KR102264920B1 - 영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체 - Google Patents

영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체를 개시한다. 즉, 본 발명은 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 근거로 객체와 배경을 분리하고, 분리된 해당 객체의 경우 낮은 압축률로 압축하고 분리된 해당 배경의 경우 높은 압축률로 압축함으로써 동일 정보량에서 객체에 대한 품질이 높아지도록 하며, 구분된 객체에 대한 학습이나 식별을 수행할 때 객체 식별 품질을 향상시킬 수 있다.

Description

영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체{Image identification apparatus, method thereof and computer readable medium having computer program recorded therefor}
본 발명은 영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것으로, 특히 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 근거로 객체와 배경을 분리하고, 분리된 해당 객체의 경우 낮은 압축률로 압축하고 분리된 해당 배경의 경우 높은 압축률로 압축하는 영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다.
영상 압축 장치는 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 동일한 압축률로 해당 영상(또는 이미지)을 압축하는 장치이다.
이러한 동일한 압축률로 압축된 영상 내에서 객체를 식별하는 영상 식별 장치는 동일한 압축률로 압축된 영상을 이용하므로 관심 영역의 데이터량이 부족한 상황이 발생한다.
한국등록특허 제10-0412176호 [명칭: 문자와 이미지가 포함된 문서의 압축, 복원 시스템 및 방법]
본 발명의 목적은 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 기준으로 객체와 배경을 구분하고, 구분된 객체와 배경에 대해서 서로 다른 압축률로 압축하는 영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 낮은 압축률로 적용 영역만 달리하여 복수회 압축하고, 압축된 영상을 복수회 복원한 후 복원된 영상 내에서 객체를 식별하는 영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하는 데 있다.
본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치는 영상에서 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역을 선별하고, 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 영상을 1차로 압축하고, 1차로 압축된 영상 중에서 배경 후보 영역을 이미지 코딩 방식을 통해 재압축하는 제어부; 및 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값보다 이하일 때, 제어부의 제어에 의해 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 제어부는, 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값보다 클 때, 압축되는 영상의 데이터량이 기준값보다 이하일 때까지 이미지 코딩 방식을 통해 배경 후보 영역을 반복 압축할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 압축 정보는 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치는 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 영상 내의 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터를 포함하는 압축 정보를 저장하는 저장부; 및 압축 정보를 근거로 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하고, 복원된 영상 내의 객체를 식별하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 제어부는 압축 정보에 포함된 압축 데이터를 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 압축 정보에 대응한 영상 내의 객체 후보 영역을 복원하고, 1차 복원된 영상 중에서 배경 후보 영역에 대해서 압축 정보에 포함된 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 압축 정보에 대응한 영상 내의 배경 후보 영역을 복원하고, 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 방법은 제어부를 통해 영상에서 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역을 각각 선별하는 단계; 제어부를 통해 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 영상을 1차로 압축하는 단계; 제어부를 통해 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 1차로 압축된 영상 중에서 배경 후보 영역을 재압축하는 단계; 제어부를 통해 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단하는 단계; 및 판단 결과, 압축된 영상의 데이터량이 기준값 이하일 때, 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단하는 단계는 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역의 압축된 데이터량이 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 판단 결과, 압축된 영상의 데이터량이 기준값보다 클 때, 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 배경 후보 영역을 재압축하는 단계를 반복 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 방법은 제어부를 통해 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 영상 내의 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터를 포함하는 압축 정보를 근거로 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하는 단계; 및 제어부를 통해 복원된 영상 내의 객체를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하는 단계는, 제어부를 통해 압축 정보에 포함된 압축 데이터를 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 압축 정보에 대응한 영상 내의 객체 후보 영역을 복원하는 과정; 제어부를 통해 1차 복원된 영상 중에서 배경 후보 영역에 대해서 압축 정보에 포함된 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 압축 정보에 대응한 영상 내의 배경 후보 영역을 복원하는 과정; 및 제어부를 통해 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체에는 상술한 실시예에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장될 수 있다.
본 발명은 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 기준으로 객체와 배경을 구분하고, 구분된 객체와 배경에 대해서 서로 다른 압축률로 압축함으로써, 동일 정보량에서 객체에 대한 품질이 높아지도록 하며, 구분된 객체에 대한 학습이나 식별을 수행할 때 객체 식별 품질을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 낮은 압축률로 적용 영역만 달리하여 복수회 압축하고, 압축된 영상을 복수회 복원한 후 복원된 영상 내에서 객체를 식별함으로써, 영상(또는 이미지) 압축 시 복수 압축률로 압축할 경우 압축에 관련된 정보량이 증가(또는 복수 코드 저장 필요)하는 것을 방지하고, 부분별 압축률이 상이한 비표준 방식의 호환성을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 영상 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 영상을 나타낸 도이다.
도 5는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 영상 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서 "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치(10)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 영상 식별 장치(10)는 저장부(100) 및 제어부(200)로 구성된다. 도 1에 도시된 영상 식별 장치(10)의 구성 요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 1에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 영상 식별 장치(10)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 영상 식별 장치(10)가 구현될 수도 있다.
제어부(200)는 영상(또는 이미지)에서 객체 후보 영상과 배경 후보 영역을 선별한다. 이후, 제어부(200)는 영상을 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 압축하고, 압축된 영상 중에서 배경 후보 영역을 해당 이미지 코딩 방식을 통해 재압축한다. 이때, 제어부(200)는 전체 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하를 유지할 때까지 해당 배경 후보 영역에 대한 재압축 과정을 반복 수행한다. 이후, 전체 압축된 영상의 데이터량이 해당 기준값 이하인 경우, 제어부(200)는 현재 시점에서의 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장부(100)에 저장한다. 또한, 제어부(200)는 저장부(100)에 저장된 특정 영상에 대한 압축 정보를 근거로 해당 특정 영상을 복원하고, 복원된 영상 내에서 객체를 식별한다.
저장부(100)는 사용자 인터페이스(UI), 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 등을 저장한다.
또한, 저장부(100)는 영상 식별 장치(10)가 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장한다.
또한, 저장부(100)는 영상 식별 장치(10)에 포함된 입력부(미도시)(또는 카메라(미도시))를 통해 촬영되는 영상(또는 이미지), 영상 식별 장치(10)에 포함된 통신부(미도시)를 통해 수신되는 영상 등을 저장한다.
또한, 저장부(100)는 다양한 압축률의 이미지 코딩 방식을 저장한다. 여기서, 이미지 코딩 방식은 JPEG, PNG(Portable Network Graphics), WMF(Windows Meta File), TIFF(또는 TIF), GIF, TGA, BMP, PICT, PSD, PCX, PDF, EPS 등을 포함한다.
또한, 저장부(100)는 제어부(200)의 제어에 의해 선별되는 특정 영상에 대한 객체 후보 영역, 배경 후보 영역, 압축된 영상에 대한 압축 정보, 특징점, 식별된(또는 인식된) 객체 정보 등을 저장한다.
제어부(200)는 영상 식별 장치(10)의 전반적인 제어 기능을 실행한다.
또한, 제어부(200)는 저장부(100)에 미리 저장된 원본 영상(또는 이미지) 또는 통신부(미도시)나 입력부(미도시)를 통해 수신되는 원본 영상에서 객체 후보 영역을 선별(또는 추출/확인)한다. 또한, 제어부(200)는 해당 원본 영상 중에서 객체 후보 영역으로 선별되지 않은 나머지 영역은 배경 후보 영역으로 선별한다.
즉, 제어부(200)는 로우 데이터(raw data)를 기준으로 원본 영상에서 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역을 각각 선별한다.
또한, 제어부(200)는 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 해당 원본 영상을 1차로 압축한다. 여기서, 이미지 코딩 방식은 JPEG, PNG, WMF, TIFF(또는 TIF), GIF, TGA, BMP, PICT, PSD, PCX, PDF, EPS 등 중에서 어느 하나일 수 있다.
또한, 제어부(200)는 동일한 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 1차 압축된 영상 중에서 선별된 객체 후보 영역을 제외한 나머지 영역(또는 배경 후보 영역)을 재압축한다.
또한, 제어부(200)는 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단한다.
즉, 제어부(200)는 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단(또는 확인)한다.
여기서, 본 발명의 실시예에서는 압축된 영상의 데이터량이 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량을 포함하는 것으로 설명하고 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 압축된 영상의 데이터량은 배경 후보 영역의 데이터량만을 포함할 수도 있다. 즉, 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단할 때, 해당 압축된 영상의 데이터량이 배경 후보 영역의 데이터량을 포함하며, 해당 배경 후보 영역의 데이터량이 미리 설정된 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단하도록 구성할 수도 있다.
판단 결과, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 큰 경우, 제어부(200)는 해당 배경 후보 영역에 대한 재압축 과정을 반복 수행하여 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하를 유지하도록 구성한다. 또한, 제어부(200)는 압축 과정의 횟수를 저장부(100)에 저장한다.
이와 같이, 배경 후보 영역은 여러 번 압축하여 데이터 손실량을 증가시켜 전체 데이터량을 낮추면서도 객체 후보 영역은 압축 횟수를 줄여 데이터 손실을 억제하여, 객체 후보 영역으로부터 특징 정보를 명확하게 추출할 수 있다.
또한, 판단 결과, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 이하인 경우, 제어부(200)는 해당 시점(또는 현재 시점/마지막으로 압축한 시점)에서의 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장부(100)에 저장한다. 이때, 저장되는 압축 정보는 해당 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 포함한다.
또한, 본 발명의 실시예에서는 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하가 될 때까지 해당 배경 후보 영역에 대한 재압축 과정을 반복 수행하는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 제어부(200)는 배경 후보 영역에 대해서 미리 설정된 압축 횟수만큼 재압축 과정을 반복 수행하도록 구성할 수도 있다. 즉, 1차로 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대해서 압축한 이후, 1차 압축된 배경 후보 영역에 대해서 추가로 미리 설정된 압축 횟수만큼 반복하여 압축하도록 구성할 수도 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서는 객체 후보 영역 또는 배경 후보 영역에 대한 압축 시, 동일한 이미지 코딩 방식을 통해서 해당 객체 후보 영역 또는 배경 후보 영역을 압축하는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 제어부(200)는 복수의 압축 과정에서 서로 다른 이미지 코딩 방식을 통해서 해당 객체 후보 영역 또는 배경 후보 영역을 압축할 수도 있다.
즉, 제어부(200)는 1차 압축 시 미리 설정된 JPEG 방식을 통해 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 포함하는 원본 영상을 압축하고, 2차 압축 시 미리 설정된 TIFF 방식을 통해서 배경 후보 영역을 2회 압축할 수도 있다.
또한, 제어부(200)는 저장부(100)에 저장된 특정 영상에 대한 압축 정보를 근거로 해당 영상을 복원한다. 여기서, 해당 영상에 대한 압축 정보는 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 포함한다.
즉, 제어부(200)는 저장부(100)에 저장된 해당 영상에 대한 압축 정보에 포함된 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 근거로 해당 압축 데이터를 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 해당 객체 후보 영역을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 1차 복원된 영상 중에서 객체 후보 영역을 제외한 배경 후보 영역에 대해서 해당 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 배경 후보 영역을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원한다.
또한, 제어부(200)는 복원된 원본 영상 내에서 객체를 식별한다. 또한, 제어부(200)는 객체 식별 결과를 표시부(미도시)에 표시하고, 객체 식별 결과를 저장부(100)에 저장한다.
즉, 제어부(200)는 복원된 원본 영상 내의 객체 후보 영역에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 근거로 객체를 식별한다. 또한, 제어부(200)는 객체 식별 결과를 저장부(100)에 저장하고 표시부에 표시한다.
이와 같이, 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 기준으로 객체와 배경을 구분하고, 구분된 객체와 배경에 대해서 서로 다른 압축률로 압축할 수 있다.
또한, 이와 같이, 낮은 압축률로 적용 영역만 달리하여 복수회 압축하고, 압축된 영상을 복수회 복원한 후 복원된 영상 내에서 객체를 식별할 수 있다.
이하에서는, 본 발명에 따른 영상 식별 방법을 도 1 내지 도 5를 참조하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 영상 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.
먼저, 제어부(200)는 저장부(100)에 미리 저장된 원본 영상(또는 이미지) 또는 통신부(미도시)나 입력부(미도시)를 통해 수신되는 원본 영상에서 객체 후보 영역을 선별(또는 추출/확인)한다. 또한, 제어부(200)는 해당 원본 영상 중에서 객체 후보 영역으로 선별되지 않은 나머지 영역은 배경 후보 영역으로 선별한다.
즉, 제어부(200)는 로우 데이터를 기준으로 원본 영상에서 객체 후보 영역을 선별한다.
일 예로, 도 3에 도시된 바와 같이, 제어부(200)는 영상(310) 내에서 객체 후보 영역(311)을 선별한다. 또한, 해당 영상(310) 중에서 객체 후보 영역(311)으로 선별되지 않은 나머지 영역(312)은 배경 후보 영역(312)에 대응할 수 있다(S210).
이후, 제어부(200)는 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 해당 원본 영상을 1차로 압축한다. 여기서, 이미지 코딩 방식은 JPEG, PNG, WMF, TIFF(또는 TIF), GIF, TGA, BMP, PICT, PSD, PCX, PDF, EPS 등 중에서 어느 하나일 수 있다.
일 예로, 제어부(200)는 도 3에 도시된 영상(310)을 미리 설정된 10% 압축률의 JPEG 방식을 통해 압축한다(S220).
이후, 제어부(200)는 동일한 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 1차 압축된 영상 중에서 선별된 객체 후보 영역을 제외한 나머지 영역(또는 배경 후보 영역)을 재압축한다.
일 예로, 제어부(200)는 도 3에 도시된 영상(310) 중에서 객체 후보 영역(311)을 제외한 나머지 영역(또는 배경 후보 영역)(312)을 미리 설정된 10% 압축률의 JPEG 방식을 통해 재압축한다(S230).
이후, 제어부(200)는 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단한다.
즉, 제어부(200)는 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단(또는 확인)한다.
일 예로, 제어부(200)는 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값(예를 들어 압축률 30%)보다 작거나 같은지 여부를 판단한다(S240).
판단 결과, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 큰 경우, 제어부(200)는 해당 배경 후보 영역에 대한 재압축 과정을 반복 수행하여 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하를 유지하도록 구성한다. 또한, 제어부(200)는 압축 과정의 횟수를 저장부(100)에 저장한다.
일 예로, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)(예를 들어 압축률 40%)이 미리 설정된 기준값(예를 들어 압축률 30%)보다 클 때, 제어부(200)는 해당 배경 후보 영역에 대한 재압축 과정을 반복 수행한다(S250).
또한, 판단 결과, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 이하인 경우, 제어부(200)는 해당 시점(또는 현재 시점)에서의 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장부(100)에 저장한다. 이때, 저장되는 압축 정보는 해당 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 포함한다.
일 예로, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)(예를 들어 압축률 28%)이 미리 설정된 기준값(예를 들어 압축률 30%)보다 이하일 때, 제어부(200)는 해당 영상에 대한 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장부(100)에 저장한다. 이때, 압축 정보는 미리 설정된 압축률에 대한 정보(예를 들어 10% 압축률의 JPEG 방식), 객체 후보 영역(예를 들어 도 3에 도시된 311) 및 배경 후보 영역(예를 들어 도 3에 도시된 312)에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보(예를 들어 3회 압축), 압축 데이터 등을 포함한다. 또한, 도 4에 도시된 바와 같이, 저장부(100)에 저장되는 압축 데이터(410)는 1회 압축된 객체 후보 영역(411)이 추가로 3회 압축된(총 4회 압축된) 배경 후보 영역(412)보다 더 선명한 상태를 유지한다(S260).
도 5는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 영상 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.
먼저, 제어부(200)는 저장부(100)에 저장된 영상에 대한 압축 정보를 근거로 해당 영상을 복원한다. 여기서, 해당 영상에 대한 압축 정보는 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 포함한다.
즉, 제어부(200)는 저장부(100)에 저장된 해당 영상에 대한 압축 정보에 포함된 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 근거로 해당 압축 데이터를 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 해당 객체 후보 영역을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 1차 복원된 영상 중에서 객체 후보 영역을 제외한 배경 후보 영역에 대해서 해당 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 배경 후보 영역을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원한다.
일 예로, 제어부(200)는 도 4에 도시된 저장부(100)에 저장된 압축 정보에 포함된 압축 데이터(410)를 미리 설정된 압축률에 대한 정보(예를 들어 10% 압축률의 JPEG 방식)를 통해 복원하여 도 3에 도시된 객체 후보 영역(311)을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 압축 정보에 포함된 배경 후보 영역에 대한 정보를 근거로 복원된 영상 중에서 객체 후보 영역을 제외한 배경 후보 영역에 대해서, 미리 설정된 압축률에 대한 정보(예를 들어 10% 압축률의 JPEG 방식)를 통해 해당 압축 횟수 정보(예를 들어 3회 압축)만큼 해당 배경 후보 영역을 반복 복원하여 도 3에 도시된 배경 후보 영역(312)을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 도 3에 도시된 원본 영상(310)을 복원한다(S510).
이후, 제어부(200)는 복원된 원본 영상 내에서 객체를 식별한다. 또한, 제어부(200)는 객체 식별 결과를 표시부(미도시)에 표시한다.
즉, 제어부(200)는 복원된 원본 영상 내의 객체 후보 영역에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 근거로 객체를 식별한다.
일 예로, 제어부(200)는 도 3에 도시된 복원된 원본 영상(310) 내에서 특징점(예를 들어 객체 후보 영역(311) 내의 특징점)을 추출하고, 추출된 특징점을 근거로 객체를 식별하고, 객체 식별 결과를 표시부에 표시한다(S520).
본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치 및 그 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성 가능하며, 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 해당 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터나 본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치, 사용자 장치(또는 단말) 등에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 영상 식별 장치 및 그 방법을 구현할 수 있다.
정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다. 본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치 및 그 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램은 영상 식별 장치, 사용자 장치 등의 내장 메모리에 저장 및 설치될 수 있다. 또는, 본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치 및 그 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램을 저장 및 설치한 스마트 카드 등의 외장 메모리가 인터페이스를 통해 영상 식별 장치, 사용자 장치 등에 장착될 수도 있다.
본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 기준으로 객체와 배경을 구분하고, 구분된 객체와 배경에 대해서 서로 다른 압축률로 압축하여, 동일 정보량에서 객체에 대한 품질이 높아지도록 하며, 구분된 객체에 대한 학습이나 식별을 수행할 때 객체 식별 품질을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 낮은 압축률로 적용 영역만 달리하여 복수회 압축하고, 압축된 영상을 복수회 복원한 후 복원된 영상 내에서 객체를 식별하여, 영상(또는 이미지) 압축 시 복수 압축률로 압축할 경우 압축에 관련된 정보량이 증가(또는 복수 코드 저장 필요)하는 것을 방지하고, 부분별 압축률이 상이한 비표준 방식의 호환성을 높일 수 있다.
전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
본 발명은 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 근거로 객체와 배경을 분리하고, 분리된 해당 객체의 경우 낮은 압축률로 압축하고 분리된 해당 배경의 경우 높은 압축률로 압축함으로써 동일 정보량에서 객체에 대한 품질이 높아지도록 하며, 구분된 객체에 대한 학습이나 식별을 수행할 때 객체 식별 품질을 향상시키는 것으로, 영상 처리 분야, 객체 식별/인식 분야 등에서 광범위하게 이용될 수 있다.
10: 영상 식별 장치 100: 저장부
200: 제어부

Claims (11)

  1. 영상에서 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역을 선별하고, 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 상기 영상을 1차로 압축하고, 상기 1차로 압축된 영상 중에서 상기 배경 후보 영역을 상기 이미지 코딩 방식을 통해 재압축하는 제어부;
    상기 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값보다 이하일 때, 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 영상 내의 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 상기 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터를 포함하는 상기 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장하는 저장부; 및
    상기 압축 정보를 근거로 상기 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하고, 상기 복원된 영상 내의 객체를 식별하는 제어부를 포함하며,
    상기 제어부는 상기 압축 정보에 포함된 상기 압축 데이터를 상기 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 상기 압축 정보에 대응한 영상 내의 객체 후보 영역을 복원하고, 상기 1차 복원된 영상 중에서 상기 배경 후보 영역에 대해서 상기 압축 정보에 포함된 상기 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 상기 압축 정보에 대응한 영상 내의 배경 후보 영역을 복원하고, 상기 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 영상 식별 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제어부를 통해 영상에서 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역을 각각 선별하는 단계;
    상기 제어부를 통해 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 상기 영상을 1차로 압축하는 단계;
    상기 제어부를 통해 상기 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 상기 1차로 압축된 영상 중에서 상기 배경 후보 영역을 재압축하는 단계;
    상기 제어부를 통해 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과, 상기 압축된 영상의 데이터량이 상기 기준값 이하일 때, 상기 제어부를 통해 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 영상 내의 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 상기 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터를 포함하는 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장하는 단계;
    상기 제어부를 통해 상기 압축 정보를 근거로 상기 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하는 단계; 및
    상기 제어부를 통해 상기 복원된 영상 내의 객체를 식별하는 단계를 포함하며,
    상기 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하는 단계는,
    상기 제어부를 통해 상기 압축 정보에 포함된 상기 압축 데이터를 상기 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 상기 압축 정보에 대응한 영상 내의 객체 후보 영역을 복원하는 과정;
    상기 제어부를 통해 상기 1차 복원된 영상 중에서 상기 배경 후보 영역에 대해서 상기 압축 정보에 포함된 상기 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 상기 압축 정보에 대응한 영상 내의 배경 후보 영역을 복원하는 과정; 및
    상기 제어부를 통해 상기 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 식별 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단하는 단계는 상기 객체 후보 영역 및 상기 배경 후보 영역의 압축된 데이터량이 상기 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 식별 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 판단 결과, 상기 압축된 영상의 데이터량이 상기 기준값보다 클 때, 상기 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 상기 배경 후보 영역을 재압축하는 단계를 반복 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 식별 방법.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102030904B1 (ko) * 2017-08-28 2019-11-08 (주)강안교육 도로 상황 공유 방법 및 이를 실행하기 위해 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
KR102284806B1 (ko) * 2021-04-29 2021-08-03 (주)비상정보통신 복수의 동적객체인식 처리가 가능한 다중해상도 영상처리장치 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004193721A (ja) * 2002-12-09 2004-07-08 Sharp Corp 読み取りデータ送信装置
JP2007110225A (ja) * 2005-10-11 2007-04-26 Canon Inc 画像形成コントローラ

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100412176B1 (ko) 2002-01-24 2003-12-24 이호석 문자와 이미지가 포함된 문서의 압축, 복원 시스템 및방법
KR101245957B1 (ko) * 2009-09-23 2013-03-21 한양대학교 에리카산학협력단 배경 제거와 그래프 컷을 이용한 비교사 영상 분할 방법 및 시스템
CN103460250B (zh) * 2011-04-11 2017-11-28 英特尔公司 基于感兴趣对象的图像处理

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004193721A (ja) * 2002-12-09 2004-07-08 Sharp Corp 読み取りデータ送信装置
JP2007110225A (ja) * 2005-10-11 2007-04-26 Canon Inc 画像形成コントローラ

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