KR20040047814A - 숨겨진 오브젝트 인식 - Google Patents

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진 아서 그라인드스태프
수잔 히스 칼뱅 플레처
더맨 워드 3세 맥케이
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인터그래프 하드웨어 테크놀로지스 캄파니
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Abstract

제2 오브젝트에 의해 방해되는 제1 오브젝트를 보기위한 방법이 제공된다. 이 방법에서, 제1 오브젝트는 제2 오브젝트에 대한 대조되는 컬러를 가지고 제2 오브젝트는 가시광이 관통할 수 있는 재료로 구성된다. 제2 오브젝트를 관통하는 가시광량은 제1 오브젝트가 인간의 눈에 보일 수 있는 만큼 충분하지 않다. 본 발명은 CCD 카메라 센서와 같은 가시광 센서를 이용하여 제1 및 제2 오브젝트의 디지털 이미지를 촬상하는 것을 포함한다. 컴퓨터 시스템에 수신되는 디지털 이미지 데이터는 제1 오브젝트 데이터와 제2 오브젝트 데이터를 포함한다. 이 제1 오브젝트 데이터와 제2 오브젝트 데이터는 컬러 정보를 포함하고 있다는 것을 이해하여야 한다. 제1 및 제2 오브젝트간의 콘트라스트량은 256 컬러 스케일에서 차이가 대략 25 레벨이 되도록 전체 스케일의 대략 10%이어야 한다. 컴퓨터 시스템은 실질적으로 제2 오브젝트 데이터를 필터링하며, 그후 데이터가 가시적으로 표시가능할 때까지 제1 오브젝트 데이터와 연관된 값을 필터링한다.

Description

숨겨진 오브젝트 인식{CONCEALED OBJECT RECOGNITION}
시스템은 다른 오브젝트에 의해 방해되는 오브젝트를 볼 수 있도록 설계된다. 예컨대, x-선 검출기 및 적외선 검출기는 사용자로 하여금 오브젝트가 적외선, x-선, 또는 방해된 오브젝트를 노출시키기 위하여 가시광 이외의 다른 신호를 받게 되게 한다. 이런 시스템은 오브젝트가 관찰되게 하기 위하여 오브젝트가 신호에 노출되는 것을 요구한다. 생성된 신호에 오브젝트를 먼저 노출시킬 필요없이 디지털 이미지내에서 방해된 오브젝트를 보기위한 방법 및 시스템을 구비하는 것이 바람직하다.
본 발명은 디지털 이미지의 분석에 관한 것이다. 더욱 특히, 본 발명은 디지털 이미지에서 방해된(obstructed) 오브젝트의 보기(viewing)에 관한 것이다.
본 발명의 특징은 첨부된 도면을 참고로 하여 다음의 상세한 설명을 통해 보다 용이하게 이해될 것이다.
도 1은 숨겨진 오브젝트 인식을 위한 제1 실시예를 구현한 하나의 환경을 도시한다.
도 2는 비디오 이미지로부터 제2 오브젝트에 의해 숨겨진 제1 오브젝트의 인식을 예시하는 플로우도이다.
도 3은 숨겨진 오브젝트 인식에 취해진 단계들의 보다 상세한 플로우챠트를 도시한다.
도 4는 샘플 히스토그램이다.
도 5는 숨겨진 오브젝트 인식을 구현하는 하나의 방법을 도시한 플로우챠트이다.
도 6은 숨겨진 오브젝트 인식을 위한 방법의 자동화된 버전을 도시한 플로우챠트이다.
일 실시예에서 본 발명은 제2 오브젝트에 의해 방해되는 제1 오브젝트를 보기 위한 방법이다. 이런 방법에서, 제1 오브젝트는 제2 오브젝트와 대조되는 컬러를 가지며, 제2 오브젝트는 가시광이 통과되는 물질로 이루어진다. 제2 오브젝트를 통과하는 가시광량은 제1 오브젝트가 사람 눈에 가시가능할만큼 충분하지 않다. 이 방법은 CCD 카메라 센서와 같은 가시광 센서를 이용하여 제1 및 제2 오브젝트의디지털 이미지를 촬상하는(taking a digital image) 것과 관련된다. 컴퓨터 시스템으로 수신된 디지털 이미지 데이터는 제1 및 제2 오브젝트 데이터 모두를 포함한다. 제1 및 제2 오브젝트 데이터가 컬러 정보를 포함하는 것을 이해해야 한다. 제1 오브젝트와 제2 오브젝트 사이의 콘트라스트의 양은 256 컬러 스케일에서 차이가 대략 25 레벨이 되도록 전체 스케일의 대략 10%이어야 한다. 컴퓨터 시스템은 실질적으로 제2 오브젝트 데이터를 필터링하며, 그후 데이터가 가시적으로 표시가능할 때까지 제1 오브젝트 데이터와 연관된 값을 필터링한다.
컴퓨터 시스템은 시스템의 사용자가 히스토그램에 기초하여 제2 오브젝트 데이터를 선택하게 하기 위하여 디지털 이미지 데이터의 히스토그램을 생성한다. 이런 실시예에서, 히스토그램은 사용자에게 표시되며, 사용자 선택 메카니즘은 히스토그램으로부터 데이터를 선택하기 위해 제공된다. 제2 오브젝트 데이터를 실질적으로 필터링하며 제1 오브젝트 데이터를 증가시키는 단계는 현재 그래픽 프로그램의 범위 밖에 있는 값으로 감마 보정을 증가시킴에 의해 달성될 수 있다. 예컨대, 감마 보정 값은 2.5를 넘는 값으로 세트되며, 더 일반적으로는 6을 넘는 범위에서 세트된다. 제2 오브젝트 데이터의 필터링은 감마 보정값의 증가와 조합하여 밝기의 증가에 의해 또한 달성될 수 있다.
제1 오브젝트 데이터는 일반적으로, 제1 오브젝트 데이터가 디스플레이 디바이스상에 표시될 때 데이터 레벨간의 콘트라스트가 사람 눈에 가시가능한 값으로 원래의 제1 오브젝트 데이터가 매핑되도록, 증가된다. 이런 매핑은 또한 디스플레이 디바이스상에 표시될 때 인지될 수 없는 저 레벨 광 값인 원래의 값이 사람 눈에 의해 인식될 수 있는 값으로 매핑되도록 하는 것이다.
이 방법은 제2 오브젝트 데이터를 필터링하며 제1 오브젝트 데이터의 컬러 정보를 증가/재매핑하기 전에 컬러 정보를 그레이스케일(greyscale)로 변환하는 단계를 포함한다.
컴퓨터 시스템은 제1 오브젝트가 제2 오브젝트 보다 밝거나 또는 제2 오브젝트 보다 어두운지를 식별한다. 제2 오브젝트가 실질적으로 제1 오브젝트보다 밝다면, 시스템은 필터링전에 디스플레이 디바이스상에 표현될 때 제2 오브젝트가 나타나도록 제1 및 제2 오브젝트 데이터를 반전한다. 재2 오브젝트 데이터는 값이 일반적으로 0-255로부터 스케일상에서 값 0인 흑색에 대한 값이 될 때까지 제2 오브젝트 데이터의 값 모두를 감소시킴에 의해 필터링된다.
상술한 방법론은 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터 코드를 포함하는 컴퓨터에서 사용되는 컴퓨터 프로그램 제품에서 또한 생성된다. 일 실시예에서 방법은 완전히 자동화 된다. 이 방법론은 또한 디지털 카메라에 의해 생성된 디지털 이미지가 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트를 나타내는 데이터를 포함하는 가시광을 이용하여 디지털 이미지를 촬상하기 위한 카메라를 포함하는 시스템에서 또한 나온다. 시스템은 디지털 이미지를 수신하며, 제2 오브젝트를 필터링하기 위해 디지털 이미지를 처리하고, 가시적으로 표시가능할 때까지 제1 오브젝트 데이터의 값을 증가시키기 위한 프로세서를 더 포함한다. 시스템은 자동화되거나, 또는 제2 오브젝트에 속하는 것으로서 데이터의 식별용 사용자 활성화 신호 및 예컨대 감마 보정 값을 수신한다.
다음의 설명에서 사용되는 용어 "디지털 비디오"는 디스플레이 디바이스상에 일시적으로 표시되는 이미지의 시퀀스의 디지털 표현을 암시한다. 전형적으로, 디지털 비디오는 각각의 프레임이 분리된 이미지를 나타내는 복수의 프레임들을 포함한다. 프레임들은 일련의 픽셀들로 이루어지도록 더 서브분할된다. 다음 설명에서 사용되는 용어 "픽셀"은 단일 포인트의 이미지를 의미한다. 이미지에 포함되는픽셀들의 수가 크면 클수록, 비디오의 해상도도 커진다. 해상도는 통상 픽셀들 모두의 길이 및 폭 측정을 기준으로 하며, 예컨대 800 ×600 해상도에는 이미지의 길이 방향을 따라 800 픽셀들과 이미지의 폭 방향을 따라 600 픽셀들이 있게 된다.
용어 "밝기"는 어느 영역이 약간의 광을 방출하는 지에 따르는 시각 감각의 속성을 의미한다. 밝기는 가시성 광원의 에너지 출력의 강도의 상대적인 표현이다. 용어 "감마" 및 "감마 보정값"은 전압에 대한 휘도 전력 로(luminance power law) 응답의 지수(exponent)를 의미한다. 용어 "감마 보정"은 시스템 전달 특성을 변경할 목적으로 비선형 출력-입력 특성의 삽입을 의미한다. 용어 "통상의 비디오 신호"는 적외선에 반대되는 가시성 광을 이용하거나 또는 이미지의 요체가 가시광 파장과는 다른 신호의 몇가지 타입에 종속되게 하여 생성되는 비디오 신호를 의미한다. 용어 "다공성(porous) 물질"은 다이렉트(direct) 광의 일부가 물질을 통해 반사되게 하는 소정의 물질이다.
본 발명의 일 실시예에서, 비디오 이미지 프레임의 분석을 이용하여 숨겨진 오브젝트를 검출하는 방법이 제시된다. 임의의 조건하에서, 다공성 물질하의 오브는 비디오 프레임에서 검출될 수 있다. 다공성 물질의 예는 의류(코튼, 실크 등), 섬유 및 글래스를 포함한다. 숨겨진 오브젝트는 이것과 다공성 물질이 대조되는(contrasting) 컬러들로 이루어진다면 표시될 수 있다. 대조되는 컬러는 그레이스케일로 전달될 때 그레이스케일 레벨에서 대략 10% 만큼 변하는 컬러이다. 예컨대, 256 그레이스케일 레벨들이 있다면, 다공성 물질 및 숨겨진 오브젝트는 25 레벨 이상만큼 변해야 한다.
도 1은 반사된 광의 결과인 이미지 데이터를 캡쳐하는 디지털 이미지 카메라(100)를 도시한다. 다이렉트 광(105)의 대다수는 다공성 오브젝트(110)로부터 반사된다. 다이렉트 광(115)의 적은 부분은 다공성 물질을 통과하고 숨겨진 오브젝트(120)로부터 반사된다. 숨겨진 오브젝트로부터 반사된 광의 일부는 다공성 물질을 통과하고 비디오 이미지 센서(130)에 의해 캡쳐된다. 비디오 이미지 센서(130)는 다공성 물질 및 숨겨진 물질 모두로부터 반사광(105, 115)을 디지털 이미지 프로세서(150)에 의해 처리되는 전기 신호(140)로 변환한다. 디지털 이미지 프로세서(150)는 이미지 데이터(155)를 센서에서의 각각의 픽셀/리셉터(receptor)에 대한 RGB와 같은 디지털 포맷으로 메모리에 전송한다. 이미지 데이터(155)가 디스플레이 디바이스상에 표시될 때, 숨겨진 오브젝트는 다공성 물질을 나타내는 픽셀 값이 숨겨진 오브젝트에 대한 값보다 휠씬 크다는 사실에 기인하여 가시가능하지 않다. 그결과, 디스플레이 디바이스로부터 방출된 다공성 물질에 대한 광은 숨겨진 오브젝트의 픽셀 값에 기인하는 방출 광을 삼켜버린다. 따라서, 사람 눈은 숨겨진 오브젝트를 인지할 수 없다. 일반적으로, 사람 눈은 0-255 사이의 그레이 스케일상에서 80 아래의 강도 레벨을 관찰할 수 없다. 이와 같이, 80 아래의 값은 흑색으로 나타난다. 도 1에서, 숨겨진 오브젝트는 이것이 또한 다공성일지라도 고체 오브젝트인 것으로 도시된다.
도 2는 숨겨진 오브젝트를 표시하기 위하여 디지털 이미지 데이터를 변경하기 위해 취해진 단계들의 플로우챠트를 도시한다. 비디오를 이용하는 컴퓨터 시스템 또는 이미지 편집 소프트웨어상에서 방법이 수행된다. 제1 디지털 이미지/프레임을 나타내는 디지털 데이터인 제1 정보가 수신된다(200). 데이터는 컬러 디지털 이미지 데이터로부터 그레이스케일 데이터로 변환된다. 디지털 그레이스케일 데이터는 필터링된다(210). 다음의 방식으로 필터링이 일어난다. 다공성 오브젝트가 흑색이 아니라면, 픽셀 값 모두는 다공성 오브젝트와 연관된 픽셀 값이 흑색으로 디폴트되도록 조절된다. 이는 값을 임계 그레이스케일 값으로 절단하는 필터를 적용함에 의해 이루어진다. 일반적으로 숨겨진 오브젝트를 나타내는 나머지 값은 증가된다(220). 0(흑색)으로 세트되지 않는 나머지 값은 값이 가시적으로 인지가능한 범위에 있도록 증가된다. 예컨대, 0-255간의 그레이스케일을 가정하면, 모든 값은 예컨대 100 위에서 증가된다. 따라서, 값은 콘트라스트의 레벨이 인지가능하게 하게 확산되도록 재매핑되며, 숨겨진 오브젝트를 나타내는 픽셀에 대한 전반적인 밝기/강도 레벨은 픽셀이 사람 눈에 가시적이 되도록 증가된다. 본 기술 분야의 전문가에게는 사람 눈이 매우 근접한 그레이스케이 값들을 갖는 픽셀들간을 용이하게 구별하지 못하는 것은 자명하다. 따라서, 필터의 일 목적은 사람 눈이 콘트라스트를 인지할 수 있도록 저 레벨 픽셀 값을 확산하는데 있다.
도 3은 숨겨진 오브젝트 인식을 위해 취해진 단계들의 보다 상세한 플로우챠트를 도시한다. 이전에 언급한 바와 같이, 디지털 이미지 정보가 컴퓨터 시스템에 수신될 때, 동일한 방법론이 컬러 정보에 또한 적용된다할지라도, 컬러 정보는 본 기술 분야의 전문가에게 공지된 기술에 의해 그레이스케일 정보로 변환된다.
먼저, 이미지들의 시퀀스에서 제1 이미지를 형성하는 디지털 이미지 데이터의 히스토그램이 생성된다(300). 샘플 히스토그램은 도 4에 도시된다. 값의 발생수는 수직축상에 표현되며, 그레이스케일 값은 수평축상에 표현된다. 따라서, 이런 히스토그램은 강도가 소정 이미지에 대해 얼마나 많이 일어나는지를 가리킨다. 히스토그램은 사용자에게 저 강도 레벨을 선택하게 하기 위해 가중치를 제공한다. 일반적으로, 고 강도값이 우세하며, 낮은 가시성 값(저 강도 값)은 강도와 발생 수 모두에서 휠씬 적게된다. 따라서, 가시성 값은 쉽게 식별될 수 있으며, 필터링 또는 본 기술 분야의 전문가에게 공지된 다른 기술을 통해 제거된다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템은 사용자로 하여금 히스토그램을 볼 수 있게 하며 히스토그램(310)의 그래픽 표현으로부터 저 레벨 강도 광 부분을 결정하게 한다. 저 광강도 레벨은 가시성 광에 기인하나 디스플레이 디바이스상에 표시된다면 사람 눈에 의해 인지되지 않는 것이다. 사용자는 필터를 선택하고, 모든 다른 광(고 강도광)을 필터링한다(320). 통상, 저레벨 강도광은 컴퓨터 시스템의 사용자에 의해 가시적으로 결정 및 선택될 수 있다. 고강도 광이 필터링될 때, 저레벨 광은 고 레벨 값으로 재매핑되어, 디스플레이 디바이스가 재매핑 값을 표시하게 한다(330). 이들 값은 또한 콘트라스트가 보다 극적인 것이 되도록 확산된다. 예컨대, 저강도와 고강도간의 절단이 0-255로부터의 스케일상에서 40이고 값이 135와 255간에 매핑된다면, 콘트라스트는 1 및 2의 값이 135 및 139가 아니도록 3만큼 증가된다. 2개의 매핑된 저 강도 레벨들은 시스템의 사용자에게 표시된다(340). 저강도 레벨들에 의해 표현된 오브젝트가 가시적이라면, 사용자는 이미지가 수용가능하지 않다고 응답한다(350). 사용자는 키보드 또는 마우스와 같은 사용자 입력 디바이스를 통해 이를 가리킨다. 저 강도 레벨과 고 강도 레벨 사이의 임계치를 재결정하기 위해 사용자에게 방법이 제공되거나, 또는 값이 보다 밝거나 보다 큰 콘트라스트가 값들사이에 또는 모두에 제공되도록 저 강도 값들의 새로운 재매핑에 제공된다. 시스템은 또한 사용자가 저레벨 강도값과 고레벨 강도값간의 분리를 위한 새로운 값을 선택하게 한다(350). 사용자가, 숨겨진 오브젝트가 가시성인 것을 나타낸다면, 프로세스는 종료된다.
프로세스는 또한 도 5에 도시된 바와 같이 감마 보정 및/또는 밝기를 증가시킴에 의해 달성되며, 먼저, 밝기 및/또는 감마 보정값은 디지털 이미지 데이터에 적용된다(410). 밝기 레벨을 증가시킴에 의해, 고레벨 강도 광은 결론적으로 백색으로 포화하여, 고레벨 강도 광을 필터링한다. 포화되는 모든 값은 저레벨 값들을 남겨둔채 제거될 수 있다. 감마 보정은 나머지 값을 증가시키기 위해 사용된다. 감마 조정은 모든 값들을 통해 비례적으로 밝기를 단지 증가시킴에 의해 발생하는 노이즈를 증폭시킴없이 강도값을 증가시킨다. 감마 증가는 새로운 강도 = (현재 강도/255)1/감마이 되도록 비선형 형태로 강도를 증가시킨다.
감마 보정의 비선형 속성때문에, 노이즈는 또한 비선형 형태로 증가된다.
본 발명의 이런 실시예에서, 적용된 감마 보정값은 CRT(Cathode Ray Tube)로 통상 사용되는 것보다 값이 증가되야만 한다. 전형적으로, 감마 보정값은 표준 CRT 디스플레이가 대략 2.2-2.5의 보정값을 가지며 종래의 비디오 편집 소프트웨어가 5의 최대 감마 보정값을 가지는 본 실시예에 대해 6-10사이에 있어야 한다.
필터가 비디오 이미지 데이터에 적용되며 저레벨 강도 비디오 이미지 데이터가 증폭될 때, 현재 프레임을 나타내는 저레벨 강도 비디오 이미지 데이터는 사용자에게 표시된다(420). 사용자에게 표시되는 데이터는 고레벨 강도 비디오 데이터의 일부를 또한 포함한다. 사용자는 감마 및 밝기 값들을 쌍방향으로 변경하며(430), 결과 값들은 사용자에게 다시 표시된다. 이런 프로세스를 통해, 저레벨 광에 의해 표현되는 이미지가 표시된다. 이미지가 만족스러울때, 사용자는 컴퓨터 시스템으로 하여금 프레임의 변경된 비디오 데이터를 비디오 스토어에 기록하게 한다(450). 연속적인 비디오 프레임들은 모든 프레임이 처리될 때까지 유사한 방식으로 처리된다(480). 숨겨진 오브젝트 인식은 완료된다(490).
숨겨진 오브젝트 인식에 대한 방법의 제1 예에서, 밑에 백색 총을 차고 흑색 셔츠를 입은 사람의 이미지가 분석된다. 디지털 이미지는 통상의 조명 조건하에서 사람에게 캡쳐된다. 디지털 이미지가 디스플레이 디바이스상에 표시된다면, 사람 눈은 스크린상에 표시되는 픽셀에 대한 0의 값을 갖는 흑색 셔츠만을 볼 수 있다. 백색 총을 통해 반사되는 광은 프로세스에서 뮤팅(muting)되어, 사람 눈에 의해 인지되지 않는 이런 강도 레벨이 된다. 광이 인지가능하지 않다하더라도, 광 정보는 디지털 이미지 디바이스의 센서에 의해 캡쳐된다. 감마 및 밝기가 증가한다면, 흑색값은 증가하지 않는다. 그러나, 백색 총으로부터 나오는 사소한 광량은 0의 값이 아니기 때문에 증폭된다. 일부 노이즈는 또한 증폭되어 표시되나, 광이 충분하다면 바람직하게는 카메라에서 이용가능한 500Lux 이상이라면, 시스템은 명백하게 백색 광을 나타낸다. 다른 예에서, 밑에 흑색 총을 차고 백색 셔츠를 입은 사람의 이미지가 분석된다. 이런 이미지에서, 비디오는, 셔츠가 지금 흑색으로 나타나며따라서 0 강도 값을 제공하도록, 반전되어 고 강도 데이터를 필터링한다. 저레벨 강도 데이터는 예컨대 0-255로부터의 스케일상에서 100-255사이의 가시성 범위에 있는 범위로 매핑된다. 이는 먼저 데이터를 그레이스케일 데이터로 변환하거나 디지털 이미지 센서의 결과인 컬러-기초 데이터를 이용함에 의해 달성된다. 부가적으로, 값들은 이들간의 거리가 증가되어 콘트라스트 인지가 사람 눈에 보다 쉽게 되게 하도록 이격된다.
제3 예에서, 어두운 그레이 셔츠를 입고 셔츠 밑에 밝은 그레이 총을 갖는 사람의 이미지가 분석된다. 어두운 그레이 옷에 대응하는 강도 레벨은 흑색으로 세트되도록 감소된다. 밝은 그레이 총은 흑색의 값 위에 있는 몇몇 값들에 있게 된다. 밝은 그레이 총 또한 노이즈에 대응하는 값들은 밝기 또는 감마 보정중 어느 하나를 이용하여 증가되어, 밝은 그레이 총의 저-광(low-light) 값은 필터링되고 이전에 언급한 바와 같이 사람 눈에 의해 인지가능한 값들로 매핑된다.
이런 프로세스는 도 5에 도시된 바와 같이 자동화될 수 있다. 하나의 변종에서, 이미지의 디지털 데이터 모두에 대한 평균이 계산된다(510). 이 평균은 고 강도 값이 어디에 있는지를 결정한다. 다음에, 평균으로부터의 표준 편차가 결정된다(520). 평균 아래에 있는 한 표준 편차내의 모든 값들은 고 강도 값들 또한 평균 위에 있는 모든 값들로서 식별된다(530). 고강도 값들은 필터링되어, 이미지를 구성하는 디지털 데이터 세트로부터 제거된다. 저레벨 값들은 가시성인 값들로 매핑된다(550). 값들간의 간격은 값들간의 콘트라스트가 사람 눈에 보다 잘 인지가능하도록 또한 증가된다. 예컨대, 자동화된 시스템은 저레벨 값들 내에서 가장낮은 그리고 가장 높은 값을 결정하며 두개의 값들을 차감하여 범위를 결정한다. 이런 범위는 가시성 광 범위로 매핑된다. 예컨대, 스케일이 0-255사이에 있으며 저레벨 값들이 1-41사이에 있다면, 범위는 40이다. 80 위의 값들은 통상 사람 눈에 인지가능하여, 40의 범위는 175(80-255)의 범위로 매핑된다. 따라서, 저레벨 광으로부터의 모든 값들은 80과 255의 값들사이로 연장된다. 저레벨 데이터 값들은 디스플레이 디바이스상에 표시된다(560).
시스템은 컬러 데이터를 처리용 그레이스케일 데이터로 변경하기 위해 더 자동화된다. 데이터가 고강도 및 저강도 값들을 결정하기 위한 그레이스케일로 변환된다 할지라도, 컬러 정보는 여전히 유지되며 저강도 값들의 재매핑에 사용되어, 저강도값들이 가시성 값들로 재매핑된 후 컬러에 표시됨에 유의해야 한다.
카메라 각도는 최상의 결과를 위해 오브젝트의 수직에서 플러스 또는 마이너스 40도 내에 있어야 한다. 외투가 매우 밝거나 백색이라면, 비디오는 반전되어 광 오브젝트가 어둡게 되고 다공성 물질 아래에서 대조되는 오브젝트가 검출된다.
본 발명의 여러 양상들을 설명하기 위해 이하 플로우도가 사용되며, 임의의 특정 로직 플로우 또는 로직 구현에 본 발명이 제한되지 않음에 유의해야 한다. 설명된 로직은 전체 결과를 변경시키거나 또는 본 발명의 진정한 범위로부터 벗어남이 없이, 다른 로직 블럭들(예컨대, 프로그램, 모듈, 함수, 또는 서브루틴)로 분할된다. 때때로, 로직 소자는 전체 결과를 변경시키거나 또는 그렇치 않으면 본 발명의 범위를 벗어남이 없이, 부가되고, 수정되며, 생략되고, 다른 순서로 수행되며, 또는 다른 로직 구조(예컨대, 로직 게이트, 루핑 프리미티브(primitives), 조건부 로직, 및 다른 로직 구조)를 이용하여 구현된다.
본 발명은 제한적이지 않게 프로세서(예컨대, 마이크로프로세서, 마이크로제어기, 디지털 신호 프로세서, 또는 범용 컴퓨터)에서 사용되는 컴퓨터 프로그램 로직, 프로그램가능한 로직 디바이스(예컨대, FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 다른 PLD)에서 사용되는 프로그램가능한 로직, 디스크리트 컴포넌트, 집적 회로(예컨대, ASIC(Application Specific Integrated Circuit), 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 다른 수단을 포함하는 많은 다른 형태들로 구현된다.
전술한 기능성의 모두 또는 일부를 구현하는 컴퓨터 프로그램 로직은 제한적이지 않게 소스 코드 형태, 컴퓨터 실행가능한 형태, 및 여러 중간 형태(예컨대, 어셈블러, 컴플라이어, 링커 또는 로케이터)에 의해 발생된 형태들을 포함하는 여러 형태로 구현된다. 소스 코드는 여러 오퍼레이팅 시스템 또는 오퍼레이팅 환경에서 사용되는 여러 프로그래밍 언어들(예컨대, 오브젝트 코드, 어셈블리 언어, 또는 포트란, C, C++, JAVA와 같은 하이레벨 언어, 또는 HTML)중 하나에서 일련의 컴퓨터 프로그램 지시들을 포함한다. 소스 코드는 여러 데이터 구조 및 통신 메시지를 정의하고 이용한다. 소스 코드는 (예컨대, 인터프리터(interpreter)를 통해) 컴퓨터 실행가능한 형태에 있으며, 또는 소스 코드는 (예컨대, 번역기, 어셈블러 또는 컴파일러를 통해) 컴퓨터 실행가능한 형태로 변환된다.
컴퓨터 프로그램은 반도체 메모리 디바이스(예컨대, RAM, ROM, PROM, EEPROM 또는 플래시-프로그램가능한 RAM), 자기 메모리 디바이스(예컨대, 디스켓 또는 고정 디스크), 광 메모리 디바이스(예컨대, CD-ROM), PC카드(예컨대, PCMCIA 카드),또는 다른 메모리 디바이스와 같은 유형 저장 매체에 영구적으로 또는 일시적으로 임의의 형태(소스 코드 형태, 컴퓨터 실행가능한 형태, 또는 중간 형태)에 고정된다. 컴퓨터 프로그램은 제한적이지 않게 아날로그 기술, 디지털 기술, 광 기술, 무선 기술, 네트워킹 기술, 및 인터네트워킹 기술을 포함하는 여러 통신 기술들중 어느 하나를 이용하여 컴퓨터에 송신되는 신호에서 소정 형태로 고정된다. 컴퓨터 프로그램은 첨부되는 인쇄 또는 전자 서류(예컨대, shrink wrapped 소프트웨어 또는 자기 테이프)를 갖는 제거가능한 저장 매체로서 소정 형태로 분포되며, 컴퓨터 시스템(예컨대, 시스템 ROM 또는 고정 디스크상에서)에 프로로드(preload)되고, 또는 통신 시스템(예컨대, 인터넷 또는 WWW)을 통해 서버 또는 전자 게시판으로부터 분포된다.
전술한 기능성의 모두 또는 일부를 구현하는 하드웨어 로직(프로그램가능한 로직 디바이스에서 사용되는 프로그램가능한 로직을 포함하는)은 전통적인 수동 방법을 이용하여 설계되거나, 또는 CAD(Computer Aided Design), 하드웨어 서술 언어(예컨대, VHDL 또는 AHDL) 또는 PLD 프로그래밍 언어(예컨대, PALASM, ABEL 또는 CUPL)과 같은 여러 듈을 이용하여 설계, 캡쳐, 시뮬레이트, 또는 전자적으로 문서화된다.
본 발명은 그 범위를 벗어남이 없이 다른 특정 형태로 구현될 수 있다. 상술한 설명은 단지 예시적인 것이지 제한적이 아니라는 것을 이해해야 한다.

Claims (55)

  1. 제2 오브젝트에 대한 대조되는 컬러를 갖는 제1 오브젝트를 보이게 하기 위한 방법 -상기 제2 오브젝트는 상기 제1 오브젝트의 가시성을 방해하고, 가시광이 상기 제2 오브젝트를 통과함- 에 있어서,
    상기 제2 오브젝트에 의해 방해를 받는 상기 제1 오브젝트를 나타내는 디지털 이미지 데이터를 컴퓨터 시스템에서 수신하는 단계 -상기 디지털 이미지 데이터는 적어도 제1 오브젝트 데이터 및 가시광에 의해 생성되는 제2 오브젝트 데이터를 포함하고, 각 데이터는 관련값을 가짐-;
    상기 제2 오브젝트 데이터를 실질적으로(substantially) 필터링하는 단계; 및
    가시적으로 표시가 될 때까지 상기 제1 오브젝트 데이터의 값을 증가시키는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 디지털 이미지 데이터의 히스토그램(histogram)을 생성하는 단계; 및
    상기 히스토그램에 기초하여 상기 제2 오브젝트 데이터를 선택하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 제2 오브젝트 데이터를 실질적으로 필터링하고, 상기 제1 오브젝트 데이터를 증가시키는 단계는 적어도 감마 보정을 증가시킴에 의해 달성되는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 감마 보정은 2.5 이상으로 설정되는 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 감마 보정은 6 또는 그 이상으로 설정되는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터를 증가시키는 단계는, 상기 제1 오브젝트 데이터를, 데이터 레벨들 간의 콘트라스트가 상기 제1 오브젝트 데이터가 표시 장치에 표시될 때 인간의 눈으로 그 콘트라스트를 검출할 수 있는 정도가 되는 값으로 매핑하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 매핑은, 표시 장치에 의해 표시될 때 인간의 눈에 관찰될 수 있는 데이터 값으로 매핑이 이루어지도록 행해지는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터를 증가시키는 단계는 적어도 밝기를 증가시킴으로써 달성되는 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 및 상기 제2 오브젝트는 대조되는 컬러를 갖는 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 및 상기 제2 오브젝트는 256 레벨 스케일에서 평균 25 레벨 이상 떨어진 대조되는 컬러를 갖는 방법
  11. 제1항에 있어서, 상기 이미지 데이터는 스케일 값으로 표현되고, 상기 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트는, 상기 제1 오브젝트 데이터와 제2 오브젝트 데이터가 대략 스케일의 10퍼센트만큼 변화하도록 대조되는 컬러를 갖는 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 프로세스는 자동화인 방법.
  13. 제2항에 있어서, 상기 프로세스는 자동화인 방법.
  14. 제1항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터 및 상기 제2 오브젝트 데이터는 컬러 정보를 포함하는 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터 및 상기 제2 오브젝트 데이터로부터의 컬러 정보를 그레이스케일로 변환하는 단계를 더 포함하는 방법.
  16. 디지털 이미지의 제1 오브젝트를 나타내는 제1 오브젝트 데이터를 표시 장치에 표시하기 위한 방법 -상기 제1 오브젝트는 제2 오브젝트에 의한 방해를 받고, 가시광이 상기 제2 오브젝트를 통과하며, 상기 제1 오브젝트와 상기 제2 오브젝트는 대조되는 컬러를 가짐- 에 있어서,
    디지털 이미지를 나타내는 디지털 데이터를 컴퓨터 시스템에서 수신하는 단계; 및
    상기 제1 오브젝트 데이터가 표시 장치에 가시적으로 표시되고, 상기 제2 오브젝트 데이터가 클립(clip)되도록, 상기 제1 및 제2 오브젝트 데이터를 필터링하는 단계
    를 포함하는 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터 및 상기 제2 오브젝트 데이터를 생성하는 가시광 센서를 이용하여 상기 제1 오브젝트 및 상기 제2 오브젝트의 디지털 이미지를 취하는 단계를 더 포함하는 방법.
  18. 제16항에 있어서, 필터링 단계는, 상기 제1 오브젝트 데이터가 표시될 때, 데이터값들 간의 콘트라스트가 인간의 눈에 보이도록 하는 스케일로, 상기 제1 오브젝트 데이터를 매핑하는 단계를 포함하는 방법.
  19. 제16항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터를 표시 장치에 표시하는 단계를 더 포함하는 방법.
  20. 제19항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터를 상기 표시 장치에 표시한 후에, 필터링의 수동(manual) 조정을 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
  21. 제16항에 있어서, 상기 필터링은,
    상기 디지털 이미지를 나타내는 디지털 데이터의 가시적으로 표시 가능한 히스토그램을 생성하는 단계;
    상기 디지털 이미지를 나타내는 디지털 데이터 그룹의 사용자 선택을 제공하는 단계;
    상기 디지털 이미지를 나타내는 디지털 데이터로부터 상기 선택된 그룹을 제거하는 단계; 및
    상기 디지털 데이터가 표시 장치에 표시될 때, 상기 제1 오브젝트가 표시가능할 때까지, 상기 디지털 데이터에 감마 보정을 적용하여 감마 보정을 증가시킴으로써, 남아있는 디지털 데이터의 데이터값을 조정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  22. 제16항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터 및 상기 제2 오브젝트 데이터는 컬러 정보를 포함하는 방법.
  23. 제22항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터 및 상기 제2 오브젝트 데이터의컬러 정보를 그레이스케일로 변환하는 단계를 더 포함하는 방법.
  24. 제23항에 있어서, 상기 제2 오브젝트가 상기 제1 오브젝트보다 더 어두우면, 표시 장치에 표시될 때, 상기 제2 오브젝트 데이터 거의 모두가 제로 출력을 생성할 때까지, 적어도 상기 제2 오브젝트 데이터를 조정하는 단계를 포함하는 방법.
  25. 제23항에 있어서, 상기 제2 오브젝트가 상기 제1 오브젝트보다 실질적으로 더 밝으면, 표시 장치에 표시될 때, 상기 제2 오브젝트가 더 어둡게 보이도록, 상기 제1 및 제2 오브젝트 데이터를 반전시키는 방법.
  26. 제25항에 있어서, 표시 장치에 표시될 때 상기 제2 오브젝트 데이터 거의 전부가 제로 출력을 생성할 때까지 적어도 상기 제2 오브젝트 데이터를 조정하는 단계를 포함하는 방법.
  27. 제25항에 있어서, 데이터 값들이 표시 장치에 표시될 때 가시적으로 되고, 데이터 값들 간의 스케일링이 상기 제1 오브젝트 데이터 간의 스케일링을 통해 증가되도록 상기 제1 오브젝트 데이터를 데이터값으로 매핑하는 단계를 더 포함하는 방법.
  28. 제26항에 있어서, 데이터 값들이 표시 장치에 표시될 때 가시적으로 되고,데이터 값들 간의 스케일링이 상기 제1 오브젝트 데이터 간의 스케일링을 통해 증가되도록 상기 제1 오브젝트 데이터를 데이터값으로 매핑하는 단계를 더 포함하는 방법.
  29. 제2 오브젝트에 대하여 대조되는 컬러를 갖는 제1 오브젝트를 나타내는 제1 오브젝트 데이터를 보이게 하기 위한 컴퓨터 판독가능 컴퓨터 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램 제품 -상기 제2 오브젝트는 상기 제1 오브젝트의 가시성을 방해하고, 가시광이 상기 제2 오브젝트를 통과함-에 있어서, 상기 컴퓨터 코드가,
    상기 제2 오브젝트에 의해 방해를 받는 상기 제1 오브젝트를 나타내는 디지털 이미지 데이터를 컴퓨터 시스템에서 수신하는 컴퓨터 코드 -상기 디지털 이미지 데이터는 적어도 상기 제1 오브젝트 데이터 및 가시광에 의해 생성되는 제2 오브젝트 데이터를 포함함-;
    상기 제2 오브젝트 데이터를 실질적으로 필터링하기 위한 컴퓨터 코드; 및
    가시적으로 표시될 때까지, 상기 제1 오브젝트 데이터를 증가시키기 위한 컴퓨터 코드
    를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 디지털 이미지 데이터의 히스토그램을 생성하기 위한 컴퓨터 코드; 및
    상기 히스토그램에 기초하여 상기 제2 오브젝트 데이터를 선택하기 위한 컴퓨터 코드
    를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  31. 제29항에 있어서, 상기 제2 오브젝트 데이터를 실질적으로 필터링하고, 상기 제1 오브젝트 데이터를 증가시키기 위한 컴퓨터 코드는 감마 보정을 증가시키는 컴퓨터 프로그램 제품.
  32. 제31항에 있어서, 상기 감마 보정은 2.5 이상으로 설정되는 컴퓨터 프로그램 제품.
  33. 제31항에 있어서, 상기 감마 보정은 6 또는 그 이상으로 설정되는 컴퓨터 프로그램 제품.
  34. 제1항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터를 증가시키기 위한 컴퓨터 코드는, 상기 제1 오브젝트 데이터를, 데이터 레벨들 간의 컨트라스트가 인간의 눈으로 검출될 수 있을 정도로 되는 값으로 매핑하기 위한 컴퓨터 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  35. 제34항에 있어서, 매핑을 위한 상기 컴퓨터 코드는, 데이터값이 표시 장치에 의해 표시될 때, 인간의 눈에 관찰 가능한 데이터 값으로 매핑이 이루어지도록 행해지는 컴퓨터 프로그램 제품.
  36. 제29항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터를 증가시키기 위한 컴퓨터 코드는 적어도 밝기를 증가시킴으로써 상기 제1 오브젝트 데이터를 증가시키는 컴퓨터 프로그램 제품.
  37. 제29항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 및 상기 제2 오브젝트는 대조되는 컬러를 갖는 컴퓨터 프로그램 제품.
  38. 제29항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터 및 상기 제2 오브젝트 데이터는, 256 레벨 스케일에서 평균 25 레벨 이상의 대조되는 컬러를 나타내는 컴퓨터 프로그램 제품.
  39. 제29항에 있어서, 상기 이미지 데이터는 스케일과 관련되며, 상기 제1 오브젝트 및 상기 제2 오브젝트는, 상기 제1 오브젝트 데이터와 상기 제2 오브젝트 데이터가 실질적으로 스케일의 10퍼센트만큼 변화하도록 대조되는 컬러를 갖는 컴퓨터 프로그램 제품.
  40. 제29항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터 및 상기 제2 오브젝트 데이터는 컬러 정보를 포함하고, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은, 상기 제1 오브젝트 데이터및 상기 제2 오브젝트 데이터로부터의 컬러 정보를 그레이스케일로 변환하기 위한 컴퓨터 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  41. 디지털 이미지에 대한 제1 오브젝트를 나타내는 제1 오브젝트 데이터를 표시 장치에 표시하기 위한 컴퓨터 판독 가능 매체 상의 컴퓨터 코드 -상기 제1 오브젝트는 제2 오브젝트에 의한 방해를 받고, 가시광이 상기 제2 오브젝트를 통과하며, 상기 제1 오브젝트와 상기 제2 오브젝트는 대조되는 컬러를 가짐 -에 있어서,
    상기 디지털 이미지를 나타내는 디지털 데이터를 컴퓨터 시스템에서 수신하기 위한 컴퓨터 코드; 및
    상기 제1 오브젝트 데이터가 표시 장치에 가시적으로 표시되고, 상기 제2 오브젝트 데이터가 클립되도록, 상기 제1 및 제2 오브젝트 데이터를 필터링하기 위한 컴퓨터 코드
    를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 매체 상의 컴퓨터 코드.
  42. 제41항에 있어서, 필터링을 위한 상기 컴퓨터 코드는, 표시될 때 데이터값들 간의 콘트라스트가 인간의 눈에 가시적으로 보이도록 상기 제1 오브젝트 데이터를 스케일로 매핑하기 위한 컴퓨터 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  43. 제41항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터를 상기 표시 장치에 표시하기 위한 컴퓨터 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  44. 제41항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터를 상기 표시 장치에 표시한 후에, 사용자 필터링 조정을 제공하기 위한 컴퓨터 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  45. 제41항에 있어서, 필터링을 위한 컴퓨터 코드는,
    상기 디지털 이미지를 나타내는 디지털 데이터의 가시적으로 표시 가능한 히스토그램을 생성하기 위한 컴퓨터 코드;
    상기 디지털 이미지를 나타내는 상기 디지털 데이터 그룹의 사용자 선택을 제공하기 위한 컴퓨터 코드;
    상기 디지털 이미지를 나타내는 상기 디지털 데이터로부터 선택된 그룹을 제거하기 위한 컴퓨터 코드; 및
    상기 디지털 데이터가 표시 장치에 표시될 때 상기 제1 오브젝트가 표시가능할 때까지, 상기 디지털 데이터에 감마 보정을 적용하고, 감마 보정값을 증가시킴으로써 남아있는 디지털 데이터의 데이터값을 조정하기 위한 컴퓨터 코드
    를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  46. 제41항에 있어서, 상기 제1 오브젝트 데이터 및 상기 제2 오브젝트 데이터는 컬러 정보를 갖고 있고, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 상기 제1 오브젝트 데이터와 제2 오브젝트 데이터의 컬러 정보를 그레이스케일로 변환하기 위한 컴퓨터 코드를더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  47. 제46항에 있어서, 표시 장치에 표시될 때 상기 제2 오브젝트가 상기 제1 오브젝트보다 더 어두우면, 상기 제2 오브젝트 데이터 거의 전부가 제로 출력을 생성할 때까지, 적어도 상기 제2 오브젝트 데이터를 조정하기 위한 컴퓨터 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  48. 제46항에 있어서, 표시 장치에 표시될 때 상기 제2 오브젝트가 상기 제1 오브젝트보다 실질적으로 더 밝으면, 상기 제2 오브젝트가 더 어듭게 보이도록 상기 제1 및 제2 오브젝트 데이터를 반전시키기 위한 컴퓨터 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  49. 제48항에 있어서, 표시 장치에 표시될 때 상기 제2 오브젝트 데이터 거의 전부가 제로 출력을 생성할 때까지, 적어도 상기 제2 오브젝트 데이터를 조정하기 위한 컴퓨터 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  50. 제48항에 있어서, 표시 장치에 표시될 때의 데이터 값들이 가시적으로 되고, 상기 데이터 값들 간의 스케일링이 상기 제1 오브젝트 데이터 간의 스케일링을 통해 증가되도록 상기 제1 오브젝트 데이터를 데이터 값으로 매핑하기 위한 컴퓨터 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  51. 제49항에 있어서, 표시 장치에 표시될 때의 데이터 값들이 가시적으로 되고, 상기 데이터 값들 간의 스케일링이 상기 제1 오브젝트 데이터 간의 스케일링을 통해 증가되도록 상기 제1 오브젝트 데이터를 데이터 값으로 매핑하기 위한 컴퓨터 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  52. 제2 오브젝트에 의해 숨겨지는(concealed) 제1 오브젝트를 검출하기 위한 시스템에 있어서,
    가시광을 이용하여 디지털 이미지를 촬상하는 카메라 -상기 디지털 이미지는 상기 제1 오브젝트 및 상기 제2 오브젝트를 나타내는 데이터를 포함함-;
    상기 디지털 이미지를 수신하고, 상기 디지털 이미지를 처리하여 상기 제2 오브젝트 데이터를 필터링하며, 가시적으로 표시가능할 때까지 상기 제1 오브젝트 데이터의 값을 증가시키기 위한 프로세서
    를 포함하는 시스템.
  53. 제52항에 있어서, 상기 프로세서는 사용자 활성화 신호를 수신하고, 상기 프로세서는 감마 보정 값을 증가시키는 시스템.
  54. 제53항에 있어서, 상기 감마 보정값은 5 또는 그 이상으로 증가되는 시스템.
  55. 제51항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 제1 오브젝트 데이터의 값을 증가시키는 것과, 상기 제1 오브젝트 데이터 간의 스케일링을 증가시키는 것 둘 다의 기능을 하며, 상기 제1 오브젝트 데이터는 스케일링되는 시스템.
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KR1020047003447A KR100888095B1 (ko) 2001-09-07 2002-09-06 컬러 부합을 이용한 화상 안정화 방법 및 화상 안정화를 위한 컴퓨터 판독가능한 코드를 갖는 컴퓨터 판독가능 기록 매체
KR1020047003425A KR100919340B1 (ko) 2001-09-07 2002-09-06 비디오 이미지의 역다중화 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램제품

Country Status (15)

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US (6) US7079701B2 (ko)
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WO (3) WO2003030103A1 (ko)
ZA (2) ZA200401972B (ko)

Families Citing this family (65)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7079701B2 (en) * 2001-09-07 2006-07-18 Intergraph Software Technologies Concealed object recognition
US7489802B2 (en) * 2002-09-10 2009-02-10 Zeev Smilansky Miniature autonomous agents for scene interpretation
JP4307910B2 (ja) * 2003-03-07 2009-08-05 富士フイルム株式会社 動画像切り出し装置および方法並びにプログラム
JP3768968B2 (ja) 2003-03-28 2006-04-19 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ 通信端末及びプログラム
JP4017578B2 (ja) * 2003-09-19 2007-12-05 三洋電機株式会社 手ぶれ補正装置、手ぶれ補正方法および手ぶれ補正プログラムを記録した記録媒体
US7840067B2 (en) * 2003-10-24 2010-11-23 Arcsoft, Inc. Color matching and color correction for images forming a panoramic image
US7616220B2 (en) * 2003-12-23 2009-11-10 Intel Corporation Spatio-temporal generation of motion blur
US7506267B2 (en) * 2003-12-23 2009-03-17 Intel Corporation Compose rate reduction for displays
KR100562119B1 (ko) * 2004-04-29 2006-03-21 삼성탈레스 주식회사 동영상의 특성을 이용한 이미지의 정렬 방법
US7671916B2 (en) * 2004-06-04 2010-03-02 Electronic Arts Inc. Motion sensor using dual camera inputs
BRPI0514613A8 (pt) 2004-08-23 2018-06-12 Intergraph Software Tech Company Estabilização de imagem em tempo real
US20060120615A1 (en) * 2004-12-06 2006-06-08 Huiqiong Wang Frame compensation for moving imaging devices
US8245313B2 (en) * 2005-03-31 2012-08-14 Honda Motor Co., Ltd Document management system, document management program, document management system configuration method, and server computer
US7952612B2 (en) * 2006-06-22 2011-05-31 Nokia Corporation Method and system for image construction using multiple exposures
US20090010617A1 (en) * 2007-07-05 2009-01-08 International Business Machines Corporation Method and Apparatus for Optimizing Space Allocations for Digital Video Recordings
KR101392732B1 (ko) 2007-08-20 2014-05-08 삼성전자주식회사 손떨림에 의한 움직임 추정 장치 및 방법, 그를 이용한영상 촬상 장치
KR101268987B1 (ko) * 2007-09-11 2013-05-29 삼성전자주식회사 메타데이터를 자동적으로 생성/갱신하는 멀티미디어 데이터기록 방법 및 장치
US7800652B2 (en) * 2007-12-12 2010-09-21 Cyberlink Corp. Reducing video shaking
US8503863B2 (en) * 2007-12-18 2013-08-06 Panasonic Corporation Image reproduction device, image reproduction method, and image reproduction program
US8493313B2 (en) 2008-02-13 2013-07-23 Dolby Laboratories Licensing Corporation Temporal filtering of video signals
US8260395B2 (en) * 2008-04-18 2012-09-04 Medtronic, Inc. Method and apparatus for mapping a structure
US8164655B2 (en) * 2008-05-19 2012-04-24 Spatial Cam Llc Systems and methods for concurrently playing multiple images from a storage medium
US20100026822A1 (en) * 2008-07-31 2010-02-04 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. Multiplexing Imaging System for Area Coverage and Point Targets
JP5233708B2 (ja) * 2009-02-04 2013-07-10 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US20100235314A1 (en) * 2009-02-12 2010-09-16 Decisive Analytics Corporation Method and apparatus for analyzing and interrelating video data
US8458105B2 (en) * 2009-02-12 2013-06-04 Decisive Analytics Corporation Method and apparatus for analyzing and interrelating data
EP2355037A1 (en) * 2009-12-18 2011-08-10 Nxp B.V. Method of and system for determining an average colour value for pixels
US9183560B2 (en) 2010-05-28 2015-11-10 Daniel H. Abelow Reality alternate
CN102457701B (zh) * 2010-11-02 2014-03-12 华为终端有限公司 图像显示处理方法及装置
JP4932027B1 (ja) * 2010-11-15 2012-05-16 株式会社ナナオ 映像表示方法およびそれを用いた液晶表示装置
JP6122269B2 (ja) * 2011-12-16 2017-04-26 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
US10715817B2 (en) 2012-12-19 2020-07-14 Nvidia Corporation Apparatus and method for enhancing motion estimation based on user input
US9530310B2 (en) 2013-11-01 2016-12-27 Xerox Corporation Method and system for detecting and tracking a vehicle of interest utilizing a network of traffic image-capturing units
US10572758B1 (en) 2014-06-27 2020-02-25 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving a financing offer from an image
US9607236B1 (en) 2014-06-27 2017-03-28 Blinker, Inc. Method and apparatus for providing loan verification from an image
US10733471B1 (en) 2014-06-27 2020-08-04 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving recall information from an image
US10515285B2 (en) 2014-06-27 2019-12-24 Blinker, Inc. Method and apparatus for blocking information from an image
US9754171B1 (en) 2014-06-27 2017-09-05 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving vehicle information from an image and posting the vehicle information to a website
US10540564B2 (en) 2014-06-27 2020-01-21 Blinker, Inc. Method and apparatus for identifying vehicle information from an image
US9558419B1 (en) 2014-06-27 2017-01-31 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving a location of a vehicle service center from an image
US9589201B1 (en) 2014-06-27 2017-03-07 Blinker, Inc. Method and apparatus for recovering a vehicle value from an image
US9892337B1 (en) 2014-06-27 2018-02-13 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving a refinancing offer from an image
US9779318B1 (en) 2014-06-27 2017-10-03 Blinker, Inc. Method and apparatus for verifying vehicle ownership from an image
US9600733B1 (en) 2014-06-27 2017-03-21 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving car parts data from an image
US9773184B1 (en) 2014-06-27 2017-09-26 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving a broadcast radio service offer from an image
US9589202B1 (en) 2014-06-27 2017-03-07 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving an insurance quote from an image
US9818154B1 (en) 2014-06-27 2017-11-14 Blinker, Inc. System and method for electronic processing of vehicle transactions based on image detection of vehicle license plate
US9760776B1 (en) 2014-06-27 2017-09-12 Blinker, Inc. Method and apparatus for obtaining a vehicle history report from an image
US9563814B1 (en) 2014-06-27 2017-02-07 Blinker, Inc. Method and apparatus for recovering a vehicle identification number from an image
US10579892B1 (en) 2014-06-27 2020-03-03 Blinker, Inc. Method and apparatus for recovering license plate information from an image
US9594971B1 (en) 2014-06-27 2017-03-14 Blinker, Inc. Method and apparatus for receiving listings of similar vehicles from an image
US10867327B1 (en) 2014-06-27 2020-12-15 Blinker, Inc. System and method for electronic processing of vehicle transactions based on image detection of vehicle license plate
CN104599226B (zh) * 2015-02-14 2017-05-10 安徽大学 一种大容量隐写方法
US10019737B2 (en) * 2015-04-06 2018-07-10 Lewis Beach Image processing device and method
US10033926B2 (en) 2015-11-06 2018-07-24 Google Llc Depth camera based image stabilization
CN105282400B (zh) * 2015-11-20 2018-07-13 北京理工大学 一种基于几何插值的高效视频稳定方法
US10679477B2 (en) 2016-05-09 2020-06-09 Herbert S Kobayashi Multicamera video alarm system for remote monitoring and method
US11386759B2 (en) 2016-05-09 2022-07-12 Herbert S Kobayashi Three level detector signal for multicamera video alarm system for remote monitoring and method
KR101818129B1 (ko) * 2017-04-25 2018-01-12 동국대학교 산학협력단 나선 신경망 기법을 이용한 보행자 인식 장치 및 방법
KR102363499B1 (ko) 2017-10-09 2022-02-15 후아웨이 테크놀러지 컴퍼니 리미티드 디스플레이 처리 방법 및 전자 디바이스
US11526970B2 (en) * 2019-09-04 2022-12-13 Samsung Electronics Co., Ltd System and method for video processing with enhanced temporal consistency
JP7209653B2 (ja) * 2020-02-05 2023-01-20 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
CN111312127B (zh) * 2020-02-24 2023-07-28 北京京东方光电科技有限公司 旋转显示屏的显示画面调整方法及装置、旋转显示屏
US11620967B2 (en) * 2020-03-16 2023-04-04 Lewis S. Beach Image processing device and method
CN113534281A (zh) * 2020-04-14 2021-10-22 深圳市博利凌科技有限公司 用于感测物体表面之后隐藏物位置的扫描仪及方法

Family Cites Families (108)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3652790A (en) * 1970-01-28 1972-03-28 Itt Search and tracking television system and method
US3891798A (en) * 1971-03-19 1975-06-24 Rockwell International Corp Tracker unit
US3952151A (en) 1973-08-13 1976-04-20 Trw Inc. Method and apparatus for stabilized reproduction of remotely-sensed images
FR2302004A5 (fr) * 1973-08-31 1976-09-17 Thomson Csf Systeme de poursuite automatique d'une cible, procedant par analyse de contraste video
US3988533A (en) * 1974-09-30 1976-10-26 Video Tek, Inc. Video-type universal motion and intrusion detection system
US4120004A (en) * 1976-01-26 1978-10-10 Coutta John M Surveillance system
US4405940A (en) * 1977-05-31 1983-09-20 Westinghouse Electric Corp. Apparatus and method for preprocessing video frame signals
NL7801727A (nl) * 1978-02-16 1979-08-20 Hollandse Signaalapparaten Bv Drempelspanningsselectieschakeling.
EP0028933A3 (en) 1979-11-09 1981-06-03 Ascotts Ltd. Surveillance system
US4603430A (en) * 1984-09-21 1986-07-29 Hughes Aircraft Company Target discrimination utilizing median filters
JPS61166289A (ja) * 1985-01-18 1986-07-26 Hitachi Ltd 画像伝送システム
JP2528789B2 (ja) * 1985-06-26 1996-08-28 中央電子 株式会社 映像情報管理装置
DE3750703T2 (de) * 1986-03-25 1995-03-30 Nippon Oils & Fats Co Ltd Transparenter optischer Gegenstand und Verfahren zu seiner Herstellung.
DE3634414C2 (de) * 1986-10-09 1994-12-08 Thomson Brandt Gmbh Fernsehkamera mit einem Target
JPH0695008B2 (ja) 1987-12-11 1994-11-24 株式会社東芝 監視装置
KR920010034B1 (en) * 1988-03-31 1992-11-13 Toshiba Co Ltd Image track display apparatus
GB2220319B (en) 1988-07-01 1992-11-04 Plessey Co Plc Improvements in or relating to image stabilisation
JP2563567B2 (ja) * 1989-03-20 1996-12-11 松下電器産業株式会社 揺れ補正装置
KR910004009A (ko) * 1989-07-27 1991-02-28 강진구 비디오 카메라의 자동촬영장치
US5175694A (en) * 1990-02-08 1992-12-29 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Centroid target tracking system utilizing parallel processing of digital data patterns
KR100204101B1 (ko) * 1990-03-02 1999-06-15 가나이 쓰도무 화상처리장치
US5030984A (en) 1990-07-19 1991-07-09 Eastman Kodak Company Method and associated apparatus for minimizing the effects of motion in the recording of an image
JP2863818B2 (ja) * 1990-08-31 1999-03-03 工業技術院長 動画像の変化点検出方法
US5243418A (en) * 1990-11-27 1993-09-07 Kabushiki Kaisha Toshiba Display monitoring system for detecting and tracking an intruder in a monitor area
DE69215733T2 (de) * 1991-04-12 1997-04-10 Victor Company Of Japan Vorrichtung zur Detektion der relativen Bewegung zwischen Inhalten von aufeinanderfolgenden Halbbildern eines Videosignals
EP0520765B1 (en) * 1991-06-25 1999-05-12 Canon Kabushiki Kaisha Movement vector detecting method/apparatus and encoding method/apparatus using such method/apparatus
US5164827A (en) * 1991-08-22 1992-11-17 Sensormatic Electronics Corporation Surveillance system with master camera control of slave cameras
US5657402A (en) * 1991-11-01 1997-08-12 Massachusetts Institute Of Technology Method of creating a high resolution still image using a plurality of images and apparatus for practice of the method
US6469746B1 (en) * 1992-12-28 2002-10-22 Sanyo Electric Co., Ltd. Multi-vision screen adapter
WO1994017636A1 (en) 1993-01-29 1994-08-04 Bell Communications Research, Inc. Automatic tracking camera control system
US5473369A (en) * 1993-02-25 1995-12-05 Sony Corporation Object tracking apparatus
DE69426232T2 (de) * 1993-06-04 2001-05-17 Sarnoff Corp System und verfahren zur elektronischen bildstabilisierung
JPH0773308A (ja) * 1993-09-03 1995-03-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd デジタル画像処理装置
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
CA2125300C (en) * 1994-05-11 1999-10-12 Douglas J. Ballantyne Method and apparatus for the electronic distribution of medical information and patient services
DE4417128A1 (de) 1994-05-16 1995-12-14 Elnic Gmbh Bilderfassungs- und -verarbeitungsverfahren insbesondere zur Steuerung von Vorrichtungen sowie zugehöriges Bilderfassungs- und -verarbeitungssystem
US5635982A (en) 1994-06-27 1997-06-03 Zhang; Hong J. System for automatic video segmentation and key frame extraction for video sequences having both sharp and gradual transitions
US20020186874A1 (en) * 1994-09-07 2002-12-12 Jeffrey H. Price Method and means for image segmentation in fluorescence scanning cytometry
JP2902966B2 (ja) * 1994-12-16 1999-06-07 三洋電機株式会社 手振れ補正装置およびそれを用いたビデオカメラ
KR960028217A (ko) 1994-12-22 1996-07-22 엘리 웨이스 움직임 검출 카메라 시스템 및 방법
JPH08186760A (ja) * 1994-12-28 1996-07-16 Philips Japan Ltd 画揺れ補正装置
JP3268953B2 (ja) 1995-02-27 2002-03-25 三洋電機株式会社 追尾領域設定装置，動きベクトル検出回路およびそれを用いた被写体追尾装置
US5821985A (en) * 1995-02-28 1998-10-13 Nec Corporation Multi-point videoconference system having a fixed control station for data transfer
JP3892059B2 (ja) 1995-03-07 2007-03-14 松下電器産業株式会社 動物体追跡装置
US5973733A (en) * 1995-05-31 1999-10-26 Texas Instruments Incorporated Video stabilization system and method
DE69628282T2 (de) * 1995-09-15 2004-03-11 Interval Research Corp., Palo Alto Verfahren zur kompression mehrerer videobilder
US6018562A (en) * 1995-11-13 2000-01-25 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Apparatus and method for automatic recognition of concealed objects using multiple energy computed tomography
KR100188116B1 (ko) * 1995-12-28 1999-06-01 김광호 손떨림 영상 안정화 회로
US6108576A (en) * 1996-03-18 2000-08-22 The Research Foundation Of City College Of New York Time-resolved diffusion tomographic 2D and 3D imaging in highly scattering turbid media
CA2173677C (en) 1996-04-09 2001-02-20 Benoit Sevigny Processing image data
US5940139A (en) * 1996-08-07 1999-08-17 Bell Communications Research, Inc. Background extraction in a video picture
US5953055A (en) 1996-08-08 1999-09-14 Ncr Corporation System and method for detecting and analyzing a queue
US5915038A (en) * 1996-08-26 1999-06-22 Philips Electronics North America Corporation Using index keys extracted from JPEG-compressed images for image retrieval
US5974111A (en) * 1996-09-24 1999-10-26 Vivid Technologies, Inc. Identifying explosives or other contraband by employing transmitted or scattered X-rays
US5751378A (en) 1996-09-27 1998-05-12 General Instrument Corporation Scene change detector for digital video
US5822542A (en) 1996-10-31 1998-10-13 Sensormatic Electronics Corporation Electronic and structural components of an intelligent video information management apparatus
GB2321358A (en) 1997-01-20 1998-07-22 O E M Project Management Ltd Video security system coupled to a fax modem
JP3317176B2 (ja) * 1997-02-06 2002-08-26 松下電器産業株式会社 映像伝送装置
US6360022B1 (en) * 1997-04-04 2002-03-19 Sarnoff Corporation Method and apparatus for assessing the visibility of differences between two signal sequences
DE69837463T2 (de) * 1997-06-03 2008-01-10 Koninklijke Philips Electronics N.V. Navigation durch fernsehprogramme
JP4240554B2 (ja) * 1997-07-11 2009-03-18 ソニー株式会社 画像符号化装置および画像符号化方法、並びに画像復号化装置および画像復号化方法
US6128108A (en) * 1997-09-03 2000-10-03 Mgi Software Corporation Method and system for compositing images
JPH1185654A (ja) * 1997-09-12 1999-03-30 Matsushita Electric Ind Co Ltd 仮想ｗｗｗサーバ装置およびカメラ制御可能なｗｗｗサーバ装置
GB2329541B (en) * 1997-09-17 2002-05-29 Sony Uk Ltd Security control system
US5973723A (en) * 1997-12-12 1999-10-26 Deluca; Michael Joseph Selective commercial detector and eliminator apparatus and method
US6363380B1 (en) * 1998-01-13 2002-03-26 U.S. Philips Corporation Multimedia computer system with story segmentation capability and operating program therefor including finite automation video parser
US6151336A (en) * 1998-02-11 2000-11-21 Sorrento Networks, Inc. Time division multiplexing expansion subsystem
US6847737B1 (en) * 1998-03-13 2005-01-25 University Of Houston System Methods for performing DAF data filtering and padding
US6795112B1 (en) * 1998-03-13 2004-09-21 General Instrument Corp. Composite video multiplexing scheme
US6211913B1 (en) * 1998-03-23 2001-04-03 Sarnoff Corporation Apparatus and method for removing blank areas from real-time stabilized images by inserting background information
GB9813632D0 (en) 1998-06-24 1998-08-26 Robinson Alan W Outside televised broadcast shadow compensator
US6493041B1 (en) * 1998-06-30 2002-12-10 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for the detection of motion in video
US6714909B1 (en) * 1998-08-13 2004-03-30 At&T Corp. System and method for automated multimedia content indexing and retrieval
US6459822B1 (en) * 1998-08-26 2002-10-01 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Video image stabilization and registration
US6741656B1 (en) * 1998-12-16 2004-05-25 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Image communication apparatus
WO2000039707A1 (en) * 1998-12-23 2000-07-06 Koninklijke Philips Electronics N.V. Personalized video classification and retrieval system
EP1081960B1 (en) 1999-01-29 2007-12-19 Sony Corporation Signal processing method and video/voice processing device
WO2000045600A1 (en) * 1999-01-29 2000-08-03 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Method of image feature encoding and method of image search
KR100442991B1 (ko) * 1999-02-01 2004-08-04 주식회사 팬택앤큐리텔 트리구조의 동영상 색인 기술자를 이용한 검색장치 및 그 방법
EP1161837A1 (en) 1999-03-16 2001-12-12 Central Research Laboratories Limited Closed circuit television (cctv) camera and system
FR2794880B1 (fr) * 1999-06-10 2001-12-14 Philippe Crochat Procede automatique de suivi d'une cible en mouvement par une camera electronique et dispositif pour sa mise en oeuvre
US6476858B1 (en) * 1999-08-12 2002-11-05 Innovation Institute Video monitoring and security system
US6694064B1 (en) * 1999-11-19 2004-02-17 Positive Systems, Inc. Digital aerial image mosaic method and apparatus
US6683995B2 (en) * 1999-12-23 2004-01-27 Eastman Kodak Company Method and apparatus for correcting large defects in digital images
AU2742701A (en) * 1999-12-30 2001-07-16 Applied Science Fiction, Inc. Improved system and method for digital film development using visible light
WO2001095028A2 (en) * 2000-02-03 2001-12-13 Applied Science Fiction Method and system for self-service film processing
WO2001057796A2 (en) * 2000-02-03 2001-08-09 Applied Science Fiction Method, system, and software for signal processing using pyramidal decomposition
JP2004514156A (ja) * 2000-02-03 2004-05-13 アプライド・サイエンス・フィクション フィルム処理液カートリッジ、および、フィルムを現像しかつディジタル化するための方法
JP2001243477A (ja) * 2000-02-29 2001-09-07 Toshiba Corp 動画像による交通量解析装置
ATE423392T1 (de) 2000-03-10 2009-03-15 Infotech Ag Verfahren und vorrichtung zum justieren eines bauelementes auf einem substrat unter verwendung von digitaler merkmaltrennung
US20040125877A1 (en) 2000-07-17 2004-07-01 Shin-Fu Chang Method and system for indexing and content-based adaptive streaming of digital video content
DE20104329U1 (de) 2001-03-14 2001-05-31 Vtq Videotronik Gmbh Überwachungseinrichtung mit Sensoren
US20020168091A1 (en) * 2001-05-11 2002-11-14 Miroslav Trajkovic Motion detection via image alignment
TWI236294B (en) * 2001-05-11 2005-07-11 Ulead Systems Inc Method and device for capturing digital video
US6525658B2 (en) * 2001-06-11 2003-02-25 Ensco, Inc. Method and device for event detection utilizing data from a multiplicity of sensor sources
US6805501B2 (en) * 2001-07-16 2004-10-19 Eastman Kodak Company System and method for digital film development using visible light
US7079701B2 (en) * 2001-09-07 2006-07-18 Intergraph Software Technologies Concealed object recognition
US20050007452A1 (en) * 2001-09-07 2005-01-13 Mckay Therman Ward Video analyzer
US6831590B1 (en) * 2001-09-12 2004-12-14 Cyterra Corporation Concealed object detection
US6816622B2 (en) * 2001-10-18 2004-11-09 Microsoft Corporation Generating resized images using ripple free image filtering
US6944331B2 (en) * 2001-10-26 2005-09-13 National Instruments Corporation Locating regions in a target image using color matching, luminance pattern matching and hue plane pattern matching
DE60213746T2 (de) 2001-11-28 2007-08-16 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd., Kadoma Sicherheitssystem für ein Haus
US6999613B2 (en) 2001-12-28 2006-02-14 Koninklijke Philips Electronics N.V. Video monitoring and surveillance systems capable of handling asynchronously multiplexed video
MXPA05007824A (es) 2003-01-23 2005-10-18 Intergraph Hardware Tech Co Analizador de video.
CN101431685B (zh) * 2003-06-23 2011-05-25 索尼株式会社 处理图像的方法和设备
US7840067B2 (en) * 2003-10-24 2010-11-23 Arcsoft, Inc. Color matching and color correction for images forming a panoramic image
US7587086B2 (en) * 2004-06-04 2009-09-08 Microsoft Corporation Identifying selected pixels in a digital image
BRPI0514613A8 (pt) * 2004-08-23 2018-06-12 Intergraph Software Tech Company Estabilização de imagem em tempo real

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