KR102185934B1 - 회전 대칭성 판단이 가능한 영상 분석 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

회전 대칭성 판단이 가능한 영상 분석 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 영상 분석 방법은 영상 이미지를 입력받는 단계, 영상 이미지에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 사용자 명령을 입력받는 단계, 사용자 명령에 대응하는 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득하는 단계, 및 바이너리 이미지에 대한 기준점을 기준으로 기설정된 조건에 대응하는 각도로 바이너리 이미지를 회전시켜, 회전된 바이너리 이미지와의 일치 여부를 판단하여 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 단계를 포함한다. 이에 따라, 본 발명은 영상 데이터에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 회전 대칭성 여부를 고속으로 판단할 수 있다.

Description

회전 대칭성 판단이 가능한 영상 분석 장치 및 방법 {Apparatus and method for analyzing of image capable of rotaional symmetry}

본 발명은 영상 분석 장치 및 방법에 관한 것으로써, 보다 상세하게는 영상 내 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하기 위한 영상 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.

종래의 영상 분석 장치는 입력된 소스 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 오브젝트(이하 소스 오브젝트라 함) 중 사용자에 의해 선택된 선택 영역 내 포함된 소스 오브젝트에 대한 특징 정보를 학습한다.

이후, 카메라를 통해 영상 데이터가 입력되고, 입력된 영상 데이터에 포함된 적어도 하나의 오브젝트(이하 타겟 오브젝트라 함)에 대한 선택 명령이 입력되면, 영상 분석 장치는 기학습된 복수의 소스 오브젝트에 대한 특징 정보를 참조하여 타겟 오브젝트와 매칭되는 소스 오브젝트가 존재하는지 여부를 판단한다.

소스 오브젝트가 존재하면, 영상 분석 장치는 해당 소스 오브젝트와 매칭되는 타겟 오브젝트에 대한 위치 정보(좌표 정보) 및 소스 오브젝트를 기준으로 타겟 오브젝트가 회전되었는지를 나타내는 각도 정보를 제공한다.

한편, 종래의 영상 분석 장치는 회전 대칭성을 갖는 오브젝트에 대해서 매우 다른 회전각을 추정하는 문제가 있다.

예를 들어, 원형 모양의 타겟 오브젝트의 경우, 소스 오브젝트와의 각도 차이를 추정할 수 없음에도 불구하고, 영상 분석 장치는 해당 소스 오브젝트를 기준으로 원형 모양의 타겟 오브젝트의 회전각을 추정한다.

따라서, 이 같은 영상 분석 장치가 탑재되는 로봇에서 회전 대칭성을 갖는 타겟 오브젝트를 잡는 경우, 로봇은 영상 분석 장치를 통해 추정된 회전각에 대응하는 각도로 로봇 팔을 회전시키는 불필요한 동작을 수행하여 해당 타겟 오브젝트를 잡게 된다.

이 같은 문제를 개선하기 위해서는, 영상 분석 장치에서 소스 오브젝트에 대한 회전 대칭성 여부를 판단해야 한다. 즉, 영상 분석 장치는 1도에서 360도까지 소스 오브젝트를 회전시켜 소스 오브젝트에 대한 회전 대칭성 여부를 판단할 수 있다. 그러나, 이 같은 방법으로 회전 대칭성 여부를 판단할 경우, 회전 대칭성 여부를 판단하기 위한 많은 시간과 데이터가 필요하며, 그에 따른 로드가 발생하는 문제가 있다.

대한민국 공개특허 10-2010-0025048호 (2010년 3월9일 공개일자)

본 발명은 상술한 필요성에 따라 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 영상 데이터에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 회전 대칭성 여부를 판단하기 위함을 목적으로 한다.

나아가, 본 발명은 영상 데이터에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 회전 대칭성 여부를 고속으로 판단하기 위함을 목적으로 한다.

이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 분석 방법은 영상 이미지를 입력받는 단계, 상기 영상 이미지에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 사용자 명령을 입력받는 단계, 상기 사용자 명령에 대응하는 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득하는 단계 및 상기 바이너리 이미지에 대한 기준점을 기준으로 기설정된 조건에 대응하는 각도로 상기 바이너리 이미지를 회전시켜, 상기 회전된 바이너리 이미지와의 일치 여부를 판단하여 상기 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

그리고, 상기 바이너리 이미지를 획득하는 단계는, 에지 검출 알고리즘을 이용하여 상기 선택 영역에 포함된 오브젝트의 에지 정보를 검출하는 단계, 상기 검출된 에지 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 에지 이미지를 생성하는 단계, 형태 연산 알고리즘을 이용하여 모폴로지(Morphology) 이미지를 생성하는 단계, 연결 요소 알고리즘을 이용하여 상기 모폴로지 이미지의 에지 영역이 연결된 윤곽 이미지를 생성하는 단계 및 상기 생성된 윤곽 이미지의 에지 정보에 기초하여 상기 윤곽 이미지의 내부를 채운 바이너리 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 판단하는 단계는, 제1 이전 회전 대칭각과 기정의된 소수의 집합 중 n 번째 소수를 이용하여 상기 바이너리 이미지의 제1 현재 회전 대칭각을 획득하는 단계, 상기 제1 현재 회전 대칭각과 기설정된 최소 회전 대칭각을 비교하는 단계 및 상기 제1 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 상기 제1 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

그리고, 상기 판단하는 단계는, 상기 제1 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 크면, 상기 기준점을 중심으로 상기 제1 현재 회전 대칭각 만큼 상기 바이너리 이미지를 회전시키는 단계, 상기 회전된 이미지가 상기 바이너리 이미지와 일치하는지 여부를 판단하는 단계 및 상기 판단 결과 두 이미지가 일치하면, 상기 제1 현재 회전 대칭각을 제2 이전 회전 대칭각으로 결정하고, 상기 제2 이전 회전 대칭각과 상기 n 번째 소수를 이용하여 제2 현재 회전 대칭각을 획득하는 단계를 더 포함하며, 상기 결정하는 단계는, 상기 제2 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 상기 제2 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정할 수 있다.

또한, 상기 제2 현재 회전 대칭각을 획득하는 단계는 상기 회전된 이미지가 상기 바이너리 이미지가 일치하지 않으면, 상기 제1 이전 회전 대칭각과 상기 소수의 집합 중 n+1 번째 소수를 이용하여 상기 제2 현재 회전 대칭각을 획득할 수 있다.

그리고, 상기 제1 및 제2 현재 회전 대칭각은, 상기 제1 또는 제2 이전 회전 대칭각을 상기 n 번째 소수 또는 n+1 번째 소수로 나눈 값일 수 있다.

또한, 상기 기정의된 소수의 집합은, 2,3,5,7,11,13,17,19,23 및 29 소수를 포함하며, 상기 최소 회전 대칭각은, 15도이며, 상기 제1 이전 회전 대칭각은 360도 일 수 있다.

그리고, 상기 판단하는 단계는, 상기 최종 회전 대칭값이 360도이면, 상기 오브젝트가 회전 대칭성이 없는 것으로 판단하고, 상기 최종 회전 대칭값이 0도이면, 상기 오브젝트가 원형인 것으로 판단할 수 있다.

또한, 상기 바이너리 이미지에 대한 기준점은, 상기 바이너리 이미지의 무게 중심을 나타내는 x,y 좌표값이며, 상기 무게 중심의 x 값은, 상기 바이너리 이미지의 x 화소 좌표값의 합을 상기 바이너리 이미지 내 화소 개수로 나눈 값이며, 상기 무게 중심의 y 값은 상기 바이너리 이미지의 y 화소 좌표값의 합을 상기 바이너리 이미지 내 화소 개수로 나눈 값일 수 있다.

한편, 본 발명의 또다른 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 오브젝트를 포함하는 영상이미지를 분석하는 영상 분석 장치에 있어서, 사용자 명령에 대응하는 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득하는 이미지 처리부, 및 상기 바이너리 이미지에 대한 기준점을 기준으로 기설정된 조건에 대응하는 각도로 상기 바이너리 이미지를 회전시켜, 상기 회전된 바이너리 이미지와의 일치 여부를 판단하여 상기 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 제어부를 포함한다.

그리고, 상기 이미지 처리부는, 에지 검출 알고리즘을 이용하여 상기 선택 영역에 포함된 오브젝트의 에지 정보를 검출하는 에지 검출부, 상기 검출된 에지 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 에지 이미지를 생성한 후, 형태 연산 알고리즘을 이용하여 모폴로지(Morphology) 이미지를 생성하며, 연결 요소 알고리즘을 이용하여 상기 모폴로지 이미지의 에지 영역이 연결된 윤곽 이미지를 생성하는 제1 이미지 생성부 및 상기 생성된 윤곽 이미지의 에지 정보에 기초하여 상기 윤곽 이미지의 내부를 채운 바이너리 이미지를 생성하는 제2 이미지 생성부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 제어부는, 제1 이전 회전 대칭각과 기정의된 소수의 집합 중 n 번째 소수를 이용하여 상기 바이너리 이미지의 제1 현재 회전 대칭각을 획득한 후, 상기 획득된 제1 현재 회전 대칭각과 기설정된 최소 회전 대칭각을 비교하여, 상기 제1 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 상기 제1 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정할 수 있다.

그리고, 상기 제어부는, 상기 제1 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 크면, 상기 기준점을 중심으로 상기 제1 현재 회전 대칭각 만큼 상기 바이너리 이미지를 회전시킨 후, 상기 회전된 이미지가 상기 바이너리 이미지와 일치하는지 여부를 판단하여 상기 판단 결과 두 이미지가 일치하면, 상기 제1 현재 회전 대칭각을 제2 이전 회전 대칭각으로 결정하고, 상기 제2 이전 회전 대칭각과 상기 n 번째 소수를 이용하여 제2 현재 회전 대칭각을 획득하며, 상기 획득된 제2 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 상기 제2 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정할 수 있다.

또한, 상기 제어부는, 상기 회전된 이미지가 상기 바이너리 이미지가 일치하지 않으면, 상기 제1 이전 회전 대칭각과 상기 소수의 집합 중 n+1 번째 소수를 이용하여 상기 제2 현재 회전 대칭각을 획득할 수 있다.

그리고, 상기 제1 및 제2 현재 회전 대칭각은, 상기 제1 또는 제2 이전 회전 대칭각을 상기 n 번째 소수 또는 n+1 번째 소수로 나눈 값일 수 있다.

또한, 상기 기정의된 소수의 집합은, 2,3,5,7,11,13,17,19,23 및 29 소수를 포함하며, 상기 최소 회전 대칭각은, 15도이며, 상기 제1 이전 회전 대칭각은 360도일 수 있다.

그리고, 상기 제어부는, 상기 최종 회전 대칭값이 360도이면, 상기 오브젝트가 회전 대칭성이 없는 것으로 판단하고, 상기 최종 회전 대칭값이 0도이면, 상기 오브젝트가 원형인 것으로 판단할 수 있다.

또한, 상기 바이너리 이미지에 대한 기준점은, 상기 바이너리 이미지의 무게 중심을 나타내는 x,y 좌표값이며, 상기 무게 중심의 x 값은, 상기 바이너리 이미지의 x 화소 좌표값의 합을 상기 바이너리 이미지 내 화소 개수로 나눈 값이며, 상기 무게 중심의 y 값은 상기 바이너리 이미지의 y 화소 좌표값의 합을 상기 바이너리 이미지 내 화소 개수로 나눈 값일 수 있다.

한편, 본 발명의 또다른 실시 예에 따르면, 영상 분석 장치와 결합되어 하기의 단계를 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 영상 이미지를 수신하는 단계, 상기 수신된 영상 이미지에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 사용자 명령을 입력받는 단계, 상기 사용자 명령에 대응하는 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득하는 단계 및 상기 바이너리 이미지에 대한 기준점을 기준으로 기설정된 조건에 대응하는 각도로 상기 검출된 오브젝트를 회전시켜, 상기 회전된 오브젝트와 상기 검출된 오브젝트의 일치 여부를 판단하여 상기 검출된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

이상과 같이 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 본 발명은 영상 데이터에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 회전 대칭성 여부를 판단할 수 있다.

나아가, 본 발명은 영상 데이터에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 회전 대칭성 여부를 고속으로 판단할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치의 블록도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리부에 대한 블록도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치에서 오브젝트에 대한 회전 대칭성 여부를 판단하는 예시도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치에 대한 세부 블록도,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치의 영상 분석 방법에 대한 흐름도,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치에서 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득하는 방법의 흐름도,
도 7 내지 제 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치에서 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 방법의 흐름도이다.

이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.

본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.

어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치의 블록도이다.

영상 분석 장치(100)는 입력되는 영상 데이터를 분석하여 영상 데이터 내에 포함된 복수의 오브젝트에 대한 정보를 학습하고, 학습된 정보에 기초하여 영상 데이터 내에 포함된 복수의 오브젝트를 판단 및 검출한다.

이 같은 영상 분석 장치(100)는, 본 발명의 실시예에서는, 고정되어 있는 물체(오브젝트)를 카메라로 촬영한 영상이미지를 분석(학습)하기 위한 장치일 수 있다. 그러나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 주변 환경을 분석 및 파악하고, 그에 따른 처리 결과에 기초하여 동작을 수행하는 모든 기기에 탑재될 수 있다.

이 같은 영상 분석 장치(100)는, 촬영부(110), 입력부(120), 이미지 처리부(130) 및 제어부(140)를 포함한다.

촬영부(110)는 카메라를 이용해 적어도 하나의 오브젝트를 포함하여 소스이미지에 해당하는 영상이미지를 입력받을 수 있다.

입력부(120)는 영상 이미지에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 사용자 명령을 입력받을 수 있다. 특히, 입력부(120)는, 카메라 없이 영상이미지가 입력되는 경우에 적어도 하나의 오브젝트를 포함하는 영상이미지를 입력받을 수 있다.

이미지 처리부(130)는 사용자 명령에 대응하는 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득한다. 이 같은 이미지 처리부(130)에 대한 구체적인 동작은 하기에서 상세히 설명하도록 한다.

제어부(140)는 영상 분석 장치(100)를 구성하는 각 구성에 대한 동작을 전반적으로 제어한다. 특히, 제어부(140)는 사용자 명령에 대응하는 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단한다.

구체적으로, 제어부(140)는 이미지 처리부(130)를 통해 획득한 바이너리 이미지에 대한 기준점을 기준으로 기설정된 조건에 대응하는 각도로 바이너리 이미지를 회전시킨다. 이후, 제어부(140)는 회전된 바이너리 이미지와 원래의 바이너리 이미지 간의 일치 여부를 판단한 후, 그 판단 결과에 기초하여 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단한다.

선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 구체적인 동작 설명은 하기에서 상세히 설명하도록 한다.

이하에서는, 이미지 처리부(130)에서 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득하는 동작에 대해서 상세히 설명하도록 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리부에 대한 블록도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 이미지 처리부(130)는 에지 검출부(131), 제1 이미지 생성부(133) 및 제2 이미지 생성부(135)를 포함한다.

에지 검출부(131)는 에지 검출 알고리즘을 이용하여 선택 영역에 포함된 오브젝트의 에지 정보를 검출한다.

실시예에 따라, 에지 검출부(131)는 케니 에지 디텍션(Canny Edge Detection) 알고리즘을 이용하여 선택 영역에 포함된 오브젝트의 에지 정보를 검출할 수 있다.

구체적으로, 에지 검출부(131)는 가우시안 필터를 오브젝트에 마스킹 방식으로 적용하여 노이즈를 제거하고, 수평 및 수직 방향의 미분값을 계산하여 기설정된 임계값 이상의 값을 가지는 부분을 에지 영역을 판단한다. 이후, 에지 검출부는 에지 영역 각각에 대한 세기 및 방향을 분석하여 기설정된 값 이상을 갖는 부분을 오브젝트에 대한 에지로 검출할 수 있다.

이 같은 오브젝트에 대한 에지 검출 방법은 공지된 기술이므로 상세한 설명은 생략하도록 한다.

에지 검출부(131)를 통해 오브젝트에 대한 에지 정보가 검출되면, 제1 이미지 생성부(133)는 검출된 에지 정보에 기초하여 오브젝트의 에지 이미지를 생성한다. 이후, 제1 이미지 생성부(133)는 형태 연산(Morphology Operation) 알고리즘을 이용하여 모폴로지(Morphology) 이미지를 생성한다.

구체적으로, 제1 이미지 생성부(133)는 형태 연산 중 중 하나인 닫힘 연산(Closing Operation) 알고리즘을 이용하여 모폴로지 이미지를 생성한다. 즉, 제1 이미지 생성부(133)는 닫힘 연산을 통해 밝은 영역에 생긴 홀 영역을 주변 영역과 같이 채워 오므젝트에 대한 모폴로지 이미지를 생성할 수 있다.

이 같은 모폴로지 이미지가 생성되면, 제1 이미지 생성부(133)는 연결 요소(Connected Component) 알고리즘을 이용하여 기생성된 모폴로지 이미지의 에지 영역이 연결된 윤곽(Contour) 이미지를 생성한다.

제2 이미지 생성부(135)는 제1 이미지 생성부(133)를 통해 생성된 윤곽 이미지의 에지 정보에 기초하여 해당 윤곽 이미지의 내부를 채운 바이너리 이미지를 생성한다.

구체적으로, 제2 이미지 생성부(135)는 모폴로지 이미지의 에지 영역과 같은 형태의 구조인 윤곽(Contour)으로 모폴로지 이미지의 내부를 채워 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 생성할 수 있다.

이 같은 이미지 처리부(130)에 포함된 각 구성들에 의해 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지가 획득되면, 제어부(140)는 전술한 바와 같이, 기획득한 바이너리 이미지에 대한 기준점을 기준으로 기설정된 조건에 대응하는 각도로 바이너리 이미지를 회전시킨다. 이후, 제어부(140)는 회전된 바이너리 이미지와 원래의 바이너리 이미지 간의 일치 여부를 판단한 후, 그 판단 결과에 기초하여 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단한다.

구체적으로, 제어부(140)는 제1 이전 회전 대칭각과 기정의된 소수의 집합 중 n 번째 소수를 이용하여 바이너리 이미지의 제1 현재 회전 대칭각을 획득한다.

실시예에 따라, 제1 회전 대칭각은, 제1 이전 회전 대칭각을 n 번째 소수로 나눈 값이 될 수 있다. 그리고, 제1 이전 회전 대칭각은 360도이며, 기정의된 소수의 집합은 2,3,5,7,11,13,17,19,23, 29 중 적어도 하나의 소수를 포함할 수 있다.

제1 회전 대칭각이 획득되면, 제어부(140)는 획득된 제1 현재 회전 대칭각과 기설정된 최소 회전 대칭각을 비교한다. 여기서, 최소 회전 대칭각은 15도가 될 수 있다.

비교 결과 제1 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 제어부(140)는 제1 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정한다.

한편, 비교 결과 제1 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 크면, 제어부(140)는 바이너리 이미지에 대한 기준점을 중심으로 제1 현재 회전 대칭각 만큼 바이너리 이미지를 회전시키다.

여기서, 바이너리 이미지에 대한 기준점은 바이너리 이미지의 무게 중심이 될 수 있다.

바이너리 이미지의 무게 중심의 x,y 좌표값 중 x 값은 바이너리 이미지의 x 화소 좌표값의 합을 바이너리 이미지 내 화소 개수로 나눈 값이 될 수 있다. 그리고, 바이너리 이미지의 무게 중심의 y 값은 바이너리 이미지의 y 화소 좌표값의 합을 상기 바이너리 이미지 내 화소 개수로 나눈 값이 될 수 있다.

이 같은 바이너리 이미지의 무게 중심이 결정되면, 제어부(140)는 결정된 무게 중짐을 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하기 위한 회전 중심으로 결정할 수 있다. 즉, 제어부(140)는 기결정된 무게 중심을 기준으로 제1 현재 회전 대칭각 만큼 바이너리 이미지를 회전시킬 수 있다.

이후, 제어부(140)는 회전된 이미지와 바이너리 이미지가 일치하는지 여부를 판단하여 두 이미지가 일치하면, 제1 현재 회전 대칭각을 제2 이전 회전 대칭각으로 결정한다. 제2 이전 회전 대칭각이 결정되면, 제어부(140)는 제2 이전 회전 대칭각과 n 번째 소수를 이용하여 제2 현재 회전 대칭각을 획득한 후, 획득한 제2 현재 회전 대칭각과 최소 회전 대칭각을 비교한다.

비교 결과, 제2 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 제어부(140)는 제2 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정한다.

한편, 제2 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 크면, 제어부(140)는 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 작을 때까지 전술한 일련의 동작을 반복 수행한다.

한편, 제어부(140)는 회전된 이미지가 바이너리 이미지와 일치하지 않으면, 제1 이전 회전 대칭각과, 소수의 집합 중 n+1 번째 소수를 이용하여 제2 현재 회전 대칭각을 획득한다.

실시예에 따라, 회전된 이미지가 바이너리 이미지와 일치하지 않은 경우, 제2 현재 회전 대칭각은 제1 이전 회전 대칭각을 n+1 번째 소수로 나눈 값이 될 수 있다.

이 같은 제2 현재 회전 대칭각이 획득되면, 제어부(140)는 전술한 바와 같이, 획득한 제2 현재 회전 대칭각과 최소 회전 대칭각을 비교하고, 그 비교 결과에 따라 제2 현재 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정하거나, 혹은 전술한 동작을 반복 수행할 수 있다.

이 같은 일련의 동작을 통해 최종 회전 대칭값이 획득되면, 제어부(140)는 획득된 최종 회전 대칭값을 오브젝트에 대한 회전 대칭 각도로 결정한다.

이후, 제어부(140)는 획득된 최종 회전 대칭값에 기초하여 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(140)는 최종 회전 대칭값이 360도인지 여부에 따라, 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단할 수 있다. 즉, 제어부(140)는 선택 영역에 포함된 오브젝트가 회전 대칭성이 없는 것으로 판단한다. 한편, 제어부(140)는 최종 회전 대칭값이 0도이면, 선택 영역에 포함된 오브젝트가 원형인 것으로 판단할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치에서 오브젝트에 대한 회전 대칭성 여부를 판단하는 예시도이다.

도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 영상 분석 장치(100)는 영상 이미지(310)에 포함된 제1 내지 제3 오브젝트 중 사용자의 선택 명령에 따라 제1 오브젝트를 포함하는 선택 영역(311)을 결정할 수 있다.

이 같은 제1 오브젝트(311)를 포함하는 선택 영역(311)이 결정되면, 영상 분석 장치(100)는 도 3의 (b)에 도시된 바와 같은 윤곽 이미지(320)를 생성한다. 윤곽 이미지(320) 생성에 대한 설명은 상기에서 상세히 설명하였으므로 이하에서는 상세한 설명을 생략하도록 한다.

윤곽 이미지(320)가 생성되면, 영상 분석 장치(100)는 도 3의 (c)에 도시된 바와 같이, 윤곽 이미지(320)의 내부가 채워진 바이너리 이미지(330)를 생성하고, 생성된 바이너리 이미지(330)로부터 무게 중심을 구한다. 이후, 영상 분석 장치(100)는 도 3의 (d)에 도시된 바와 같이, 바이너리 이미지에 대한 무게 중심을 기준으로 바이너리 이미지를 회전시켜 제1 오브젝트에 대한 최종 회전 대칭각을 결정한다.

예를 들어, 10각형 형태의 오브젝트(날개가 10개 달린 바람개비)의 경우, 영상 분석 장치(100)는 다음과 같은 알고리즘을 통해 10각형 형태의 오브젝트에 대한 최종 회전 대칭각을 구할 수 있다.

전술한 바와 같이, 최소 회전 대칭각은 15도이고, 이전 회전 대칭각(이하 제1 이전 회전 대칭각이라 함)은 360도이며, 정렬된 소수의 집합은 2,3,5,7,11,13,17,19,23,29가 될 수 있다.

최초, 영상 분석 장치(100)는 위 조건에 기초하여 현재 회전 대칭각(이하 제1 현재 회전 대칭각이라 함)을 구한다. 구체적으로, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각인 360도를 정렬된 소수들 중 n 번째 소수인 2로 나누고, 그에 따른 결과값 180도를 제1 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제1 현재 회전 대칭각인 180도가 최소 회전 대칭각인 15도 보다 작은지 여부를 판단한다.

판단 결과, 제1 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 크면, 영상 분석 장치(100)는 제1 현재 회전 대칭각인 180도 만큼 10각형 형태의 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 회전시키고, 180도 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지 여부를 판단한다.

판단 결과 두 이미지가 일치하면, 영상 분석 장치(100)는 제1 현재 회전 대칭각을 제2 이전 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제2 이전 회전 대칭각인 180도를 n 번째 소수인 2로 나누고, 그에 따른 결과값 90도를 제2 현재 회전 대칭각으로 결정한다. 이후, 영상 분석 장치(100)는 제2 현재 회전 대칭각인 90도가 최소 회전 대칭각인 15도 보다 작은지 여부를 판단하여, 제2 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 크면, 제2 현재 회전 대칭각인 90도 만큼 10각형 형태의 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 회전시킨다. 이후, 영상 분석 장치(100)는 90도 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

두 이미지가 서로 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제2 이전 회전 대칭각인 180도를 소수의 집합 중 n+1 번째 소수인 3으로 나누고, 그에 따른 결과값 60도를 제3 현재 회전 대칭각으로 결정한다. 제3 현재 회전 대칭각은 최소 회전 대칭각인 15도 보다 크므로, 영상 분석 장치(100)는 제3 현재 회전 대칭각인 60도 만큼 10각형 형태의 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 회전시킨다. 이후, 영상 분석 장치(100)는 60도 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

두 이미지가 서로 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제2 이전 회전 대칭각인 180도를 소수의 집합 중 n+2 번째 소수인 5으로 나누고, 그에 따른 결과값 36도를 제4 현재 회전 대칭각으로 결정한다. 제4 현재 회전 대칭각은 최소 회전 대칭각인 15도 보다 크므로, 영상 분석 장치(100)는 제4 현재 회전 대칭각인 36도 만큼 10각형 형태의 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 회전시킨다. 이후, 영상 분석 장치(100)는 36도 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

판단 결과, 두 이미지가 서로 일치하면, 영상 분석 장치(100)는 제4 현재 회전 대칭각을 제3 이전 회전 대칭각으로 결정한다. 이후, 영상 분석 장치(100)는 기결정된 제3 이전 회전 대칭각인 36도를 n 번째 소수인 2로 나누고, 그에 따른 결과값 18도를 제5 현재 회전 대칭각으로 결정한다. 제5 현재 회전 대칭각은 최소 회전 대칭각인 15도 보다 크므로, 영상 분석 장치(100)는 제5 현재 회전 대칭각인 18도 만큼 10각형 형태의 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 회전시킨다. 이후, 영상 분석 장치(100)는 18도 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

두 이미지가 서로 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제3 이전 회전 대칭각인 36도를 n+1 번째 소수인 3으로 나누고, 그에 따른 결과값 12도를 제6 현재 회전 대칭각으로 결정한다. 이후, 영상 분석 장치(100)는 제6 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 작은지를 판단한다. 판단 결과, 제6 현재 회전 대칭각인 12도가 최소 회전 대칭각인 15도보다 작으면, 영상 분석 장치(100)는 제3 이전 회정 대칙각인 36도를 10각형 형태의 오브젝트의 최종 회전 대칭각으로 결정할 수 있다.

즉, 영상 분석 장치(100)는 5번의 회전 대칭성 체크를 통해 오브젝트에 대한 최종 회전 대칭각을 구할 수 있다.

한편, 회전 대칭성이 없는 일반적인 오브젝트의 경우, 영상 분석 장치(100)는 다음과 같은 알고리즘을 통해 최종 회전 대칭각인 360도를 구할 수 있다.

전술한 바와 같이, 최소 회전 대칭각은 15도이고, 이전 회전 대칭각(이하 제1 이전 회전 대칭각이라 함)은 360도이며, 정렬된 소수의 집합은 2,3,5,7,11,13,17,19,23,29가 될 수 있다.

최초, 영상 분석 장치(100)는 위 조건에 기초하여 제1 현재 회전 대칭각을 구한다. 구체적으로, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각인 360도를 정렬된 소수들 중 n 번째 소수인 2로 나누고, 그에 따른 결과값 180도를 제1 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제1 현재 회전 대칭각인 180도가 최소 회전 대칭각인 15도 보다 작은지 여부를 판단한다. 판단 결과, 제1 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 크면, 영상 분석 장치(100)는 제1 현재 회전 대칭각인 180도 만큼 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 회전시키고, 180도 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지 여부를 판단한다.

판단 결과 두 이미지가 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각인 360도를 n+1 번째 소수인 3으로 나누고, 그에 따른 결과값 120도를 제2 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제2 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 큰 것으로 판단되면, 제2 현재 회전 대칭각인 120도 만큼 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 회전시키고, 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

판단 결과, 두 이미지가 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각인 360도를 n+2 번째 소수인 5로 나누고, 그에 따른 결과값 72도를 제3 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제3 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 큰 것으로 판단되면, 72도 만큼 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 회전시키고, 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

판단 결과, 두 이미지가 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각인 360도를 n+3 번째 소수인 7로 나누고, 그에 따른 결과값 51.43도를 제4 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제4 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 큰 것으로 판단되면, 51.43도 만큼 바이너리 이미지를 회전시키고, 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

판단 결과, 두 이미지가 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회정 대칭각인 360도를 n+4 번째 소수인 11로 나누고, 그에 따른 결과값 32.72도를 제5 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제5 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 큰 것으로 판단되면, 32,72도 만큼 바이너리 이미지를 회전시키고, 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

판단 결과, 두 이미지가 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회정 대칭각인 360도를 n+5 번째 소수인 13로 나누고, 그에 따른 결과값 27.69도를 제6 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제6 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 큰 것으로 판단되면, 27.69도 만큼 바이너리 이미지를 회전시키고, 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

판단 결과, 두 이미지가 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회정 대칭각인 360도를 n+6 번째 소수인 17로 나누고, 그에 따른 결과값 21.18도를 제7 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제7 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 큰 것으로 판단되면, 21.18도 만큼 바이너리 이미지를 회전시키고, 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

판단 결과, 두 이미지가 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회정 대칭각인 360도를 n+7 번째 소수인 19로 나누고, 그에 따른 결과값 18.95도를 제8 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제8 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 큰 것으로 판단되면, 18.95도 만큼 바이너리 이미지를 회전시키고, 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

판단 결과, 두 이미지가 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회정 대칭각인 360도를 n+8 번째 소수인 23로 나누고, 그에 따른 결과값 15.65도를 제9 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제9 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 큰 것으로 판단되면, 15.65도 만큼 바이너리 이미지를 회전시키고, 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지를 판단한다.

판단 결과, 두 이미지가 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각인 360도를 n+9 번째 소수인 29로 나누고, 그에 따른 결과값 12.41도를 제10 현재 회전 대칭각으로 결정한다.

이후, 영상 분석 장치(100)는 제10 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 작은 것으로 판단되면, 제1 이전 회전 대칭각인 360도를 최종 회전 대칭각으로 결정하고, 오브젝트가 회전 대칭성이 없는 것으로 판단할 수 있다.

이와 같이, 본 발명에 따른 영상 분석 장치(100)는 9번의 회전 대칭성을 체크하여 오브젝트의 회전 대칭성이 없는 것으로 판단할 수 있다.

이하에서는, 전술한 영상 분석 장치(100)에 대한 세부 구성에 대해서 상세히 설명하도록 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치에 대한 세부 블록도이다.

영상 분석 장치(100)는 전술한 촬영부(110), 입력부(120), 이미지 처리부(130) 및 제어부(140) 구성 외에 도 4에 도시된 바와 같이, 출력부(150),통신부(160), 및 저장부(170)를 더 포함할 수 있다.

한편, 촬영부(110)는 물체를 포함하여 주변환경을 촬영하는 카메라로 구현될 수 있다. 이 경우, 촬영부(110)는 영상이 투과되는 렌즈(미도시) 및 렌즈를 통해 투과된 영상을 감지하는 이미지 센서(미도시)를 포함할 수 있다. 이미지 센서(이미지)는 CCD이미지 센서 또는 CMOS 이미지 센서로 구현될 수 있다. 촬영부(280)를 통해 획득된 영상 데이터는 영상 처리부(미도시)에서 처리될 수 있다.

한편, 커넥터(113)는 USB 2.0, USB 3.0, HDMI, IEEE 1394 등 다양한 소스 장치와의 인터페이스를 제공하는 구성이다. 이 같은 커넥터(113)는 제어부(140)의 제어 명령에 따라 커넥터(113)에 연결된 유선 케이블을 통해 외부 서버로부터 영상 데이터를 수신하거나, 기저장된 영상 데이터를 외부 기록 매체로 전송할 수 있다. 또한, 커넥터(113)는 커넥터(113)와 물리적으로 연결된 유선 케이블을 통해 전원 소스로부터 전원을 입력받을 수 있다.

한편, 전술한 입력부(120)는 다양한 사용자 명령을 입력받아 제어부(140)로 전달하기 위한 입력 수단이다. 이 같은 입력부(120)는 사용자 음성 명령을 입력받는 마이크(미도시)를 비롯해, 본 발명의 실시예에서는 키보드나 마우스와 같은 주변기기를 이용해 이미지상에 포함된 오브젝트를 선택하는 수단, 또는, 원격 제어 장치와 같은 적어도 하나의 주변 기기(미도시)로부터 영상 분석 장치(100)의 동작을 제어하기 위한 IR 신호 혹은 RF 신호를 입력받는 사용자 입력부(124) 등을 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에서 입력부(120)는, 상기 촬영부(110)가 구비되지 않을 경우에 (보조)저장장치 및 후술하는 통신부(100)를 통해 영상이미지 데이터를 수신하여 입력받을 수 있다.

출력부(150)는 전술한 바와 같은 디스플레이부(미도시) 및 오디오 출력부(미도시)를 통해 컨텐츠의 영상 및 오디오 데이터를 출력할 수 있다.

또한, 전술한 통신부(160)는 외부로부터 영상 데이터를 수신할 뿐만 아니라, 스마트 TV, 스마트 폰, 태블릿 PC 등의 주변 기기(미도시), 컨텐츠 서버(미도시)와 데이터를 송수신하기 위한 중계 단말 장치(미도시) 등과 데이터 통신을 수행할 수 있다.

이 같은 통신부(160)는 근거리 통신 모듈(161), 무선 통신 모듈(162) 및 HDMI(High-Definition Multimedia Interface), USB(Universal Serial Bus), IEEE(Institute of Electrical and Eletronics Engineers) 1394 등의 유선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함하는 커넥터(113)를 포함할 수 있다.

근거리 통신 모듈(161)은 영상 분석 장치(100)와 근거리에 위치한 주변 기기, 인공지능 서버 등과 무선으로 근거리 통신을 수행하는 구성이다. 이 같은 근거리 통신 모듈(161)은 블루투스(bluetooth)모듈, 적외선 통신(IrDA, infrared data association)모듈, NFC(Near Field Communication)모듈, 와이파이(WIFI)모듈, 지그비(Zigbee) 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 무선 통신 모듈(162)은 IEEE 등과 같은 무선 통신 프로토콜에 따라 외부 네트워크에 연결되어 통신을 수행하는 모듈이다. 이 밖에 무선 통신 모듈은 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evoloution) 등과 같은 다양한 이동 통신 규격에 따라 이동 통신 망에 접속하여 통신을 수행하는 이동 통신 모듈을 더 포함할 수도 있다.

이처럼 통신부(160)는 상술한 다양한 근거리 통신 방식에 의해 구현될 수 있고, 필요에 따라 본 명세서에 언급되지 않은 다른 통신 기술을 채용할 수 있다.

저장부(170)는 통신부(160)를 통해 수신된 영상 데이터 및 영상 데이터에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 회전 대칭 관련 정보를 저장할 수 있다. 뿐만 아니라, 저장부(170)는 외부로 수신된 다양한 컨텐츠 혹은 촬영부(110)를 통해 촬영된 영상 데이터를 저장할 수 있다.

추가적으로, 저장부(170)는 영상 분석 장치(100)의 동작을 제어하기 위한 운영 프로그램을 더 저장할 수 있다.

여기서, 운용 프로그램은 영상 분석 장치(100)가 턴 온(Turn On)되는 경우, 저장부(170)에서 읽혀지고, 컴파일되어 영상 분석 장치(100)의 각 구성을 동작시키는 프로그램이 될 수 있다. 이 같은 저장부(170)는 후술할 롬(ROM)(142), 램(RAM)(143) 또는 영상 분석 장치(100)에 탈착/장착 가능한 메모리 카드(예, SD 카드, 메모리 스틱), 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 하드 디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 중 적어도 하나로 구현될 수 있다.

한편, 전술한 제어부(140)는 영상 분석 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어하거나, 혹은 영상 분석 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있도록 하는 처리 장치가 될 수 있다.

이 같은 제어부(140)는 CPU(141), ROM(142), RAM(143) 및 GPU(144)를 포함할 수 있으며, CPU(141), ROM(142), RAM(143) 및 GPU(144)는 버스(145)를 통해 서로 연결될 수 있다.

CPU(141)는 저장부(170)를 액세스하여, 저장부(170)에 저장된 OS를 이용하여 부팅을 수행한다. 또한 CPU(141)는 저장부(170)에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행한다.

ROM(142)은 시스템 부팅을 위한 명령어 세트 등이 저장된다. 턴 온 명령이 입력되어 전원이 공급되면, CPU(141)는 ROM(142)에 저장된 명령어에 따라 저장부(170)에 저장된 OS를 RAM(143)에 복사하고, OS를 실행시켜 시스템을 부팅시킨다. 부팅이 완료되면, CPU(141)는 저장부(170)에 저장된 각종 프로그램을 RAM(143)에 복사하고, RAM(143)에 복사된 프로그램을 실행시켜 각종 동작을 수행한다.

GPU(144)는 아이콘, 이미지, 텍스트 등과 같은 다양한 객체를 포함하는 디스플레이 화면을 생성한다. 구체적으로, GPU(144)는 수신된 제어 명령에 기초하여 화면의 레이아웃에 따라 각 객체들이 표시될 좌표값, 형태, 크기, 컬러 등과 같은 속성값을 연산하고, 연상된 속성값에 기초하여 객체를 포함하는 다양한 레이아웃의 디스플레이 화면을 생성한다.

이 같은 제어부(140)는 전술한 각 구성들과 결합되어 단일칩 시스템(System-on-a-chip 또는 System on chip, SOC, SoC)으로 구현될 수 있다.

지금까지, 본 발명에 따른 영상 분석 장치(100)에 대해서 상세히 설명하였다. 이하에서는 본 발명에 따른 영상 분석 장치(100)에서 영상을 분석하는 방법에 대해서 상세히 설명하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치의 영상 분석 방법에 대한 흐름도이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 영상 분석 장치(100)는 촬영부(110)를 통해 영상 이미지를 입력받는다(S510). 그러나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 영상 분석 장치(100)는 기저장된 영상 이미지를 사용자의 요청에 의해 통신부(160)나 다양한 저장장치를 통해 수신하거나 입력받을 수 있다.

영상 이미지가 입력되면, 영상 분석 장치(100)는 영상 이미지에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 사용자 명령을 입력받는다(S520). 이후, 영상 분석 장치(100)는 사용자 명령에 대응하는 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득한다(S530).

이후, 영상 분석 장치(100)는 획득한 바이너리 이미지에 대한 기준점을 기준으로 기설정된 조건에 대응하는 각도로 바이너리 이미지를 회전시키고, 회전된 바이너리 이미지와 원래의 바이너리 이미지의 일치 여부를 판단하여 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단한다(S540).

이하에서는 본 발명에 따른 영상 분석 장치(100)에서 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득하는 방법에 대해서 상세히 설명하도록 한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치에서 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득하는 방법의 흐름도이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 영상 분석 장치(100)는 에지 검출 알고리즘을 이용하여 선택 영역에 포함된 오브젝트의 에지 정보를 검출한다(S610). 이후, 영상 분석 장치(100)는 검출된 에지 정보에 기초하여 선택 영역에 포함된 오브젝트의 에지 이미지를 생성한다(S620).

실시예에 따라, 영상 분석 장치(100)는 형태 연산 중 중 하나인 닫힘 연산(Closing Operation) 알고리즘을 이용하여 모폴로지 이미지를 생성할 수 있다.

여기서, 모폴로지 이미지는 닫힘 연산을 통해 밝은 영역에 생긴 홀 영역을 주변 영역과 같은 값으로 채워진 이미지가 될 수 있다.

이 같은 모폴로지 이미지가 생성되면, 영상 분석 장치(100)는 형태 연산 알고리즘을 이용하여 모폴로지(Morphology) 이미지를 생성하고, 연결 요소 알고리즘을 이용하여 기생성된 모폴로지 이미지의 에지 영역이 연결된 윤곽 이미지를 생성한다(S630,S640). 이후, 영상 분석 장치(100)는 기생성된 윤곽 이미지의 에지 정보에 기초하여 상기 윤곽 이미지의 내부를 채운 바이너리 이미지를 생성한다(S650).

이 같은 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지가 생성되면, 영상 분석 장치(100)는 전술한 단계 S540을 통해 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단할 수 있다.

이하에서는, 본 발명에 따른 영상 분석 장치(100)에서 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 방법에 대해서 상세히 설명하도록 한다.

도 7 내지 제 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치에서 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 방법의 흐름도이다.

도 7에 도시된 바와 같이, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각과 기정의된 소수의 집합 중 n 번째 소수를 이용하여 상기 바이너리 이미지의 제1 현재 회전 대칭각을 획득한다(S710).

여기서, 제1 현재 회전 대칭각은 제1 이전 회전 대칭각을 n 번째 소수로 나눈 값이 될 수 있으며, 제1 이전 회전 대칭각은 360도가 될 수 있다. 그리고, 기정의된 소수의 집합은, 2,3,5,7,11,13,17,19,23 및 29 소수를 포함할 수 있다.

따라서, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각을 n 번째 소수인 2로 나누 값으로부터 제1 현재 회전 대칭각을 획득할 수 있다.

제1 현재 회전 대칭각이 획득되면, 영상 분석 장치(100)는 기획득한 제1 현재 회전 대칭각과 기설정된 최소 회전 대칭각을 비교한다(S720). 여기서, 최소 회전 대칭각은 15도가 될 수 있다.

비교 결과, 제1 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각보다 작으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정하고, 결정된 최종 회전 대칭각을 이용하여 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단한다(S740).

최종 회전 대칭각을 이용하여 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 방법은 하기에서 상세히 설명하도록 한다.

한편, 전술한 단계 S720에서 제1 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 현재 회전 대칭각을 이용하여 오브젝트의 회전 대칭 여부를 판단한다(S750).

구체적으로, 영상 분석 장치(100)는 도 8에 도시된 바와 같이, 제1 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 제1 현재 회전 대칭각 만큼 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 회전시킨다(S810).

이후, 영상 분석 장치(100)는 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하는지 여부를 판단한다(S820). 판단 결과, 두 이미지가 일치하면, 영상 분석 장치(100)는 제1 현재 회전 대칭각을 제2 이전 회전 대칭각으로 결정한다(S830). 이후, 영상 분석 장치(100)는 제2 이전 회전 대칭각과 n 번째 소수를 이용하여 제2 현재 회전 대칭각을 획득한다(S840).

구체적으로, 영상 분석 장치(100)는 제2 이전 회전 대칭각을 n 번째 소수로 나눈 값을 제2 현재 회전 대칭각으로 획득할 수 있다.

한편, 전술한 단계 S820에서 회전된 이미지와 원래의 바이너리 이미지가 일치하지 않으면, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각과 n+1 번째 소수를 이용하여 제2 현재 회전 대칭각을 획득한다(S850).

구체적으로, 영상 분석 장치(100)는 제1 이전 회전 대칭각을 n+1 번째 소수로 나눈 값을 제2 현재 회전 대칭각으로 획득할 수 있다.

이 같은 다양한 실시예를 통해 제2 현재 회전 대칭각이 획득되면, 영상 분석 장치(100)는 획득된 제2 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 작은지 여부를 판단한다(S860). 판단 결과, 제2 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 영상 분석 장치(100)는 제2 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정한다(S870).

한편, 제2 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 크면, 영상 분석 장치(100)는 현재 회전 대칭각이 최소 회전 대칭각 보다 작아질 때까지 전술한 일련의 동작을 반복 수행한다.

한편, 영상 분석 장치(100)는 최종 회전 대칭각이 결정되면, 다음와 같은 방법을 통해 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단할 수 있다.

도 9에 도시된 바와 같이, 영상 분석 장치(100)는 최종 회전 대칭각이 360도 인지를 판단한다(S910). 판단 결과, 최종 회전 대칭각이 360도이면, 영상 분석 장치(100)는 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성이 없는 것으로 판단한다(S920).

한편, 최종 회전 대칭각이 360도가 아니면, 영상 분석 장치(100)는 최종 회전 대칭각이 0도인지 여부를 판단한다(S930). 판단 결과, 최종 회전 대칭각이 0도이면, 영상 분석 장치(100)는 선택 영역에 포함된 오브젝트가 원형 형태인 것으로 판단한다(S940). 한편, 최종 회전 대칭각이 0도가 아닌 것으로 판단되면, 영상 분석 장치(100)는 선택 영역에 포함된 오브젝트가 회전 대칭성을 갖는 것으로 판단한다(S950).

한편, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 영상 분석 장치의 제어 방법은 소프트웨어로 코딩되어 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory readable medium)에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 판독 가능 매체는 다양한 장치에 탑재되어 사용될 수 있다.

비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 될 수 있다.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 될 것이다.

100 : 영상 분석 장치 110 : 통신부
120 : 입력부 130 : 이미지 처리부
131 : 에지 검출부 133 : 제1 이미지 생성부
135 : 제2 이미지 생성부 140 : 제어부
150 : 출력부 160 : 촬영부
170 : 저장부

Claims (19)

1. 영상 분석 방법에 있어서,
   영상 이미지를 입력받는 단계;
   상기 영상 이미지에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대한 사용자 명령을 입력받는 단계;
   상기 사용자 명령에 대응하는 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득하는 단계; 및
   상기 바이너리 이미지에 대한 기준점을 기준으로 기설정된 조건에 대응하는 각도로 상기 바이너리 이미지를 회전시켜, 상기 회전된 바이너리 이미지와의 일치 여부를 판단하여 상기 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 단계;를 포함하고,
   상기 판단하는 단계는,
   제1 이전 회전 대칭각과 기정의된 소수의 집합 중 n 번째 소수를 이용하여 상기 바이너리 이미지의 제1 현재 회전 대칭각을 획득하는 단계;
   상기 제1 현재 회전 대칭각과 기설정된 최소 회전 대칭각을 비교하는 단계; 및
   상기 제1 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 상기 제1 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 바이너리 이미지를 획득하는 단계는,
   에지 검출 알고리즘을 이용하여 상기 선택 영역에 포함된 오브젝트의 에지 정보를 검출하는 단계;
   상기 검출된 에지 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 에지 이미지를 생성하는 단계;
   형태 연산 알고리즘을 이용하여 모폴로지(Morphology) 이미지를 생성하는 단계;
   연결 요소 알고리즘을 이용하여 상기 모폴로지 이미지의 에지 영역이 연결된 윤곽 이미지를 생성하는 단계; 및
   상기 생성된 윤곽 이미지의 에지 정보에 기초하여 상기 윤곽 이미지의 내부를 채운 바이너리 이미지를 생성하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
   
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 판단하는 단계는,
   상기 제1 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 크면, 상기 기준점을 중심으로 상기 제1 현재 회전 대칭각 만큼 상기 바이너리 이미지를 회전시키는 단계;
   상기 회전된 이미지가 상기 바이너리 이미지와 일치하는지 여부를 판단하는 단계; 및
   상기 판단 결과 두 이미지가 일치하면, 상기 제1 현재 회전 대칭각을 제2 이전 회전 대칭각으로 결정하고, 상기 제2 이전 회전 대칭각과 상기 n 번째 소수를 이용하여 제2 현재 회전 대칭각을 획득하는 단계;를 더 포함하며,
   상기 결정하는 단계는,
   상기 제2 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 상기 제2 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
   
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 제2 현재 회전 대칭각을 획득하는 단계는,
   상기 회전된 이미지가 상기 바이너리 이미지가 일치하지 않으면, 상기 제1 이전 회전 대칭각과 상기 소수의 집합 중 n+1 번째 소수를 이용하여 상기 제2 현재 회전 대칭각을 획득하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
   
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 제1 및 제2 현재 회전 대칭각은,
   상기 제1 또는 제2 이전 회전 대칭각을 상기 n 번째 소수 또는 n+1 번째 소수로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
   
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 기정의된 소수의 집합은,
   2,3,5,7,11,13,17,19,23 및 29 소수를 포함하며,
   상기 최소 회전 대칭각은 15도이며,
   상기 제1 이전 회전 대칭각은 360도인 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
   
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 판단하는 단계는,
   상기 최종 회전 대칭각이 360도이면, 상기 오브젝트가 회전 대칭성이 없는 것으로 판단하고,
   상기 최종 회전 대칭각이 0도이면, 상기 오브젝트가 원형인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
   
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 바이너리 이미지에 대한 기준점은,
   상기 바이너리 이미지의 무게 중심을 나타내는 x,y 좌표값이며,
   상기 무게 중심의 x 값은,
   상기 바이너리 이미지의 x 화소 좌표값의 합을 상기 바이너리 이미지 내 화소 개수로 나눈 값이며,
   상기 무게 중심의 y 값은,
   상기 바이너리 이미지의 y 화소 좌표값의 합을 상기 바이너리 이미지 내 화소 개수로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
   
10. 적어도 하나의 오브젝트를 포함하는 영상이미지를 분석하는 영상 분석 장치에 있어서,
    사용자 명령에 대응하는 선택 영역에 포함된 오브젝트에 대한 바이너리 이미지를 획득하는 이미지 처리부; 및
    상기 바이너리 이미지에 대한 기준점을 기준으로 기설정된 조건에 대응하는 각도로 상기 바이너리 이미지를 회전시켜, 상기 회전된 바이너리 이미지와의 일치 여부를 판단하여 상기 선택 영역에 포함된 오브젝트의 회전 대칭성 여부를 판단하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는,
    제1 이전 회전 대칭각과 기정의된 소수의 집합 중 n 번째 소수를 이용하여 상기 바이너리 이미지의 제1 현재 회전 대칭각을 획득한 후, 상기 획득된 제1 현재 회전 대칭각과 기설정된 최소 회전 대칭각을 비교하여, 상기 제1 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 상기 제1 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
    
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 이미지 처리부는,
    에지 검출 알고리즘을 이용하여 상기 선택 영역에 포함된 오브젝트의 에지 정보를 검출하는 에지 검출부;
    상기 검출된 에지 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 에지 이미지를 생성한 후, 형태 연산 알고리즘을 이용하여 모폴로지(Morphology) 이미지를 생성하며, 연결 요소 알고리즘을 이용하여 상기 모폴로지 이미지의 에지 영역이 연결된 윤곽 이미지를 생성하는 제1 이미지 생성부; 및
    상기 생성된 윤곽 이미지의 에지 정보에 기초하여 상기 윤곽 이미지의 내부를 채운 바이너리 이미지를 생성하는 제2 이미지 생성부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
    
12. 삭제
13. 제 10 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 크면, 상기 기준점을 중심으로 상기 제1 현재 회전 대칭각 만큼 상기 바이너리 이미지를 회전시킨 후, 상기 회전된 이미지가 상기 바이너리 이미지와 일치하는지 여부를 판단하여 상기 판단 결과 두 이미지가 일치하면, 상기 제1 현재 회전 대칭각을 제2 이전 회전 대칭각으로 결정하고, 상기 제2 이전 회전 대칭각과 상기 n 번째 소수를 이용하여 제2 현재 회전 대칭각을 획득하며,
    상기 획득된 제2 현재 회전 대칭각이 상기 최소 회전 대칭각 보다 작으면, 상기 제2 이전 회전 대칭각을 최종 회전 대칭각으로 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
    
14. 제 13 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 회전된 이미지가 상기 바이너리 이미지가 일치하지 않으면, 상기 제1 이전 회전 대칭각과 상기 소수의 집합 중 n+1 번째 소수를 이용하여 상기 제2 현재 회전 대칭각을 획득하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
    
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 현재 회전 대칭각은,
    상기 제1 또는 제2 이전 회전 대칭각을 상기 n 번째 소수 또는 n+1 번째 소수로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
    
16. 제 10 항에 있어서,
    상기 기정의된 소수의 집합은,
    2,3,5,7,11,13,17,19,23 및 29 소수를 포함하며,
    상기 최소 회전 대칭각은 15도이며,
    상기 제1 이전 회전 대칭각은 360도인 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
    
17. 제 10 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 최종 회전 대칭각이 360도이면, 상기 오브젝트가 회전 대칭성이 없는 것으로 판단하고,
    상기 최종 회전 대칭각이 0도이면, 상기 오브젝트가 원형인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
    
18. 제 10 항에 있어서,
    상기 바이너리 이미지에 대한 기준점은,
    상기 바이너리 이미지의 무게 중심을 나타내는 x,y 좌표값이며,
    상기 무게 중심의 x 값은,
    상기 바이너리 이미지의 x 화소 좌표값의 합을 상기 바이너리 이미지 내 화소 개수로 나눈 값이며,
    상기 무게 중심의 y 값은,
    상기 바이너리 이미지의 y 화소 좌표값의 합을 상기 바이너리 이미지 내 화소 개수로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
    
19. 삭제

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