KR20010033493A - 이미지 콘텐츠에 기초한 이미지 선택 - Google Patents

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KR20010033493A KR1020007006994A KR20007006994A KR20010033493A KR 20010033493 A KR20010033493 A KR 20010033493A KR 1020007006994 A KR1020007006994 A KR 1020007006994A KR 20007006994 A KR20007006994 A KR 20007006994A KR 20010033493 A KR20010033493 A KR 20010033493A
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피터 엔. 데트킨
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Abstract

이미지 캡쳐 시스템은 이미지 입력부와 프로세싱 유닛을 포함한다. 상기 이미지 입력부는 이미지 정보를 획득하고 상기 정보는 프로세싱 유닛으로 전송된다. 상기 프로세싱 유닛은 상기 이미지 정보 상의 이미지 메트릭들을 결정하기 위해 상기 이미지 입력부에 결합된다. 상기 프로세싱 유닛은 이미지 메트릭들이 소정의 조건을 만족할 때 캡쳐 시퀀스를 개시한다. 캡쳐 시퀀스는 하나 이상의 이미지들을 저장하거나 또는 하나 이상의 이미지들이 검출되었음을 나타낼 수 있다. 일 실시예에서, 상기 이미지 입력부는 CMOS 또는 CCD 센서이다.

Description

이미지 콘텐츠에 기초한 이미지 선택{IMAGE SELECTION BASED ON IMAGE CONTENT}
스틸 및 비디오 카메라와 같은 이미지 캡쳐 장치들은, 이용자로부터 트리거의 입력에 기초해서 이미지들을 전통적으로 저장하여 왔다. 때때로, 트리거는 예를 들어 버튼을 누르는 것과 같은 수동적인 입력이다. 상기 트리거는 플래시 스트로브에 결합하는 것을 통하거나 또는 타이머를 통해서 원거리에서 선택적으로 트리거 될 수 있다.
그러나, 일부 이벤트들은 트리거를 행하기가 매우 어렵다. 예로서, 번개 폭풍 동안 번개 이미지를 캡쳐 하는 것은 이 이벤트를 캡쳐하기 위해 필요한 짧은 타이밍과 이벤트의 예측불가능 때문에 캡쳐하기가 매우 어렵다.
번개를 캡쳐 할 수 있는 한 방법은, 하늘의 비디오 영상을 찍고 비디오가 이미지들을 캡쳐 하는 시간 동안 (캡쳐 기간) 번개가 치기를 바라는 것이다. 그러나, 이 방법은 여러 면에서 실패한다.
첫째, 비디오의 품질은 전통적으로 스틸 영상의 품질만큼 우수하지 않다. 둘째, 비디오 영상이 저장되어야만 하기 때문에, 캡쳐 기간은 카메라에서 기억공간의 양으로 제한된다. 이것은 타깃 이미지가 발생하기까지 매우 오랜 시간이 걸리는 경우에 제한적이다. 마지막으로, 사람은 번개가 쳤는지의 여부를 관찰하기 위한 캡쳐 기간 동안 타깃 영상이 캡쳐 되었는지의 여부를 알기 위해서 머물러 있거나 또는 이용자는 잠재적으로 원하는 이벤트가 발생했는지의 여부를 관찰하기 위해서 전체적인 비디오를 재검토해야 한다. 타깃 이미지를 검출하기 위한 보다 자동화된 방법이 요구된다.
본 발명은 이미지를 형성하는 분야에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 이미지의 콘텐츠에 기초한 이미지 선택에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 캡쳐 시스템을 나타내는 도면.
도 2는 이미지 캡쳐 시스템의 다른 실시예를 나타내는 도면.
도 3은 상기 이미지 캡쳐 장치(201)에 의해 샘플된 이미지를 표시하는 도면.
도 4는 도 3의 이미지에 해당하는 발광의 히스토그램을 나타내는 도면.
도 5는 컴퓨터 프로그램을 통해서 생성된 이미지를 나타내는 도면.
도 6은 도 5의 이미지에 해당하는 발광의 히스토그램을 나타내는 도면.
도 7은 트리거 메커니즘의 일 실시예를 나타내는 도면.
도 8은 상기 이미지 캡쳐 장치에서 사용될 수 있는 인터페이스의 일 예를 나타내는 도면.
도 9는 다양한 임계값들이 여러 레벨의 이미지 메트릭에서 식별되는 그래픽 인터페이스를 나타내는 도면.
도 10은 이미지의 블루 콤포넌트를 측정하기 위해 설정된 트리거 시스템의 일 예를 나타내는 도면.
요약
이미지 캡쳐 시스템은 이미지 입력부 및 프로세싱 유닛을 포함한다. 상기 이미지 입력부는 이미지 정보를 획득하고 이것을 프로세싱 유닛으로 전송한다. 프로세싱 유닛은 이미지 정보로부터 이미지 메트릭(metric)을 결정한다. 프로세싱 유닛은 상기 이미지 메트릭이 소정의 조건을 만족시킬 때 캡쳐 시퀀스를 개시한다. 캡쳐 시퀀스는 하나 이상의 이미지들을 저장할 수 있고 또는 하나 이상의 이미지들이 검출되었음을 표시할 수 있다. 일 실시예에서, 이미지 입력은 CMOS 또는 CCD 센서와 같은 이미지 센서로부터 나온다. 다른 실시예에서, 이미지 입력은 비디오 스트림에서 나온다.
하나 이상의 이미지들이 이미지 프로파일과 일치할 때를 결정하기 위한 장치 및 방법이 개시되어 있다. 제 1실시예에서, 이미지들은 카메라의 이미지 센서에 의해 샘플된다. 이미지 프로파일은 칼라 콘텐츠와 빛의 세기 정보와 같은 하나 이상의 이미지 메트릭 임계값을 포함한다. 상기 이미지 센서로부터의 이미지들은 처리되어서 이미지 프로파일의 이미지 매트릭과 비교된다. 만일 상기 이미지와 이미지 메트릭이 일치한다면, 후술하듯이, 카메라는 캡쳐 시퀀스를 트리거하고, 캡쳐 시퀀스의 하나 이상의 이미지들은 기억 매체로 세이브 된다. 캡쳐 시퀀스는 단일 이미지를 세이브 할 수 있으며, 또는 원한다면, 캡쳐 시퀀스는 다수의 이미지들을 세이브 할 수도 있다. 이미지들이 버퍼 되어 있으며, 상기 캡쳐 시퀀스의 트리거 전에 샘플된 이미지들이 후술하듯이 상기 기억 매체로 세이브 될 수 있다.
제 2실시예에서, 이미지들은 예를 들어 텔레비전 신호, VCR 출력 또는 디지털 비디오 디스켓(DVD) 출력과 같은 비디오 스트림 또는 이미지 콜렉션으로부터 제공받는다. 상기 비디오 스트림으로부터의 이미지들은 처리되어서, 일치를 찾기 위해 이미지 프로파일에 설정된 이미지 메트릭 임계값과 비교된다. 이 방법은 특정 이미지에 대해서 비디오 스트림을 조사하는데 유용하다. 예를 들어, 비디오 카메라가 이미지를 캡쳐하기 위해 사용된 후, 상기 제 2실시예는 원하는 이미지가 캡쳐 기간 내에 있는지의 여부를 자동적으로 결정하기 위해 사용될 수 있다. 이것이 이용자가 캡쳐 기간 동안 존재해야 하는 것으로부터 자유롭게 해준다.
이미지가 상기 이미지 프로파일과 일치한다면, 즉, 모든 임계값들에 도달한다면, 캡쳐 시퀀스가 개시된다. 이것이 하나 이상의 이미지들이 기억 매체에 저장되게 하거나 또는 이미지가 비디오 스트림에서 발견되었다는 것을 표시하는 결과를 낳는다. 상기 식별된 이미지의 타임 인덱스 또는 위치에 관한 정보가 또한 세이브 될 수 있다.
이미지 메트릭은 다양한 이미지 콤포넌트로부터 나온다. 일 실시예에서, 이미지 메트릭은 칼라 콘텐츠와 빛 세기 정보를 포함할 수 있으나 이것으로 제한되지는 않는다. 칼라 콘텐츠에 기초해서 캡쳐 시퀀스를 트리거 하는 예에는 다음과 같은 것들이 있다. 나무에 초점을 맞춘 카메라는 이미지에서 블루 콘텐츠를 트리거 함으로써 파랑새가 이미지에 들어왔을 때를 검출할 수 있다. 블루 콘텐츠가 이미지 프로파일에서 설정한 특정 임계값을 넘을 때, 이미지 캡쳐가 트리거 된다. 비슷하게, 카메라는 블루 콘텐츠가 특정 임계값 이하로 떨어질 때, 이미지에서 블루 콘텐츠를 모니터하고 캡쳐 시퀀스를 트리거 함으로써 이미지를 제외한 파랑새를 트리거 하도록 설정될 수 있다. 블루 콘텐츠는 특정한 파랑새의 이미지 또는 특정 종류의 파랑새만을 캡쳐하기 위해서 특정한 블루 농도에만 트리거 하도록 더 특정화 될 수 있다.
바람직한 실시예에서, 이미지 프로파일을 포함하는 이미지 메트릭의 임계값은 인터페이스를 통해서 프로그램 될 수 있다. 이미지 프로파일은 하나 이상의 이미지 칼라 메트릭에 쉽게 일치하도록 설정될 수 있거나 또는 이미지 프로파일은 하나 이상의 이미지 칼라 메트릭과 거의 일치되지 않도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 트리거는 이미지 콘텐츠의 미세한 변동은 캡쳐 시퀀스를 트리거 하지 않도록 설정될 수 있다.
이미지 프로파일은 이미지 메트릭의 변동비에 기초해서 설정될 수도 있다. 예를 들어, 번개는 빛 세기의 급격한 변동 또는 발광에 의해 특정될 수 있다. 번개의 이미지는 이미지 프로파일에서의 발광의 변동비를 특정함으로써 캡쳐 될 수 있다. 검출된 발광의 변동비가 이미지 프로파일의 특정한 변동비를 넘으면, 캡쳐 시퀀스가 개시된다. 그러나, 예를 들어, 일출 또는 일몰에 해당하는 느린 발광 변동비는 캡쳐 시퀀스를 트리거 하지 않도록 설정될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 캡쳐 시스템(100)을 도시한다. 상기 이미지 캡쳐 시스템은, 이미지 입력부(102), 이미지 프로세싱 유닛(104), 프로세서(120) 및 기억매체(140)를 포함한다.
이미지 입력부(102)는 본 분야에 잘 알려진 기술을 이용하는 이미지 정보를 캡쳐한다. 일 실시예에서, 이미지 입력부(102)는 상보적 금속 산화막 반도체(CMOS) 센서이다. 그러나, 이미지 입력부(102)는 또 다르게는 전하 결합 소자(CCD) 센서 또는 다른 형태의 이미지 센서 일 수 있다. 이미지 입력부는 텔레비전, 위성 방송, VCR, 또는 다른 디지털 비디오 리코딩으로부터의 비디오 스트림을 수신하는 인터페이스 일 수도 있다. 이미지 입력부(102)는 이미지 프로세싱 유닛(104)으로 이미지 정보를 제공하도록 결합된다. 이미지 프로세싱 유닛(104)은 픽셀 데이터에 대한 칼라 값을 제어하기 위해 룩 업 테이블(look up table)을 포함한다. 상기 이미지 프로세싱 유닛(104)은 이미지 정보를 압축하기 위한 압축 유닛도 또한 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 플로우 매니저(data flow manager)(108)가 상기 이미지 프로세싱 유닛(104) 또는 버스(110)에 결합한다.
일 실시예에서, 프로세서(120), 히스토그램 유닛(130) 및 기억매체(140)가 버스(110)에 결합된다. 프로세서(120)는 수행되는 동작을 프로세서에게 알려주기 위한 펌웨어(또는 다른 메모리)(122)로부터 명령어들을 수신하도록 결합된다. 또한, 프로세서는 타이밍 입력을 제공하는 타이머(124)에 결합되어서, 후술하듯이, 프로세서(120)가 히스토그램 유닛(130)에 의해 발생되는 이미지 메트릭의 변동비를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 메모리 유닛(126)은 하나 이상의 이미지 메트릭의 임계값들을 포함하는 이미지 프로파일을 저장하기 위해 프로세서(120)에 결합된다. 임계값들은 히스토그램 유닛(130)에 의해 발생되는 이미지 메트릭에 대해 비교된다.
히스토그램 유닛(130)은 이미지 프로세싱 유닛(104)으로부터의 이미지 정보를 수신하도록 결합된다. 일 실시예에서, 데이터 플로우 매니저(108)는 상기 이미지 정보를 히스토그램 유닛(130)으로 전송하고, 상기 히스토그램 유닛(130)은 하나 이상의 이미지 메트릭을 상기 이미지 정보로부터 결정한다. 상기 데이터 플로우 매니저는 일 예로서 DMA일 수 있다. 일 실시예에서, 히스토그램 유닛은 레드, 그린 및 블루(read, green and blue: RGB) 콤포넌트의 양과 같은 것으로 색순도 데이터(colorimetric data)를 발생한다. 또한, 상기 히스토그램 유닛(130)은 다른 색순도 데이터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 이것은 시안, 마젠타, 옐로우 및 빛 세기(cyan, magenat, yellow and light intensity: CMYK) 데이터를 결정할 수 있다. 또한, 상기 히스토그램 유닛(130)은 광도계 데이터(photometric data)를 결정할 수 있다. 광도계 데이터에는 절대 또는 상대적 스케일에서 측정된 빛의 세기 또는 발광을 포함한다. 그러나, 이미지 메트릭이 칼라 및 빛의 세기로 한정되는 것은 아니며; 다른 이미지 메트릭이 다른 이미지 정보로부터 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 히스토그램 유닛(130)이 이미지 메트릭을 결정하는 동안, 이미지 정보는 메모리(132)에 일시적으로 저장된다.
프로세서(120)는 히스토그램 유닛(130)에 의해 발생된 이미지 메트릭을 자신의 이미지 프로파일과 비교한다. 일 실시예에서, 각 이미지 메트릭에 대해, 이미지 프로파일은 임계값을 표시하고, 그 이미지 메트릭에 대한 일치 여부는 측정된 이미지 메트릭이 상기 임계값 이하 또는 이상인지에 따라서 만족된다. 또한, 각 이미지 메트릭에 대해서, 상기 측정된 이미지 메트릭이 첫 번째 임계값 이상이고 두 번째 임계값 이하일 때만 발생하는 일치로서 두 개의 임계값이 특정될 수 있다. 임계값 레벨은 이하에서 상술한다.
기억매체(140)는, 상기 이미지 정보로부터 결정된 이미지 메트릭이 이미지 프로파일과 일치할 때, 즉, 모든 임계값이 만족될 때, 이미지 정보를 저장하기 위해 사용된다. 일 실시예에서, 하나 이상의 이미지들은 기억 매체(140)에 저장되기 전에 메모리 영역(132)에 일시적으로 저장된다. 메모리 영역(132) 내로 이미지들을 버퍼링 함으로써, 캡쳐 시퀀스를 발견하기 전의 이미지들이 세이브 될 수 있다. 일 실시예에서, 펌웨어(122)와 메모리들(122, 126, 132 및 140)의 다양한 조합이 단일의 유닛 내에서 함께 조합될 수 있다.
외부 인터페이스(160)가 기억매체(140)로부터 상기 세이브 된 이미지들을 다운로드 하기 위해 사용될 수 있다. 외부 인터페이스(160)는 상기 이미지 프로파일을 입력하기 위해 사용될 수도 있다.
도 2는 이미지 캡쳐 시스템(200)의 다른 실시예를 도시한다. 이미지 캡쳐부(201)는, 도 1의 동일한 명칭의 대응부와 비슷하게, 이미지 입력부(202), 프로세서(220), 펌웨어(222) 및 타이머(224)를 포함한다. 이미지 미터링 유닛(image metering unit)(204)은 이미지 프로세싱 유닛(104), 데이터 플로우 매니저(108) 및 히스토그램 유닛(130)을 장착한다. 호스트 퍼스널 컴퓨터는 통신 링크(265)를 통해서 상기 이미지 미터링 유닛(204)에 결합된다.
호스트 퍼스널 컴퓨터는 통신 링크(265)를 통해서 이미지 캡쳐부(201)에 이미지 프로파일의 입력을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 기억 매체가 호스트 컴퓨터(270)에 포함되어서 이미지 캡쳐부(201)에 존재할 필요가 없다. 상기 호스트 퍼스널 컴퓨터(270)는 히스토그램 유닛(130)의 함수를 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현할 수 있다.
캡쳐 시퀀스의 트리거
도 3은 상기 이미지 캡쳐 장치(201)에 의해 샘플된 밤 시간 화면의 이미지를 나타낸다. 도 4는 도 3의 이미지에 해당하는 발광의 히스토그램을 나타낸다. 수평축은 발광 레벨이다. 수직 축은 각 레벨 당 발광 카운트이다.
일 실시예에서, 도 3과 같은 배경 이미지가 이미지 캡쳐 장치(201)에 의해 캡쳐된다. 이미지의 히스토그램은 이미지 메트릭을 결정하며 이것은 이어지는 샘플된 이미지들과 비교된다. 이미지 프로파일은 배경 이미지의 이미지 메트릭(들)과 관련된 하나 이상의 임계값들을 가지면서 발생된다.
도 7은 트리거 메커니즘의 일 실시예를 도시한다. 블록(700)에서, 이미지 데이터의 히스토그램이 결정된다. 블록(705)에서, 하나 이상의 발광 레벨의 카운트가 상기 배경 이미지의 히스토그램으로부터 나온 이미지 프로파일에 대해서 비교된다. 결정 블록(710)에서, 하나 이상의 발광 레벨의 카운트가 이미지 프로파일의 임계값 보다 크다면, 캡쳐 시퀀스가 개시된다(블록 715). 그러나, 상기 비교가 전형적인 배경 이미지보다 모두 크지 않으면, 다른 이미지가 샘플된다(블록 720).
이미지 프로파일 임계값들은 상기 전형적인 배경 이미지 이상의 양 또는 퍼센티지로 프리셋 될 수 있다. 예를 들어, 이것은 전형적인 배경 이미지의 5% 또는 10% 이상으로 설정 될 수 있다. 또한, 이것은 전형적인 배경 이미지보다 작은 프리셋 양 또는 퍼센티지로 설정될 수 있다.
도 8은 상기 이미지 캡쳐 장치로 사용될 수 있는 인터페이스의 일 예를 도시한다. 상기 배경 이미지를 샘플하기 위한 "SBI" 버튼(802)은 배경 이미지에 대한 이미지 메트릭과 히스토그램을 발생한다. 상기 배경 이미지 상에 기초한 프리셋 변동은 몇몇의 버튼인, 임계값이 배경 이미지의 히스토그램보다 크거나 또는 작음을 나타내는 한 세트의 버튼(804), 양(5%, 10% 또는 20%)을 나타내는 한 세트의 버튼(806) 및 비교되는 이미지 메트릭(들)을 나타내는 한 세트의 버튼(808)을 선택함으로서 쉽게 선택될 수 있다. 예를 들어, 이미지 메트릭은 레드, 그린, 블루 및 발광을 포함할 수 있다.
그러나, 버튼을 통해서 복합적인 임계값 데이터를 입력하기 위한 인터페이스는 제한적일 수 있다. 그래서, 그래픽 인터페이스를 사용하는 것이 상기 태스크에 보다 적절할 수 있다.
도 9는 다양한 임계값들이 다양한 레벨의 이미지 메트릭에 대해서 식별되는 그래픽 인터페이스를 도시한다. "〉"로 표시된 임계값에 대해서, 이 레벨의 이미지 메트릭이 상기 임계값 이상의 측정 카운트를 가질 때 캡쳐 시퀀스가 트리거 된다. "〈"로 표시된 임계값에 대해서, 이 레벨에서의 이미지 메트릭이 상기 임계값 아래의 측정 카운트를 가질 때 캡쳐 시퀀스가 트리거 된다.
예로서, 도 9는 상기 이미지 메트릭에 대해 측정된 카운트가 상기 임계값(902) 이상일 때 캡쳐 시퀀스를 트리거 하도록 설정되는 제 1이미지 메트릭(900)을 도시한다. 제 2이미지 메트릭(910)은 상기 이미지 메트릭에 대해 측정된 카운트가 임계값(912) 이하일 때 캡쳐 시퀀스를 트리거 하도록 설정된다. 제 3이미지 메트릭(920)은 상기 이미지 메트릭에 대해 측정된 카운트가 상기 임계값(924) 이하이나 상기 임계값(922) 이상일 때 캡쳐 시퀀스를 트리거 하도록 설정되고, 제 4이미지 메트릭(930)은 상기 이미지 메트릭에 대해 측정된 카운트가 상기 임계값(934) 이상이거나 또는 임계값(932) 이하일 대 캡쳐 시퀀스를 트리거 하도록 설정된다. 일 실시예에서, 모든 이미지 메트릭(예를 들어 900, 910, 920 및 930)의 임계값 조건이 상기 캡쳐 시퀀스를 트리거 하기 위해 충족되어야 한다. 다른 실시예에서, 단지 하나의 이미지 메트릭의 임계값 또는 이미지 메트릭의 임계값(예를 들어 900, 910, 920 및 930)의 임의의 조합이 캡쳐 시퀀스를 트리거 하기 위해서 만족될 필요가 있다.
일 실시예에서, 카메라는 이미지 프로파일의 임계값들이 카메라 내로 들어갈 수 있도록 LCD 화면 및 버튼 또는 그래픽 인터페이스와 같은 인터페이스를 포함한다.
캡쳐 시퀀스를 개시하기에 적절한 이미지 프로파일을 발생하기 위한 한 방법은 원하는 이미지와 비슷하게 보이는 이미지의 모방을 만드는 것이다. 상기 모방 이미지는, 예를 들어, 배경 이미지를 변경하기 위해 소프트웨어를 사용함으로써 만들어질 수 있다. 또, 상기 원하는 이미지와 비슷한 이미지는 주지의 기술을 이용하여 컴퓨터 내로 스캔될 수 있다. 다음으로 히스토그램이 상기 히스토그램을 모델하기 위한 소프트웨어 또는 하드웨어를 이용하여 모방 이미지로부터 발생될 수 있다. 상기 모방 이미지의 히스토그램은 이미지 캡쳐 장치에 의해 캡쳐 된 배경 이미지의 히스토그램에 대해서 비교될 수 있다. 상기 히스토그램의 이미지 메트릭(들)에 기초한 하나 이상의 임계값들은 원하는 이미지가 캡쳐 시퀀스를 개시할 수 있도록 설정될 수 있다.
예를 들어, 도 5는 컴퓨터 프로그램을 통해서 만들어진 이미지의 일 예를 나타낸다. 도 6은 도 5의 이미지에 해당하는 발광의 히스토그램을 나타낸다. 일 실시예에서, 배경 이미지는 상기 이미지 캡쳐 장치(201)로 획득된다. 상기 이미지는 호스트 컴퓨터(270) 상에서 변경된다. 상기 배경 이미지 및 변경된 이미지 둘 다의 히스토그램이 호스트 컴퓨터(270) 상에 존재하는 소프트웨어를 이용하여 만들어진다. 2개의 히스토그램들은 캡쳐 시퀀스를 개시하기 위한 임계값으로서 사용하기에 가장 적합한 이미지 메트릭(들)을 결정하기 위해서 서로 비교된다.
도 5 및 6의 경우에 있어서, 밤 동안 치는 번개에 해당하는, 발광의 카운트가 도 3 및 4의 발광 카운트 보다 여러 레벨이 더 높은 것은 분명하다.
일 실시예에서, 이용자는 하나 이상의 이미지 메트릭의 임계값들을 수동으로 결정한다. 다른 실시예에서, 소프트웨어가 둘 이상의 히스토그램들을 비교함으로써 이미지 메트릭의 임계값들을 결정한다. 소프트웨어는 상기 두 개의 이미지 메트릭이 가장 다른 히스토그램에서의 하나 이상의 레벨을 결정한다. 다음으로 소프트웨어는, 임계값이 배경 이미지보다 더 높게 되도록 하고 노이즈에 대한 마진을 허용하면서 배경 이미지로부터 하나 이상의 임계값들을 만든다. 다음으로, 호스트 컴퓨터(270)는 이미지 캡쳐 장치(201)로 임계값 정보를 통신한다. 다음으로 원한다면, 호스트 컴퓨터는 이미지 캡쳐 장치(201)로부터 단절될 수 있다.
도 10은 칼라 콘텐츠의 이미지 메트릭에 기초한 캡쳐 시퀀스를 개시하기 위해 설정된 이미지 캡쳐 시스템의 일 예를 도시한다. 이 예는 블루 콘텐츠에 기초해서 캡쳐 시퀀스를 개시한다. 그러나, 이미지 프로파일은 다른 색순도 또는 광도계 데이터에 기초해서 설정될 수 있다.
이미지 정보는 블록(1000)에서 획득된다. 블록(1002)에서 이미지 정보는 레드, 그린 및 블루 콤포넌트들로 나누어진다. 블록(1004)에서, 이미지 데이터의 블루 콤포넌트는 블루 콤포넌트에 대한 이미지 메트릭들을 제공하기 위해 처리된다. 블록(1006)에서, 블루 콤포넌트 메트릭들은 이미지 프로파일에 대해서 비교된다. 만일 블루 이미지 메트릭(들)이 하나 이상의 이미지 프로파일 임계값들의 각각을 만족한다면 (즉, 이미지 프로파일에 일치한다면), 상기 이미지는 블록(1010)에서 캡쳐된다. 블록(1008)에서, 블루 이미지 메트릭(들)이 하나 이상의 임계값들 모두를 만족시키지 않으면, 이미지는 캡쳐되지 않는다. 대신에, 플로우 시퀀스가 블록(1000)에서 다시 시작하고, 다른 이미지로부터의 이미지 정보가 획득된다.
하나 이상의 이미지들이 이미지 프로파일을 만족시킬 때를 결정하는 장치 및 방법이 개시되어 있다. 여기에 기술된 특정 방식 및 방법은 본 발명의 원칙을 단지 설명하는 것일 뿐이다. 다양한 형태의 변형 및 세부사항이 상술한 발명의 범위를 벗어나지 않고 만들어질 수 있다. 본 발명이 특정 실시예와 관련하여 도시되지만, 이것으로 제한되는 것은 아니다. 또한, 상술한 발명은 첨부한 도면의 범위만에 의해 제한된다.

Claims (26)

  1. 이미지 캡쳐 시스템에 있어서,
    이미지 정보를 획득하기 위한 이미지 입력부; 및
    상기 이미지 정보 상의 이미지 메트릭(image metric)을 결정하기 위해 상기 이미지 입력부에 결합되고, 상기 이미지 메트릭이 소정의 조건을 만족할 때 캡쳐 시퀀스를 개시하기 위한 프로세싱 유닛
    을 포함하는 이미지 캡쳐 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 메트릭은
    광도계 데이터(photometric data)를 포함하며,
    상기 소정의 조건은 상기 광도계 데이터가 소정의 임계값에 도달할 때 만족되는
    이미지 캡쳐 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 메트릭은 빛 세기 정보(light intensity information)를 포함하며,
    상기 소정의 조건은 상기 빛 세기 정보가 소정의 임계값에 도달할 때 만족되는
    이미지 캡쳐 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 메트릭은 빛 세기 정보를 포함하며,
    상기 소정의 조건은 상기 빛 세기 정보의 변동비와 관련된
    이미지 캡쳐 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 메트릭은 색순도 데이터(colorimetric data)를 포함하며,
    상기 소정의 조건은 상기 색순도 데이터가 소정의 임계값에 도달할 때 만족되는
    이미지 캡쳐 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 메트릭은 색순도 데이터를 포함하며,
    상기 소정의 조건은 상기 색순도 데이터의 변화비와 관련된
    이미지 캡쳐 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 소정의 조건을 특정하는 변수들을 수신하기 위한 포트
    를 더 포함하는 이미지 캡쳐 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 소정의 조건의 입력을 가능하게 하는 인터페이스를
    더 포함하는 이미지 캡쳐 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 입력부가 이미지 센서인
    이미지 캡쳐 시스템.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 캡쳐 시퀀스 동안 상기 이미지 정보를 저장하기 위한 기억 유닛을
    더 포함하는 이미지 캡쳐 시스템.
  11. 이미지를 선택하는 방법에 있어서,
    (a) 이미지 프로파일을 특정하는 단계;
    (b) 입력 이미지로부터 히스토그램을 생성하는 단계;
    (c) 상기 입력 이미지의 히스토그램이 상기 이미지 프로파일과 일치하는지의 여부를 결정하는 단계;
    (d) 상기 단계 (c)의 히스토그램이 상기 이미지 프로파일과 일치하지 않으면, 이어지는 입력 이미지들 중 하나의 히스토그램이 상기 이미지 파일과 일치할 때까지, 상기 이어지는 입력 이미지들에 대해 단계 (b) 및 (c)을 반복하는 단계
    를 포함하는 이미지의 선택 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    (e) 상기 입력 이미지들 중 하나와 상기 이미지 프로파일간의 일치(match)에 대응하여, 상기 이미지 프로파일과 일치하는 상기 히스토그램에 해당하는 상기 이미지를 기억 매체에 세이브 하는 단계
    를 더 포함하는 이미지의 선택 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    (f) 상기 단계 (e)에서 세이브 된 상기 이미지를 연대적으로 앞서서 캡쳐된 하나 이상의 이미지들을 상기 기억 매체에 세이브 하는 단계
    를 더 포함하는 이미지의 선택 방법.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 단계 (b)의 상기 입력 이미지가 이미지 캡쳐 장치에서 이미지 센서에 의해 제공되는
    이미지의 선택 방법.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 단계들 (a)-(d)는 상기 이미지 프로파일을 가지는 타깃 이미지에 대한 서치에 반응하여 행해지며,
    상기 방법은
    (e) 상기 타깃 이미지가 발견될 때를 표시하는 단계
    를 더 포함하는 이미지의 선택 방법.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 단계 (b)의 상기 입력 이미지는 비디오 스트림의 입력으로부터 제공되는
    이미지의 선택 방법.
  17. 이미지가 소정의 이미지 프로파일을 만족시킴을 검출하는 방법에 있어서,
    (a) 제 1이미지를 샘플링 하는 단계;
    (b) 상기 제 1이미지에 대한 이미지 메트릭을 결정하는 단계;
    (c) 상기 소정의 이미지 프로파일과 상기 제 1이미지에 대한 상기 이미지 메트릭을 비교하는 단계; 및
    (d) 상기 제 1이미지에 대한 상기 이미지 메트릭이 상기 소정의 이미지 프로파일에 일치할 때 상기 제 1이미지를 저장하는 단계
    를 포함하는 검출 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 이미지 메트릭은 발광 콤포넌트(luminosity component)를 포함하고,
    상기 소정의 이미지 프로파일은 상기 발광 콤포넌트가 소정의 임계값에 도달할 때 일치되는
    검출 방법.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 이미지 메트릭은 칼라 콤포넌트를 포함하고,
    상기 소정의 이미지 프로파일은 상기 칼라 콤포넌트가 소정의 임계값에 도달할 때 일치되는
    검출 방법.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 소정의 이미지 프로파일은,
    (ⅰ) 모방 이미지(mock up image)를 만드는 단계;
    (ⅱ) 상기 모방 이미지와 관련된 이미지 메트릭을 결정하는 단계;
    (ⅲ) 하나 이상의 임계값들을 선택하는 단계; 및
    (ⅳ) 상기 선택된 임계값들로부터 상기 소정의 이미지 프로파일을 형성하는 단계
    에 의해 발생되는 검출 방법.
  21. 이미지를 검출하는 방법에 있어서,
    (a) 다른 시점에서 2개의 이미지들을 샘플링 하는 단계;
    (b) 상기 두 개의 이미지들에 대한 이미지 메트릭을 결정하는 단계;
    (c) 상기 이미지 메트릭의 변동비를 측정하는 단계;
    (d) 상기 이미지 메트릭의 상기 변동비가 제 1소정의 조건에 일치하면 이미지 프로파일과의 일치가 있음을 나타내는 단계
    를 포함하는 이미지 검출 방법.
  22. 제 21 항에 있어서,
    (e) 이어지는 이미지를 샘플링 하는 단계;
    (f) 상기 이어지는 이미지에 대한 제 2이미지 메트릭을 결정하는 단계;
    (g) 상기 제 2이미지 메트릭의 변동비를 측정하는 단계;
    (h) 상기 제 2이미지 메트릭의 상기 변동비가 제 2소정의 조건에 일치하면 상기 이미지 프로파일과의 일치가 있음을 나타내는 단계
    를 더 포함하는 이미지 검출 방법.
  23. 제 21 항에 있어서,
    상기 이미지 프로파일과의 일치가 있음을 나타내는 상기 단계 (d)는 이미지 캡쳐 시퀀스를 트리거 함으로써 달성되는
    이미지 검출 방법.
  24. 이미지 캡쳐 시스템에 있어서,
    이미지 데이터를 캡쳐하기 위한 센서;
    상기 센서에 의해 캡쳐된 상기 이미지 데이터로부터 이미지 메트릭을 발생하기 위한 히스토그램 유닛; 및
    상기 이미지 메트릭이 소정의 조건을 만족시킬 때 상기 이미지 데이터를 저장하기 위한 메모리 유닛
    을 포함하는 이미지 캡쳐 시스템.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 이미지 메트릭의 변동비를 결정하기 위한 상기 히스토그램 유닛에 결합된 타이밍 장치
    를 더 포함하는 이미지 캡쳐 시스템.
  26. 이미지를 선택하기 위한 이미지 프로파일을 생성하기 위한 방법에 있어서,
    (a) 두 개의 이미지들로부터 이미지 메트릭들을 결정하는 단계;
    (b) 상기 두 개의 이미지들 사이에서 최소한 소정의 양만큼 다른 하나 이상의 상기 이미지 메트릭들을 식별하는 단계; 및
    (c) 상기 단계 (b)에서 식별된 상기 하나 이상의 이미지 메트릭들에 기초한 하나 이상의 임계값들을 결정하는 단계
    를 포함하는 이미지 프로파일을 생성하는 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100736097B1 (ko) * 2006-02-14 2007-07-06 삼성전자주식회사 정지영상 생성 장치 및 방법

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6678393B1 (en) * 1997-12-23 2004-01-13 Intel Corporation Image selection based on image content
DE19810792A1 (de) * 1998-03-12 1999-09-16 Zentrum Fuer Neuroinformatik G Verfahren zum Verifizieren der Authentizität eines im Rahmen einer Personenerkennung aufgenommenen Bildes
KR100765749B1 (ko) * 2005-04-26 2007-10-15 삼성전자주식회사 이진영상 압축장치 및 방법
JP5284599B2 (ja) * 2007-03-30 2013-09-11 株式会社日立国際電気 画像処理装置
US8111874B2 (en) * 2007-12-04 2012-02-07 Mediatek Inc. Method and apparatus for image capturing
JP5025557B2 (ja) * 2008-05-02 2012-09-12 キヤノン株式会社 画像撮影装置及びその制御方法、プログラム
CN101664853B (zh) * 2009-10-12 2012-10-17 上海交通大学 基于图像处理的不锈钢薄板角焊焊接方法
US8527817B2 (en) 2010-11-19 2013-09-03 International Business Machines Corporation Detecting system component failures in a computing system
US20120131393A1 (en) * 2010-11-19 2012-05-24 International Business Machines Corporation Detecting System Component Failures In A Computing System
TWI445397B (zh) * 2010-12-29 2014-07-11 Altek Corp 電子裝置、影像擷取裝置及其自動擷取影像之方法
US8711247B2 (en) 2012-04-26 2014-04-29 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Automatically capturing images that include lightning
CN104507392B (zh) * 2012-09-07 2017-03-08 株式会社日立制作所 图像处理装置及图像处理方法
CN104159027B (zh) * 2014-08-15 2019-03-15 Oppo广东移动通信有限公司 一种根据画面变化速度自动拍照的方法及装置
US10129477B2 (en) 2015-08-19 2018-11-13 Google Llc Smart image sensor having integrated memory and processor
WO2021061336A1 (en) * 2019-09-24 2021-04-01 Boston Scientific Scimed, Inc. System, device and method for turbidity analysis
US11800056B2 (en) 2021-02-11 2023-10-24 Logitech Europe S.A. Smart webcam system
US11800048B2 (en) 2021-02-24 2023-10-24 Logitech Europe S.A. Image generating system with background replacement or modification capabilities

Family Cites Families (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3700336A (en) * 1971-04-19 1972-10-24 Us Navy Method for optically detecting lightning radiation
US3759152A (en) * 1972-09-27 1973-09-18 Nasa Automatic lightning detection and photographic system
US3934259A (en) * 1974-12-09 1976-01-20 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy All-sky camera apparatus for time-resolved lightning photography
IT1055430B (it) * 1976-02-23 1981-12-21 Tasco Spa Procedimento e apparecchiatura per il riconoscimento in tempo reale di immagini
US4567610A (en) * 1982-07-22 1986-01-28 Wayland Research Inc. Method of and apparatus for pattern recognition
US4679077A (en) * 1984-11-10 1987-07-07 Matsushita Electric Works, Ltd. Visual Image sensor system
DE3650496T2 (de) * 1985-04-17 1996-10-31 Hitachi Ltd Bildverarbeitungsgerät
GB2219905A (en) * 1988-06-17 1989-12-20 Philips Electronic Associated Target detection system
US5012522A (en) * 1988-12-08 1991-04-30 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Autonomous face recognition machine
FR2645310B1 (fr) * 1989-03-31 1991-06-21 Elsydel Procede d'identification d'objets en mouvement, notamment de vehicules, et systemes pour sa mise en oeuvre
JP2892037B2 (ja) 1989-04-28 1999-05-17 コニカ株式会社 カラー画像処理装置
US5057820A (en) * 1989-05-01 1991-10-15 Airborne Research Associates, Inc. Optical warning system
US5052044A (en) 1990-02-02 1991-09-24 Eastman Kodak Company Correlated masking process for deskewing, filtering and recognition of vertically segmented characters
JPH04189076A (ja) * 1990-11-22 1992-07-07 Matsushita Electric Ind Co Ltd ビデオカメラ
WO1992010908A2 (en) * 1990-12-14 1992-06-25 Battelle Memorial Institute High-speed video instrumentation system
JPH04320167A (ja) * 1991-04-19 1992-11-10 Fuji Photo Film Co Ltd 自動撮影カメラおよびカメラの自動撮影方法
US5184215A (en) * 1991-11-26 1993-02-02 Niagara Mohawk Power Corporation Lightning detecting and recording system
US5448161A (en) * 1992-07-24 1995-09-05 Lightning Protection Technology Transformer-coupled photodiode circuit for lightning and other light pulse detection
US6463176B1 (en) * 1994-02-02 2002-10-08 Canon Kabushiki Kaisha Image recognition/reproduction method and apparatus
JP3123587B2 (ja) * 1994-03-09 2001-01-15 日本電信電話株式会社 背景差分による動物体領域抽出方法
US5793888A (en) * 1994-11-14 1998-08-11 Massachusetts Institute Of Technology Machine learning apparatus and method for image searching
US5617149A (en) * 1994-11-22 1997-04-01 Electronics And Telecommunications Research Institute Apparatus and method for detecting scene changes using the difference of mad between image frames
US5684363A (en) * 1995-02-17 1997-11-04 Hamamatsu Photonics K.K. Deuterium gas discharge tube
DE19511713A1 (de) 1995-03-30 1996-10-10 C Vis Computer Vision Und Auto Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Bildaufnahme von Gesichtern
JPH08294025A (ja) * 1995-04-24 1996-11-05 Olympus Optical Co Ltd カメラ
US5912980A (en) * 1995-07-13 1999-06-15 Hunke; H. Martin Target acquisition and tracking
JP2747261B2 (ja) * 1995-10-31 1998-05-06 オリンパス光学工業株式会社 カメラ
DE69635101T2 (de) * 1995-11-01 2006-06-01 Canon K.K. Verfahren zur Extraktion von Gegenständen und dieses Verfahren verwendendes Bildaufnahmegerät
JPH09130732A (ja) * 1995-11-01 1997-05-16 Matsushita Electric Ind Co Ltd シーンチェンジ検出方法および動画像編集装置
US5937077A (en) * 1996-04-25 1999-08-10 General Monitors, Incorporated Imaging flame detection system
JP3679512B2 (ja) * 1996-07-05 2005-08-03 キヤノン株式会社 画像抽出装置および方法
US5815590A (en) * 1996-12-18 1998-09-29 Cal Corporation Target light detection
JPH10254904A (ja) * 1997-03-14 1998-09-25 Omron Corp 画像検索方法および装置
US6101294A (en) * 1997-06-02 2000-08-08 Sarnoff Corporation Extended dynamic imaging system and method
US5900950A (en) * 1997-08-19 1999-05-04 Mustek System Inc. Image scanner with a function of initiating scanning automatically
US6163338A (en) * 1997-12-11 2000-12-19 Johnson; Dan Apparatus and method for recapture of realtime events
US6678393B1 (en) * 1997-12-23 2004-01-13 Intel Corporation Image selection based on image content
JP4189076B2 (ja) 1999-03-26 2008-12-03 株式会社東芝 耐障害コンピュータシステム
DE19932662A1 (de) * 1999-07-15 2001-01-18 Bosch Gmbh Robert Verfahren zur Erkennung von Szenenänderungen und Überwachungseinrichtung hierzu
JP4320167B2 (ja) 2002-12-12 2009-08-26 忠弘 大見 半導体素子及びシリコン酸化窒化膜の製造方法
JP4297501B2 (ja) * 2004-08-11 2009-07-15 国立大学法人東京工業大学 移動体周辺監視装置
JP2007213182A (ja) * 2006-02-08 2007-08-23 Fujifilm Corp 対象物状態認識方法および装置並びにプログラム
JP2007295338A (ja) * 2006-04-26 2007-11-08 Seiko Epson Corp 撮影日時推定装置、撮影日時修正装置、画像撮影装置、撮影日時修正方法、撮影日時修正プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体
WO2008020544A1 (en) * 2006-08-18 2008-02-21 Nec Corporation Vehicle detection device, vehicle detection method, and vehicle detection program
JP2008123456A (ja) * 2006-11-15 2008-05-29 Sharp Corp 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体
JP4909165B2 (ja) * 2007-04-24 2012-04-04 ルネサスエレクトロニクス株式会社 シーン変化検出装置、符号化装置及びシーン変化検出方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100736097B1 (ko) * 2006-02-14 2007-07-06 삼성전자주식회사 정지영상 생성 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
AU1376299A (en) 1999-07-12
US20120057754A1 (en) 2012-03-08
GB2349538A (en) 2000-11-01
WO1999033255A3 (en) 2000-06-29
JP5744828B2 (ja) 2015-07-08
US7606393B2 (en) 2009-10-20
US20090279779A1 (en) 2009-11-12
US6678393B1 (en) 2004-01-13
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