KR20040102672A - Method for detecting image - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: An image detecting method for discriminating an object is provided to discriminate the object according to a preset similarity by extracting an outline from the image, calculating a representative point, and using gradual reduction images and respective directional images for the representative point. CONSTITUTION: A reference area including the detected object and the outline of the object are fixed. The representative points of each outline part are obtained. Location data for the representative points is calculated, reference vector data is calculated by extracting the images of each directional mask for the representative points and the leveled reduction images, and the location data and the reference vector data are stored(S100). To calculate target vector data, a detection target image is scanned by a size of the reference area(S200). The target vector data is calculated by extracting the masked images and the leveled images to the representative point at the same location, and a process is advanced until the object is discriminated by the similarity between the target vector data and the reference vector data(S300).

Description

영상검출방법{Method for detecting image}Method for detecting image

본 발명은 영상검출에 관한 것으로, 특히 영상으로부터 골격추출에 이은 대표점 산출과 함께, 상기 대표점에 대한 단계별 축소영상 및 방향별 에지영상을 이용하여 기 설정된 유사도에 따라 물체를 판별하는 영상검출방법에 관한 것이다.The present invention relates to image detection. In particular, an image detection method for discriminating an object according to a preset similarity by using a stepped down image and a direction-specific edge image for the representative point together with the calculation of the representative point following the skeleton extraction from the image It is about.

기존 방법은 크게 두 가지로 대별되는데 첫 번째 방법이 골격을 구한 후 이 골격 자체를 그대로 특징으로 사용하여 물체를 검출하는 것이다. 또 다른 방법은 사각형 전체를 대상으로 피라미드 특징을 추출하거나 웨이브릿(wavelet) 특징을 사용하여 검출하는 것이다.Conventional methods are largely classified into two types. The first method is to obtain a skeleton and use the skeleton itself as a feature to detect an object. Another method is to extract pyramid features across the rectangle or to detect them using wavelet features.

기존 방법에서 골격을 구한 후 골격 자체를 특징으로 사용하는 경우 물체의 그레이 레벨 특성을 사용할 수 없다는 단점이 있다. 이는 물체의 구조 특징은 잘 반영하나 영상 감시와 같은 응용에서는 문제가 된다.In case of using the skeleton itself as a feature after obtaining the skeleton in the conventional method, there is a disadvantage that the gray level characteristic of the object cannot be used. This reflects the structural features of the object well but is problematic for applications such as video surveillance.

또 다른 방법인 사각형 전체를 대상으로 피라미드나 웨이브릿 특징을 사용하는 경우 영상의 그레이 레벨 특징을 사용할 수 는 있으나 물체의 구조 특징을 사용할 수 없는 단점이 있다.In another method, the pyramid or wavelet feature is used for the entire rectangle, but the gray level feature of the image can be used, but there is a disadvantage in that the structure feature of the object cannot be used.

따라서, 본 발명의 목적은 영상 내에서 검출하고자 하는 대상 주변을 포함한 기준영역을 설정하고, 검출대상의 골격을 구한 후, 골격에 대해 그룹화하여 대표점을 얻어낸 다음, 상기 대표점에 대해 위치데이터와, 방향 및 레벨별 영상을 추출에 따른 기준벡터데이터를 산출하여, 검출하고자 하는 물체 주변에 기준영역과 동일한 영역을 취하고, 영역 내에서 기준벡터데이터의 대표점 위치정보데이터를 사용하여 같은 위치에 있는 대상점에 대해 단계별 축소영상 및 방향별 에지영상을 도출하여 기준벡터데이터와 유사도를 구하여 기 설정된 임계값에 따라 물체임을 판별하는 영상검출방법을 제공하는데 있다.Accordingly, an object of the present invention is to set a reference region including the object periphery to be detected in an image, obtain a skeleton of the object to be detected, group the skeleton to obtain a representative point, and then obtain position data and Computing the reference vector data according to the extraction of the image by direction and level, taking the same region as the reference region around the object to be detected, and using the representative point position information data of the reference vector data in the same position The present invention provides a method of detecting an object according to a preset threshold by deriving a scaled image and a direction-specific edge image of a target point to obtain similarity with reference vector data.

도 1은 본 발명의 영상검출방법을 나타낸 블록도.1 is a block diagram showing an image detection method of the present invention.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 특징추출단계를 나타낸 흐름도.2 is a flow chart showing a feature extraction step according to an embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 실시예에 따라 영상에서 소정의 영역을 선택한 것을 나타낸 도면.3 is a diagram illustrating a predetermined region selected from an image according to an embodiment of the present invention.

도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 실시예에 따른 골격 및 대표점을 추출한 것을 나타낸 도면.Figures 4a to 4b is a view showing the extraction of the skeleton and representative point according to an embodiment of the present invention.

도 5a 내지 도 5d는 본 발명의 실시예에 따른 국부최대를 검출하기 위한 마스크를 나타낸 도면.5A-5D illustrate a mask for detecting a local maximum in accordance with an embodiment of the invention.

도 6a 내지 도 6c는 본 발명의 실시예에 따른 일부 영역에 대한 피라미드 특징을 추출한 것을 나타낸 도면.6A to 6C illustrate extraction of pyramid features for some regions in accordance with an embodiment of the present invention.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 대상영상에 대해 스캔을 보여주는 도면.7 is a diagram illustrating a scan of a target image according to an embodiment of the present invention.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 대상검출단계를 나타낸 도면.8 is a view showing a target detection step according to an embodiment of the present invention.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings

S100 : 특징추출단계S100: Feature Extraction Step

S200 : 스캔단계S200: Scanning Step

S300 : 대상검출단계S300: target detection step

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 영상검출방법은, 영상 내에서 검출하고자 하는 대상 주변을 포함한 기준영역을 설정하고, 검출대상의 골격을 구한 후, 골격에 대해 그룹화하여 대표점을 얻어낸 다음, 상기 대표점에 대해 방향 및 레벨별 영상을 추출하여 기준벡터데이터를 산출하여 저장하는 특징추출단계와, 검출대상 영상에 상기 기준영역과 같은 영역의 대상영역을 설정하여 스캔하는 스캔단계 및 상기 스캔된 대상영역에 대해 기준벡터데이터의 대표점 위치정보데이터를 사용하여 같은 위치에 있는 점에 대해 마스크에 의한 방향별 영상 및 축소에 의한 레벨별 영상을 추출하여 대상벡터데이터를 산출하여 기 산출된 기준벡터데이터와의유사도에 따라 영상의 검출을 판별하는 대상검출단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하며,In the above-described image detection method for achieving the object of the present invention, after setting the reference region including the target surroundings to be detected in the image, obtaining the skeleton of the detection target, grouping the skeletons to obtain a representative point, A feature extraction step of calculating and storing reference vector data by extracting an image for each representative direction and level from the representative point, and a scanning step of scanning by setting a target area of the same area as the reference area in the detection target image and scanning The reference vector is calculated by extracting the image of each direction by the mask and the image of each level by the reduction of the point at the same location using the position information data of the representative point data of the reference vector data for the target area. And detecting the detection of the image according to the similarity with the data.

상기 기준벡터데이터 및 대상벡터데이터는 마스크에 의해 가로, 세로, 대각선의 방향별 에지로 만들어진 영상에 대한 방향별 벡터데이터 및 선택적 축소에 따른 축소레벨별 벡터데이터이며,The reference vector data and the target vector data are directional vector data for an image made of edges of lateral, vertical, and diagonal directions by a mask, and vector data for reduction levels according to selective reduction.

상기 축소레벨별 벡터데이터는 해당 영역에 대해 2번 축소하여 3레벨 피라미드영상을 도출하되, 축소 시 4개의 이웃점에 대해 평균값을 1개점으로 대치된 영상에 대한 벡터데이터인 것을 특징으로 할 뿐만 아니라,The vector data for each reduction level is reduced two times for a corresponding area to derive a three-level pyramid image, wherein the reduction is not only a vector data for an image in which an average value is replaced by one point for four neighboring points. ,

상기 유사도를 각 대표점의 기준벡터데이터와 대상벡터데이터에 대한 유클리드 거리(Euclid Distance)로 산출하는 것이 바람직하겠다.It is preferable to calculate the similarity as an Euclidean distance with respect to the reference vector data and the target vector data of each representative point.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described a preferred embodiment of the present invention.

도 1은 본 발명의 영상검출방법을 나타낸 블록도로서, 특징추출단계와 스캔단계 및 대상검출단계로 구분된다.1 is a block diagram illustrating an image detection method of the present invention, which is divided into a feature extraction step, a scan step, and a target detection step.

상기 특징추출단계는 영상 내에서 검출하고자 하는 대상 주변을 포함한 기준영역을 설정하고, 기준영역에서 물체의 골격을 구한 후, 골격에 대해 그룹화하여 대표점을 얻어낸 다음, 상기 대표점에 대해 위치정보데이터와 마스크에 의한 방향별 영상 및 축소에 의한 레벨별 영상을 추출하여 기준벡터데이터를 산출하여 저장한다.In the feature extraction step, the reference region including the object surrounding to be detected in the image is set, the skeleton of the object is obtained from the reference region, grouped with respect to the skeleton to obtain a representative point, and then the position information data for the representative point. The reference vector data is calculated and stored by extracting the image for each direction by the mask and the level by the reduction.

상기 스캔단계는 검출대상의 영상에 상기 기준영역과 같은 영역을 설정하여스캔하면서 대상영역을 취한다.The scanning step takes a target area while scanning by setting the same area as the reference area on the image of the detection target.

상기 대상검출단계는 상기 스캔된 대상영역에 대해 기준벡터데이터의 대표점 위치정보데이터를 사용하여 같은 위치에 있는 대상점에 대해 마스크에 의한 방향별 영상 및 축소에 의한 레벨별 영상을 추출하여 대상벡터데이터를 산출하여 기 산출된 기준벡터데이터와의 유사도에 따라 영상의 검출을 판별한다.The object detecting step uses a representative point position information data of reference vector data with respect to the scanned target area, and extracts an image for each direction by a mask and a level-specific image by reduction for a target point at the same position. The data is calculated and the detection of the image is determined according to the similarity with the previously calculated reference vector data.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 특징추출단계를 나타낸 흐름도로서,2 is a flowchart showing a feature extraction step according to an embodiment of the present invention;

먼저, 도 3에서 보는바와 같이 임의의 영상을 선택하고, 상기 선택된 영상(S101)에서 검출하고자 하는 물체주변에 사각형을 취하여 기준영역을 설정한다.(S103) 본 실시예에서는 도 3에서 보인 3개의 사각형 중 중간에 있는 사각형을 선택하였다.First, as shown in FIG. 3, an arbitrary image is selected, and a reference area is set by taking a rectangle around an object to be detected in the selected image S101. (S103) In the present embodiment, the three regions shown in FIG. The middle rectangle is selected.

상기 설정된 기준영역 내에서 도 4a에서 보인 바와 같이 물체에 해당하는 골격을 추출한다(S105).A skeleton corresponding to an object is extracted as shown in FIG. 4A within the set reference region (S105).

상기 추출된 골격에 대해 그룹화하여(S107), 도 4b에서 보는바와 같이 대표점을 얻어낸다(S109).The extracted skeleton is grouped (S107) to obtain a representative point as shown in FIG. 4B (S109).

상기 대표점에 대한 위치정보데이터를 산출하여 저장한다(S110).The location information data for the representative point is calculated and stored (S110).

또한, 상기 대표점에 대해서 방향별로 마스크를 적용한 에지를 검출하게 되는데(S111), 도 5a 내지 도 5d에서 보는바와 같이 수평방향에지와 수직방향에지 및 두 가지의 대각선방향에지를 각각 검출한다.In addition, the edge to which the mask is applied to the representative point is detected for each direction (S111). As shown in FIGS. 5A to 5D, horizontal edges, vertical edges, and two diagonal edges are detected.

또한, 상기 대표점에 대해서 해당 영역에 대해 도 6a 내지 도 6c에서 보인바와 같이 2번 축소하여 1/2 축소된 영상과, 1/4 축소된 영상의 3레벨 피라미드영상을 도출하되, 축소 시 4개의 이웃점에 대해 평균값을 1개점으로 대치된 영상을 구한다(S113). 본 도면은 일부의 대표점에 대한 도면을 나타내고 있다.In addition, as shown in FIGS. 6A to 6C, the three-level pyramid image of the 1/2 reduced image and the 1/4 reduced image is derived as shown in FIGS. 6A to 6C. An image in which the average value is replaced with one point for each of the neighboring points is obtained (S113). This figure shows the figure of some representative point.

상기 방향별, 축소별 영상으로부터 상기 4가지의 방향별 영상과 3가지의 축소레벨영상으로부터 12개의 값을 가지는 벡터를 대표점별로 산출하여(S115) 각 대표점에 대한 12개의 벡터데이터를 저장한다.A vector having 12 values is calculated for each representative point from the four directions-specific images and three reduction level images from the direction-specific and reduction-specific images (S115) and stores 12 vector data for each representative point. .

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 대상영상에 대해 스캔을 보여주는 도면으로서, 검출대상의 영상에서 상기 기준영역과 같은 영역의 대상영역을 설정하여 모든 점들에 대해 스캔하면서 사각형을 얻는다.FIG. 7 is a diagram illustrating a scan of a target image according to an exemplary embodiment of the present invention. In the image of the detection target, a rectangle is obtained while scanning all points by setting a target region of the same region as the reference region.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 대상검출단계를 나타낸 도면으로서, 도 7에서 1회 스캔할 때마다 처리되는 과정이며, 물체검출 대상이 되는 영상을 선택하고(S301), 상기 기준영역과 동일한 영역인 대상영역을 설정하고(S303), 도 2에서 산출한 대표점에 대한 위치정보데이터를 로딩하여(S305), 상기 위치정보에 따른 대표점에 해당되는 대상점을 선택(S107)한 다음, 상기 대상점에 대해 마스크에 의한 방향별 에지영상을 추출하고(S309), 또한, 상기 대상점에 대해 축소에 따른 레벨별 영상을 추출한(S311) 다음, 상기 방향별, 레벨별 영상에 의한 대상벡터데이터를 산출하게 된다(S313). 도 2에서 산출한 기준벡터데이터를 로딩한 다음(S315), 상기 기준벡터데이터와 대상벡터데이터와 비교하게 되는데, 이때 기준벡터데이터와대상벡터데이터와의 유사도를 산출한다.FIG. 8 is a diagram illustrating a target detection step according to an exemplary embodiment of the present invention, which is a process performed each time in FIG. 7 and selects an image to be detected as an object (S301). After setting the target area which is an area (S303), loading position information data for the representative point calculated in FIG. 2 (S305), selecting a target point corresponding to the representative point according to the position information (S107), The edge image of each direction by a mask is extracted from the target point (S309), and the image of each level according to the reduction of the target point is extracted (S311). The data is calculated (S313). After loading the reference vector data calculated in FIG. 2 (S315), the reference vector data is compared with the target vector data, and the similarity between the reference vector data and the target vector data is calculated.

상기 유사도는 각 대표점에 대한 유클리드 거리(Euclid Distance)로 산출한 데이터를 기준으로 비교함이 바람직하겠다.The similarity may be compared based on data calculated as Euclidean distance for each representative point.

이때 대상벡터데이터에 대해 검출유사도가 기 설정된 임계값과 비교하여(S317), 산출된 유사도가 임계값보다 클 경우에는 물체로 판별하거나(S319), 임계값보다 작을 경우에는 배경으로 판별한다(S321).In this case, the detection similarity of the target vector data is compared with a preset threshold value (S317). If the calculated similarity is greater than the threshold value, the object is determined as an object (S319), or if it is smaller than the threshold value, it is determined as a background (S321). ).

이후에는 스캔이 완료되었는지를 판별에 따라(S323), 다음 점으로 스캔하여, 상기 영역설정단계(S303)를 반복적으로 진행하게 된다.Thereafter, according to the determination of whether the scan is completed (S323), the scan is performed to the next point, and the area setting step (S303) is repeatedly performed.

본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의하여 많은 변형이 가능함은 명백할 것이다.The present invention is not limited to the above-described embodiments, and it will be apparent that many modifications are possible by those skilled in the art within the technical spirit of the present invention.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상검출방법은, 골격에 의한 물체구조의 특징과 피라미드영상에 대한 그레이 레벨특징을 모두 사용하여 물체를 검출하여 영상감시와 같은 응용에 적용할 수 있는 장점이 있다.As described above, the image detection method according to the present invention has the advantage of being applicable to an application such as video surveillance by detecting an object using both the characteristics of the object structure by the skeleton and the gray level features of the pyramid image. .

Claims (4)

영상 내에서 검출하고자 하는 대상을 포함한 그 주변의 영역을 기준영역으로 설정하고, 기준영역 내에서 물체의 골격을 정한 후, 상기 골격에서 부분별로 대표점을 얻어낸 다음, 상기 대표점에 대해 위치정보데이터를 산출하고, 상기 대표점에 대해 마스크에 의한 방향별 영상 및 축소에 의한 레벨별 영상을 추출하여 기준벡터데이터를 산출하고, 상기 위치정보와 기준벡터데이터를 저장하는 특징추출단계;Set the surrounding area including the object to be detected in the image as the reference area, determine the skeleton of the object in the reference area, obtain a representative point for each part of the skeleton, and then position information data for the representative point. A feature extraction step of calculating reference vector data by extracting an image for each direction by a mask and a level-specific image by reduction for the representative point, and storing the positional information and the reference vector data; 상기 기준벡터데이터와 비교하기 위한 대상벡터데이터를 산출하기 위해 상기 기준영역의 크기로 검출 대상 영상을 스캔하는 스캔단계; 및A scanning step of scanning a detection target image with a size of the reference region to calculate target vector data for comparison with the reference vector data; And 상기 스캔에 따른 선택된 영역에 대해 기준벡터데이터의 대표점 위치정보데이터를 이용하여 같은 위치에 있는 대상점에 대해 마스크에 의한 방향별 영상 및 축소에 의한 레벨별 영상을 추출하여 대상벡터데이터를 산출하고, 상기 대상벡터데이터와 기준벡터데이터와의 유사도에 따라 물체임을 판별할 때까지 진행하는 대상검출단계;The target vector data is calculated by extracting the image by the direction by the mask and the image by the level by the reduction of the target point at the same position using the representative point position information data of the reference vector data for the selected area according to the scan. A target detection step of proceeding until the object is determined according to the similarity between the target vector data and the reference vector data; 를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 영상검출방법.Image detection method comprising a. 제 1 항에 있어서, 상기 기준벡터데이터 및 대상벡터데이터는The method of claim 1, wherein the reference vector data and the target vector data 마스크에 의해 가로(0도), 세로(90도), 대각선(45도, 135도)의 방향에 의한 에지영상을 추출하여 산출한 방향별 벡터데이터; 및Direction-specific vector data obtained by extracting an edge image in the directions of horizontal (0 degree), vertical (90 degree), diagonal (45 degree, 135 degree) by a mask; And 2번의 축소에 따른 축소레벨별 벡터데이터;Vector data for each reduction level according to two reductions; 를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 영상검출방법.Image detection method comprising a. 제 2 항에 있어서, 상기 축소레벨별 벡터데이터는The method of claim 2, wherein the vector data for each reduction level is 축소 시 4개의 이웃점에 대해 평균값을 1개점으로 대치된 영상벡터데이터인 것을 특징으로 하는 영상검출방법.An image detection method comprising image vector data in which an average value is replaced with one point for four neighboring points during reduction. 제 1 항에 있어서, 상기 유사도는The method of claim 1, wherein the similarity is 각 대표점에 대해(reuclidean= 유클리드거리, X,Y = 인접한 벡터성분)의 식을 이용한 유클리드 거리(Euclidean Distance)로 산출한 것을 특징으로 하는 영상검출방법.About each representative store ( E eulidedean = Euclidean distance, X, Y = adjacent vector component) Image detection method characterized in that calculated by the Euclidean distance (Euclidean Distance).
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