KR20070035655A - 영상 데이터 레이블링 방법 - Google Patents

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KR20070035655A
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Abstract

본 발명은 물체의 인식, 추출, 분석과 같은 이미지 프로세싱(Image Processing)이나 컴퓨터 비전(Vision) 분야에서 영상 내에 포함된 각 영역들에 대한 레이블(Label)을 할당해 주는 방법에 관한 것이다.
본 발명의 영상 데이터 레이블링 방법은, 영상 데이터 레이블링을 위한 런 테이블 및 등가 테이블을 초기화하는 단계; 라인 단위 스캔을 기반으로 하여, 하나의 라인에 대한 스캔이 완료되면 해당 라인에 대한 런 및 등가 테이블을 상기 런 및 등가 테이블에 추가하는 단계; 상기 라인 단위 스캔을 기반으로 취득한 이웃 라인들의 런들 간의 연결성을 검사하는 단계; 및, 상기 연결성 검사 결과에 따라 상기 런 및 등가 테이블의 런 레이블 및 등가 레이블 값을 갱신하는 단계; 를 포함하여 이루어진다.
영상, 레이블, 화소

Description

영상 데이터 레이블링 방법{METHOD FOR GENERATING LABEL INFORMATION OF VIDEO DATA}
도1은 영상 데이터 레이블링의 개념을 설명하기 위한 도면
도2는 종래 화소단위 연산을 통한 레이블링의 예를 나타낸 도면
도3은 종래 레이블링 마스크 적용의 예를 나타낸 도면
도4는 본 발명에 따른 레이블링 시스템 구조를 나타낸 도면
도5는 본 발명에 따른 영상 데이터 레이블링 방법의 실시예 플로우차트
도6은 본 발명을 설명하기 위한 영상 데이터의 예를 나타낸 도면
도7a,7b,7c,7d는 본 발명에 따른 레이블링 방법의 예를 나타낸 도면
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
100: 피사체(Object) 110: 카메라
120: 카메라 영상 처리부 130: 테이블 메모리
140: 레이블링 프로세서
본 발명은 물체의 인식, 추출, 분석과 같은 이미지 프로세싱(Image Processing)이나 컴퓨터 비전(Vision) 분야에서 영상 내에 포함된 각 영역들에 대한 레이블(Label)을 할당해 주는 방법에 관한 것이다.
영상 데이터 레이블링은 카메라 등의 영상 취득수단을 이용해서 취득한 영상의 연결요소를 구하고 연결요소를 기반으로 하여 해당 국부 영역에 대해서 레이블을 할당해 주는 기법이다.
도1은 레이블링의 개념을 보여준다. 레이블링이란 배경과 물체를 분리하는 수단으로 하나의 물체에 포함된 화소들에 대해서 동일한 값을 부여하는 것이며 이 값은 해당 물체에 대하여 유일한 값이다. 도1에서 영상(10) 내에 원(11)과 삼각형(12)의 2개 물체(Object)가 존재할 때, 레이블링을 수행하면 원(11)에 속한 화소들은 '1'이라는 값으로 설정되며, 삼각형(12)에 속한 화소들은 '2'라는 값으로 설정되고, 배경(13)은 어떤 값을 기준으로 물체와 배경을 분리하는 이진화 작업에서 물체가 아니라고 판단하였기 때문에 레이블링 과정에서 배제된다.
기존의 레이블링 방법은 대부분 획득된 영상에 대해서 투-패스(Two-Pass) 이상의 스캔을 해야 하는 면적 스캔(Area Scan) 카메라 방식이며, 화소 단위로 연산을 하기 때문에 영상 내에 포함된 배경이나 물체의 형태에 따라서 레이블링 시간도 달라지고 장시간이 소요된다.
즉, 종래에는 영상 취득을 면적 스캔 카메라로 수행하는데, 이는 한번에 전체 영상을 입력받아 이 것을 이진화 한 후, 좌에서 우, 위에서 아래로, 아래에서 위로, 우에서 좌로 각 물체에 주어진 레이블 값이 유일하며, 각 물체에 포함된 화소 레이블 값들이 같은 물체에서는 같은 값들로 바뀔 때까지 상기와 같은 작업을 반복하여 수행하는 것이다.
이를 위하여 종래에는 투-패스 이상의 스캔을 하게 되는데, 여기서 패스(pass)는 소프트웨어적인 연산을 의미한다. 즉, 획득된 영상의 크기가 각각 100×100 이라고 가정할 때, 획득된 영상에 대하여 화소 좌표 (0,0) 부터 (99,99) 까지 화소 단위로 연산을 수행한다는 의미이다. 원-패스(one-pass)라면 (0,0) 부터 (99,99)까지 화소 단위의 연산을 수행하며, 투-패스(two-pass)라면 (0,0) 부터 (99,99) 및, (99,99) 부터 (0,0)까지 화소 단위의 연산을 수행하며, 쓰리-패스(three-pass)라면 (0,0) 부터 (99,99)까지, (99,99) 부터 (0,0) 및, (0,0) 부터 (99,99) 까지 화소 단위로 연산을 수행한다는 의미이다.
이러한 화소 단위 연산의 예를 도2 및 도3에 나타내었다.
도2는 사각형 물체를 예로 든 것이며, 도3은 레이블링 마스크의 예를 든 것이다. 도3의 (a)에 나타낸 바와 같이 위에서 아래로의 연산은 a,b 중에서 최소값이 c에 들어가고[C = min(a,b)], 도3의 (b)에 나타낸 바와 같이 아래에서 위로의 연산은 a,b 중에서 최소값이 c에 들어간다[C = min(a,b)]. 이러한 화소 단위 연산을 실제로 사각형 물체에 적용하면 도2에 나타낸 바와 같은 프로세스가 수행된다.
도2의 (a)에서 '0'은 배경이고, '1'은 물체이다. 도2의 (b)는 초기화된 결과를 보여주고 있으며, 도2의 (c)는 위에서 아래로의 연산을 수행한 결과이고, 도2의 (d)는 아래에서 위로의 연산을 수행한 결과를 보여주고 있다.
이와 같이 종래의 면적 스캔 카메라 기반의 레이블링 기법에 의하면 영상 내에 포함된 배경이나 물체의 형태에 따라 레이블링 시간도 달라지게 된다.
즉, 도3에 나타낸 바와 같이 화소 단위의 연산이 이루어지기 때문에 물체 영역에서만 연산을 수행하게 되고, 따라서 화소 연산을 수행하는데 따라 물체의 크기나 형태에 따라 그 연산 속도의 차이를 갖게 되는 것이다.
지금까지 설명한 바와 같이 투 패스 런-길이(Two-Pass Run Length) 레이블링 알고리즘은 면적 스캔 카메라 방식을 기반으로 하고 화소 단위로 연산을 수행하기 때문에 영상 내에 포함된 배경이나 물체에 따라 레이블링 시간이 달라지게 되고, 검사 대상 물체가 커지는 경우 기존의 면적 스캔 방식으로는, 검사 대상이 넓어지면 카메라도 이에 따라서 커져야 하지만 이 것에 맞춰서 CCD/CMOS 셀의 크기를 무한정 증가시킬 수는 없기 때문에 경제성이나 생산성에 있어서 한계가 따른다.
본 발명의 목적은 취득한 영상신호에 대한 레이블링 작업을 수행함에 있어서 라인 단위의 스캔을 기반으로 영상신호 레이블링이 이루어질 수 있도록 한 영상 데이터 레이블링 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 취득한 영상신호에 대한 레이블링 작업을 수행함에 있어서 라인 단위의 스캔을 기반으로 영상신호 레이블링이 이루어질 수 있도록 함으로써, 기존의 면적 스캔 카메라 뿐만 아니라 라인 스캔 카메라에 적용할 수 있으며 고속 처리가 가능한 영상 데이터 레이블링 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 취득한 영상신호에 대한 레이블링 작업을 수행함에 있어서 라인 단위의 스캔을 기반으로 원-패스 런 길이(One-Pass Run Length) 레이블링을 수행할 수 있도록 한 영상 데이터 레이블링 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 데이터 레이블링 방법은, 영상 데이터 레이블링을 위한 런 테이블 및 등가 테이블을 초기화하는 단계; 라인 단위 스캔을 기반으로 하여, 하나의 라인에 대한 스캔이 완료되면 해당 라인에 대한 런 및 등가 테이블을 상기 런 및 등가 테이블에 추가하는 단계; 상기 라인 단위 스캔을 기반으로 취득한 이웃 라인들의 런들 간의 연결성을 검사하는 단계; 및, 상기 연결성 검사 결과에 따라 상기 런 및 등가 테이블의 런 레이블 및 등가 레이블 값을 갱신하는 단계; 를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 데이터 레이블링 방법은, 영상 데이터의 레이블링을 위하여 라인 단위로 영상 신호를 스캔하는 단계; 상기 스캔 라인에서 런-길이 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 런-길이 정보를 토대로 이웃하는 라인들 간의 연결 요소를 검사하여 해당 레이블 값을 갱신하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 데이터 레이블링 방법은, 영상 신호를 라인 단위로 스캔하는 단계; 상기 스캔 라인 영상에 대하여 런의 시작 위치 및 끝 위치에 대한 정보 ColStart xi, ColEnd yi와, 런 레이블 RunLabel r(i), 상기 런 레이블과 동일한 등가 레이블 EqLabel e(i)을 할당하는 단계; 이웃하는 라인의 런들 간의 연결성을 검사하는 단계; 상기 검사 결과 연결성이 있는 경우, 이웃하는 상위 라인의 런들이 가리키는 등가 레이블 값들 중에서 최소 값으로 상위 라인의 등가 레이블 값과 자신의 런 레이블 및 등가 레이블 값을 교체하여 갱신하는 단계; 를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 영상 데이터 레이블링 방법에서는 하나의 영상 신호(데이터) 라인이 입력되면 이를 이진화한 후 레이블링 작업을 수행하는 라인 단위의 레이블링 작업을 수행하게 된다. 즉, 기존의 레이블링 알고리즘은 전체 영상의 획득이 끝난 후에 이진화 작업을 수행하고 이 것으로부터 레이블링 작업을 수행하지만, 본 발명에서는 라인 스캔을 기반으로 하여 하나의 라인에 대한 스캔이 완료되면 곧바로 해당 레이블링 작업이 동시에 완료되는 방법을 사용한다. 따라서, 라인 스캔 카메라를 사용할 수 있으며, 본 발명의 기법을 면적 스캔 카메라에도 적용할 수 있음은 물론이다.
이하, 라인 스캔 카메라를 기반으로 획득하는 영상에 대하여 라인 단위의 레이블링 작업이 이루어지는 경우를 실시예로 설명하며, 본 발명의 기법을 면적 스캔 카메라에도 적용할 수 있음은 후에 설명하겠다.
도4는 본 발명에 따른 레이블링 시스템 구조를 보여준다. 피사체(100)의 영상 취득을 위한 카메라(110)와, 카메라 영상을 처리하기 위한 카메라 영상 처리부(120), 런 테이블 메모리(131) 및 등가 테이블 메모리(132)를 포함하는 테이블 메모리(130), 그리고 레이블링 프로세서(140)를 포함한다.
피사체(100)는 카메라(110)에 의해서 촬영되어 영상신호가 구해지는데, 여기서 카메라(110)는 라인 스캔 카메라를 사용하였다. 라인 스캔 카메라(110)는 카메라가 움직이면서 한 번에 하나의 라인을 받아들이며, 하나의 라인이 입력되면 카메 라 영상 처리부(120)에서 이진화 작업을 거쳐서 해당 영상의 이미지 데이터를 구하고, 레이블링 프로세서(140)에 의하여 해당 영상에 대한 원-패스 런 길이 레이블링을 런/등가 테이블 메모리(130)를 참조(갱신)하면서 수행하게 된다.
본 발명에서와 같이 라인 스캔 카메라를 사용하는 경우 피사체를 라인 스캔하여 전체 영상을 획득한 후 레이블링 알고리즘을 사용해서 물체 정보를 추출하는 방법도 가능하지만, 본 발명의 라인 단위 원-패스 런 길이 알고리즘을 사용하는 경우에는 라인별로 레이블링이 가능하기 때문에, 라인 별로 스캔하여 전체 영상 스캔이 끝나는 순간에 레이블링도 마찬가지로 완료된다.
도5는 본 발명에 따른 영상 데이터 레이블링 방법의 흐름을 보여주는데, 여기서 표현된 제 단계들은 후에 도6 및 도7을 참조하여 보다 더 상세하게 예시될 것이다. 본 발명에 따른 영상 데이터 레이블링 방법은 초기화 단계(S110), 런 테이블 구성단계(S120 ~ S150), 등가 테이블 확장단계(S160), 연결성 검사 및 데이터 갱신단계(S170 ~ S200)를 포함한다.
런 테이블의 초기화는 영상의 첫 번째 라인을 스캔하여 각 런의 시작점과 끝점 및 런 레이블 값으로 구성된 런 테이블을 만드는 과정이며, 이 때 런 레이블 값은 '1'부터 시작하여 새로은 런(Run)이 나타날 때마다 1씩 증가하고, 이 테이블 값은 곧 등가 테이블을 가리키는 주소(address)가 된다. 등가 테이블의 초기화는 상기 런 레이블 값과 같은 등가 레이블 값을 저장하는 과정이다.
런 테이블 구성단계는 새로 발생한 런을 1증가한 런 레이블로 런 테이블에 추가하는 과정으로서, 이 때 런 테이블의 크기는 이전의 라인과 현재 라인의 런들 을 포함할 수 있도록 한다.
다음의 등가 테이블 확장단계는 상기 새로 발생한 런을 등가 테이블에 추가하는 과정이다.
마지막으로, 연결성 검사 및 데이터 갱신 단계는 런의 시작과 끝 위치 정보로부터 이웃하는 상위 라인의 런들과의 연결성을 검사하는 과정으로서, 여기에서 연결성이 없을 경우에는 다음 라인에 대한 런 테이블 구성 이후의 과정을 반복하고, 연결성이 있는 경우에는 이웃하는 상위 라인의 런들이 가리키는 등가 레이블 값들 중에서 최소 값으로 상위 라인의 등가 레이블 값과 자기 자신의 런 레이블 값 및 등가 레이블 값을 교체하여 갱신하는 과정이다.
제 1 단계(S110)는 첫 번째 라인의 영상을 스캔하여 라인 영상을 취득하는 단계이다. 제 2 단계(S120)는 런 테이블을 초기화하는 단계이다. 여기서 런(Run)은 가로로 연속된 화소들의 집합이며, 등가 테이블은 런 레이블과 같은 등가 레이블 값을 저장하는 테이블이다. 제 3 단계(S130) 및 제 4 단계(S140)는 다음 순번의 라인 영상을 취득하는 단계로서, 이 때에는 두 번째 라인 영상을 스캔하여 취득하는 과정에 해당한다. 제 5 단계(S150)는 다음 순번의 라인 스캔 영상에 대한 런 테이블을 구성하는 단계로서, 새로 발생한 런(Run) 데이터를 상기 초기 런 테이블에 추가하는 것이다. 제 6 단계(S160)는 등가 테이블을 확장하는 단계로서, 다음 순번의 라인 스캔에 따라 새로 발생한 런을 상기 초기 등가 테이블에 추가하는 것이다. 다음의 제 7 단계(S170)는 런의 시작 및 끝 위치 정보로부터 이웃의 상위 열의 런들과의 연결성을 검사하는 단계이고, 제 8 단계(S180)는 연결성 유무를 판별하는 단 계이다. 제 8 단계(S180)의 판별 결과 연결성이 있는 경우에는 제 9 단계(S190)로 이행하여 이웃하는 상위 열의 런들이 가리키는 등가 레이블 값들 중에서 최소 값으로 상위 열의 등가 레이블 값과 자기 자신의 런 레이블 값 및 등가 레이블 값을 교체하여 갱신한다. 제 10 단계(S200)는 위와 같은 과정이 마지막 라인까지 완료되었는지의 여부를 판별하는 단계로서, 스캔 종료 이전이라면 상기 제 3 단계(S130)로부터 반복 실행하게 된다.
위와 같은 영상 데이터 레이블링 방법을 몇 개의 라인 스캔을 예로 들어서 도6 및 도7을 참조하여 살펴본다.
먼저, 도6은 본 발명에 적용되는 라인 스캔 카메라에 의해서 라인 단위로 취득되는 영상의 예를 보여주고 있다. 도6에서 가로 방향의 인덱스는 행(Column)이며 세로 방향의 인덱스는 열(Row)이다. 한 번에 하나씩 라인 스캔이 이루어지기 때문에, 첫 번째는 제1 라인(1st row) 스캔이 이루어지게 된다.
도6에 나타낸 예제에서 첫 번째 라인(1st row)에 대한 레이블링 처리를 수행한 결과-테이블 구조를 도7a에 나타내었다. 런 테이블의 경우는 런(Run)이 시작되는 화소의 시작 위치에 대한 정보 ColStart xi와 끝 위치에 대한 정보 ColEnd yi 및 런 레이블 RunLabel r(i)로 구성된다. 여기서 i는 런(Run)의 인덱스(index)이다. 그리고, 등가 테이블은 등가 레이블 EqLabel e(i)로 구성되는데, 상기 런 레이블 r(i)는 등가 테이블을 가리키는 주소로 사용된다.
도7a에서 살펴보면, 도6의 첫 번째 라인에 런1, 런2, 런3, 런4의 레이블링이 초기 값으로 이루어진다. 즉, 런1의 시작 위치 ColStart x1 = 2, 끝 위치 ColEnd y1 = 4, 런 레이블 r(1) = 1이 런 테이블에 저장되고 이에 대응하여 등가 레이블 EqLabel e(1) = 1이 등가 테이블에 저장된다. 그리고, 런2의 시작 위치 ColStart x2 = 7, 끝 위치 ColEnd y2 = 9, 런 레이블 r(2) = 2가 런 테이블에 저장되고 이에 대응하여 등가 레이블 EqLabel e(2) = 2가 등가 테이블에 저장된다. 그리고, 런3의 시작 위치 ColStart x3 = 12, 끝 위치 ColEnd y3 = 15, 런 레이블 r(3) = 3이 런 테이블에 저장되고 이에 대응하여 등가 레이블 EqLabel e(3) = 3이 등가 테이블에 저장된다. 또한 런4의 시작 위치 ColStart x4 = 17, 끝 위치 ColEnd y4 = 18, 런 레이블 r(4) = 4가 런 테이블에 저장되고 이에 대응하여 등가 레이블 EqLabel e(4) = 4가 등가 테이블에 저장된다.
다음에는 두 번째 라인(2nd row)의 스캔에 따른 레이블링이 이루어지며, 두 번째 라인과 그 상위에 이웃하는 첫 번째 라인의 연결성을 검사하고 그 결과에 따라 레이블 값을 갱신하는데, 이 것을 도7b에 나타내었다.
도6의 두 번째 라인에는 런5, 런6, 런7이 있다. 이에 따라서 런5의 시작 위치 ColStart x5 = 3, 끝 위치 ColEnd y5 = 7, 런 레이블 r(5) = 5가 런 테이블에 일단 저장되고 이에 대응하여 등가 레이블 EqLabel e(5) = 5가 일단 등가 테이블에 저장된다. 그리고, 런6의 시작 위치 ColStart x6 = 9, 끝 위치 ColEnd y6 = 10, 런 레이블 r(6) = 6이 런 테이블에 일단 저장되고 이에 대응하여 등가 레이블 EqLabel e(6) = 6이 등가 테이블에 일단 저장된다. 그리고, 런7의 시작 위치 ColStart x7 = 17, 끝 위치 ColEnd y7 = 19, 런 레이블 r(7) = 7이 런 테이블에 일단 저장되고 이에 대응하여 등가 레이블 EqLabel e(7) = 7이 등가 테이블에 일단 저장된다.
그리고, 첫 번째 라인과 두 번째 라인을 비교하여 그 연결 요소를 검사하고 검사 결과에 따라 레이블 값의 갱신을 수행한다. 도6, 도7a 및 도7b에서 살펴보면 런5는 런1, 런2와 연결 요소이므로 연결된 런들 중에서 min[e(1),e(2)]를 토대로 최소 등가 레이블 값인 '1'로 자기 자신의 런 레이블 r(5)와 등가 레이블 e(5)을 갱신함과 동시에 첫 번째 라인의 등가 레이블 r(2)도 '1'로 갱신한다.
마찬 가지로 런6, 런7에 대해서도 연결 요소 검사를 통해서 레이블 갱신을 수행함으로써, 런 레이블 r(6), r(7)과 등가 레이블 e(6), e(7)이 각각 '1', '4'로 갱신된다.
다음에는 세 번째 라인(3rd row)의 스캔에 따른 레이블링이 이루어지며, 세 번째 라인과 그 상위에 이웃하는 두 번째 라인의 연결성을 검사하고 그 결과에 따라 레이블 값을 갱신하는데, 이 것을 도7c에 나타내었다.
도6의 세 번째 라인에는 런8이 있다. 이에 따라서 런8의 시작 위치 ColStart x8 = 10, 끝 위치 ColEnd y8 = 18, 런 레이블 r(8) = 8이 런 테이블에 일단 저장되고 이에 대응하여 등가 레이블 EqLabel e(8) = 8이 일단 등가 테이블에 저장된다.
그리고, 세 번째 라인과 두 번째 라인을 비교하여 그 연결 요소를 검사하고 검사 결과에 따라 레이블 값의 갱신을 수행한다. 도6, 도7a 및 도7b, 도7c에서 살 펴보면 런8은 런6, 런7과 연결 요소이므로 연결된 런들 중에서 최소 등가 레이블 값인 '1'로 자기 자신의 런 레이블 r(8)과 등가 레이블 e(8)을 갱신한다.
이 때, 런7은 두 번째 라인의 레이블링 처리시에 런 레이블이 '4'였으므로 자기 자신의 등가 레이블을 변경하는 것이 아니라, 등가 테이블 e(r(4))를 '1'로 변경한다.
도7d는 위와 같은 과정을 거쳐서 구해지는 최종 등가 테이블을 보여준다. 도7d에서, 등가 테이블 인덱스(i)와 등가 레이블 값이 동일한 경우에는 독립된 연결 요소를 의미하며, 그렇지 않을 경우에는 종속된 연결 요소를 의미한다. 따라서, 최종적으로 구해지는 각 화소의 레이블은 e(e(i))가 되는 것이다. 여기서 독립된 요소는 분리된 하나의 물체를 의미하며, 종속된 연결 요소는 어떤 물체에 포함된 연결 요소를 의미한다. 이 것은 앞서 설명한 바와 같이 최종적인 검사의 결과로 결정되는 것이다.
상기한 바와 같이 구해진 등가 테이블의 데이터 구조에 물체의 기하학적 정보인 최외곽 테두리, 중심점, 물체의 화소수 등의 변수들을 추가할 경우, 한번의 영상 스캔 만으로도 물체들에 대한 상기 정보들을 추출할 수 있게 된다.
즉, 동일한 레이블을 갖는 화소들로 이루어 지는 영역은 하나의 물체로 간주할 수 있으므로, 무게 중심의 x,y 각각의 좌표(위치 정보)를 xc = sum(xi)/n, yc = sum(yi)/n 으로부터 구할 수 있고, 면적 S는 같은 레이블 값을 갖는 픽셀들의 모임으로 구할 수 있게 되며, 최외곽 테두리의 경우에는 상,하,좌,우의 네 방향의 최외 각에 각각 존재하는 화소값으로부터 구해질 수 있게 되는 것이다. 따라서, 라인 별로 연산을 수행하면서 이전 라인에 겹쳐진 런이 있는 경우 그 런 정보에 상기 추출된 값들을 업데이트 하고, 그렇지 않으면 새로운 런 정보를 생성하고 상기 추출된 값들을 업데이트 하는 방법을 통해서, 물체에 대한 상기 부가정보들의 추출과 표현이 가능하게 된다.
본 발명의 영상 데이터 레이블링 방법에서는 m×n 영상에서 이웃하는 두 개의 라인에 존재하는 최대 런 수를 저장할 수 있는 공간 m과, 영상 내에 존재하는 런 수만큼의 등가 테이블을 저장할 수 있는 공간 (m×n)/2 만 있으면 되며, 스캔이 완료되는 순간에 레이블링된 영상 뿐만 아니라 물체들에 대한 정보의 추출도 동시에 이루어지게 된다.
본 발명의 영상 데이터 레이블링 방법은 삼차원 검사 방식으로 이차원 영역 정보를 필요로 하는 광촉심, 슬릿-빔(slit-beam) 방식에 적용할 경우 빠르고 정확한 측정 결과를 얻을 수 있다. 즉, 본 발명의 영상 데이터 레이블링 방법은 라인 스캔 카메라를 기반으로 물체 영역만을 찾을 수 있는 기반이 제공되기 때문에 불필요한 연산의 수행 필요성이 배제되어 빠른 검사 결과를 얻을 수 있는 것이다.
지금까지는 라인 스캔 카메라로 영상을 취득하는 경우에 대해서 설명하였으나, 본 발명은 기존의 면적 스캔 카메라 방식에도 적용될 수 있다. 즉, 본 발명의 영상 데이터 레이블링 방법은 런 단위로 계산하는 기법이고 하나의 라인에 대한 프로세서 상에서의 스캔이 완료될 때 곧바로 레이블링이 완료되기 때문에 면적 스캔 카메라로 전체 영상을 취득하였다고 해도 이를 라인 단위의 스캔처럼 취급하여 레 이블링을 수행할 수 있는 것이다.
본 발명의 영상 데이터 레이블링 방법에 따르면 기존의 면적 스캔 카메라 기반의 투-패스 런 길이 레이블링 알고리즘에 비하여, 라인 스캔 카메라 기반의 원-패스 런 길이 레이블링 알고리즘을 제공하므로, 영상 분석을 기반으로 하는 검사 장비에서 빠른 검사가 가능하며, 영상에 포함된 물체들에 대한 부가 정보의 추출이 가능하게 되므로 대형 디스플레이 패널 검사 장비에서 효율적인 영상 분석이 가능하게 한다.

Claims (10)

  1. 영상 데이터 레이블링을 위한 런 테이블 및 등가 테이블을 초기화하는 단계; 라인 단위 스캔을 기반으로 하여, 하나의 라인에 대한 스캔이 완료되면 해당 라인에 대한 런 및 등가 테이블을 상기 런 및 등가 테이블에 추가하는 단계; 상기 라인 단위 스캔을 기반으로 취득한 이웃 라인들의 런들 간의 연결성을 검사하는 단계; 및, 상기 연결성 검사 결과에 따라 상기 런 및 등가 테이블의 런 레이블 및 등가 레이블 값을 갱신하는 단계; 를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 레이블링 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 영상 데이터 레이블링을 위한 영상 스캔은 라인 스캔 카메라를 통해서 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 레이블링 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 런 테이블은 각 런의 시작과 끝 위치 정보 및 해당 런의 레이블 값으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 레이블링 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 런 테이블은 등가 테이블의 주소를 가리키는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 레이블링 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 등가 테이블의 주소를 가리키는 정보는 각 런의 레 이블 값인 것을 특징으로 하는 영상 데이터 레이블링 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 런 및 등가 테이블 값의 갱신은 상위 라인의 런들이 가리키는 등가 레이블 값들 중에서 최소 값을 선택하여 갱신하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 레이블링 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 런 레이블 값은 새로운 런이 검출될 때마다 순차적으로 증가하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 레이블링 방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 등가 테이블 인덱스와 등가 레이블 값이 동일한지의 여부에 따라 독립된 연결요소와 종속된 연결요소를 판정하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 레이블링 방법.
  9. 영상 데이터의 레이블링을 위하여 라인 단위로 영상 신호를 스캔하는 단계; 상기 스캔 라인에서 런-길이 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 런-길이 정보를 토대로 이웃하는 라인들 간의 연결 요소를 검사하여 해당 레이블 값을 갱신하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 레이블링 방법.
  10. 영상 신호를 라인 단위로 스캔하는 단계; 상기 스캔 라인 영상에 대하여 런 의 시작 위치 및 끝 위치에 대한 정보 ColStart xi, ColEnd yi와, 런 레이블 RunLabel r(i), 상기 런 레이블과 동일한 등가 레이블 EqLabel e(i)을 할당하는 단계; 이웃하는 라인의 런들 간의 연결성을 검사하는 단계; 상기 검사 결과 연결성이 있는 경우, 이웃하는 상위 라인의 런들이 가리키는 등가 레이블 값들 중에서 최소 값으로 상위 라인의 등가 레이블 값과 자신의 런 레이블 및 등가 레이블 값을 교체하여 갱신하는 단계; 를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 레이블링 방법.
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