을 분산 처리하여 상기 에지 분산 처리정보를 생성하는 에지 분산 처리부; 및
    상기 흑백 분산 처리정보 및 상기 에지 분산 처리정보를 결합하여 상기 배경영역을 검출하는 배경영역 검출부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  3. ◈청구항 3은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 2 항에 있어서,
    상기 흑백 분산 처리부는,
    상기 흑백 영상프레임의 각각의 블록영역에 포함된 화소의 밝기 강도(Intensity)에 대한 상기 흑백 블록 화소값을 측정하고, 상기 흑백 블록 화소값을 분산 처리하여 상기 흑백 분산 처리정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  4. ◈청구항 4은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 3 항에 있어서,
    상기 배경영역 검출부는,
    상기 흑백 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 이진화를 수행하여 상기 흑백 이진화 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  5. ◈청구항 5은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 4 항에 있어서,
    상기 에지 분산 처리부는,
    상기 에지 영상프레임의 각각의 블록영역에 포함된 상기 에지 블록 화소값에 근거하여 에지의 강도(Edge Magnitude)를 측정하고, 상기 에지 블록 화소값을 분산 처리하여 상기 에지 분산 처리정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  6. ◈청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 5 항에 있어서,
    상기 배경영역 검출부는,
    상기 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 이진화를 수행하여 상기 에지 이진화 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  7. ◈청구항 7은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 5 항에 있어서,
    상기 에지 분산 처리부는,
    각각의 블록영역에 대한 상기 에지 블록 화소값을 x 축 및 y 축으로 미분연산을 수행한 미분 연산값의 제곱근을 상기 에지의 강도로 산출한 후 분산 처리하여 상기 에지 분산 처리정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  8. ◈청구항 8은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 6 항에 있어서,
    상기 배경영역 검출부는,
    상기 흑백 이진화 정보 및 상기 에지 이진화 정보가 동일한 경우, 해당 블록영역을 상기 배경영역으로 검출하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  9. ◈청구항 9은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 6 항에 있어서,
    상기 배경영역 검출부는,
    상기 흑백 이진화 정보 및 상기 에지 이진화 정보를 AND 연산하여 결과값이 "1"인 경우, 해당 블록영역을 상기 배경영역으로 검출하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  10. ◈청구항 10은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 2 항에 있어서,
    상기 영상 변환부는,
    상기 영상프레임이 컬러 영상인 경우, 상기 컬러 영상을 상기 흑백 영상프레임 및 상기 에지 영상프레임으로 변환하고, 상기 영상프레임이 흑백 영상인 경우, 상기 흑백영상을 상기 에지 영상프레임으로 변환하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  11. ◈청구항 11은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 2 항에 있어서,
    상기 영상 변환부는,
    상기 영상프레임의 화소의 밝기가 변화하는 지점을 에지(Edge)로 추출하여 상기 에지 영상프레임으로 변환하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 장치.
  12. 영상프레임을 획득하는 과정;
    상기 영상프레임을 흑백 영상프레임 및 에지 영상프레임으로 변환하는 과정;
    상기 흑백 영상프레임의 밝기 강도의 분산값을 기반으로 흑백 분산 처리정보를 생성하고, 상기 에지 영상프레임의 에지 강도의 분산값을 기반으로 에지 분산 처리정보를 생성하는 과정;
    상기 흑백 분산 처리정보 및 상기 에지 분산 처리정보 각각을 이진화한 흑백 이진화 정보 및 에지 이진화 정보를 기반으로 객체가 아닌 것으로 판단되는 배경영역을 검출하는 과정; 및
    상기 객체를 검출하기 전에 상기 영상프레임으로부터 상기 배경영역을 제외한 나머지 영역을 대상으로만 객체 후보정보를 추출하는 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 배경영역을 검출하는 과정은,
    동일한 블록영역의 상기 흑백 분산 처리정보 및 상기 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 상기 흑백 이진화 정보 및 상기 에지 이진화 정보가 동일한 경우, 해당 블록영역을 상기 배경영역으로 검출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 배경영역을 검출하는 과정은,
    동일한 블록영역의 상기 흑백 분산 처리정보 및 상기 에지 분산 처리정보가 기 설정된 임계치 이상이면, 상기 흑백 이진화 정보 및 상기 에지 이진화 정보를 AND 연산하여 결과값이 "1"인 경우, 해당 블록영역을 상기 배경영역으로 검출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 객체검출 전처리 방법.
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KR102021441B1 (ko) * 2019-05-17 2019-11-04 정태웅 인공지능을 이용한 영상 기반의 실시간 침입 감지 방법 및 감시카메라
KR20230154682A (ko) 2022-05-02 2023-11-09 서울대학교산학협력단 비디오 객체 검출을 수행하는 방법 및 비디오 분석 단말기

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006268565A (ja) * 2005-03-24 2006-10-05 Nissan Motor Co Ltd 乗員検出装置及び乗員検出方法
JP2009536417A (ja) 2006-05-03 2009-10-08 フォトネーション アイルランド リミテッド デジタル画像における改良された前景／背景分離
JP2013012117A (ja) * 2011-06-30 2013-01-17 Fujitsu Ltd 画像認識装置、画像認識方法及び画像認識用コンピュータプログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006268565A (ja) * 2005-03-24 2006-10-05 Nissan Motor Co Ltd 乗員検出装置及び乗員検出方法
JP2009536417A (ja) 2006-05-03 2009-10-08 フォトネーション アイルランド リミテッド デジタル画像における改良された前景／背景分離
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