KR20020078663A - 디지털 모자이크 이미지 구성에서 다수의 조각 이미지들을위치 정합시키는 디지털 조각 이미지 정합처리방법 및정합처리장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 2개 이상의 디지털 조각 이미지를 조합하여 하나의 디지털 파노라마 이미지를 생성하는 모자이크 구성방법에 관한 것이며, 특히, 파노라마 촬영으로 얻은 연속된 2개 이상의 이미지들로부터 모자이크 합성된 이미지를 찾을 때, 이웃하는 조각 이미지들 사이에서 겹쳐진 위치를 신속하고도 정확히 찾을 수 있도록 하는 정합처리방법 및 이 방법을 실행하기에 적합한 정합처리장치를 제공하기 위한 것이다.

본 발명은, 촬영으로 얻은 둘 이상의 디지털 조각 이미지를 원본 이미지로 하여, 이들 원본 조각 이미지들을 위치 정합시키는 방법에 있어서, 상기 위치 정합 과정은, 이웃하는 2개의 원본 조각 이미지를 반복적으로 축소 처리하여 다수 레벨의 해상도를 가진 축소된 조각 이미지를 각각 생성하는 단계와, 상기 축소 이미지 생성모듈에 의해서 생성된 다수 레벨의 축소 이미지 중 축소율이 가장 높은(즉, 해상도가 가장 낮은) 제1레벨의 이웃하는 조각 이미지들의 겹치는 위치인 정합 위치를 찾는 제1이미지 정합 처리 단계와, 제(i)이미지 정합 처리 모듈에서의 정합 결과로부터 얻어진 정합 위치를 기초로 상하좌우로 수 픽셀 떨어진 영역을 탐색 대상 영역으로 하여 그 다음의 축소율을 가진 조각 이미지들의 정합 위치를 찾는 제(i+1)이미지 정합 처리 단계(i=1,2,3 …n, n은 피라미드 레벨 총수)를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 조각 이미지 정합처리방법 및 이 방법을 실행하기에 적합한 디지털 조각 이미지 정합처리장치를 제공한다.

Description

디지털 모자이크 이미지 구성에서 다수의 조각 이미지들을 위치 정합시키는 디지털 조각 이미지 정합처리방법 및 정합처리장치{Patched Image Alignment Method and Apparatus In Digital Mosaic Image Construction}

본 발명은 2개 이상의 디지털 조각 이미지를 조합하여 하나의 디지털 파노라마 이미지를 생성하는 모자이크 이미지 구성방법에 관한 것이며, 특히, 파노라마 연속 촬영으로 얻은 2개 이상의 원본 조각 이미지들로부터 모자이크 합성된 이미지를 구성할 때, 이웃하는 조각 이미지들 사이에서 겹쳐진 위치를 신속하고도 정확히 찾을 수 있도록 하는 이미지 정합처리 기술에 관한 것이다.

최근, 실내외의 특정 공간 내에서 디지털 카메라를 회전시키거나 이동시키면서 주위를 촬영하여 다수의 이미지를 얻고, 이 다수의 이미지를 처리하여 파노라마 합성 이미지(Panoramic Image)를 구성하는 기술이 널리 활용되고 있다. 이렇게 구성된 파노라마 이미지는 촬영 대상 공간에 대한 둘러보기 효과를 부여하므로, 이미지 열람자에게 공간감을 부여하는 효과가 있어 인터넷 쇼핑몰 등에서 다양한 용도로 사용되고 있다.

도 1은 여러 번의 촬영으로 얻은 디지털 조각 이미지들을 가지고서 파노라마 이미지를 구성하는 전체 처리순차를 도시한 도면이다. 이 도면에 도시한 것처럼, 파노라마 이미지를 구성하는 순차는 디지털 카메라 등으로 피사체를 촬영하여 다수의 조각 이미지 원본을 얻는 것으로부터 시작된다(단계 S1). 그리고, 이 다수의 2차원 평면 조각이미지를 변형하여 실제 공간의 형태에 근접하는 실린더나 구에 매핑하는 이미지 워핑(Image Warping) 처리를 수행한다(단계 S2). 그리고, 이웃하는 조각이미지들 사이에서 겹치는 위치를 찾는 이미지 정합(Image Alignment)처리를 수행한다(단계 S3). 그 후, 두 이미지의 겹치는 영역에 대해서 각 픽셀이 가지는 이미지 정보를 기초로 색상, 명도 채도 등을 보정하는 이미지 혼합처리(Image Merging: Color Matching/Blending)를 수행하여 파노라마 이미지를 구성한다(단계 S4).

조각 이미지의 정합 및 변형과 관련된 종래의 공개기술로는 미국특허 제6,097,854호, 제6,157,747호, 제6,078,701호, 제6,075,905호에서 공개한 것이 있다.

미국특허 6,097,854호는 조각 이미지들에 대한 변형상태를 증가시키면서, 겹쳐진 이웃하는 2개의 이미지를 정합시키는 기술을 공개하고 있다.

미국특허, 6,157,747호는 이웃하는 2개의 이미지에 대해서 위치 오차(difference error)를 구하고, 하나의 이미지를 3차원 축 상에서 조금씩 회전시키며 위치오차를 연산하여 그 값을 줄여나가도록 하는 기술을 공개하고 있다.

미국특허 6,078,701호는 다수의 조각이미지에 대해서 배치순서(topology of sequence of Images)를 결정하는 토폴로지 결정 모듈(topology Determination Module)과, 이웃하는 조각 이미지들의 대략 위치를 결정하는 모듈(Local CoarseRegistration Module), 이웃하는 조각 이미지들의 미세 위치를 결정하는 모듈로 구성되어 카메라가 앞뒤로 이동하거나 떨리는 상태로 촬영된 다수의 이미지들 사이에서 위치 정합을 효율적으로 하는 기술을 공개하고 있다.

미국특허 6,075,905호는 다수의 조각 이미지에 대해서 오류함수(error fuction)을 최소화함으로써 수동 또는 자동으로 정합시키는 기술을 공개하고 있다.

그러나, 이러한 종래의 기술에서도, 이웃하는 이미지들 사이에서 그 위치를 정확히 찾기 위해서는 각각의 조각이미지를 구성하는 다수의 픽셀들에 대해서 직접적인 비교 연산과정을 생략하거나 축소하는 방법을 공개하고 있지 않아서, 컴퓨터를 이용하더라도 조각이미지의 정합을 위해 많은 연산량과 연산 시간이 소요된다는 문제를 가지고 있다.

본 발명은 전술한 종래 기술이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 다수의 조각이미지들을 조합하여 하나의 모자이크 이미지를 생성할 때, 모자이크 이미지들 사이의 정합 처리에 수행되는 연산처리량과 연산처리시간을 단축하며, 동시에 정확한 조각 이미지들 사이이의 위치정합처리를 수행할 수 있도록 하는 디지털 조각 이미지들에 대한 이미지 정합처리방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

도 1은 종래의 디지털 모자이크 이미지 구성의 전체적인 개념을 설명하기 위한 도면,

도 2는 본 발명에 따라 디지털 조각 이미지의 위치정합처리를 수행하는 순차를 개략적으로 도시한 도면이다.

도 3은 도 2의 단계 S15의 과정을 보다 상세하게 도시한 도면,

도 4는 원본 조각 이미지를 연속적으로 이미지를 축소하여 피라미드식으로 해상도를 축소시키는 피라미드 레벨링 과정을 개념적으로 도시한 도면,

도 5는 피라미드식 레벨링을 수행한 후, 최상위 레벨부터 시작하여 최하위의 원본 이미지 레벨까지 순차적으로 이미지 정합 위치를 산출하는 개념을 설명하기 위한 도면,

도 6은 제2이미지를 다수의 분할 영역으로 나누어 제1이미지와 겹치는 정합 위치를 검색하는 개념을 설명하기 위한 도면,

도 7은 제2이미지의 분할 영역 내에서 각 방향별로 밝기 변화가 가장 작은 분할 영역을 선택하는 연산식을 설명하기 위한 도면, 그리고

도 8은 본 발명의 구성에 따라 얻은 최종적인 상태의 제1이미지 및 제2이미지의 가상 정렬 상태를 도시한 도면이다.

본 발명은 전술한 기술적 과제를 실현하기 위한 수단으로, 촬영으로 얻은둘 이상의 디지털 조각 이미지를 원본 이미지로 하여, 이들 원본 조각 이미지들을 위치 정합시키는 방법에 있어서, 상기 위치 정합 과정은, 이웃하는 2개의 원본 조각 이미지를 반복적으로 축소 처리하여 다수 레벨의 해상도를 가진 축소된 조각 이미지를 각각 생성하는 단계와, 상기 축소 이미지 생성모듈에 의해서 생성된 다수 레벨의 축소 이미지 중 축소율이 가장 높은(즉, 해상도가 가장 낮은) 제1레벨의 이웃하는 조각 이미지들의 겹치는 위치인 정합 위치를 찾는 제1이미지 정합 처리 단계와, 제(i)이미지 정합 처리 모듈에서의 정합 결과로부터 얻어진 정합 위치를 기초로 상하좌우로 수 픽셀 떨어진 영역을 탐색 대상 영역으로 하여 그 다음의 축소율을 가진 조각 이미지들의 정합 위치를 찾는 제(i+1)이미지 정합 처리 단계(i=1,2,3 …, n, n은 레벨의 총수)를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 조각 이미지 정합처리방법 및 이 방법을 실행하기에 적합한 디지털 조각 이미지 정합처리장치를 제공한다.

그 결과, 저해상도의 이미지를 가지고 두 개의 이미지에 대한 정합 위치를 찾을 수 있으므로, 모자이크 이미지 구성에서 선행되어야 할 다수의 조각 이미지들 사이의 위치 정합 연산에 필요한 연산량과 연산속도를 대폭으로 줄일 수 있으면서도 그 효과를 높일 수 있게 되었다.

또한, 본 발명의 보다 바람직한 측면에 따르면, 전술한 디지털 조각 이미지 정합처리장치에서, 제1이미지 정합처리 단계는, 상기 다수의 조각 이미지 중 동일한 축소단계의 이웃하도록 배치될 2개의 조각이미지를 선택하는 제1단계와, 선택된 2개의 조각이미지 중, 제2조각이미지의 제1조각이미지와 겹치게 될 영역을 적어도2개의 영역으로 분할하는 제2단계와, 상기 제2조각 이미지의 분할된 각 영역에 대해서 평균 밝기 변화율을 산출하고, 산출된 각 영역의 밝기 변화율이 가장 심한 영역을 선택하는 제3단계와, 선택된 제2조각 이미지의 분할 영역을 제1조각 이미지의 임의의 위치에 포개고, 분할 영역의 픽셀과 제1조각이미지의 대응되는 픽셀 사이의 밝기 차를 산출하여 각 대응 픽셀에 대한 밝기 차들의 합을 구하는 제4단계와, 선택된 제2조각 이미지의 분할 영역과 제1조각 이미지가 포개지는 위치를 1픽셀씩 이동시키면서, 분할 영역의 픽셀들과 제1조각 이미지의 대응되는 픽셀들 사이의 밝기 차에 대한 합을 구하는 제5단계와, 제2조각 이미지의 분할 영역을 이동시키면서 얻은 대응되는 픽셀들 사이의 밝기 차에 대한 합이 가장 작을 때, 제2조각 이미지의 분할 영역이 제1이미지 위에 포개진 위치를 조각 이미지들의 정합 위치로서 설정하는 제6단계를 포함하도록 구성하는 것이 좋다.

이와 같이 구성함으로써, 제2조각이미지의 제1조각이미지와 겹치게 될 영역을 다수의 영역으로 나누어 그 중 하나의 기준영역을 선택하여 제1조각 이미지에 대해서 정합 위치를 찾게 되어 연산량을 대폭으로 줄일 수 있게 되었다. 또한, 본 발명에 따르면, 기준영역을 밝기 변화율이 가장 심한 영역으로 선택함으로써 정합 위치 검색에서 오차율을 줄일 수 있게 되었다. 또한, 제2이미지의 기준영역과 제1이미지의 영역의 정합위치를 밝기 차가 가장 작을 때로 선택하였으므로, 이미지 픽셀의 색상, 명도, 채도의 모든 요소를 대비하지 않고, 밝기 차만을 주요 요소로 선택함으로써, 연산량을 대폭 줄일 수 있게 되었다.

또한, 본 발명에 따르면, 전술한 구성에서, 밝기 변화가 가장 심한 제2조각이미지의 분할 영역을 찾는 제3단계는 수평방향으로의 밝기 변화율(), 수직방향으로의 밝기 변화율(), 평균 밝기 변화율,중 적어도 하나가 가장 큰 분할 영역을 찾는 단계를 포함하도록 하는 것이 바람직하다.

그 결과, 촬영 대상이 계단 등의 경우처럼 수직 방향으로 밝기 변화가 심한 경우, 또한 기둥 등의 경우처럼 수평 방향으로 밝기 변화가 심한 경우, 그 외의 혼합 이미지로서 평균 밝기 변화율이 가장 심한 경우 등 모든 경우를 고려함으로써 촬영대상이 어떠한 경우에도 오차 없이 신속하게 정합 위치를 찾을 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 전술한 구성에서, 상기 제1단계는 상기 조각 이미지들에 대해서 경계선 추출 필터링과, 흑백 처리 필터링을 수행하는 단계를 또한 포함하도록 하는 것이 바람직하다.

이러한 구성을 채용함으로써, 촬영으로 얻은 디지털 조각 이미지에 대해서 경계선(edge) 추출 처리와, 흑백 처리를 수행하고 조각 이미지를 정합시킴으로써, 연산량을 대폭으로 줄이고, 그 정합 위치 판단의 오류를 줄일 수 있게 되었다.

이하, 본 발명의 구성을 첨부된 도면을 참조하여 보다 상세히 설명하도록 한다.

도 2 및 도 3은 본 발명에 따른 디지털 조각 이미지 정합처리를 수행하는 순차를 개략적으로 도시한 도면이다.

이 도면에 도시한 바와 같이, 본 발명의 디지털 조각 이미지 정합처리방법은, 이웃하는 적어도 두 개의 디지털 조각 이미지 예를 들면, 제1이미지 및 제2이미지를 선택하여 이들 이미지들의 겹치는 영역을 찾아 정렬시키는 방법에 그 특징이 있다.

먼저, 본 발명의 실시예는 도 4에 도시한 바와 같이 이웃하는 원본 조각 이미지(최 하단)를 각각 반복적으로 축소하여 n개 레벨의 피라미드식 레벨을 가지는 이미지 들을 생성하는 피라미드 레벨링 처리(pyramid leveling)로부터 시작된다(단계 S11). 그 결과, 생성되는 다단의 축소 이미지는 해상도가 점차 낮아지게 된다. 그리고, 이웃하는 조각 이미지들 사이에서의 겹치는 위치(정합 위치) 찾기는 피라미드 레벨의 최상단 해상도가 가장 낮은 제1레벨의 조각 이미지들 사이에서부터 시작되어(단계 S12), 한 레벨씩 내려가면서 원본 조각 이미지(제n레벨)에 대해서 이미지 정합 위치를 찾을 때까지 계속된다(단계 S16, S17, S18).

이와 같은 방법으로 연산을 하면, 픽셀 수를 줄인 이미지에 대해서 정합 위치를 찾는 연산을 할 수 있으므로 연산량과 연산시간을 단축할 수 있다.

피라미드식 레벨링을 한 후에 조각 이미지들 사이의 정합 위치를 찾으면 연산량이 대폭으로 줄게된다. 최상단의 해상도가 가장 낮은 제1레벨의 이웃하는 조각 이미지 사이에서 정합 위치를 찾을 때는 제1이미지와 제2이미지의 전체 영역에서 정합 위치를 찾아야 하더라도, 그 하단의 이웃하는 조각 이미지 사이에서는 그 상단에서 얻은 정합 위치를 기초로 주변의 수 픽셀 거리에 대해서만 정합 위치를 찾는 연산을 수행하면 되지만, 전체 이미지에 대해서 정합 위치를 찾는 과정은 해상도가 가장 낮은 이미지(픽셀수가 가장 적은 이미지)에 대해서만 수행하기 때문이다.

한편, 조각 이미지들에 대해서는 연산속도를 더욱 높이고, 연산의 정밀도를 높이기 위해, 겹치는 위치 즉 정합 위치를 찾는 연산을 수행하기 전에 조각 이미지에 대한 이미지 처리로서 경계선 추출필터링(edge filtering)과, 흑백 이미지 처리를 위한 그레이 스케일 필터링(gray scale filtering)을 수행하는 것이 좋다. 경계선 추출은 이미지의 콘트라스트를 강화하여 연산량을 줄일 수 있도록 하며, 흑백 이미지 처리를 한 조각 이미지를 가지고 정합 위치를 찾게 되면, 색상 요소를 고려하지 않고 명도 차(밝기차)만으로 정합 위치를 구하는 연산을 수행할 수 있다.

도 4는 도 3에 도시한 단계 S15의 이웃하는 조각 이미지 사이의 정합 위치를 구하는 연산 과정을 보다 구체적으로 설명하기 위한 처리 순차도이다.

각 단계에서 조각 이미지들 사이의 정합 위치를 구하는 연산은 전술한 바와 같이 최상위 레벨에서와 그 이외의 레벨에서 서로 다르게 이루어진다(단계 S19).

피라미드 레벨의 최상위 레벨의 조각 이미지들 사이에서의 연산은, 먼저, 제2이미지를 구성하는 디지털 데이터를 읽어와서 제1이미지와 겹치는 영역이 포함된 부분(도 6의 오른쪽 그림의 좌측 영역이며, 일반적으로는 50% 내외가 될 수 있다)을 다수의 영역(도 6의 예에서는 A, B, C, D 4개 영역)으로 분할하는 것으로 시작된다(단계 S20). 그리고, 다수로 분할된 영역에 대해서 각각 밝기 변화를 산출하고(단계 S21), 밝기 변화가 가장 큰 분할 영역을 제1이미지와 비교할 영역으로 선택한다(단계 22).

밝기 변화가 가장 큰 영역을 찾는 이유는, 이미지의 특징이 가장 두드러진 영역을 가지고 제1이미지의 어디에 그 영역과 동일한 부분이 있는 지를 연산하면잘못된 검색결과가 나오는 현상을 줄일 수 있기 때문이다.

도 7은 제2이미지의 분할 영역 각각에 대해서 밝기 변화를 연산하는 3가지 연산 방식을 도시한 것이다. 도 7에서 밝기 변화를 연산하는 기준은 수평 방향으로의 밝기 변화율()을 연산하는 방식, 수직 방향으로의 밝기 변화율()을 연산하는 방식, 평균 밝기 변화율()을 연산하는 방식 중 어느 한 가지 이상의 방법을 사용할 수 있다.

이와 같이 세 가지 방식을 사용하는 이유는 사진에 촬영된 피사체가 어떤 모양을 가지는 가에 따라, 제1이미지와의 관계에서 정합 위치를 찾기에 최적인 제2이미지의 분할 영역이 다르게 선택될 수 있기 때문이다.

예를 들면, 계단 등을 촬영한 이미지 영역에서는 수평 방향으로의 밝기 변화는 작은 대신 수직 방향으로의 밝기 변화가 심하게 되므로, 수직 방향 변화율이 가장 심한 분할 영역을 가지고 제1이미지에서 정합 위치를 찾도록 하고, 기둥 등을 촬영한 이미지 영역에서는 수직 방향으로의 밝기 변화는 작은 대신 수평 방향으로의 밝기 변화가 심하게 되므로 수평 방향 변화율이 가장 심한 분할 영역을 가지고 제1이미지에서 정합 위치를 찾도록 하는 것이 좋다. 한편, 이들처럼 특징이 뚜렷하지 않은 경우라면, 평균 변화율이 가장 큰 분할 영역을 기준으로 제1이미지에서 정합 위치를 찾도록 하는 것이 좋다.

특히, 제2이미지의 분할 영역에 대해서 위의 세 가지 조건을 만족하는 영역이 각각 다른 경우에는 3개의 분할 영역이 선택된다. 이 경우라면 3개의 선택된 분할 영역 모두에 대해서 제1이미지와의 정합 위치를 찾는 연산을 수행하도록 하는 것이 바람직하다. 이는 피사체 이미지에 다수의 특징이 모두 포함된 경우가 있을 수 있으며, 이 경우, 각각의 분할 영역을 가지고 얻은 결과를 기초로 그 중에서도 최적인 경우를 기초로 최종 정합 위치를 결정하는 것이 정확도를 높일 수 있기 때문이다.

이와 같이 함으로써, 피라미드 레벨의 최상위에서 이웃하는 제1이미지와의 정합 위치를 산출하기 위한 제2이미지의 분할 영역을 선택한다(단계 S22).

제2이미지의 분할 영역이 선택하는 과정이 종료하면 선택된 분할 영역을 제1이미지와 포개 놓고, 대응하는 픽셀들 사이의 밝기차를 연산한다(단계 23). 그리고, 각각의 대응 픽셀별로 연산된 밝기차를 모두 합산한다(단계 S24).

구체 예로서, 도 6의 예에서 제2이미지의 좌측을 4개의 분할 영역으로 나누고 각 분할 영역에 대해 내부 밝기 변화를 연산하였을 때, 밝기 변화가 가장 큰 영역으로 영역 A가 선택되었다고 하자. 이 경우, 선택된 분할 영역 A를 제1이미지의 임의의 정해진 위치에 포개고 대응하는 모든 픽셀들에 대해서 밝기차를 연산하고, 구해진 밝기차를 모두 합한다.

그후, 선택된 분할 영역(도 6의 영역 A)을 한 픽셀만큼 이동시키면서 제1이미지의 전체 영역(또는, 오른쪽 절반을 포함하는 사전에 정해진 영역)에 대해서 단계 S23 및 S24의 연산을 반복한다(단계 S25). 이때, 연산 과정은 기록장치로부터 읽어들인 제1이미지 및 제2이미지의 디지털 2진 데이터를 가지고 마이크로 프로세서 등의 연산처리기에 의해 수행하는 것이 일반적이다.

제2이미지의 분할 영역과 제1이미지를 겹친 후 전술한 단계의 연산을 순차적으로 진행하여 얻은 각 픽셀별로 얻은 밝기차의 합이 가장 작았을 때의 위치가, 제2이미지의 분할 영역과 제1이미지 사이의 정합 위치라고 말할 수 있다(단계 S26).

이와 같은 과정을 거쳐, 피라미드 최상위 레벨에서 정합 위치가 결정되면, 다음 레벨에서의 정합 위치가 결정된다(단계 S30 내지 S33). 하위 레벨에서의 정합 위치를 찾는 과정은 최상의 레벨에서의 정합 위치를 찾는 과정과 유사하지만, 그 전 단계에서의 결과를 이용하므로 보다 간단히 처리될 수 있다.

즉, 전단계에서 사용한 제2이미지의 분할 영역을 제1이미지에 포개어 놓은 상태에서 대응하는 픽셀들 사이의 밝기차의 합을 연산하고, 제2이미지의 분할 영역을 제1이미지 위에서 이동시키며 또 다시 대응하는 픽셀들 사이의 밝기차의 합을 연산하고, 이런 과정을 제1이미지 위에서 반복하여 연산값이 가장 작을 때의 위치를 정합 위치로서 판단한다.

이 경우, 최상위 레벨에서의 정합 위치 연산과는 차이는 제2이미지의 분할 영역을 제1이미지의 전체 영역에서 이동시키면 연산을 반복할 필요가 없다는 것이다. 즉, 바로 전 레벨에서의 정합 위치를 기준으로 수 개의 픽셀(그 값은 축소율에 따라 바뀌게 된다) 거리의 영역에 대해서만 동일한 연산을 반복하면 족하다(단계 S32).

한편, 피라미드식 레벨링은 적어도 2단계로 형성될 수 있으며, 바람직하기로는 해상도를 절반씩 낮추어가며 n단계로 이미지를 축소하도록 구성하는 것이다.보통은 4단계 정도가 적절할 수 있다.

전술한 단계로 구성된 본 발명의 디지털 조각 이미지 정합처리는 컴퓨터 단말기 등에 설치되어 마이크로 프로세서에 의해 처리되도록 구성되는 프로그램에 의해서 수행될 수 있으며, 각 단계의 처리 내용은 하드웨어 모듈로서 구성될 수도 있다. 즉, 본 발명은 프로그램 형태가 아닌 이미지 처리용 하드웨어 장치의 형태로 제공될 수도 있고, 반도체 칩 등에 기록된 프로그램 형태로 제공될 수도 있다. 이러한 모든 경우 역시 본 발명의 범위에 속한다고 볼 수 있다. 그 외에도 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 형태로 변형 설계될 수 있다.

전술한 구성의 본 발명을 제공함으로써, 디지털 모자이크 이미지의 구성에서 전제되어야 하는 원본 조각 이미지 사이의 위치 정합 처리 과정에서, 연산량을 대폭으로 축소할 수 있게 되어 연산속도를 높이게 되었으며, 또한 그 정확도를 높일 수 있게 되었다.

Claims (9)

1. 촬영으로 얻은 둘 이상의 디지털 조각 이미지를 원본 이미지로 하여, 이들 원본 조각 이미지들을 위치 정합시키는 디지털 조각 이미지 정합처리방법에 있어서

   상기 위치 정합 과정은, 이웃하는 2개의 원본 조각 이미지를 반복적으로 축소 처리하여 다수 레벨의 해상도를 가진 축소된 조각 이미지를 각각 생성하는 단계와,

   상기 축소 이미지 생성모듈에 의해서 생성된 다수 레벨의 축소 이미지 중 축소율이 가장 높은(즉, 해상도가 가장 낮은) 제1레벨의 이웃하는 조각 이미지들의 겹치는 위치인 정합 위치를 찾는 제1이미지 정합 처리 단계와,

   제(i)이미지 정합 처리 모듈에서의 정합 결과로부터 얻어진 정합 위치를 기초로 상하좌우로 수 픽셀 떨어진 영역을 탐색 대상 영역으로 하여 그 다음의 축소율을 가진 조각 이미지들의 정합 위치를 찾는 제(i+1)이미지 정합 처리 단계(i=1,2,3 …n, n은 레벨의 총수)를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 조각 이미지 정합처리방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 다수 레벨 중, 제1이미지 정합처리 단계는

   상기 다수의 조각 이미지 중 동일한 축소단계의 이웃하도록 배치될 2개의 조각이미지를 선택하는 제1단계와,

   선택된 2개의 조각이미지 중, 제2조각이미지의 제1조각이미지와 겹치게 될 영역을 적어도 2개의 영역으로 분할하는 제2단계와,

   상기 제2조각 이미지의 분할된 각 영역에 대해서 평균 밝기 변화율을 산출하고, 산출된 각 영역의 밝기 변화율이 가장 심한 영역을 선택하는 제3단계와,

   선택된 제2조각 이미지의 분할 영역을 제1조각 이미지의 임의의 위치에 포개고, 분할 영역의 픽셀과 제1조각이미지의 대응되는 픽셀 사이의 밝기 차를 산출하여 각 대응 픽셀에 대한 밝기 차들의 합을 구하는 제4단계와,

   선택된 제2조각 이미지의 분할 영역과 제1조각 이미지가 포개지는 위치를 1픽셀씩 이동시키면서, 분할 영역의 픽셀들과 제1조각 이미지의 대응되는 픽셀들 사이의 밝기 차에 대한 합을 구하는 제5단계와,

   제2조각 이미지의 분할 영역을 이동시키면서 얻은 대응되는 픽셀들 사이의 밝기 차에 대한 합이 가장 작을 때, 제2조각 이미지의 분할 영역이 제1이미지 위에 포개진 위치를 조각 이미지들의 정합 위치로서 설정하는 제6단계를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 디지털 조각 이미지 정합처리방법.
3. 제2항에 있어서,

   밝기 변화가 가장 심한 제2조각 이미지의 분할 영역을 찾는 제3단계는 수평방향으로의 밝기 변화율(), 수직방향으로의 밝기 변화율(), 대각선 방향 밝기 변화율,중 적어도 하나가 가장 큰 분할영역을 찾는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 조각 이미지 정합처리방법.
4. 제2항 또는 제3항에 있어서,

   상기 제1단계는 상기 조각 이미지들에 대해서 경계선 추출 필터링과, 흑백 처리 필터링을 수행하는 단계를 또한 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 조각 이미지 정합처리방법.
5. 촬영으로 얻은 둘 이상의 디지털 이미지를 원본 이미지로 하여, 이들 원본 조각 이미지를 위치 정합시키는 디지털 조각 이미지 정합처리장치에 있어서,

   이웃하는 2개의 원본 조각 이미지를 반복적으로 축소 처리하여 다수 레벨의 해상도를 가진 축소된 조각 이미지를 각각 생성하는 축소 이미지 생성 모듈과,

   상기 축소 이미지 생성모듈에 의해서 생성된 다수 레벨의 축소 이미지 중 축소율이 가장 높은(즉, 해상도가 가장 낮은) 제1레벨의 이웃하는 조각 이미지들의 겹치는 위치인 정합 위치를 찾는 제1이미지 정합 처리 모듈과,

   제(i)이미지 정합 처리 모듈에서의 정합 결과로부터 얻어진 정합 위치를 기초로 상하좌우로 수 픽셀 떨어진 영역을 탐색 대상 영역으로 하여 그 다음의 축소율을 가진 조각 이미지들의 정합 위치를 찾는 제(i+1)이미지 정합 처리 모듈(i=1,2,3 …n, n은 레벨의 총수)을 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 조각 이미지 정합처리장치.
6. 제5항에 있어서,

   상기 제1이미지 정합처리 모듈은,

   상기 다수의 조각 이미지 중 동일한 축소단계의 이웃하도록 배치될 2개의 조각이미지를 선택하는 이미지 선택 모듈과,

   선택된 2개의 조각이미지 중, 제2조각이미지의 제1조각이미지와 겹치게 될 영역을 적어도 2개의 영역으로 분할하는 이미지 분할 모듈과,

   상기 제2조각 이미지의 분할된 각 영역에 대해서 평균 밝기 변화율을 산출하고, 산출된 각 영역의 밝기 변화율이 가장 심한 영역을 선택하는 기준영역 선택모듈과,

   선택된 제2조각 이미지의 분할 영역을 제1조각 이미지의 임의의 위치에 포개고, 분할 영역의 픽셀과 제1조각이미지의 대응되는 픽셀 사이의 밝기 차를 산출하여 각 대응 픽셀에 대한 밝기 차들의 합을 구하고, 상기 제2조각 이미지의 분할 영역과 제1조각 이미지가 포개지는 위치를 1픽셀씩 이동시키면서, 분할 영역의 픽셀들과 제1조각 이미지의 대응되는 픽셀들 사이의 밝기 차에 대한 합을 구하는 밝기차 연산 모듈과,

   상기 밝기차 연산 모듈에서의 연산 결과, 제2조각 이미지의 분할 영역을 이동시키면서 얻은 대응되는 픽셀들 사이의 밝기 차에 대한 합이 가장 작을 때, 제2조각 이미지의 분할 영역이 제1이미지 위에 포개진 위치를 조각 이미지들의 정합 위치로서 설정하는 정합 위치 산출 모듈을 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 디지털 조각 이미지 정합처리장치.
7. 제6항에 있어서,

   상기 기준영역 선택모듈은, 제2조각 이미지의 분할 영역들 중에서 수평방향으로의 밝기 변화율(), 수직방향으로의 밝기 변화율(), 대각선 방향 밝기 변화율,중 적어도 하나가 가장 큰 영역을 기준영역으로 선택하는 것을 특징으로 하는 디지털 조각 이미지 정합처리장치.
8. 제5항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,

   조각 이미지들에 대해서 경계선 추출 필터링을 수행하는 경계선 추출필터와, 흑백 처리 필터링을 수행하는 그레이 스케일 필터를 또한 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 조각 이미지 정합처리장치.
9. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 기재된 디지털 조각 이미지 정합처리방법을 실행하기 위한 일련의 명령어를 포함하는 것을 특징으로 하는 기록매체.