KR102150705B1 - Apparatus and method for processing image - Google Patents
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Abstract
본 발명은 움직임 검출 기능을 향상시킬 수 있는 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것이다. 영상 처리 장치는 기준영상 및 입력영상의 비교에 의한 움직임을 검출하는 움직임 검출부, 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성하는 움직임 벡터 생성부, 대표점 움직임 벡터의 크기 및 대표점 움직임 벡터의 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향의 일관성 여부에 따라 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타내는 민감도를 생성하는 민감도 처리부, 및 움직임 검출 결과에 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하는 움직임 처리부를 포함한다.The present invention relates to an image processing apparatus and method capable of improving a motion detection function. The image processing apparatus includes a motion detection unit that detects motion by comparing a reference image and an input image, a motion vector generator that selects a plurality of representative points from the input image and generates a representative point motion vector for the representative points, and a representative point. A sensitivity processing unit that calculates whether the size of the motion vector and the direction of the representative point motion vector are consistent, and generates a sensitivity indicating the frequency of change of the moving object in the image according to the consistency of the size and direction of the representative point motion vector, and It includes a motion processing unit that blocks information other than interest by reflecting the sensitivity on the motion detection result.
Description
본 발명은 움직임 검출 기능을 향상시킬 수 있는 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image processing apparatus and method capable of improving a motion detection function.
움직임 검출의 기본 동작 원리하에서, 다양한 움직임 검출 알고리즘이 존재하고 있으나, 움직임 검출 시 발생하는 오차를 0%로 줄이는 것은 현 수준에서는 매우 어려운 일이다. 그리고 사용자가 확인하기 원하는 일반적인 상황하에서의 급작스러운 움직임의 범주는, 무수히 흔들리는 나뭇잎, 여기저기 출렁이는 파도, 도는 기상상황에 의한 눈이나 비와 같은 일반적인 현상은 움직임 검출에 포함되지 않으므로 이러한 상황에서 움직임 검출은 오동작으로 판단할 수 있다.Under the basic operating principle of motion detection, various motion detection algorithms exist, but it is very difficult at the present level to reduce the error that occurs during motion detection to 0%. In addition, the category of sudden movement under the general situation that the user wants to check is movement in such a situation, because general phenomena such as innumerable leaves shaking, swaying waves, and snow or rain due to orbiting weather conditions are not included in the motion detection. Detection can be judged as a malfunction.
도 1은 일반적인 움직임 검출을 설명하기 위한 도면으로, 전체 영상 중, 사용자는 보트의 움직임에 대한 정보 검출만을 원할 것이나, 실제로는 파도가 출렁임으로 인해 보트 아래쪽에 또 다른 움직임을 감지하고 있으며, 이 부분은 사용자 입장에서 원하는 움직임 검출 정보가 아니라는 것을 확인할 수 있다.FIG. 1 is a diagram for explaining general motion detection. In the entire image, a user will only want to detect information on the motion of the boat, but in reality, another motion is detected under the boat due to the wave shaking. It can be confirmed that is not the desired motion detection information from the user's point of view.
감시 카메라 장비에서 움직임 검출의 궁극적인 목표는, 감시 카메라가 촬영한 관심 영역 내에서, 위협적인 요소의 난입을 검출하고자 함이며, 그 이외의 비관심적인 요소의 움직임은 사용자로 하여금 불필요한 정보이자, 오히려 사용자의 자원을 소모하므로 걸러내야 할 요소가 된다. 그리고 오감 지 하는 동작에 비례하여 CPU의 성능을 포함한 하드웨어 성능 및 전력 소모가 커지므로 경제적인 관점에서도 불필요한 동작이라고 할 수 있다. 현재 움직임 검출 알고리즘의 한계는 이와 같은 관심 이외의 정보를 완전하게 제외하지 못하고 있으며, 기본적인 알고리즘을 비롯한 움직임 검출의 기능 향상을 위한 성능의 범위는, 관심 이외의 정보를 포함하고 있다.The ultimate goal of motion detection in surveillance camera equipment is to detect the intrusion of threatening elements within the region of interest captured by the surveillance camera, and movement of other non-interested elements is unnecessary information for users, Rather, it consumes the user's resources and becomes an element to be filtered out. In addition, since hardware performance and power consumption, including CPU performance, increase in proportion to the erroneous detection operation, it can be said to be an unnecessary operation from an economic perspective. The limitations of the current motion detection algorithm do not completely exclude information other than such interest, and the range of performance for improving the function of motion detection including basic algorithms includes information other than interest.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적인 과제는 움직임 검출 시에 영상 내에서 움직이는 물체의 변화 빈도를 의미하는 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단함으로써 움직임 검출 정확성을 향상시킬 수 있는 영상 처리장치 및 방법을 제공하는데 있다.The technical problem to be solved by the present invention is to provide an image processing apparatus and method capable of improving the accuracy of motion detection by blocking information other than interest by reflecting the sensitivity, which means the frequency of change of an object moving in an image when motion is detected. It is in providing.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제를 해결하기 위한 영상 처리 장치는 기준영상 및 입력영상의 비교에 의한 움직임을 검출하는 움직임 검출부; 상기 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 상기 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성하는 움직임 벡터 생성부; 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 상기 대표점 움직임 벡터의 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향의 일관성 여부에 따라 상기 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타내는 민감도를 생성하는 민감도 처리부; 및 상기 움직임 검출 결과에 상기 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하는 움직임 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.An image processing apparatus for solving a technical problem to be achieved by the present invention includes a motion detection unit for detecting a motion by comparing a reference image and an input image; A motion vector generator configured to select a plurality of representative points from the input image and generate a representative point motion vector for the representative points; Calculate whether the size of the representative point motion vector and the direction of the representative point motion vector are consistent, and determine the sensitivity indicating the frequency of change of the moving object in the image according to the consistency of the size and direction of the representative point motion vector. A sensitivity processing unit that generates; And a motion processing unit that blocks information other than interest by reflecting the sensitivity in the motion detection result.
본 발명에 있어서, 상기 움직임 벡터 생성부는, DIS(digital image stabilization) 장치에 의해 상기 대표점 움직임 벡터를 생성하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the motion vector generator is characterized in that the representative point motion vector is generated by a digital image stabilization (DIS) device.
본 발명에 있어서, 민감도 처리부는, 상기 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리하는 크기 산출부; 상기 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 상기 방향에 대한 일관성 여부를 산출하는 방향 산출부; 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정하고, 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정하는 민감도 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the sensitivity processing unit includes: a size calculation unit that accumulates and processes the average size of the representative point motion vector for a predetermined time; A direction calculating unit that calculates consistency of the direction by accumulating an average direction of the representative point motion vector for a predetermined time; And when the cumulative size of the representative point motion vector is greater than a reference value and the accumulation direction of the representative point motion vector is consistent, the sensitivity is set lower than the reference sensitivity, and the cumulative size of the representative point motion vector is less than the reference value, And a sensitivity calculator configured to set the sensitivity higher than a reference sensitivity when the cumulative direction of the motion vectors is consistent, when the cumulative size of the representative point motion vector is greater than or equal to a reference value, and the cumulative direction of the motion vector is inconsistent; and Characterized in that.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제를 해결하기 위한 영상 처리 방법은 기준영상 및 입력영상의 비교에 의한 움직임을 검출하는 움직임 검출단계; 상기 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 상기 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성하는 움직임 벡터 생성단계; 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 상기 대표점 움직임 벡터의 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향의 일관성 여부에 따라 상기 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타내는 민감도를 생성하는 민감도 처리단계; 및 상기 움직임 검출 결과에 상기 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하는 움직임 처리단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.An image processing method for solving the technical problem to be achieved by the present invention includes a motion detection step of detecting a motion by comparing a reference image and an input image; A motion vector generation step of selecting a plurality of representative points from the input image and generating a representative point motion vector for the representative points; Calculate whether the size of the representative point motion vector and the direction of the representative point motion vector are consistent, and determine the sensitivity indicating the frequency of change of the moving object in the image according to the consistency of the size and direction of the representative point motion vector. Generating sensitivity processing step; And a motion processing step of blocking information other than interest by reflecting the sensitivity in the motion detection result.
본 발명에 있어서, 상기 움직임 벡터 생성단계는, DIS(digital image stabilization) 알고리즘에 의해 상기 대표점 움직임 벡터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the motion vector generation step comprises: generating the representative point motion vector by a digital image stabilization (DIS) algorithm.
본 발명에 있어서, 민감도 처리단계는, 상기 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리하는 단계; 상기 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 상기 방향에 대한 일관성 여부를 산출하는 단계; 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정하는 단계; 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the sensitivity processing step includes: accumulating an average size of the representative point motion vector for a predetermined time; Calculating the consistency of the direction by accumulating the average direction of the representative point motion vector for a predetermined time; Setting the sensitivity to be lower than the reference sensitivity when the cumulative size of the representative point motion vector is greater than or equal to a reference value and the accumulation direction of the representative point motion vector is consistent; And when the cumulative size of the representative point motion vector is less than a reference value, the cumulative direction of the motion vector is consistent, and the cumulative size of the representative point motion vector is greater than or equal to the reference value, and the cumulative direction of the motion vector is inconsistent. And setting the sensitivity higher than the reference sensitivity.
상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 움직임 검출 시에 영상 내에서 움직이는 물체의 변화 빈도를 의미하는 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단함으로써 움직임 검출 정확성을 향상시킬 수 있다.As described above, according to the present invention, it is possible to improve the accuracy of motion detection by blocking information other than interest by reflecting sensitivity, which means the frequency of change of an object moving in an image, when motion is detected.
도 1은 종래 기술에 따른 움직임 검출을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 보이는 블록도 이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 민감도 처리 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.1 is a diagram for describing motion detection according to the prior art.
2 is a block diagram showing the configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating an operation of an image processing method according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating an operation of a sensitivity processing method according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.Advantages and features of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to embodiments described in detail together with the accompanying drawings. However, it should be understood that the present invention is not limited to the embodiments presented below, but may be implemented in a variety of different forms, and includes all transformations, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention. . The embodiments presented below are provided to complete the disclosure of the present invention, and to fully inform a person of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. In describing the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.The terms used in the present application are used only to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude in advance. Terms such as first and second may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. These terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component.
이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and in the description with reference to the accompanying drawings, identical or corresponding components are assigned the same reference numbers, and redundant descriptions thereof are omitted. I will do it.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 보이는 블록도 이다. 도 2를 참조하면, 영상 처리 장치는 복수의 네트워크 카메라(100), 네트워크(200), 영상 처리 수단(300) 및 디스플레이 수단(400)을 포함한다.2 is a block diagram showing the configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the image processing apparatus includes a plurality of network cameras 100, a
네트워크 카메라(100)는 임의의 영역에 적어도 하나 이상 설치되고, 촬영 영상을 디지털 영상 신호로 출력하고 네트워크(200)를 통하여 디지털 비디오 레코더 또는 네트워크 비디오 레코더와 같은 영상 저장 수단(400)으로 출력한다. 네트워크 카메라(100)는 특정 장소의 고정된 위치에 배치되는 스피드 돔 카메라일 수 있다. 또한 네트워크 카메라(100)는 고정렌즈가 구비되어 촬영 범위가 고정된 단일 고정식 카메라로 구성될 수 있고, 또는 촬영 범위가 가변적인 PTZ(pan-tilt-zoom) 카메라로 구성될 수 있다. 여기서 PTZ 카메라는 수평 방향으로 회전되는 팬(pan) 동작과 수직 방향으로 회전되는 틸트(tilt) 동작 및 줌인/줌아웃(zoom in/zoom out) 동작에 의해 한 대의 카메라로 다양한 감시 영역을 용이하게 변경시킬 수 있다.At least one network camera 100 is installed in an arbitrary area, and outputs a captured image as a digital image signal and outputs it to an image storage means 400 such as a digital video recorder or a network video recorder through the
영상 처리 수단(300)은 적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100)가 촬영한 영상을 수신하여 저장하고, 영상을 디스플레이 가능한 신호로 처리한다. 영상 처리 수단(300)은 카메라(100)로부터 출력되는 영상 신호에 대해 노이즈를 저감하고, 감마 보정(Gamma Correction), 색필터 배열보간(color filter array interpolation), 색 매트릭스(color matrix), 색보정(color correction), 색 향상(color enhancement) 등의 화질 개선을 위한 영상 신호 처리를 수행한다. 또한, 영상 처리 수단(300)은 화질 개선을 위한 영상 신호 처리를 하여 생성한 영상 데이터를 압축 처리하여 영상 파일을 생성할 수 있으며, 또는 상기 영상 파일로부터 영상 데이터를 복원할 수 있다. 영상의 압축형식은 가역 형식 또는 비가역 형식을 포함한다. 또한, 영상 처리 수단(300)에서는 기능적으로 색채 처리, 블러 처리, 에지 강조 처리, 영상 해석 처리, 영상 인식 처리, 영상 이펙트 처리 등도 행할 수 있다. 영상 인식 처리로 얼굴 인식, 장면 인식 처리 등을 행할 수 있다. 예를 들어, 휘도 레벨 조정, 색 보정, 콘트라스트 조정, 윤곽 강조 조정, 화면 분할 처리, 캐릭터 영상 등 생성 및 영상의 합성 처리 등을 행할 수 있다. 본 실시 예에서 영상 처리 수단(300)은 입력영상에 대해, 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타내는 민감도를 산출하여 움직임 검출 결과에 반영함으로써 관심 이외의 정보를 차단한다. 이하, 영상 처리 수단(300)의 상세한 설명은 하기에 설명하도록 한다.The image processing means 300 receives and stores an image captured by at least one network camera 100 and processes the image as a displayable signal. The image processing means 300 reduces noise with respect to the image signal output from the camera 100, gamma correction, color filter array interpolation, color matrix, and color correction. Image signal processing for image quality improvement, such as (color correction) and color enhancement, is performed. In addition, the image processing means 300 may generate an image file by compressing image data generated by processing an image signal for image quality improvement to generate an image file, or may restore image data from the image file. The video compression format includes a reversible format or an irreversible format. In addition, the image processing means 300 can functionally perform color processing, blur processing, edge enhancement processing, image analysis processing, image recognition processing, image effect processing, and the like. Face recognition, scene recognition processing, and the like can be performed by image recognition processing. For example, luminance level adjustment, color correction, contrast adjustment, outline enhancement adjustment, screen division processing, character image generation and image synthesis processing, and the like can be performed. In the present embodiment, the image processing means 300 blocks information other than interest by calculating a sensitivity representing the frequency of change of an object moving in the image and reflecting it in the motion detection result. Hereinafter, a detailed description of the image processing means 300 will be described below.
디스플레이 수단(400)은 영상 처리 수단(300)에서 처리된 영상을 디스플레이 한다. 디스플레이 수단(400)은 사용자가 모니터하고자 하는 적어도 하나 이상의 채널 영상을 분할하여 디스플레이 할 수 있다. 이러한 디스플레이 수단(400)은 액정 디스플레이(LCD), 유기 발광 디스플레이(OLED), 전기 영동 디스플레이(EPD), 플렉서블 디스플레이, 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수도 있다.The display means 400 displays an image processed by the image processing means 300. The display means 400 may divide and display at least one channel image that the user wants to monitor. The display means 400 may include at least one of a liquid crystal display (LCD), an organic light emitting display (OLED), an electrophoretic display (EPD), a flexible display, and a 3D display.
이어서, 영상 처리 수단(300)에 대해 상세히 설명하도록 한다. 영상 처리 수단(300)은 움직임 검출부(310), 움직임 벡터 생성부(320), 민감도 처리부(330), 움직임 처리부(340) 및 움직임 보정부(350)를 포함할 수 있다.Next, the image processing means 300 will be described in detail. The image processing means 300 may include a
움직임 검출부(310)는 기준영상 및 입력영상을 비교하여 입력 영상으로부터 물체를 검출한다. 여기서, 기준영상은, 물체를 촬영하여 생성된 영상 데이터에 포함되는 영상들 중에서 흔들림이 가장 적은 영상 또는 이들을 누적한 영상일 수 있다.The
움직임 벡터 생성부(320)는 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 선택한 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성한다. 여기서, 대표점은 영상에 고르게 분포하도록 임의로 설정할 수 있다. 또한 움직임 벡터 생성부(320)는 영상 처리수단(300)에 구비되어 크기와 방향을 갖는 대표점의 움직임 벡터를 생성할 수 있다.The motion
그러나, 이와는 별도로 DIS(digital image stabilization) 장치(미도시)에 의해 크기와 방향을 갖는 대표점의 움직임 벡터를 생성할 수도 있다. 전반적인 카메라 기술이 발달하고, 감시 카메라의 본연 기능인 영상의 분별력 향상을 위해 고해상도의 영상이 중요해짐에 따라, 고화소의 영상 정보가 감시 카메라에 매우 중요한 기본 기능이 되고 있다. 영상 진동의 왜곡 정도는 고해상도의 영상에서 더욱 심해지는 것이 일반적이며, 이에 따라 영상의 안정성 유지를 위해 DIS와 같은 영상 처리는 기초적인 감시 카메라 기능으로 필수적이다. 영상 떨림 발생 시에 DIS 장치가 샘플링하는 움직임 벡터 정보는 현재 영상의 왜곡 정도를 나타내며, 이 지표는 움직임 검출 처리에서 활용하는 정보가 될 수 있다. DIS 장치는 전체 영상에 대한 부분적인 움직임 벡터를 활용하여 전체 영상의 움직임을 판단하는 원리이며, 움직임 벡터의 방향과 크기 정보를 종합하여 현재 입력영상의 상황을 유추할 수 있다.However, separately from this, a motion vector of a representative point having a size and a direction may be generated by a digital image stabilization (DIS) device (not shown). As overall camera technology develops and high-resolution images become important to improve the discrimination of images, which is a natural function of surveillance cameras, high-pixel image information has become a very important basic function for surveillance cameras. The degree of distortion of the image vibration is generally more severe in high-resolution images. Accordingly, image processing such as DIS is essential as a basic surveillance camera function to maintain image stability. The motion vector information sampled by the DIS device when image tremor occurs indicates the degree of distortion of the current image, and this index may be information used in motion detection processing. The DIS device is a principle of determining the motion of the entire image by using a partial motion vector for the entire image, and can infer the current state of the input image by synthesizing the direction and size information of the motion vector.
민감도 처리부(330)는 움직임 벡터 생성부(320)로부터 출력되는 대표점 움직임 벡터에 대한 크기 및 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향에 대한 일관성 여부에 따라 민감도를 생성한다. 종래의 DIS 처리를 위한 용도로만 사용되었던 대표점 움직임 벡터 정보를, 저장 및 가공하여 움직임 검출 결과에 적용할 수 있다. 여기서 민감도는 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타낸다. 이와 같은 민감도를 움직임 검출 결과에 적용하여 관심 이외의 정보를 차단할 수 있게 된다. 예를 들어, 눈, 비가 오는 상황과 같이 불필요한 움직임(관심 이외의 정보)이 많은 영상에서는 민감도를 낮추고, 그 반대의 상황에서는 민감도를 높이면, 사용자가 원하는 관심 정보를 획득할 수 있다.The
이러한 민감도 처리부(330)는 크기 산출부(331), 방향 산출부(332) 및 민감도 산출부(333)를 포함할 수 있다.The
크기 산출부(331)는 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리한다. 소정 시간으로 누적한 움직임 벡터의 평균 크기를 종합하여, 해당 현상이 일시적인 형상인지 지속적인 현상인지 판단할 수 있다. 일시적인 현상일 경우, 예를 들어, 눈, 비 등의 요인일 가능성이 현저히 줄어들고, 움직임 검출이 감지해야 할 순간적인 움직임일 가능성이 커지게 된다.The
방향 산출부(332)는 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 방향에 대한 일관성 여부를 산출한다. 여기서 대표점 벡터의 평균 방향의 누적이 의미하는 것은 영상의 지속적이고 전체적인 변화를 의미한다. 이로부터 예를 들어, 지속적인 바람 등에 의해 나뭇잎과 같은 사물이 동일한 방향으로 동시에 움직이거나, 폭우/폭설로 인한 눈이나 비와 같은 사물의 동시적인 움직임을 예측할 수 있다.The
민감도 산출부(333)는 움직임 벡터의 누적 크기 및 대표점 움직임 벡터의 누적 방향 일관성 여부에 따라 다른 민감도를 생성하는데, 일반적인 상황에서는 움직임 검출 민감도를 충분히 높게(기준값 이상) 유지하여 감시 장비의 특정 목적 하, 최대한의 움직임 검출 성능을 유지하다가, 움직임 벡터 생성부(320)로부터 출력되는 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정한다. 여기서, 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우라 함은 영상 내에 관심 이외의 정보 즉, 예를 들어, 눈/비와 같은 움직임이 존재함을 의미한다.The
또한 민감도 산출부(333)는 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정한다. 여기서, 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 또는 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우라 함은 영상 내에 관심 정보가 더 많이 존재함을 의미한다.In addition, the
이와 같이 움직임 벡터의 누적 크기 및 대표점 움직임 벡터의 누적 방향 일관성 여부에 따라 다른 민감도를 생성하여, 움직임 검출 시에 불필요하게 동작하여도 사용자로 하여금 정확한 움직임에 대한 정보를 전달하게 하고, 동시에 감시 장치의 불필요한 소비 전력을 줄임으로써 성능 낭비를 줄일 수 있게 된다.In this way, different sensitivity is generated according to the cumulative size of the motion vector and whether the cumulative direction of the representative point motion vector is consistent, allowing the user to transmit accurate motion information even if the motion is unnecessarily operated at the time of motion detection, and simultaneously the monitoring device By reducing unnecessary power consumption, performance waste can be reduced.
움직임 처리부(340)는 움직임 검출부(310)의 움직임 검출 결과에 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하도록 한다. 이와 같은 움직임 검출 결과에 민감도를 반영한 움직임 처리부(340)의 동작으로 목표로 하는 물체 검출의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다.The
움직임 보정부(350)는 민감도가 반영된 움직임 처리 결과를 이용하여 움직임을 보정한 후 디스플레이 수단(400)으로 출력한다.The
이어서, 도 3 및 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 움직임 검출 방법을 설명하기로 한다. 본 발명에 따른 움직임 처리 방법은 도 1에 도시된 바와 같이 주변 구성요소들의 도움을 받아 영상 처리 수단(300)에서 수행될 수 있다. 이하의 설명에서 도 1 및 도 2에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.Next, a motion detection method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 3 and 4. The motion processing method according to the present invention may be performed by the image processing means 300 with the help of surrounding elements as shown in FIG. 1. In the following description, portions overlapping with the descriptions of FIGS. 1 and 2 will be omitted.
도 3을 참조하면, 영상 처리 수단(300)은 기준영상 및 입력영상의 비교에 의한 움직임을 검출하는 단계(S100)를 수행한다. 여기서, 기준영상은, 물체를 촬영하여 생성된 영상 데이터에 포함되는 영상들 중에서 흔들림이 가장 적은 영상 또는 이들을 누적한 영상일 수 있다.Referring to FIG. 3, the image processing means 300 performs an operation S100 of detecting a motion by comparing a reference image and an input image. Here, the reference image may be an image having the least shaking among images included in image data generated by photographing an object, or an image obtained by accumulating them.
영상 처리 수단(300)은 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 선택한 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성하는 단계(S200)를 수행한다. 여기서 대표점 움직임 벡터는 영상 처리 수단(300)에서 생성될 수 있고, 이와는 별도로 DIS(digital image stabilization) 알고리즘에 의해 생성될 수도 있다.The image processing means 300 selects a plurality of representative points from the input image and performs a step S200 of generating a representative point motion vector for the selected representative points. Here, the representative point motion vector may be generated by the image processing means 300, or may be generated separately by a digital image stabilization (DIS) algorithm.
영상 처리 수단(300)은 대표점 움직임 벡터에 대한 크기 및 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향에 대한 일관성 여부에 따라 민감도를 생성한다. 여기서 민감도는 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타낸다. 이와 같은 민감도를 움직임 검출 결과에 적용하여 관심 이외의 정보를 차단할 수 있게 된다. 예를 들어, 눈, 비가 오는 상황과 같이 불필요한 움직임(관심 이외의 정보)이 많은 영상에서는 민감도를 낮추고, 그 반대의 상황에서는 민감도를 높이면, 사용자가 원하는 관심 정보를 획득할 수 있다.The image processing means 300 calculates whether the size and direction of the representative point motion vector is consistent, and generates sensitivity according to the consistency of the size and direction of the representative point motion vector. Here, the sensitivity represents the frequency of change of the moving object in the image. By applying such sensitivity to the motion detection result, information other than interest can be blocked. For example, if the sensitivity is lowered in an image with a lot of unnecessary movement (information other than interest) such as snow or rain, and the sensitivity is increased in a vice versa, the user can obtain desired interest information.
도 4에는 민감도 처리 방법의 상세 흐름도가 도시되어 있다. 도 4를 참조하면, 영상 처리 수단(300)은 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리하는 단계(S310)를 수행한다. 소정 시간으로 누적한 움직임 벡터의 평균 크기를 종합하여, 해당 현상이 일시적인 형상인지 지속적인 현상인지 판단할 수 있다. 4 is a detailed flowchart of a sensitivity processing method. Referring to FIG. 4, the image processing means 300 performs a step S310 of accumulating an average size of a motion vector of a representative point for a predetermined time. By synthesizing the average size of motion vectors accumulated over a predetermined time, it is possible to determine whether a corresponding phenomenon is a temporary shape or a continuous phenomenon.
영상 처리 수단(300)은 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 방향에 대한 일관성 여부를 산출하는 단계(S320)를 수행한다. 여기서 대표점 벡터의 평균 방향의 누적이 의미하는 것은 영상의 지속적이고 전체적인 변화를 의미한다. The image processing means 300 performs a step (S320) of accumulating and processing the average direction of the representative point motion vector for a predetermined time to calculate whether the direction is consistent. Here, the accumulation of the average direction of the representative point vectors means continuous and overall change in the image.
영상 처리 수단(300)은 일반적인 상황에서는 움직임 검출 민감도를 충분히 높게(기준값 이상) 유지하여 감시 장비의 특정 목적 하, 최대한의 움직임 검출 성능을 유지하다가, 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정하는 단계(S330)를 수행한다. 여기서, 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우라 함은 영상 내에 관심 이외의 정보 즉, 예를 들어, 눈/비와 같은 움직임이 존재함을 의미한다.The image processing means 300 maintains the motion detection sensitivity sufficiently high (above the reference value) in a general situation to maintain maximum motion detection performance for a specific purpose of the monitoring equipment, and the cumulative size of the motion vector is above the reference value and the representative point moves. When the vector accumulation direction is consistent, a step of setting the sensitivity to be lower than the reference sensitivity (S330) is performed. Here, when the cumulative size of the motion vector is greater than or equal to the reference value and the cumulative direction of the representative point motion vector is consistent, it means that there is information other than interest in the image, i.e., motion such as snow/rain. .
영상 처리 수단(300)은 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정하는 단계(S340)를 수행한다. 여기서, 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 또는 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우라 함은 영상 내에 관심 정보가 더 많이 존재함을 의미한다.The image processing means 300 is the case where the cumulative size of the representative point motion vector is less than the reference value, the cumulative direction of the motion vector is consistent, the cumulative size of the representative point motion vector is greater than the reference value, and the cumulative direction of the motion vector is consistent. If there is no, step (S340) of setting the sensitivity higher than the reference sensitivity is performed. Here, the case where the cumulative size of the representative point motion vector is less than the reference value, the accumulation direction of the motion vector is consistent, or the case where the cumulative size of the representative point motion vector is more than the reference value and the accumulation direction of the motion vector is inconsistent means It means that there is more information of interest in the video.
민감도 생성이 완료되면, 영상 처리 수단(300)은 움직임 검출 결과에 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하는 단계(S400)를 수행한다. 이와 같은 움직임 검출 결과에 민감도를 반영한 움직임 처리부(340)의 동작으로 목표로 하는 물체 검출의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다.When the sensitivity generation is completed, the image processing means 300 reflects the sensitivity in the motion detection result to block information other than interest (S400). The accuracy of target object detection can be improved by the operation of the
이후 영상 처리 수단(300)은 민감도가 반영된 움직임 처리 결과를 이용하여 움직임을 보정한 후 디스플레이 수단(400)으로 출력한다.Thereafter, the image processing means 300 corrects the motion by using the motion processing result reflecting the sensitivity, and then outputs the corrected motion to the display means 400.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. In the specification of the present invention (especially in the claims), the use of the term "above" and a similar reference term may correspond to both the singular and the plural. In addition, when a range is described in the present invention, the invention to which an individual value falling within the range is applied (unless otherwise stated), and each individual value constituting the range is described in the detailed description of the invention. Same as
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.If there is no explicit order or contradictory description of the steps constituting the method according to the present invention, the steps may be performed in an appropriate order. The present invention is not necessarily limited according to the order of description of the steps. The use of all examples or illustrative terms (for example, etc.) in the present invention is merely for describing the present invention in detail, and the scope of the present invention is limited by the above examples or illustrative terms unless limited by the claims. It does not become. In addition, those skilled in the art can recognize that various modifications, combinations, and changes may be configured according to design conditions and factors within the scope of the appended claims or their equivalents.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention is limited to the above-described embodiments and should not be determined, and all ranges equivalent to or equivalently changed from the claims to be described later as well as the claims to be described later are the scope of the spirit of the present invention. It will be said to belong to.
100: 감시 카메라 200: 네트워크
300: 영상 처리 수단 310: 움직임 검출부
320: 움직임 벡터 생성부 330: 민감도 처리부
331: 크기 산출부 332: 방향 산출부
333: 민감도 생성부 340: 움직임 처리부
350: 움직임 보정부 400: 디스플레이 수단100: surveillance camera 200: network
300: image processing means 310: motion detection unit
320: motion vector generation unit 330: sensitivity processing unit
331: size calculation unit 332: direction calculation unit
333: sensitivity generation unit 340: motion processing unit
350: motion correction unit 400: display means
Claims (6)
상기 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 상기 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성하는 움직임 벡터 생성단계;
상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향의 일관성 여부에 따라 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타내는 민감도 정도를 상기 입력영상에 설정하는 민감도 처리단계; 및
상기 움직임 검출 결과에 상기 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하는 움직임 처리단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치의 영상 처리 방법.A motion detection step of detecting a motion by comparing a reference image and an input image;
A motion vector generation step of selecting a plurality of representative points from the input image and generating a representative point motion vector for the representative points;
Calculates whether the cumulative size of the representative point motion vector and the accumulation direction of the representative point motion vector are consistent, and indicates the frequency of change of the moving object in the image according to the consistency of the size and direction of the representative point motion vector A sensitivity processing step of setting a degree to the input image; And
And a motion processing step of blocking information other than interest by reflecting the sensitivity in the motion detection result.
DIS(digital image stabilization) 알고리즘에 의해 상기 대표점 움직임 벡터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치의 영상 처리 방법.The method of claim 4, wherein the motion vector generation step,
And generating the representative point motion vector using a digital image stabilization (DIS) algorithm.
상기 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리하는 단계;
상기 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 상기 방향에 대한 일관성 여부를 산출하는 단계;
상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정하는 단계; 및
상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치의 영상 처리 방법.The method of claim 4, wherein the sensitivity processing step,
Accumulating an average size of the representative point motion vector for a predetermined time;
Calculating the consistency of the direction by accumulating the average direction of the representative point motion vector for a predetermined time;
Setting the sensitivity to be lower than the reference sensitivity when the cumulative size of the representative point motion vector is greater than or equal to a reference value and the accumulation direction of the representative point motion vector is consistent; And
When the cumulative size of the representative point motion vector is less than a reference value, the cumulative direction of the motion vector is consistent, and the cumulative size of the representative point motion vector is greater than or equal to the reference value, and the cumulative direction of the motion vector is not consistent, the Setting the sensitivity to be higher than the reference sensitivity; image processing method of an image processing apparatus comprising a.
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