KR102286874B1 - 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치 및 방법 - Google Patents
다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102286874B1 KR102286874B1 KR1020140141988A KR20140141988A KR102286874B1 KR 102286874 B1 KR102286874 B1 KR 102286874B1 KR 1020140141988 A KR1020140141988 A KR 1020140141988A KR 20140141988 A KR20140141988 A KR 20140141988A KR 102286874 B1 KR102286874 B1 KR 102286874B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- integral image
- region
- directional
- quadruple
- windows
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
- G06V10/446—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering using Haar-like filters, e.g. using integral image techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
- G06V10/507—Summing image-intensity values; Histogram projection analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
- G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
- G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
- G06K2019/06215—Aspects not covered by other subgroups
- G06K2019/06253—Aspects not covered by other subgroups for a specific application
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
Abstract
다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치는, x*y 화소를 갖는 전체 이미지에 m*n 크기의 윈도우들을 경계가 중첩되도록 배치하여 상기 전체 이미지를 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역으로 분할하는 영역 분할부; 상기 단일 영역에 대해 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 적분 이미지 산출부; 및 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 다중 방향성 적분 이미지를 이용하여 상기 전체 이미지에 대해 객체를 검출하는 객체 검출부를 포함한다.
Description
본 발명은 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 객체 검출을 위한 부분 적분 이미지의 산출에 있어, 다중 방향성 적분 이미지를 이용하여 중첩 영역에 대한 불필요한 연산량을 감소시키는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 객체 검출을 하기 위해서는 해당 객체에 대한 기계적 학습 과정이 필요하며, 이를 위한 기계적 학습 방법으로서 주로 사용되는 아다부스트(Adaboost) 알고리즘의 경우 적분 이미지를 이용하여 객체를 검출한다.
도 1a 및 도 1b는 종래의 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 1a를 참조하면, 종래의 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은 w*h의 화소를 갖는 원본 이미지(101)의 화소 값을 획득한 전체 이미지(102)로부터 적분 이미지(103)를 구한다.
이 때, w 및 h는 임의의 자연수로서, w는 너비(width), h는 높이(height)에 해당할 수 있다.
적분 이미지(103)에서 각 화소에 해당하는 값은 해당 화소의 위치에서 가로 방향으로 왼쪽 끝과 세로 방향으로 위쪽 끝까지에 해당하는 화소들의 값들을 모두 더한 값이 된다.
도 1b를 참조하면, 종래의 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은 적분 이미지(103) 및 m*n의 크기를 갖는 객체 패턴(110)을 이용하여 수평 방향(111), 수직 방향(112) 및 대각선 방향(113)으로 객체를 검출한다.
이 때, m 및 n은 임의의 자연수로서, m 및 n은 각각 w 및 h보다 작고, m은 객체 패턴(110)의 가로 길이, n은 객체 패턴(110)의 세로 길이에 해당할 수 있다.
도 2a 및 도 2b는 종래의 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법에 필요한 비트 수의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2a는 원본 이미지의 화소 값을 획득한 전체 이미지이고, 도 2b는 도 2a로부터 산출된 적분 이미지이다.
이 때, 도 2b의 오른쪽 아래 끝의 화소는 도 2a의 전체 이미지의 화소 값을 합한 값에 해당하여 이러한 값을 저장하기 위해서는 큰 비트수를 필요로 하게 된다.
특히, 도 2b의 경우 전체 이미지의 해상도가 증가할수록 이에 대한 적분 이미지를 산출하기 위해서는 기하 급수적으로 많은 메모리를 필요로 하게 되는 문제가 발생한다.
이와 같은 문제점을 해소하기 위해서 부분 적분 이미지를 이용하여 객체를 검출할 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 종래의 부분 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3a를 참조하면, 종래의 부분 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은 전체 이미지(301)를 x*y의 크기를 갖는 영역들(311, 312, 313)로 나누고, 각각의 영역들(311, 312, 313)에 대해 적분 이미지들(321, 322, 323)을 산출한다.
이 때, x 및 y는 임의의 자연수로서, x 및 y는 각각 w 및 h보다 작고, x는 부분 영역들(311, 312, 313)의 가로 길이, y는 부분 영역들(311, 312, 313)의 세로 길이에 해당할 수 있다.
도 3b를 참조하면, 종래의 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은 적분 이미지들(321, 322, 323) 및 m*n의 크기를 갖는 객체 패턴(330)을 이용하여 수평 방향(321), 수직 방향(322) 및 대각선 방향(323)으로 객체를 검출한다.
이 때, m 및 n은 임의의 자연수로서, m 및 n은 각각 x 및 y보다 작고, m은 객체 패턴(330)의 가로 길이, n은 객체 패턴(330)의 세로 길이에 해당할 수 있다.
도 4는 종래의 부분 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법에서 발생되는 중복 연산 영역의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4를 참고하면, 종래의 부분 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법의 경우 전체 이미지(301)를 일정한 크기의 영역들(311, 312, 313)로 나눌 때, 객체 검출의 연속성을 위해 객체 패턴 영역 만큼 중복시키기 때문에, 중복 영역(410)이 발생한다.
이 때, 전체 이미지가 크고, 부분 이미지가 작을수록, 객체 패턴 영역이 클수록 중복 영역(410)은 많아지게 된다.
예를 들어, 적분 이미지(321)를 생성 후, 적분 이미지(322)를 생성하는 경우, 중복 영역(421 및 422)이 발생하고, 이 부분에 대해서는 적분 이미지를 한 번 더 생성하는 것과 같이 연산량이 증가하게 된다.
즉, 적분 이미지들(321, 322, 323)에 대해서는 중복 영역(422 및 423) 만큼에 해당하는 영역에 대한 연산량이 증가하게 된다.
결과적으로, 전체 이미지를 이용하여 적분 이미지를 산출하는 경우, 기하 급수적으로 많은 메모리를 필요로 하게 되는 문제가 발생하고, 이를 위해 부분 적분 이미지를 이용하는 경우, 중복 영역에 대한 연산량이 증가하게 되는 문제가 발생한다.
미국공개특허 제2006-0181740호는 영상 프레임의 블록화 현상 제거 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 영상 프레임을 블록 단위로 나누어 경계를 판단하는 기술을 소개하였다.
그러나, 이와 같은 종래 기술 역시 부분 적분 이미지를 이용함에 있어, 중복 영역에 따른 연산량 증가 문제를 해결하지 못하고 있다.
따라서, 각 부분 적분 이미지들을 특정 방향으로 산출하고, 교집합 적분 이미지 및 다중 방향성 적분 이미지를 이용함으로써 중복 영역에 대한 연산량을 감소시키는 새로운 객체 검출 기술의 필요성이 절실하게 대두된다.
본 발명의 목적은 객체 검출을 위한 부분 적분 이미지의 산출에 있어, 미중첩 영역에 대해서 서로 상이한 4 방향으로 산출하고, 중첩 영역에 대해서는 중첩되는 방향에 대한 교집합 적분 이미지를 산출함으로써 중첩 영역에 대한 불필요한 연산량을 감소시키는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치는, x*y 화소를 갖는 전체 이미지에 m*n 크기의 윈도우들을 경계가 중첩되도록 배치하여 상기 전체 이미지를 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역으로 분할하는 영역 분할부; 상기 단일 영역에 대해 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 적분 이미지 산출부; 및 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 다중 방향성 적분 이미지를 이용하여 상기 전체 이미지에 대해 객체를 검출하는 객체 검출부를 포함하고, 상기 x 및 y는 임의의 자연수이고, 상기 m 및 n은 각각 상기 x 및 y보다 작은 임의의 자연수이다.
이 때, 윈도우들에는 각각 하나의 방향이 지정되어 상기 단일 영역에는 1개의 방향, 상기 2중 영역에는 2개의 방향, 상기 4중 영역에는 4개의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 적분 이미지 산출부는 상기 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는 단일 방향성 적분 이미지 산출부; 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하는 교집합 적분 이미지 산출부; 및 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 상기 교집합 적분 이미지를 이용하여 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 다중 방향성 적분 이미지 산출부를 포함할 수 있다.
이 때, 단일 방향성 적분 이미지 산출부는 상기 단일 영역의 경우, 상기 단일 영역에 지정된 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출할 수 있다.
이 때, 교집합 적분 이미지 산출부는 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 서로 반대되지 아니하는 4개의 방향 쌍들 중 어느 3쌍에 따라 3개의 교집합 적분 이미지를 산출할 수 있다.
이 때, 다중 방향성 적분 이미지 산출부는 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 3개의 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출할 수 있다.
이 때, 2중 영역은 서로 상이한 2개의 방향, 상기 4중 영역은 서로 상이한 4개의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 윈도우들은 각각 서로 상이한 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 방향을 갖는 제1 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제2 방향을 갖는 제2 방향 윈도우이고, 상기 제1 방향 윈도우들의 상하측 윈도우들은 제3 방향을 갖는 제3 방향 윈도우이고, 상기 제2 방향 윈도우들의 상하측 윈도우 및 상기 제3 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제4 방향을 갖는 제4 방향 윈도우일 수 있다.
이 때, 윈도우에 지정된 방향은 상기 윈도우 내 화소 값을 적분하는 방향이고, 상기 제1 방향은 오른쪽 아래 방향, 상기 제2 방향은 왼쪽 아래 방향, 상기 제3 방향은 오른쪽 위 방향, 상기 제4 방향은 왼쪽 위 방향일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은, x*y 화소를 갖는 전체 이미지에 m*n 크기의 윈도우들을 경계가 중첩되도록 배치하여 상기 전체 이미지를 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역으로 분할하는 단계; 상기 단일 영역에 대해 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 단계; 및 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 다중 방향성 적분 이미지를 이용하여 상기 전체 이미지에 대해 객체를 검출하는 단계를 포함하고, 상기 x 및 y는 임의의 자연수이고, 상기 m 및 n은 각각 상기 x 및 y보다 작은 임의의 자연수이다.
이 때, 윈도우들에는 각각 하나의 방향이 지정되어 상기 단일 영역에는 1개의 방향, 상기 2중 영역에는 2개의 방향, 상기 4중 영역에는 4개의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 적분 이미지를 산출하는 단계는 상기 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는 단계; 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하는 단계; 및 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 상기 교집합 적분 이미지를 이용하여 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
이 때, 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는 단계는 상기 단일 영역의 경우, 상기 단일 영역에 지정된 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출할 수 있다.
이 때, 교집합 적분 이미지를 산출하는 단계는 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 서로 반대되지 아니하는 4개의 방향 쌍들 중 어느 3쌍에 따라 3개의 교집합 적분 이미지를 산출할 수 있다.
이 때, 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 단계는 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 3개의 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출할 수 있다.
이 때, 2중 영역은 서로 상이한 2개의 방향, 상기 4중 영역은 서로 상이한 4개의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 윈도우들은 각각 서로 상이한 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 방향을 갖는 제1 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제2 방향을 갖는 제2 방향 윈도우이고, 상기 제1 방향 윈도우들의 상하측 윈도우들은 제3 방향을 갖는 제3 방향 윈도우이고, 상기 제2 방향 윈도우들의 상하측 윈도우 및 상기 제3 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제4 방향을 갖는 제4 방향 윈도우일 수 있다.
이 때, 윈도우에 지정된 방향은 상기 윈도우 내 화소 값을 적분하는 방향이고, 상기 제1 방향은 오른쪽 아래 방향, 상기 제2 방향은 왼쪽 아래 방향, 상기 제3 방향은 오른쪽 위 방향, 상기 제4 방향은 왼쪽 위 방향일 수 있다.
본 발명에 따르면 객체 검출을 위한 부분 적분 이미지의 산출에 있어, 미중첩 영역에 대해서 서로 상이한 4 방향으로 산출하고, 중첩 영역에 대해서는 중첩되는 방향에 대한 교집합 적분 이미지를 산출함으로써 중첩 영역에 대한 불필요한 연산량을 감소시킬 수 있다.
도 1a 및 도 1b는 종래의 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2a 및 도 2b는 종래의 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법에 필요한 비트 수의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 종래의 부분 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 종래의 부분 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법에서 발생되는 중복 연산 영역의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5, 도 6a 내지 도 6d 및 도 7은 본 발명에 따른 4개의 서로 상이한 단일 방향성 적분 이미지 생성 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 8a 내지 도 8d는 본 발명에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 조합을 이용한 객체 검출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명에 따른 다중 방향성 적분 이미지의 산출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명에 따른 영역 분할 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치를 나타낸 블록도이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 2a 및 도 2b는 종래의 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법에 필요한 비트 수의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 종래의 부분 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 종래의 부분 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법에서 발생되는 중복 연산 영역의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5, 도 6a 내지 도 6d 및 도 7은 본 발명에 따른 4개의 서로 상이한 단일 방향성 적분 이미지 생성 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 8a 내지 도 8d는 본 발명에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 조합을 이용한 객체 검출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명에 따른 다중 방향성 적분 이미지의 산출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명에 따른 영역 분할 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치를 나타낸 블록도이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 5, 도 6a 내지 도 6d 및 도 7은 본 발명에 따른 4개의 서로 상이한 단일 방향성 적분 이미지 생성 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
특히, 도 5는 본 발명에 따른 단일 방향성 적분 이미지(Directional Integral Image; DII) 중에서도 왼쪽 위 방향(청구항에서의 제4 방향)에 상응하는 단일 방향성 적분 이미지의 산출 방법의 일 임을 알 수 있다.
도 5를 참조하면, 왼쪽 위 방향에 상응하는 단일 방향성 적분 이미지는 화소 각각이, 해당 화소의 위치에서 가로 방향으로 왼쪽 끝과 세로 방향으로 위쪽 끝까지에 해당하는 화소들의 값들을 모두 더한 값에 해당한다.
예를 들어, {{(0), (1), (2)}{(3), (4), (5)}{(6), (7), (8)}와 같은 3*3 원본 이미지에 있어, 왼쪽 위 방향에 상응하는 단일 방향성 적분 이미지의 A(0,1) 화소 값은 원본 이미지의 (0) 및 (1)을 합한 값이 된다.
도 6a는 오른쪽 아래 방향(청구항에서의 제1 방향)에 상응하는 단일 방향성 적분 이미지의 산출 방법, 도 6b는 왼쪽 아래 방향(청구항에서의 제2 방향)에 상응하는 단일 방향성 적분 이미지의 산출 방법, 도 6c는 오른쪽 위 방향(청구항에서의 제3 방향)에 상응하는 단일 방향성 적분 이미지의 산출 방법, 도 6d는 왼쪽 위 방향(청구항에서의 제4 방향)에 상응하는 단일 방향성 적분 이미지의 산출 방법이다.
도 7은 도 6a 내지 도 6d에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 산출 방법들을 나타낸 표이다.
예를 들어, 오른쪽 아래 방향에 상응하는 단일 방향성 적분 이미지는 1-방향성 적분 이미지(1-DII) 열과 같으며, 1-DII의 (1,1) 화소 값은 원본 이미지의 음영 부분((4), (5), (7) 및 (8))을 합한 값임을 알 수 있다.
도 8a 내지 도 8d는 본 발명에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 조합을 이용한 객체 검출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 8a를 참조하면, 본 발명에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 조합을 이용한 객체 검출 방법은 객체 패턴을 4개의 단일 방향성 적분 이미지(1-DII, 2-DII, 3-DII, 4-DII)를 이용하여 수평 방향, 수직 방향 및 대각선 방향으로 객체를 검출한다.
도 8b는 수평 방향으로 객체를 검출하는 경우, 도 8c는 수직 방향으로 객체를 검출하는 경우, 도 8d는 대각선 방향으로 객체를 검출하는 경우에 대한 각각의 일 예이다.
도 8b의 경우, 음영 부분이 객체 패턴 영역이며, 1-방향성 적분 이미지(1-DII) 및 2-방향성 적분 이미지(2-DII)가 객체 패턴 영역을 공유하게 되어, 객체를 검출하기 위해서 두 단일 방향성 적분 이미지(1-DII, 2-DII)를 함께 이용하게 된다.
마찬가지로, 도 8c의 경우, 객체를 검출하기 위해서 두 단일 방향성 적분 이미지(1-DII, 3-DII)를 함께 이용하게 되며, 도 8d의 경우는 모든 단일 방향성 적분 이미지(1-DII, 2-DII, 3-DII, 4-DII)가 객체 패턴 영역을 공유하므로, 객체를 검출하기 위해서 4개의 단일 방향성 적분 이미지(1-DII, 2-DII, 3-DII, 4-DII)를 함께 이용하게 된다.
즉, 본 발명과 같이 부분 적분 이미지 각각이 서로 다른 방향을 가지는 경우, 중복이 없는 단일 영역은 단일 방향성 적분 이미지 하나만을 이용하여 객체를 검출하고, 2중 영역의 경우는 두 단일 방향성 적분 이미지를 함께 이용하고, 4중 영역의 경우는 4개의 단일 방향성 적분 이미지를 함께 이용하여 객체를 검출할 수 있다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명에 따른 다중 방향성 적분 이미지의 산출 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9a 및 도 9b를 참조하면, 본 발명에 따른 다중 방향성 적분 이미지의 산출 방법은 1,2-방향성 적분 이미지(1,2-DII)를 산출하기 위해, 제1 방향 및 제2 방향의 교집합 적분 이미지(1∩2-DII)를 생성하고, 이를 1-방향성 적분 이미지(1-DII) 및 2-방향성 적분 이미지(2-DII)의 합에서 뺀다.
이와 같은 본 발명에 따른 다중 방향성 적분 이미지의 산출 방법은 중복 영역에서의 다중 방향성 적분 이미지 산출에 대한 연산량을 감소 시킬 수 있다.
원본 이미지의 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는데 소요되는 연산량은 2MN-(M+N)로 표현된다. 여기서, M 및 N은 각각 원본 이미지의 가로 길이 및 세로 길이이다.
예를 들어, 3*3 크기를 갖는 원본 이미지에 있어, 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는데 소요되는 연산량은 12(2*3*3-(3+3)=12)번이 된다.
3*3 크기를 갖는 중복 영역에 대해 1,2-방향성 적분 이미지(1,2-DII)를 산출하는 경우, 1-방향성 적분 이미지(1-DII) 및 2-방향성 적분 이미지(2-DII)는 총 24(12+12=24)번의 연산을 필요로 한다.
반면, 제1 방향 및 제2 방향의 교집합 적분 이미지(1∩2-DII)를 생성하고, 이를 1-방향성 적분 이미지(1-DII) 및 2-방향성 적분 이미지(2-DII)에서 빼는 방법은, 제1 방향 및 제2 방향의 교집합 적분 이미지(1∩2-DII)가 제1 방향 및 제2 방향 간 공통된 9번의 연산만을 필요로 하므로, 총 15(24-9=15)번의 연산만을 필요로 한다.
또한, 3*3 크기를 갖는 중복 영역에 대해 1,2,3,4-방향성 적분 이미지(1,2,3,4-DII)를 산출하는 경우, 단일 방향성 적분 이미지(1-DII, 2-DII, 3-DII, 4-DII) 각각을 산출하는 방법은, 총 48(12+12+12+12=48)번의 연산을 필요로 한다.
반면, 제1 방향 및 제2 방향의 교집합 적분 이미지(1∩2-DII), 제2 방향 및 제4 방향의 교집합 적분 이미지(2∩4-DII), 제3 방향 및 제4 방향의 교집합 적분 이미지(3∩4-DII)를 생성하고, 이를 단일 방향성 적분 이미지들의 합에서 빼는 방법은, 총 25(48-9-5-9=25)번의 연산만을 필요로 한다.
이와 같이, 본 발명에 따른 다중 방향성 적분 이미지의 산출 방법은 중복 영역에서의 다중 방향성 적분 이미지 산출에 대한 연산량을 감소 시킬 수 있다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명에 따른 영역 분할 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10a 및 도 10b를 참조하면 본 발명에 따른 영역 분할 방법은 전체 이미지를 동일한 크기를 갖는 윈도우들을 경계가 중첩되도록 배치하여 전체 이미지를 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역으로 분할한다.
도 10a를 참조하면, 하나의 윈도우는 다른 인접 윈도우들과의 중첩 여부에 따라, 미중첩 영역의 경우 단일 영역, 하나의 윈도우와 중첩되는 2중 영역, 3개의 윈도우와 중첩되는 4중 영역으로 나뉜다.
모든 윈도우에는 각각 하나의 방향이 지정되어 있고, 단일 영역은 해당 윈도우의 방향으로만 적분 이미지를 산출하는 단일 방향성 적분 이미지 영역에 해당한다. 2중 영역은 해당 윈도우의 방향 및 중첩되는 윈도우의 방향에 따른 적분 이미지를 산출하는 다중 방향성 적분 이미지 영역에 해당하고, 4중 영역은 중첩되는 4개 윈도우 방향 전부에 따른 적분 이미지를 산출하는 다중 방향성 적분 이미지 영역에 해당한다.
예를 들어, 제1 방향이 지정된 윈도우의 단일 영역은 1-DII 영역, 제1 방향이 지정된 윈도우 및 제2 방향이 지정된 윈도우가 중첩된 2중 영역은 1,2-DII 영역, 제1 방향이 지정된 윈도우, 제2 방향이 지정된 윈도우, 제3 방향이 지정된 윈도우 및 제4 방향이 지정된 윈도우가 중첩된 4중 영역은 1,2,3,4-DII 영역 혹은 A-DII(All-DII)에 해당한다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치를 나타낸 블록도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지는 영역 분할부(1110), 적분 이미지 산출부(1120) 및 객체 검출부(1130)를 포함한다.
영역 분할부(1110)는 x*y 화소를 갖는 전체 이미지에 m*n 크기의 윈도우들을 경계가 중첩되도록 배치하여 상기 전체 이미지를 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역으로 분할한다.
이 때, 상기 x 및 y는 임의의 자연수이고, 상기 m 및 n은 각각 상기 x 및 y보다 작은 임의의 자연수이다.
이 때, 윈도우들에는 각각 하나의 방향이 지정되어 상기 단일 영역에는 1개의 방향, 상기 2중 영역에는 2개의 방향, 상기 4중 영역에는 4개의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 2중 영역은 서로 상이한 2개의 방향, 상기 4중 영역은 서로 상이한 4개의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 윈도우들은 각각 서로 상이한 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 방향을 갖는 제1 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제2 방향을 갖는 제2 방향 윈도우이고, 상기 제1 방향 윈도우들의 상하측 윈도우들은 제3 방향을 갖는 제3 방향 윈도우이고, 상기 제2 방향 윈도우들의 상하측 윈도우 및 상기 제3 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제4 방향을 갖는 제4 방향 윈도우일 수 있다.
이 때, 윈도우에 지정된 방향은 상기 윈도우 내 화소 값을 적분하는 방향이고, 상기 제1 방향은 오른쪽 아래 방향, 상기 제2 방향은 왼쪽 아래 방향, 상기 제3 방향은 오른쪽 위 방향, 상기 제4 방향은 왼쪽 위 방향일 수 있다.
적분 이미지 산출부(1120)는 상기 단일 영역에 대해 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 다중 방향성 적분 이미지를 산출한다.
이 때, 적분 이미지 산출부(1120)는 상기 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는 단일 방향성 적분 이미지 산출부(1121); 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하는 교집합 적분 이미지 산출부(1122); 및 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 상기 교집합 적분 이미지를 이용하여 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 다중 방향성 적분 이미지 산출부(1123)를 포함할 수 있다.
이 때, 단일 방향성 적분 이미지 산출부(1121)는 상기 단일 영역의 경우, 상기 단일 영역에 지정된 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출할 수 있다.
이 때, 교집합 적분 이미지 산출부(1122)는 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 서로 반대되지 아니하는 4개의 방향 쌍들 중 어느 3쌍에 따라 3개의 교집합 적분 이미지를 산출할 수 있다.
이 때, 다중 방향성 적분 이미지 산출부(1123)는 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 3개의 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출할 수 있다.
객체 검출부(1130)는 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 다중 방향성 적분 이미지를 이용하여 상기 전체 이미지에 대해 객체를 검출한다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 12를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은 x*y 화소를 갖는 전체 이미지에 m*n 크기의 윈도우들을 경계가 중첩되도록 배치하여 상기 전체 이미지를 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역으로 분할한다(S1210).
이 때, 상기 x 및 y는 임의의 자연수이고, 상기 m 및 n은 각각 상기 x 및 y보다 작은 임의의 자연수이다.
이 때, 윈도우들에는 각각 하나의 방향이 지정되어 상기 단일 영역에는 1개의 방향, 상기 2중 영역에는 2개의 방향, 상기 4중 영역에는 4개의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 2중 영역은 서로 상이한 2개의 방향, 상기 4중 영역은 서로 상이한 4개의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 윈도우들은 각각 서로 상이한 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향이 지정될 수 있다.
이 때, 방향을 갖는 제1 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제2 방향을 갖는 제2 방향 윈도우이고, 상기 제1 방향 윈도우들의 상하측 윈도우들은 제3 방향을 갖는 제3 방향 윈도우이고, 상기 제2 방향 윈도우들의 상하측 윈도우 및 상기 제3 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제4 방향을 갖는 제4 방향 윈도우일 수 있다.
이 때, 윈도우에 지정된 방향은 상기 윈도우 내 화소 값을 적분하는 방향이고, 상기 제1 방향은 오른쪽 아래 방향, 상기 제2 방향은 왼쪽 아래 방향, 상기 제3 방향은 오른쪽 위 방향, 상기 제4 방향은 왼쪽 위 방향일 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은 상기 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출한다(S1221).
이 때, 단계(S1221)는 상기 단일 영역의 경우, 상기 단일 영역에 지정된 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출한다(S1222).
이 때, 단계(S1222)는 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 서로 반대되지 아니하는 4개의 방향 쌍들 중 어느 3쌍에 따라 3개의 교집합 적분 이미지를 산출할 수 있다.
이 때, 단계(S1221) 및 단계(S1222)의 경우, 단계(S1222) 수행 후 단계(S1221)가 수행될 수 있다. 즉, 교집합 적분 이미지를 먼저 산출하고, 단일 방향성 적분 이미지를 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 상기 교집합 적분 이미지를 이용하여 다중 방향성 적분 이미지를 산출한다(S1223).
이 때, 단계(S1223)는 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 3개의 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 다중 방향성 적분 이미지를 이용하여 상기 전체 이미지에 대해 객체를 검출한다(S1230).
본 발명에 따른 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 모든 형태의 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서와 같이 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
1110: 영역 분할부
1120: 적분 이미지 산출부
1121: 단일 방향성 적분 이미지 산출부
1122: 교집합 적분 이미지 산출부
1123: 다중 방향성 적분 이미지 산출부
1130: 객체 검출부
1120: 적분 이미지 산출부
1121: 단일 방향성 적분 이미지 산출부
1122: 교집합 적분 이미지 산출부
1123: 다중 방향성 적분 이미지 산출부
1130: 객체 검출부
Claims (20)
- w*h 화소를 갖는 전체 이미지에 m*n 크기의 윈도우들을 경계가 중첩되도록 배치하여 상기 전체 이미지를 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역으로 분할하는 영역 분할부;
상기 단일 영역에 대해 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 적분 이미지 산출부; 및
상기 단일 방향성 적분 이미지 및 다중 방향성 적분 이미지를 이용하여 상기 전체 이미지에 대해 객체를 검출하는 객체 검출부
를 포함하고,
상기 윈도우들에는 각각 하나의 방향이 지정되어 상기 단일 영역에는 1개의 방향, 상기 2중 영역에는 2개의 방향, 상기 4중 영역에는 4개의 방향이 지정되고,
상기 w 및 h는 임의의 자연수이고, 상기 m 및 n은 각각 상기 w 및 h보다 작은 임의의 자연수인 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치. - 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 적분 이미지 산출부는
상기 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는 단일 방향성 적분 이미지 산출부;
상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하는 교집합 적분 이미지 산출부; 및
상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 상기 교집합 적분 이미지를 이용하여 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 다중 방향성 적분 이미지 산출부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치. - 제 3 항에 있어서,
상기 단일 방향성 적분 이미지 산출부는
상기 단일 영역의 경우, 상기 단일 영역에 지정된 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치. - 제 3 항에 있어서,
상기 교집합 적분 이미지 산출부는
상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 서로 반대되지 아니하는 4개의 방향 쌍들 중 어느 3쌍에 따라 3개의 교집합 적분 이미지를 산출하는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치. - 제 5 항에 있어서,
상기 다중 방향성 적분 이미지 산출부는
상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 3개의 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치. - 제 6 항에 있어서,
상기 2중 영역은 서로 상이한 2개의 방향, 상기 4중 영역은 서로 상이한 4개의 방향이 지정되는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 윈도우들은 각각 서로 상이한 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향이 지정되는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치. - 제 8 항에 있어서,
제1 방향을 갖는 제1 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제2 방향을 갖는 제2 방향 윈도우이고, 상기 제1 방향 윈도우들의 상하측 윈도우들은 제3 방향을 갖는 제3 방향 윈도우이고, 상기 제2 방향 윈도우들의 상하측 윈도우 및 상기 제3 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제4 방향을 갖는 제4 방향 윈도우인 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 윈도우에 지정된 방향은 상기 윈도우 내 화소 값을 적분하는 방향이고, 상기 제1 방향은 오른쪽 아래 방향, 상기 제2 방향은 왼쪽 아래 방향, 상기 제3 방향은 오른쪽 위 방향, 상기 제4 방향은 왼쪽 위 방향인 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치. - w*h 화소를 갖는 전체 이미지에 m*n 크기의 윈도우들을 경계가 중첩되도록 배치하여 상기 전체 이미지를 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역으로 분할하는 단계;
상기 단일 영역에 대해 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 단계; 및
상기 단일 방향성 적분 이미지 및 다중 방향성 적분 이미지를 이용하여 상기 전체 이미지에 대해 객체를 검출하는 단계
를 포함하고,
상기 윈도우들에는 각각 하나의 방향이 지정되어 상기 단일 영역에는 1개의 방향, 상기 2중 영역에는 2개의 방향, 상기 4중 영역에는 4개의 방향이 지정되고,
상기 w 및 h는 임의의 자연수이고, 상기 m 및 n은 각각 상기 w 및 h보다 작은 임의의 자연수인 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법. - 삭제
- 제 11 항에 있어서,
상기 적분 이미지를 산출하는 단계는
상기 단일 영역, 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는 단계;
상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 각각 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하는 단계; 및
상기 2중 영역 및 4중 영역에 대해 상기 단일 방향성 적분 이미지 및 상기 교집합 적분 이미지를 이용하여 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법. - 제 13 항에 있어서,
상기 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는 단계는
상기 단일 영역의 경우, 상기 단일 영역에 지정된 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향에 따라 단일 방향성 적분 이미지를 산출하는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법. - 제 13 항에 있어서,
상기 교집합 적분 이미지를 산출하는 단계는
상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 2개의 방향에 따라 교집합 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 4개의 방향들 중 서로 반대되지 아니하는 4개의 방향 쌍들 중 어느 3쌍에 따라 3개의 교집합 적분 이미지를 산출하는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법. - 제 15 항에 있어서,
상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 단계는
상기 2중 영역의 경우, 상기 2중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출하고, 상기 4중 영역의 경우, 상기 4중 영역에 지정된 각각의 방향에 따른 단일 방향성 적분 이미지의 합에서 상기 3개의 교집합 적분 이미지를 빼서 상기 다중 방향성 적분 이미지를 산출하는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법. - 제 16 항에 있어서,
상기 2중 영역은 서로 상이한 2개의 방향, 상기 4중 영역은 서로 상이한 4개의 방향이 지정되는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법. - 제 11 항에 있어서,
상기 윈도우들은 각각 서로 상이한 4개의 방향들 중 어느 하나의 방향이 지정되는 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법. - 제 18 항에 있어서,
제1 방향을 갖는 제1 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제2 방향을 갖는 제2 방향 윈도우이고, 상기 제1 방향 윈도우들의 상하측 윈도우들은 제3 방향을 갖는 제3 방향 윈도우이고, 상기 제2 방향 윈도우들의 상하측 윈도우 및 상기 제3 방향 윈도우들의 좌우측 윈도우들은 제4 방향을 갖는 제4 방향 윈도우인 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 윈도우에 지정된 방향은 상기 윈도우 내 화소 값을 적분하는 방향이고, 상기 제1 방향은 오른쪽 아래 방향, 상기 제2 방향은 왼쪽 아래 방향, 상기 제3 방향은 오른쪽 위 방향, 상기 제4 방향은 왼쪽 위 방향인 것을 특징으로 하는 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 방법.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020140141988A KR102286874B1 (ko) | 2014-10-20 | 2014-10-20 | 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치 및 방법 |
US14/529,767 US9898681B2 (en) | 2014-10-20 | 2014-10-31 | Apparatus and method for detecting object using multi-directional integral image |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020140141988A KR102286874B1 (ko) | 2014-10-20 | 2014-10-20 | 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치 및 방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20160046210A KR20160046210A (ko) | 2016-04-28 |
KR102286874B1 true KR102286874B1 (ko) | 2021-08-09 |
Family
ID=55749330
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020140141988A KR102286874B1 (ko) | 2014-10-20 | 2014-10-20 | 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치 및 방법 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9898681B2 (ko) |
KR (1) | KR102286874B1 (ko) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10248876B2 (en) * | 2016-06-27 | 2019-04-02 | Texas Instruments Incorporated | Method and apparatus for avoiding non-aligned loads using multiple copies of input data |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012018471A (ja) | 2010-07-06 | 2012-01-26 | Denso Corp | 画像処理装置 |
JP2013054597A (ja) * | 2011-09-05 | 2013-03-21 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置、積分画像作成方法及びプログラム |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7961357B2 (en) * | 2004-12-08 | 2011-06-14 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Block artifact phenomenon eliminating device and eliminating method thereof |
ATE470912T1 (de) * | 2006-04-28 | 2010-06-15 | Toyota Motor Europ Nv | Robuster detektor und deskriptor für einen interessenspunkt |
US8059915B2 (en) * | 2006-11-20 | 2011-11-15 | Videosurf, Inc. | Apparatus for and method of robust motion estimation using line averages |
DE102007022264A1 (de) * | 2007-05-09 | 2008-11-13 | Leonhard Kurz Gmbh & Co. Kg | Folienelement mit Polymerschicht |
KR101522985B1 (ko) * | 2008-10-31 | 2015-05-27 | 삼성전자주식회사 | 영상처리 장치 및 방법 |
JP5340088B2 (ja) * | 2009-09-07 | 2013-11-13 | キヤノン株式会社 | 情報処理方法及び装置 |
JP2011180792A (ja) * | 2010-03-01 | 2011-09-15 | Sony Corp | 画像処理装置及び画像処理方法、並びにコンピューター・プログラム |
US9053354B2 (en) * | 2011-05-23 | 2015-06-09 | Intel Corporation | Fast face detection technique |
KR20140013142A (ko) * | 2012-07-18 | 2014-02-05 | 삼성전자주식회사 | 이미지에서 목표를 검출하는 목표 검출 방법 및 이미지 처리 장치 |
JP6127958B2 (ja) * | 2013-12-19 | 2017-05-17 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、並びにプログラム |
-
2014
- 2014-10-20 KR KR1020140141988A patent/KR102286874B1/ko active IP Right Grant
- 2014-10-31 US US14/529,767 patent/US9898681B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012018471A (ja) | 2010-07-06 | 2012-01-26 | Denso Corp | 画像処理装置 |
JP2013054597A (ja) * | 2011-09-05 | 2013-03-21 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置、積分画像作成方法及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20160110631A1 (en) | 2016-04-21 |
KR20160046210A (ko) | 2016-04-28 |
US9898681B2 (en) | 2018-02-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TWI673651B (zh) | 二維碼定位方法及裝置 | |
US9087253B2 (en) | Method and system for determining edge line in QR code binary image | |
US20160275721A1 (en) | 3d face model reconstruction apparatus and method | |
US20150206318A1 (en) | Method and apparatus for image enhancement and edge verificaton using at least one additional image | |
KR101874482B1 (ko) | 깊이 영상으로부터 고해상도 3차원 영상을 복원하는 장치 및 방법 | |
US20120121166A1 (en) | Method and apparatus for three dimensional parallel object segmentation | |
US8442327B2 (en) | Application of classifiers to sub-sampled integral images for detecting faces in images | |
KR20200037887A (ko) | 합성 화상을 생성하는 방법 및 장치 | |
US9256972B2 (en) | Fast high-fidelity flood-filling on vector artwork | |
US9202287B2 (en) | Apparatus and method for processing color image using depth image | |
KR101599786B1 (ko) | 참조 영역 분할을 이용한 인페인팅 장치 및 방법 | |
KR20200050246A (ko) | 2차원 영상으로부터 3차원 객체를 검출하는 방법 및 장치 | |
Fan et al. | Faster-than-real-time linear lane detection implementation using soc dsp tms320c6678 | |
KR102427846B1 (ko) | 영상 매칭 방법 및 장치 | |
KR102158390B1 (ko) | 영상 처리 방법 및 장치 | |
KR102550931B1 (ko) | 스테레오 매칭 방법 및 장치 | |
KR20110032485A (ko) | 기하학 기반의 블록 분할 인트라 예측을 이용한 깊이영상 부호화 방법 및 장치 | |
KR102286874B1 (ko) | 다중 방향성 적분 이미지를 이용한 객체 검출 장치 및 방법 | |
US9842273B2 (en) | Apparatus and method for detecting key point using high-order laplacian of gaussian (LoG) kernel | |
US10127676B2 (en) | Image-based object counting method and apparatus | |
KR102240570B1 (ko) | 신장 트리 생성 방법 및 장치,스테레오 매칭 방법 및 장치,업 샘플링 방법 및 장치,및 기준 픽셀 생성 방법 및 장치 | |
KR101617551B1 (ko) | 얼굴 검출 능력 향상을 위한 이미지 처리 방법 및 시스템 | |
US10210422B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
KR101524074B1 (ko) | 영상 처리 방법 | |
JP6508874B2 (ja) | 映像投影装置、映像投影方法、およびコンピュータプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |