KR20080020581A - 화상 처리장치, 화상 처리 방법 및 화상 처리 프로그램 - Google Patents

Abstract

화상 처리 장치는 입력 화상을 저장하도록 구성된 화상 보존부와, 입력 보존부에 기억된 입력 화상을 동일한 크기 및 형태를 갖는 복수의 화상 부분으로 분할하도록 구성된 화상 분할부와, 화상 분할부에 의해 생성된 각 화상 부분의 특징량을 산출하도록 구성된 특징량 산출부와, 화상 분할부에 의해 생성된 화상 부분 중 각 개별의 하나에 대한 특징량으로서 특징량 산출부에 의해 산출된 특징량과 미리 판정된 값 사이의 차이를 계산하는 차이 계산 처리뿐만 아니라, 차이에 근거하여 각 개별의 화상 부분이 입력 화상의 배경에 대한 부분인지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하는 판정 처리를 실행하도록 구성된 차이 계산부를 포함한다.

Description

화상 처리장치, 화상 처리 방법 및 화상 처리 프로그램{Image-processing apparatus, image processing method and image processing program}

본 발명은 2006년 8월 31일자로 일본 특허청에 제출된 일본 특허출원 JP2006-236145 및 2006년 9월 20일자로 일본 특허청에 제출된 일본 특허출원 JP2006-254817에 관련된 주제를 포함하며, 전체 내용은 참조로서 여기에 포함되어 있다.

본 발명은 화상 처리장치, 화상 처리 방법 및 화상 처리 프로그램에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 감시 카메라를 이용하여 미리 결정된 감시 장소를 촬상한 결과로서 얻어진 화상으로부터 미확인 대상 및/또는 수상한 개인의 검출이 적합하게 적용할 수 있는 기술에 관한 것이다.

종래부터, 감시 카메라를 이용하여 미리 결정된 대상을 소정의 감시 모니터를 거쳐서 시인함으로써, 소정의 감시 대상을 감시하는 감시 시스템이 알려져 있다. 이 감시 시스템에 있어서, 감시 대상은 감시 대상의 화상으로서 감시 카메라를 이용한 촬상 조작으로부터 얻어진 화상을 시각적으로 인식함으로써 감시된다.

그러나, 이러한 감시 카메라에 대해서, 감시 대상이 되는 장소의 수가 증가 함에 따라, 24시간 동안 감시자가 감시 동작을 계속 감시하는 것은 곤란하다. 또, 감시 시스템은 조작 시간을 단축하기 위해 감시 카메라에 접속되는 비디오 레코더에 제한된 화상수를 기억하도록 하고 있다.

이 때문에, 감시 시스템을 입력 화상으로부터 미확인 대상 및/또는 수상한 사람을 검출하는 기술로 제공하는 것이 필요하다.

예를 들면, 은행의 ATM등에 있어서, 인체를 검출하는 센서가 이용될 수 있다면, 비교적 상기과 같은 요구를 용이하게 만족시킬 것이다.

하지만, 해변과 같은 먼 풍경로부터의 미확인 대상 및/또는 수상한 사람의 검출을 위해서는 이용되지 않는다.

종래 많은 경우에에 있어서는, 상기 기재된 상황에서 직전의 화상 데이터와 현재 화상을 비교하는 기술로서 공개특허 2006-14215에 개재된 감시 기술이 채택되고 있었다.

물체가 감시되는 장소에 들어갈 때, 영상 데이터에 있어서의 그 물체를 구성하는 화상 부분의 밝기가 그 장소와 다른 밝기 레벨로 변화된다. 따라서, 나머지 화상으로부터 휘도의 차이를 갖는 영역을 차이 영역으로서 검출함으로써, 물체가 검출될 수 있다. 그러나, 바다, 사막, 초원, 하늘 등의 풍경의 경우에 있어서, 검출 대상인 물체 이외의 것도 움직이고 있다. 물체 이외의 것에 대한 예는 바다의 물, 사막의 모래, 초원의 풀, 하늘의 구름 등이 있다. 이 때문에, 종래의 기술은 현재 화상 직전의 화상과 현재 화상을 비교한 결과는 그 외의 것으로 인해 움직이는 물체로서 잘못 검출된다는 문제를 갖는다.

이 문제를 해결하는 하나의 방법으로서, 예를 들면 공개특개평 10-328226과 같은 문서에 종래의 다른 기술이 공개되어 있다.

공개특개평 10-328226에 공개된 기술에 따라서, 촬영 조작으로 촬상된 현재 화상과 현재 화상 직전의 화상 사이의 차이는 임계 비교 처리를 실행함으로써 2진 데이터로 생성 변환된다. 동시에, 참조로서 촬상된 과거의 차이의 누적 결과와 임계치를 변화시키는 배경 화상은 배경 화상내에 존재하는 나무 및/또는 수면의 요동에 대한 검출로서 잘못 만들어진 검출의 수를 저감하도록 생성된다.

그렇지만, 이 기술에 따라서, 임계치가 나무의 요동에 의해 전형적으로 생성되는 큰 휘도 변화에 대해 과도하게 큰 값이 되는 경우를 생각할 수 있다. 그러한 경우, 침입자 등에 의한 침입 즉, 중요한 침입이 바람직하지 못하게 검출되지 않는 경우가 생길 우려가 있다.

본 발명의 실시예에 따라서, 바다의 물, 사막의 모래, 초원의 풀, 하늘의 눈에 대한 화상으로서 촬영 조작으로 촬상된 화상의 요동과 같이 주로 자연현상에 의해 생기는 변동이 발생하는 장소를 감시하는 감시 카메라를 이용하여 촬영 조작으로 취해진 화상으로부터 수상한 사람 또는 미확인 대상에 의해 만들어진 침입을 안정하게 검출하는 것이 가능한 화상 처리장치를 제공하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시예에 따라서, 화상 처리장치가 일단 입력 화상을 기억하고, 화상을 동일한 크기 및 형태를 갖는 화상 부분으로 분할한다. 계속해서, 화상 처리장치는 각 화상 부분을 위한 특징량을 산출한다. 그 다음, 각 산출된 특징량과 미리 결정된 값 사이의 차이는 산출된 양과 관련된 화상 부분이 배경인지의 여부에 관한 결정 결과를 산출하여 생성하는데 이용된다. 그 다음, 판정 결과에 근거하여, 미확인 대상 등의 존재/미존재에 대한 정보가 출력된다.

본 발명의 발명자는 바다와 같은 자연의 풍경을 갖는 경우와 같이 미리 결정된 규칙성을 가지면서 움직이는 촬영 대상에서 배경 및 미확인 대상을 서로 구별하는데 이용된 방법이 부적절하다고 판단되어 오고 있다. 이 방법은 종래의 기술에 근거하여 현재 화상과 현재 화상 직전의 화상을 비교함으로써 배경 및 미확인 대상을 서로 구별하는데 이용된다. 그 다음, 본 발명의 발명자는 입력 화상만을 이용하여 배경 및 미확인 대상을 서로 구별하는 기술을 모색하고 있다. 그 결과, 본 발명의 실시예에 따른 화상 처리장치는 화상을 동일한 크기와 모양을 갖는 화상 부분으로 분할한다. 계속해서, 화상 처리장치는 각 화상 부분을 위한 특징량을 계산한다. 그 다음, 각각의 계산된 양과 미리 결정된 값 사이의 차이가 계산된다.

전체 화상이 배경인 예를 가정하자. 이 경우, 화상을 분할하는 결과로서 얻어진 각 화상 부분을 위해 계산된 특징량은 영역 사이에서 거의 변화되지 않는다.

기술적인 개념에 근거하여 화상처리 방법에 따라, 바다나 하늘 등의 화상을 갖는 경우와 같은 자연현상에 기인하여 화상이 변동되더라도, 미확인 대상 등은 바다 및 하늘과 같은 변동 배경과 일정한 특징량을 갖는 배경과 구별될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따라서, 특히 바다, 사막, 초원, 하늘 등의 경우의 일정한 요동을 나타내는 배경을 감시하는 감시장치로서의 화상 처리장치가 제공된다. 이 화상 처리장치는 바다의 물과 하늘의 구름과 같이 미확인 대상의 각각의 자연현상을 잘못 인식하지 않고 배경을 인식할 수 있다.

이 실시예는 입력 화상을 복수의 수평화상 부분으로 분할하지 않고 자연 풍경의 하나의 입력 화상으로부터 미확인 대상을 검출하는 고용량을 증명한다.

그러나, 이전에 기재된 바와 같이, 풍경의 화상으로서 먼 위치로부터 촬상된 화상의 경우에 있어서, 하나의 입력 화상은 미확인 대상의 검출의 만족 결과가 되다고 말할 수 있는 결과를 항상 확신하지는 않는다. 그러므로, 이 문제를 해결하기 위해, 먼 위치에서 촬상된 화상으로부터 미확인 대상을 검출하는 처리에 있어서, 아래에 기재될 다양한 판정 처리를 시행하기 전에 전처리로서 입력 화상은 복수의 수평화상 부분으로 분할된다. 그 다음, 각각의 수평화상 부분은 판정 처리의 실행에 따라 화상으로서 다뤄진다. 이 전처리는 먼 위치에서 촬상된 화상으로부터 미확인 대상을 검출하는 향상에 기여한다.

이하, 본 발명의 실시예 1 ~ 5가 도 1~도 21을 참조하여 설명된다.

1: 실시예의 개략

도 1은 본 발명의 실시예에 대한 공통 개념에 근거하여 화상 처리장치를 나타내는 전체 블럭도이다. 보다 구체적으로, 도 1a는 화상 처리장치의 실제 하드웨어를 주로 나타내는 블럭도이며, 도 1b는 이 장치의 기능부를 주로 나타내는 블럭도이다.

도 1a에 도시된 화상 처리장치(101)는 촬상 카메라(102)에 의해 출력된 화상으로부터 미확인 대상의 존재 및 미존재의 여부를 검출하고, 미확인 대상의 존재를 보고하는 알람 출력으로 하는 2진 신호를 생성하거나 미리 판정된 처리의 결과로서 얻어진 화상신호를 생성한다. 촬상 카메라(102)는 화상신호를 생성하기 위한 CCD촬상 소자를 이용하는 일반적으로 알려진 카메라이다. 촬상 카메라(102)에 의해 생성된 화상신호는 HDD 등의 대용량 메모리에 기억되거나 통신회선을 거쳐서 호스트 장치에 출력된다.

화상 처리장치(101)는 기본적으로 버스(106)에 의해 서로 접속된 CPU(103), ROM(104), RAM(105)를 이용한 마이크로 컴퓨터이다. CPU(103), ROM(104), RAM(105)은 미리 결정된 신호 등을 생성하기 위해 촬상 카메라(102)에 의해 출력된 화상에 미리 결정된 처리를 실행한다. 그 다음, 화상 처리장치(101)는 출력 I/F(107)을 통해서 이 신호를 출력한다.

도 1a에 도시된 구성은, 이후 상술하는 모든 실시예에 공통인 구성이라는 것을 알아야 한다.

화상 보존부(112)와 소정치 보존부(115)를 제외한 도 1b에 도시된 모든 기능부는 상술한 마이크로 컴퓨터에 의해 실행되는 RAM(104)에 기억된 소프트웨어 프로그램이다. 화상 보존부(112)는 ROM(105)로서 이용되며, 소정치 보존부(115)는 ROM(104) 및 ROM(105)를 포함한다.

촬상 카메라(102)로부터 수신된 화상 신호는 입력 정지화상으로서 화상 보존부(112)에 보존된다.

화상 분할부(113)는 화상 보존부(112)에 기억된 화상을 동일한 크기 및 형태를 가지는 화상 부분으로 분할하는 모듈이다.

특징량 산출부(114)는 화상 보존부(112)에 기억된 화상을 분할하도록 화상 분할부(113)에 의해서 실행된 처리의 결과로서 얻어진 각 화상 부분의 특징량을 계산하는 모듈이다. 소정치 보존부(115)는 특징량 산출부(114)에 의해서 산출된 각 특징량을 위한 비교치를 제공하거나, 특징량에 근거하여 소정의 데이터를 제공 하는 유닛(unit)이다. 그리고, 차이 계산부(116)는 특징량 산출부(114)에 의해서 계산된 각 특징량과 소정치 보존부(115)에 의해 제공된 비교치 혹은 특징량에 근거하여 데이터로서 소정치 보존부(115)에 의해 제공된 소정의 데이터 사이의 차이를 계산하는 모듈이다. 차이 계산부(116)에 의해 실행된 처리 결과는 2진의 알람,기억부 혹은 네트워크에 출력된 화상이다.

도 1b에 도시된 구성은, 이후 상술하는 모든 실시예에 공통인 구성이라는 것을 알아야 한다.

화상을 위한 특징량 산출부(114)에 의해 계산된 특징량은 화상의 모양 혹은 질감을 나타낸다. 즉, 특징량은 일반적인 렌더링(rendering) 소프트웨어의 텍스처(texture)라고 거의 불리는 것을 나타낸다.

만약 화상이 초원의 사진이라면, 이 화상은 농담(濃淡)의 녹색을 갖는 경사 포물선을 많이 포함한다.

만약 이 화상이 온화한 해면의 사진이면, 해안선 방향(underlying trend)인 농청색으로 일광을 반사하는 미세한 수평선 패턴이나, 파도비말(wave splash) 등의 백색의 부분이 표면에 많이 존재한다.

이들 자연의 풍경은 인공적으로 작성된 타일 등의 고정된 패턴을 기계적으로 생성하지 않는다. 그 대신에, 각각의 자연 풍경은 임의의 격차을 갖고, 고정된 유사한 패턴의 특징을 형성하고 있다고 인정된다. 파도비말이 초원에는 존재하지 않는 동시에, 농담색을 갖는 경사 포물선도 온화한 해면상에 존재하지 않는다.

이들 자연의 풍경은 시간이 지남에 따라 자연 현성에 기인하여 변화한다. 따라서, 종래 기술과 같이 단순하게 시간차이에 수반하는 복수의 정지화상을 비교함으로써, 자연적인 배경으로서 인정되어야 하는 배경이 움직임으로 인해 미확인 대상으로서 잘못 인식된다.

움직이는 배경의 경우에 있어서 배경의 텍스처를 파악함으로써, 실시예에서는 시간축을 따라 발생하는 변화에 의해 위로 트리거(tripped)되지 않고 농도의 높은 정도를 갖는 배경을 인식하는 기술을 제공할 수 있다.

배경의 텍스처나 배경의 패턴을 파악함으로써, 낯선 대상의 특징도 잘 파악할 수 있다. 그러므로, 배경의 텍스처나 배경의 패턴을 파악하는 처리가 특징량을 산출하는 처리이다.

상기 기술된 바와 같이, 입력 화상은 동일한 크기와 모양을 갖는 균일하고 미세한 화상 부분으로 분할되고, 그 후 각각의 화상 부분의 특징량이 산출된다. 화상 부분의 산출된 특징량 중 특정 하나가 화상의 배경에 대한 특징량으로부터 벗어나는 값을 나타낸다면, 특정의 특징량은 화상에 존재하는 미확인 대상의 특징량으로 판정된다. 이 때문에, 특징량은 각 화상 부분을 위해 산출되고, 화상 부분을 위해 설정된 대상 특징량(target characteristic)과 비교되므로, 산출된 특징량과 대상 특징량 사이의 유사성 및 비유사성 여부의 정도를 판정할 수 있다. 다음의 기재에 있어서, 대상 특징량은 화상의 배경으로부터 선택된 샘플의 특징량으로서 간주된다. 이것이 차이 계산 처리로서 간주된다. 최종적으로 계산된 차이는 특징량이 산출되었던 화상 부분이 샘플로서 사용된 배경의 부분인지의 여부에 따른 판정 결과를 산출하기 위해, 미리 판정된 임계치와 전형적으로 비교된다.

상기 기술된 이 일련의 처리는 개개의 화소 사이에서 휘도의 차이를 계산하는 기술 사상의 연장이다.

상기 기술된 것은 모든 실시예의 공통적 개념이다.

특징량이 얻어지는 방법 및 특징량 사이의 차이가 계산되는 방법이 나중에 기술될 것이다.

2: 제 1실시예

제 1실시예는 다음과 같이 설명한다. 우선, 실시예의 개략이 기재된다. 이 실시예에 있어서, 화상이 미리 제공되고, 화상의 배경은 상기 언급된 샘플로서 수작업으로 지정되고, 배경의 특징량은 보존된다. 그 다음, 화상 처리장치는 나중에 실제 작업 가동 상태로 놓을 때, 입력 화상의 부분을 위해 찾아진 각 특징량은 보존된 배경의 특징량과 비교된다.

도 2는 본 발명의 제 1실시예에 다라 화상 처리장치(201)을 나타내는 블럭도이다. 도면은 도 1b에 근거한다.

화상 보존부(112)는 촬상 카메라(102)에 의해 발생된 입력 정지화상을 한번 저정하는 섹션이다.

화상 분할부(113)는 입력 정지화상을 미세한 화상 부분으로 분할하는 섹션이다.

특징량 산출부(114)는 각각의 화상 붑분의 특징량을 산출하는 섹션이다.

반면에, 배경 특징량 보존부(202)는 샘플로서 미리 조작자의 의해 실행된 조작에 의해 지정된 배경의 특징량으로서 특징량을 보존하는데 사용되는 섹션이다.

차이 계산부(116)는 각 화상 부분을 위한 특징량 산출부(114)에 의해 산출된 특징량과 배경 특징량 보존부(202)에 보존된 배경 특징량 사이의 차이를 계산하는 섹션이므로, 화상 부분이 배경 부분인지의 여부에 따른 판정 결과를 산출할 수 있다.

차이 계산부(116)에 의해 계산된 차이에 근거한 판정 결과가 배경 부분이 아니라면, 미확인 대상이 입력정지 화상에 존재한다는 것을 조작자에게 알려주기 위해 알람을 출력한다.

배경 특징량 보존부(202)는 표시부(203)와 입력부(204)에 접속되어 있다.

표시부(203)는 LCD 등의 일반적으로 알려진 디스플레이 장치이다.

입력부(204)는 예를 들면 마우스 등 일반적으로 알려진 포인팅 장치이다.

상기 기재된 바와 같이, 배경 특징량 보존부(202)는 샘플로서 미리 조작자에 의해 실시된 조작에서 화상 보존부(112)에 보존된 입력정지 화상으로부터 지정되어 있는 배경의 특징량으로서 특징량을 보존하는데 사용되는 섹션이다. 상세하게 하기 위해, 화상 처리장치가 실제 조작상태에 놓이기 전에, 배경 샘플을 포함하는 입력 화상은 표시부(203)에 표시되고, 그 후에 조작자는 배경 샘플로서 역할을 하는 입력 화상에서 범위를 지정하기 위해 입력부(204)를 조작한다. 특징량 산출부(114)는 샘플로서 사용된 배경의 특징량을 산출하고, 배경 특징량 보존부(202)에서 특징량을 기억한다.

도 3a, 도 3b 및 도 3c는 제 1실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 조작의 개략에 대한 기재를 참조하여 전형적인 화상을 나타내는 도면이다.

도 3a는 바다(302)와 하늘(303)과 미확인 대상인 배(304)의 전형적인 화상을 나타낸다. 이 화상은 화상 보존부(112)에 기억된다.

도 3b는 조작자에 의해 실시된 조작에 따라서 표시부(203)상에 표시된 화상(301)로부터 입력부(204)의 조작자에 의해 실시된 조작에서 샘플로서 각각 지정된 배경을 나타낸다. 이 특징량 산출부(114)는 각 배경의 특징량을 계산하고, 샘플의 특징량으로서 배경 특징량 보존부(202)에서 배경의 특징량을 기억한다. 도 3a에 도시된 화상의 경우에 있어서, 조작자는 하늘(303)과 바다(302)로부터 각각 선택된 샘플인 2개의 배경 샘플(B(1)와 B(2))을 지정한다.

도 3c은 화상(301)을 분할하는 결과로서 화상 분할부(113)에 의해 생성된 미세한 화상 부분을 나타낸다. 특징량 산출부(114)는 각각의 화상 부분의 특징량을 산출한다. 도 3c의 전형적인 경우에 나타낸 바와 같이, 화상 분할부(113)는 화상을 25개의 화상 부분(S(1)~ S(25))으로 분할한다.

차이 계산부(116)는 각 배경 샘플(B(1)과 B(2))의 특징량과 각 화상 부분(S(1)~ S(25))의 특징량 사이의 차이를 계산한다. 즉, 배경 샘플(B(1)과 B(2))과 화상 부분(S(1)~ S(25)) 사이의 차이로서 차이 계산부(116)에 의해 순차 계산된 특징량 차이가 다음에 열거된다.

배경 샘플(B(1))과 화상 부분(S(1))의 특징량 사이의 차이, 배경 샘플(B(2))과 화상 부분(S(1))의 특징량 사이의 차이, 배경 샘플(B(1))과 화상 부분(S(2))의 특징량 사이의 차이, 배경 샘플(B(2))과 화상 부분(S(2))의 특징량 사이의 차이 등이 있고, 마지막으로, 배경 샘플(B(1))과 화상 부분(S(25))의 특징량 사이의 차이, 배경 샘플(B(2))과 화상 부분(S(25))의 특징량 사이의 차이가 있다.

도 4, 5 및 6은 상기 기재된 동작을 상세하게 나타내는 플로차트를 나타낸다.

도 4는 제 1실시예에 따른 화상 처리장치(201)에 의해 실시된 실제 동작 이전의 전처리를 나타내는 플로차트를 나타낸다. 도시된 바와 같이, 플로차트는 전처리의 실행이 시작되는 단계(S401)를 시작한다. 그리고, 다음 단계(S402)에서, 조작자에 의해 지정되도록 샘플을 포함하는 입력 정지화상을 화상 보존부(112)의 RAM에 기억된다. 아래 기술된 바와 같이, 입력 정지화상의 배경은 샘플로서 조작자에 의해 지정된다.

다음에, 다음 단계(S403)에서, 입력 정지화상은 표시부(203)에 표시된다.

표시부(203)에 표시된 입력 정지화상을 시각적으로 확인하면서, 다음 단계(S404)에서 조작자는 샘플로서 사용될 모든 배경의 어드레스 범위에 들어오도록 입력부(204)를 조작한다.

조작자가 지정된 어드레스를 확증한 후에, 다음 단계(S405)에서 어드레스 범위는 RAM에 기억된다. 그리고, 다음 단계(S406)에서 샘플인 각 어드레스 범위의 화소는 입력 정지화상으로부터 추출되고, 화소의 특징량은 각 어드레스 범위를 위해 계산된다. 그 다음, 특징량은 배경 특징량 보존부(202)에 보존된다. 마지막으로, 최후 단계(S407)에서 이 플로차트로 나타내는 전처리의 실행이 종료된다.

도 5로 도 6은 제 1실시예에 따라서 화상 처리장치(201)에 의해 조작 상태에서 실시된 실제 조작을 나타내는 플로차트를 나타낸다.

도 5에 도시된 바와 같이, 플로차트는 실제 동작의 실행이 시작되는 단계(S501)를 시작한다. 그리고, 다음 단계(S502)에서, 입력 정지화상은 화상 보존부(112)의 RAM에 기억된다.

그리고, 다음 단계(S503)에서, 특징량 산출부(114)는 입력 정지화상을 분할하는 결과로서 화상 분할부(113)에 의해 발생된 각 발생 부분이 특징량을 산출한다.

이 이후, 단계(S503) 다음의 단계에서 각 화상 부분의 특징량과 각 배경 샘플의 특징량 사이의 차이가 계산된다.

단계(S504)에서, 변수(i)는 1로 초기화된다. 변수(i)는 특징량 사이의 차이를 계산하도록 하는 처리로서 역할을 하는 화상 부분을 확인하는데 사용된 변수이다.

게다가,단계(S505)에서 변수(j)는 1로 초기화된다. 변수(j)는 특징량 사이의 차이를 계산하도록 하는 처리에서 대상인 배경 샘플을 확인하는데 사용된 변수이다.

그리고, 다음 단계(S506)에서 배경 샘플(B(j))의 특징량과 화상 부분의 특징량(S(i))과의 차이를 계산한다.

이후에, 다음 단계(S507)에서는 단계(S506)에서 실시된 처리로 계산된 차이가 미리 결정된 기억 임계치와 비교된다. 이 판정 결과에 있어서는 차이가 적어도 임계치와 동일하다는 것을 나타내면, 그 흐름은 플래그 변수(f(i))가 1로 설정되는 단계(S508)로 진행된다. 화상 부분(i)으로서의 많은 플래그 변수(f(i))가 제공된다. 플래그 변수(f(i))는 1로 설정되거나, 0으로 리셋될 수 있다. 반면에, 이 판정 결과에 있어서는 차이가 임계치보다 작다는 것을 나타내면, 그 흐름은 플래그 변수(f(i))가 0으로 리셋되는 단계(S509)로 진행된다.

그리고, 단계(S508) 다음의 단계(S610)에서, 변수(j)가 샘플수 최대치와 적어도 동일한지의 여부를 검증한다. 도 3a ~ 도 3c에 도시된 전형적인 입력 정지화상의 경우에 있어서, 배경 샘플(j)의 수는 2이다. 그래서, 변수(j)가 2와 적어도 동일한지의 여부를 검증한다. 이 판정 결과에 있어서는 변수(j)가 샘플수 최대치와 적어도 동일하다고 나타내면, 그 흐름은 변수(i)가 1만큼 증가되는 단계(S611)로 진행된다. 반면에, 이 판정 결과에 있어서는 변수(j)가 샘플수 최대치보다 작다고 나타내면, 그 흐름은 변수(j)가 1만큼 증가되는 단계(S612)로 진행된다. 아직 이것은 단계(506)와 다음 단계에서 실시된 처리내에서 대상으로서 역할을 하는 배경 샘플(j)이기 때문이다.

단계(S613)에서, 변수(i)가 화상 부분수 최대치와 적어도 동일한지의 여부를 검증한다. 이 판정 결과에 있어서는 변수(i)가 화상 부분수 최대치보다 작다고 나타내면, 그 흐름은 변수(i)가 1만큼 증가되는 단계(S614)로 진행된다. 그 다음, 이 플로차트로 나타내는 조작 흐름은 제 2배경 샘플로서 사용된 바다를 위한 처리를 실시하지 않고 단계(S505)로 돌아간다. 왜냐하면, 현재 화상 부분(i)은 하여튼 하늘의 화상 부분으로 알고 있다.

반면에, 이 판정 결과에 있어서는 변수(i)가 화상 부분수 최대치와 동일하다고 나타내면, 판정의 결과는 모든 화상 부분(i)이 단계(505)와 다음 단계에서 실시 된 처리내에서 대상으로서 사용된다고 나타내는 판정 결과로서 해석된다. 이 경우에, 이 플로차트로 나타내는 조작의 흐름은 모든 플래그 변수(f(i))가 1로 설정된 플래그 변수(f(i))인지의 여부를 검증하는 단계(S615)로 진행한다.

이 판정 결과가 1로 설정된 플래그 변수(f(i))가 아니라고 나타내면, 판정 결과에 있어서는 모든 화상 부분(i)이 배경의 화상 부분이라고 나타내는 판정 결과 또는 미확인 대상이 아니라고 나타내는 판정 결과로서 해석된다.

이 판정 결과가 1로 설정된 플래그 변수(f(i))라고 나타내면, 판정 결과는 1로 설정된 플래그 변수(f(i))를 갖는 화상 부분(i)가 배경이 화상 부분이 아니라 미확인 대상의 화상 부분이라고 나타내는 판정 결과 또는 미확인 대상이 화상 부분(i)에 존재한다고 나타내는 판정 결과로서 해석된다.

즉, 미확인 대상의 존재가 인정되면, 이 플로차트로 나타내는 조작의 흐름은 알람이 출력되는 단계(S616)로 진행한다. 마지막으로, 최후 단계(S617)에서, 이 플로차트로 나타내는 조작의 실행이 종료된다.

본 실시예에 따라서, 배경 샘플은 수동 조작을 실시하여 미리 지정된다. 이 때문에, 본 실시예는 배경 특징의 변화에 추종할 수 없다는 결점을 가진다. 구제적으로, 바다가 배경인 것을 예를 들어 가정하자. 이 경우에, 촬상 카메라의 촬영 각도가 변화하기 때문에 다른 배경 변화인 바다와 하늘 사이의 관계가 변화하는지에 기인하여 바다가 거칠게 되면, 미확인 대상의 부정확한 인식은 아마도 바람직하지 않게 실행될 수 있다.

그렇지만, 배경의 특징량이 충분히 알려지고, 적절한 설정이 특징량에 근거 하여 감시되는 적절한 대상으로 이루어진다면, 본 실시예는 그 기능을 잘 발휘할 수 있다. 어쨌든 실시예에 따른 방법은 감시 대상의 특징량이 거의 변하지 않는 경우에 적용될 수 있고, 촬영 조작은 촬상 카메라(102)의 촬영 각도를 변화하지 않고 실행되고, 배경 샘플은 특징량이 변화하면 새롭게 지정될 수 있다.

그런데, 화상 부분의 크기가 판정되는 방식은 감시하는 대상에 의존하여 아주 조금 변화한다. 완전한 패턴을 형성하는 배경의 경우에, 예를 들면 화상 부분의 지나치게 작은 크기가 설정되면, 각 화상 부분의 특징량은 계산될 수 있다고 말할 수 없다. 그러나, 검출된 미확인 대상의 크기가 작고, 화상 부분의 지나치게 작은 크기가 설정된다면, 화상 부분을 위해 산출된 특징량의 변화를 관측하는 것은 바람직하지 않게 어렵다. 그러므로, 감시하는 대상에 따라서 화상 부분의 크기가 적절하게 변화하는 것이 필요하다. 이 때문에, 화상 처리장치의 실제 조작 이전에 시험 동작을 실시하면서, 시험 및 에러에 근거하여 크기를 적절하게 변화함으로써 미리 화상 부분의 최적화 크기를 판정하는 것이 좋다.

상기 기술은 다음과 같이 요약된다. 본 실시예에 따른 화상 처리장치(201)의 핵심 요소는 소프트웨어의 실행에 의한 마이크로 컴퓨터 동작이다. 입력 정지화상이 화상 처리장치(201)에 공급될 때, 화상은 화상 보존부(112)(실체는 RAM(105))내에 보존된다. 화상 분할부(113)는 입력 정지화상을 균등인 형상을 갖는 화상 부분으로 분할한다. 특징량 산출부(114)는 각 화상 부분을 위한 특징량을 산출한다. 수동 조작을 행함으로써 지정된 배경 샘플의 특징량은 배경 특징량 보존부(202)에서 미리 판정된 값(115)로서 미리 기억되어 있다. 각 화상 부분을 위해 계산된 특징량과 배경 샘플의 특징량 사이의 차이는 미리 판정된 임계치와 비교된다. 임계치보다 작게 찾아진 차이를 갖는 화상 부분은 배경의 화상 부분이라고 판정된다. 이 경우에, 배경의 화상 부분이라고 판정된 화상 부분을 위해 제공된 플래그는 0으로 리셋된다.

그러므로, 상기 기술된 처리를 실행함으로써, 화상 부분이 미확인 대상인지 화상 부분의 배경에 대한 화상 부분인지에 따라 판정 결과를 산출하는 것이 가능하다. 상기 기술로부터 분명한 바와 같이, 상기 기술된 처리는 입력 정지화상을 분할하는 결과로서 얻어진 각 화상 부분을 위한 특징량을 계산하는 처리와, 각 화상 부분을 위해 계산된 특징량과 배경 샘플의 특징량 사이의 차이를 계산하는 처리를 포함한다.

2.1: 특징량 연산 방법

특징량을 연산하는 방법을 설명한다.

특징량은 소정의 범위에서 화상의 특징을 나타내는 숫자이다.

다양하게 있을 수 있는 화상의 특징들이다. 화상의 특징은 화상의 색, 화상의 채도 및 화상의 패턴을 포함한다. 그러므로, 화상의 특징량은 보통 단일의 스칼라량이 아니다. 그 대신에, 화상의 특징량은 많은 요소를 가지는 행렬이다.

도 7a, 도 7b 및 도 7c는 이 명세서에 기재된 본 발명의 모든 실시예에 공통이고 특징량을 산출하는 방법 중 하나인 색히스토그램의 기재로 간주되는 대략 설명도이다.

좀더 구체적으로, 도 7a는 화상으로부터 지정 선택된 배경 샘플을 포함하는 입력 정지화상(701)을 나타낸다. 바다(702)는 입력 정지화상(701)의 영역 전체에 걸쳐서 퍼져있다. 바다(702) 중에, 배(703)가 미확인 대상으로서 존재한다. 배(703)는 검은색 화소로 구성된다.

도 7b는 도 7a에 나타내는 입력 정지화상(701)으로부터 추출된 배경 샘플을 나타낸다. 도 7b에 도시된 이 배경 샘플은 바다(702)의 확대 부분이다. 도 7b에 나타낸 바와 같이, 파도비말(704)은 배경 샘플의 해수(705)상에 존재한다. 이 해수(705)는 청색 화소로 구성되지만, 각 파도비말(704)은 백색 화소로 구성된다.

도 7c은 모든 색성분의 행렬을 나타낸다. 도 7a에 도시된 입력 화상에 존재하는 화소의 값은 화소에 대응하는 성분으로서 행렬(706)에 포함된 요소와 하나씩 누적 가산된다. 결과적으로, 화소치는 파도비말을 표현하는 백색의 영역(707)과 해수를 표현하는 청색의 영역(708)과 미확인 대상인 배를 표현하는 흑색의 영역(709)에 집중한다. 즉, 독자로 하여금 주지의 가우스 곡면과 같은 곡면이 각 백색의 영역(707)과 청색의 영역(708)과 흑색의 영역(709)에 형성된다고 생각하는 것이 좋다.

이상 설명한 바와 같이, 칼라 화상의 색히스토그램은 칼라 화상의 화소를 위해 각각 계산된 출현 빈도를 나타내는 데이터이다. 색히스토그램은 또한 칼라 화상을 구성하는 색 알갱이를 뿔뿔이 흩어지게 하고, 그 후 모든 색성분을 위한 동일한 색성분의 색 알갱이를 모으는 결과로서 얻어진 데이터로서 간주될 수 있다. 이 때문에, 생성한 데이터에는 모양의 개념이 없어지게 된다.

도 8a, 도 8b, 도 8c 및 도 8d는 특징량을 산출하는 방법 중 하나인 주파수 해석의 기재로 간주하는 대략 각각의 설명도이다. 특징량을 산출하는 주파수 해석 방법은 이 명세서에 기재된 본 발명의 모든 실시예에 공통인 방법으로서 사용될 수 있다.

좀더 구체적으로, 도 8a는 입력 화상의 부분(801)을 나타낸다. 입력 화상부분(801)은 도 7b에 도시된 바와 동일하다. 즉, 부분(801)은 바다의 부분이다. 입력화상 부분(801)으로부터 추출된 배경 샘플로서 도 8b에 도시된 배경 샘플은 입력화상 부분(801)의 확대 부분이다. 도 8b에 도시된 배경 샘플은 파도비말이다. 파도비말의 화소(802)가 밝고, 해수의 화소는 어둡다.

도 8c는 좌측에서 우측 방향으로 입력 화상을 구성하는 화소의 명도를 순차 나타내는 결과로서 얻어진 전형적인 그래프를 나타낸다. 도면으로부터 분명한 바와 같이, 해수를 구성하는 화소의 명도 레벨은 낮지만, 파도비말을 구성하는 화소의 명도 레벨은 높다. 그리고, 이 방식으로 얻어진 그래프는 마치 신호의 파형처럼 다뤄진다. 특징량을 찾는 주파수 해석 방법은 신호의 주파수 성분을 해석하는 방법이다.

도 8d은 그 주파수 해석 방법의 전형적인 결과를 나타낸다. 주파수 해석 방법에 따라서, 도 8c에 나타내는 파형은 푸리에 해석하고, 푸리에 해석의 결과는 수직축으로 나타내는 휘도 레벨과 수평축으로 나타내는 주파수 사이의 관계를 표현한 교정법(cure)으로서 도 8d에 도시된 곡선으로 나타낸다. 최종적으로, 곡선으로 나타내는 데이터가 행렬로 놓여진다. 이 행렬의 성분은 입력 화상의 휘도를 나타내는 파형을 갖는 각각의 신호의 주파수 성분이다.

이상 설명한 바와 같이, 특징량을 찾는 주파수 해석 방법에 따라서, 화소 사이의 휘도 레벨 변화를 나타내는 파형은 이 파형의 주파수 성분을 해석하는 푸리에 변환하여 생성한 것이다. 푸리에 변환의 결과로서, 미리 판정된 패턴으로 나타나는 농담 패턴은 주파수 성분에 의해 표현된다.

도 9는 동시 발생 확률 행렬의 기재로 간주되는 설명도이다.

좀더 구체적으로, 도 9a는 화상의 2개의 임의의 화소(P1과 P2)를 나타낸다. 화소(P1과 P2)의 서로간에 분리는 거리(r)와 각도(θ)로 나타낸다. 상대 위치 함수(δ)는 거리(r)와 각도(θ)에 의존하는 함수이다. 상대 위치 함수(δ)는 δ=(r,θ)로 나타낸다.

도 9b는 상대 위치 함수(δ)가 δ1=(1, 0°)인 경우, 화소(P1)에 인접한 다음 화소로서 화소(P2)를 나타낸다.

반면에, 도 9c는 상대 위치 함수(δ)가 δ1=(1, 90°)인 경우, 화소(P1) 바로 위의 화소로서 화소(P2)를 나타낸다.

동시 발생 확률 행렬은 직사각형 행렬이다. 동시 발생 확률 행렬의 성분은 휘도치에 대한 고정된 상대 위치 함수(δ)에 의해 서로 떨어져 분리된 2개의 화소의 휘도 레벨에 대한 결합을 누적으로 부가한 결과로서 얻어진 각각의 휘도치이다.

도 10은 설명이 이해하기 쉽게 간소화한 화상 데이터와 설명이 이해하기 쉽게 간소화된 동시 발생 확률 행렬을 나타내는 설명도이다.

구체적으로, 도 10a는 4개의 휘도 레벨(즉, 0 ~ 3의 휘도 레벨)의 16 화소(=4×4)를 갖는 화소의 데이터를 나타낸다.

도 10b는 4개의 휘도 레벨의 16(=4×4)개의 화소를 갖는 직사각형 행렬인 동시 발생 확률 행렬을 나타낸다. 다음의 기재는 상대 위치 함수(δ=(r,θ)=(1, 0°)를 위한 도 10a에 도시된 화상 데이터로부터 도 10b에 도시된 동시 발생 확률 행렬을 작성하는 순서를 설명한다.

도 10a에 도시된 좌표(0, 0)은 화소(P1)의 좌표(x, y)라고 가정하자. 화소(P2)의 좌표(x , y)는 (1, 0)이 된다. 도면에 나타낸 바와 같이, 화소(P1)의 휘도 레벨(i)과 화소(P2)의 휘도 레벨(j)은 둘다 0이다. 따라서, 좌표(i, j)=(0, 0)를 갖는 위치에서 휘도 레벨에 1을 더한다. 게다가, 왕복 카운트 조작이 실행되기 때문에, 좌표(i, j)=(0, 0)를 갖는 위치에서 휘도 레벨에 1을 더한다.

도 10(a)에 도시된 좌표(1, 0)은 화소(P1)의 좌표(x, y)라고 가정하자. 이 경우, 화소(P2)의 (x , y)는 (2, 0)가 된다. 도면에 나타낸 바와 같이, 화소(P1)의 휘도 레벨(i)은 0이고, 화소(P2)의 휘도 레벨(j)은 1이다. 그러므로, 좌표 (i, j)=(0, 1)를 갖는 위치에서 휘도 레벨에 1을 더한다. 또한, 왕복 카운트 조작이 실행되기 때문에, 좌표(i, j)=(1, 0)를 갖는 위치에서 휘도 레벨에 1을 더한다.

이상과 같이, 상대 위치 함수(δ)만큼 떨어져 분리된 화소의 휘도 레벨에 대한 조합을 나타내는 행렬 요소의 값을 카운트업(count up)하는 동작을 모든 화소에 대해서 실시한다. 즉, 이 직사각형 행렬인 동시 발생 확률 행렬은 두 개의 화소 의 휘도 레벨에 대한 조합이 출현하는 회수를 나타내는 각 성분을 갖는 역행렬이다.

이 왕복 카운트 조작이 실시되는지의 여부에 대해 결정하는 감시 시스템 설계자임을 유의하자.

동시 발생 확률 행렬의 특징에 있어서, 복수의 동시 발생 확률 행렬을 생성하기 위해 복수의 상대 위치 함수를 사용하는 것이 바람직하다.

특징량을 산출하는 이들 방법을 채택함으로써, 많은 데이터를 갖는 행렬에 관하여 표현된 특징량이 화상을 분할하는 결과로서 얻어진 각각의 화상 부분에 대해 알게된다.

각각의 이들 산출된 특징량과 전형적인 배경 샘플의 특징량으로서 미리 찾아 보존된 특징량 사이의 차이는 미리 판정된 임계치와 알게 되어 비교된다. 다음의 기재에 있어서, 차이 등을 계산하는 처리는 나중에 기재된 특징량 차이 계산 처리로서 간주된다.

산출된 특징량의 정밀도와 계산 처리량 사이의 트레이드 오프를 생각함으로써 상기 기재의 예로서 사용된 특징량 연산 방법 중 하나를 감시 시스템 설계자가 적절하게 선택한다는 것을 유의하자.

2.2: 특징량 차이계산방법

상기 기재의 예로서 사용된 특징량 연산 방법에 따라서, 특징량은 화상을 분할하는 결과로서 얻어진 각 화상 부분에 대해서 알게된다. 모든 특징량은 많은 데이터를 갖는 행렬에 관하여 각각 표현된다.

그러므로, 이러한 차이는 2개의 행렬의 데이터를 비교함으로써 알게된다. 이러한 차이가 어떻게 알게 될 수 있을까? 이 차이는 2개의 행렬의 데이터 사이의 유사성의 정도를 나타낸다. 이 2개의 행렬은 화상 부분을 위해 알게 된 특징량을 나타내는 행렬과 배경 샘플의 특징량을 나타내는 행렬이다.

2개의 행렬의 데이터 사이의 유사성 정도를 찾기 위해 다양하게 알려진 종래의 방법이 있다. 약간의 방법이 다음과 같이 열거된다.

(1): SAD(Sum of Absolute Difference)

2개의 행렬에서 2개의 대응 요소의 값 사이의 절대차는 이러한 한 쌍의 행렬 성분을 위해 알게 되고, 이러한 절대차의 합이 계산된다.

(2): SSD(Sum of Squared Difference)

2개의 행렬에서 2개의 대응 요소의 값 사이의 차이에 대한 2차 전력은 이러한 한 쌍의 행렬 성분을 위해 알게 되고, 이 제곱차의 합이 계산된다.

(3): 정규화(Normalization)

각 행렬 성분은 벡터 성분으로서 다뤄지고, 2개의 행렬에 대한 내적이 알게된다. 즉, 2개의 행렬에서 2개의 대응 성분의 적(product)이 알게 되고, 이 적의 합이 계산된다.

이 특징량 비교 처리는 단일의 스칼라량인 차이를 최종적으로 알기 위해 실행된다.

그리고, 이 계산된 차이는 화상 부분이 배경 샘플의 부분인지의 여부에 따라 판정 결과를 산출하기 위해 미리 보존된 소정의 임계치와 비교된다.

계산된 차이의 정밀도와 계산 처리량 사이의 트레이드 오프를 생각함으로써 상기 기재의 예로서 사용된 특징량 차이 계산 방법 중 하나를 감시 시스템 설계자가 적절하게 선택한다는 것을 유의하자.

상기 기재된 특징량 연산 방법과 특징량 차이 계산방법은, 제 1실시예에 따른 화상 처리장치뿐만 아니라, 후술하는 제 2, 제 3, 제 4, 제 5실시예에 따른 화상 처리장치에 공통인 방법으로서 각각 선택하여 채택될 수 있다. 즉, 어느 실시예에 대해서도, 색히스토그램 방법, 주파수 해석 방법, 동시 발생 확률 행렬 방법은 특징량 연산 방법으로서 채택될 수 있으며, SAD, SSD, 정규화 방법은 특징량 차이 계산방법으로서 채택될 수 있다.

3: 제 2실시예

도 11은 본 발명의 제 2실시예에 따른 화상 처리장치를 나타내는 블럭도이다. 제 2실시예에 따른 화상 처리장치는 도 1b에 도시된 구성에 근거한다. 도 2를 참조하여 전에 설명된 제 1실시예에 공통인 부분은 설명의 중복을 피하기 위해서 다음의 기재에서 다시 설명되지는 않는다.

제 2실시예의 경우에, 제 1실시예에 사용된 배경 특징량 보존부(202)가 평균치 보존부(1102)로 대체된다는 것이 제 2실시예가 제 1실시예와 다르다. 평균치 보존부(1102)는 화상 부분을 위한 특징량 산출부(114)에 의해 각가 산출된 특징값의 평균치를 계산하고, 이 계산된 평균치를 보존하는 유닛이다.

차이 계산부(116)는 화상 부분의 특징량으로서 특징량 산출부(114)에 의해 각각 산출된 특징값과 평균치 보존부(1102)에 의해 보존되는 평균치 사이의 차이를 계산한다. 화상 부분을 위한 차이 계산부(116)에 의해 계산된 차이는 화상 부분이 미확인 대상의 부분이라는 것을 나타내면, 알람이 출력된다.

도 12a, 도 12b 및 도 12c는 제 2실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 조작의 결과로서 얻어진 입력 화상을 대략 나타내는 도면이다.

좀더 구체적으로, 도 12a는 바다(1202)와, 미확인 대상인 배(1204)를 포함한 화상(1201)을 나타낸다.

도 12b는 도 12c에 도시된 화상 부분 중 하나의 특징량으로서 특징량 산출부(114)에 의해 알게 된 특징량(S(1)~S(25))의 평균치로 계산된 값을 보존하는 평균치 보존부(1102)를 나타낸다. 즉, 도 12b는 특징량(S(1)~S(25))의 합을 상기 언급된 특징량(S(1)~S(25))으로 나눔으로써 얻어진 평균치를 나타낸다.

상기 기재된 바와 같이, 차이 계산부(116)는 평균치 보존부(1102)에 의해 보존된 평균치와 화상 부분의 특징량으로서 특징량 산출부(114)에 의해 각각 산출된 특징값 사이의 차이를 계산한다. 차이 계산부(116)는 순차적으로 하나 하나씩 차이를 계산된다. 구제적으로 하기 위해, 차이 계산부(116)는 평균치(B)와 특징량(S(1)) 사이의 차이, 평균치(B)와 특징량(S(2)) 사이의 차이 등을 계산한다. 마지막으로, 차이 계산부(116)는 평균치(B)와 특징량(S(25)) 사이의 차이를 계산한다.

도 13과 도 14는 제 2실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 조작을 나타내는 플로차트를 나타낸다.

플로차트는 실제 조작의 실행이 개시되는 단계(1301)을 개시한다. 그리 고, 다음 단계(S1302)에서, 입력 정지화상은 화상 보존부(112)의 RAM에 기억된다.

이후에, 다음 단계(S1303)에서, 특징량 산출부(114)는 입력 정지화상을 분할하는 결과로서 화상 분할부(113)에 의해 생성된 각각의 화상 부분에 대한 특징량을 산출한다.

그리고, 단계(S1304)에서, 평균치(B)가 산출된다.

이후에, 단계(S1304) 다음의 단계에서, 각 화상 부분의 특징량과 평균치(B) 사이의 차이가 다음과 같이 계속된다.

먼저, 단계(S1305)에서, 변수(i)는 1로 초기화된다. 변수(i)는 특징량과 평균치 사이의 차이를 산출하는 처리에서 대상인 화상 부분을 식별하는데 사용되는 변수이다.

그리고, 단계(S1306)에서, 평균치(B)와 화상 부분의 특징량(i) 사이의 차이가 계산한다.

계속해서, 단계(S1307)에 있어서, 단계(S1304)에서 실행된 처리에서 계산된 차이가 적어도 임계치와 동일한지의 여부에 관해 판정 결과를 산출하기 위해 미리 결정된 기억 임계치와 비교된다. 판정 결과에 있어서는 차이가 임계치와 적어도 동일하다는 것을 나타내면, 그 흐름은 플래그 변수(f(i))가 1로 설정되는 단계(S1308)로 진행한다. 화상 부분(i)로서의 많은 플래그 변수(f(i))가 제공된다. 즉, 플래그 변수(f(i))는 각 화상 부분(i)으로 제공된다. 반면에, 단계(S1307)에 있어서 실행된 처리에서 산출된 판정 결과에 있어서는 그 차이가 임계치보다 작다라고 나타내면, 플래그 변수(f(i))는 화상 부분(i)가 배경의 화상 부분 이라는 것을 나타내기 위해 0으로 리셋된다.

단계(S1409)에서, 변수(i)는 화상 부분수 최대치와 적어도 동일한지의 여부를 검증한다. 판정 결과에 있어서는 변수(i)가 화상 부분수 최대치보다 작다라고 나타내면, 그 흐름은 변수(i)가 1만큼 증가되는 단계(S1410)로 진행한다. 그리고, 그 흐름은 단계(S1306)로 돌아간다. 반면에, 이 판정 결과에 있어서는 변수(i)가 화상 부분수 최대치와 적어도 동일하다고 나타내면, 판정의 결과는 모든 화상 부분(i)이 단계(S1306)와 다음이 단계에서 실행된 처리에서 대상으로서 사용되었던 것을 나타내는 판정 결과로서 해석된다. 이 경우에, 이 흐름은 모든 플래그 변수(f(i))가 1로 설정된 플래그 변수(f(i))인지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하기 위해 검증되는 단계(S1411)로 진행된다.

판정 결과에 있어서는 1로 설정된 플래그 변수(f(i))가 존재하지 않는다고 나타내면, 판정 결과는 모든 화상 부분(i)이 미확인 대상이 없다는 것을 나타내는 판정 결과 또는 배경의 화상 부분인 것을 나타내는 판정 결과로서 해석된다. 이 경우에, 이 플로차트로 나타내는 조작의 실행이 종료되는 마지막 단계(S1413)로 진행된다.

판정 결과에 있어서는 1로 설정된 플래그 변수(f(i))라고 나타내면, 판정 결과는 1로 설정된 화상 부분(i)이 배경의 화상 부분이 아니라, 미확인 대상의 화상 부분인 것을 나타내는 판정 결과 또는 미확인 대상이 화상 부분(i)에 존재하는 것을 나타내는 판정 결과로서 해석된다. 즉, 미확인 대상의 존재가 인식되면, 그 흐름은 알람이 출력되는 단계(S1412)로 진행된다. 마지막으로, 최후 단 계(S1413)에 있어서, 이 플로차트로 나타내는 조작의 실행이 종료된다.

상기 주어진 기재가 다음과 같이 요약된다.

본 실시예에 따른 화상 처리장치(1101)의 핵심 성분은 소프트웨어의 실행에 의해 조작되는 마이크로컴퓨터이다.

입력 정지화상이 화상 처리장치(1101)에 공급될 때, 이 화상은 실제로 RAM(105)인 화상 보존부(112)에 기억된다. 그 화상 분할부(113)는 입력 정지화상을 동일한 크기 및 형상을 갖는 화상 부분으로 분할한다. 특징량 산출부(114)는 각 화상 부분을 위한 특징량을 산출한다. 그 후, 모든 화상 부분의 특징량에 대한 평균치는 RAM(105)을 포함하는 평균치 보존부(1102)에 계산되어 보존된다. 각각의 화상 부분을 위해 계산된 특징량 및 평균치 사이의 차이는 미리 판정된 임계치와 비교된다. 임계치보다 작게 찾아진 차이를 갖는 화상 부분은 배경의 화상 부분으로 판정된다. 이 경우에, 배경의 화상 부분으로 판정된 화상 부분을 위해 제공된 플래그는 0으로 리셋된다.

그러므로, 상기 기재된 처리를 실행함으로써, 화상 부분이 미확인 대상 또는 화상 부분의 배경에 대한 화상 부분인지의 여부에 관해 판정 결과를 산출하는 것이 가능하다. 상기 기재로부터 분명한 바와 같이, 상기 기재된 처리는 입력 정지화상을 분할하는 결과로서 얻어진 각 화상 부분을 위한 특징량을 계산하는 처리와, 각 화상 부분을 위해 계산된 특징량과 평균치 사이의 차이를 계산하는 처리를 포함한다.

4: 제 3실시예

도 15a 및 도 15b는 본 발명의 제 3실시예에 따른 화상 처리장치(1501)의 블럭도이다. 제 3실시예에 따른 화상 처리장치는 도 1b에 도시된 구성에 근거한다. 도 11에 참조하여 이전에 설명된 제 2실시예에 공통인 섹션은 설명의 중복을 회피하기 위해 다음의 기재에서 다시 설명되지는 않는다는 것을 주목해야 한다.

제 3실시예의 경우에, 제 3실시예는 ROM(1502)와, 화상 부분수 비교부(1504)와, 특징량 산출부(114) 및 비교부(1504) 사이에 제공된 클러스터링 처리부(1503)을 이용하고 있다는 점에서 제 3실시예는 제 2실시예와 다르다.

클러스터링 처리부(1503)는 전체 입력 화상의 화상 부분에 대해 각각 찾아진 특징량으로서 화상특징량 산출부(114)에 의해 생성된 어떤 2개의 특징량 사이의 차이를 계산하고, 특징량의 작은 차이만큼 서로 분리된 화상 부분을 유사-화상 그룹으로 놓는 유닛이다. 이것은 특징량의 작은 차이만큼 서로 분리된 어떤 2개의 화상이 유사 화상을 갖는 화상 부분으로서 간주되기 때문이다. 특징량의 작은 차이만틈 분리된 화상 부분을 유사-화상 그룹으로 놓는 처리는 클러스터링 처리로서 간주된다. 그러므로, 이 클러스터링 처리는 화상 부분을 유사 화상으로 분류하는 처리이다.

이 비교부(1504)는 클러스터링 처리부(1503)로부터 얻어진 개별의 유사-화상 그룹으로 놓여진 화상 부분의 수를 ROM(1502)에 미리 기억된 화상 부분수 임계치와 비교한다.

비교 결과에 있어서는 개별의 유사-화상 그룹이 배경의 일부분이 아니라고 나타내면, 개별의 유사-화상 그룹은 미확인 대상으로 존재하는 그룹으로 판정된다. 이 경우에, 알람이 출력된다.

도 15b는 도 15a에 도시된 화상 처리장치(501)에 이용된 클러스터링 처리부(1503)의 내부 구성을 나타내는 블럭도이다.

차이계산대상 설정부(1513)는, 특징량 산출부(114)로부터 얻어진 특징량(1512)는 차이 계산부(1514)에 의해 실행된 차이계산 처리를 하도록 판정하는 유닛이다.

차이 계산부(1514)는 차이계산대상 설정부(1513)에 의해 선택 판정된 어떤 2개의 특징량 사이의 차이를 계산하는 유닛이다.

비교부(1516)는 차이 계산부(1514)에 의해 계산된 차이를 임계치(1515)와 비교한다. 이 비교 결과에 있어서는 2개의 특징량을 갖는 2개의 영역이 서로 유사-화상 그룹에 병합되는지 아닌지의 여부를 나타낸다.

그룹 처리부(1517)는 비교부(1516)에 의해 산출된 비교 결과에 근거하여 2개의 화상 부분을 유사-화상 그룹으로 서로 병합하지 않고, 2개의 화상 부분을 유사-화상 그룹으로 서로 병합하거나, 2개의 화상 부분을 그대로 두는 섹션이다.

상기 기재된 일련의 처리를 실행함으로써, 화상 부분은 약간의 유사-화상 그룹으로 분류된다. 그 다음, 유사-화상 그룹 중 각 개별의 하나에 대해, 비교부(1504)는 개별의 유사-화상 그룹으로 놓여진 화상 부분의 수를 ROM(1502)에 미리 기억된 소정의 화상 부분수 임계치와 비교한다.

도 16a, 도 16b, 도 16c 및 도 16d는 제 3실시예에 따른 화상 처리장치에 의 해 실행된 조작 결과로서 얻어진 입력 화상을 대략 나타내는 도면이다. 바다와 미확인 대상인 배를 포함한 화상(1601)이 있다.

클러스터링 처리부(1503)는 다음과 같이 화상 부분을 유사-화상 그룹으로 분류하기 위해 모든 화상 부분의 특징량으로 특징량 산출부(114)에 의해 출력된 특징량(S(1)~S(25))을 서로 비교한다.

먼저, 차이 계산부(1514)는 도 16a에 도시된 화상(1601)상의 좌상의 화상부분의 특징량(S(1))과 그 좌상의 화상 부분에 인접한 화상 부분의 특징량(S(2)) 사이의 차이를 계산한다. 그 다음, 비교부(1516)는 2개의 특징량 사이의 차이로서 차이 계산부(1514)에 의해 계산된 차이를 차이 임계치 보존부(1515)에서 미리 기억된 임계치의 차이를 비교하므로, 2개의 특징량을 갖는 2개의 화상 부분이 서로 유사한지의 여부에 관한 판정결과를 산출할 수 있다.

도 16a에 도시된 화상(1601)의 경우에, 특징량(S(1)와 S(2))을 갖는 2개의 화상 부분은 양쪽 모두 바다의 부분이다. 그래서, 특징량(S(1)와 S(2))을 갖는 2개의 화상 부분은 2개의 특징량 사이의 차이가 작도록 서로 유사하다. 그러므로, 특징량(S(1)와 S(2))을 갖는 2개의 화상 부분은 유사-화상 그룹으로 서로 병합하도록 동일한 패턴을 갖기 위해 고려된다. 구체적으로, 특징량(S(1)와 S(2))을 갖는 2개의 화상 부분은 도 16b에 도시된 화상의 좌상 코너에서 나타내는 유사-화상 그룹으로 놓인다. 즉, 특징량(S(1)와 S(2))을 갖는 2개의 화상 부분을 유사-화상 그룹으로 하는 처리는 서로 인접한 2개의 화상 부분 사이의 경계를 제거하는 개념에 근거한다.

서로 인접한 2개의 화상 부분의 특징량 사이의 차이를 계산하고, 계산된 차리를 차이 임계치 보존부(1515)에 기억된 차이 임계치와 비교하는 처리는 도 16b에 도시된 상태로서 계속된다. 즉, 서로 유사하고 인접한 화상 부분 사이의 다른 경계는 도 16c에 도시된 것과 같은 화상을 산출하기 위해 제거된다.

마지막으로, 특징량(S(12), S(13) 및 S(14))을 갖는 화상 부분은 도 16d에 나타낸 바와 같이 남겨진다. 이것은 특징량(S(12), S(13) 및 S(14))이 화상 부분에 인접한 특징량과 크게 다르기 때문이다. 특징량(S(12), S(13) 및 S(14))을 갖는 화상 부분은 미확인 대상이 존재하는 화상 부분으로 인식된다.

도 17은 제3의 실시예에 따른 화상 처리장치(1501)에 의해 수행된 동작을 나타내는 플로차트를 나타낸다. 도면에 나타낸 바와 같이, 플로차트는 단계(S1701)에서 개시한다. 그리고, 다음 단계(S1702)에서, 입력 정지화상이 RAM에 저장된다.

그 후, 다음 단계(S1703)에서, 특징량 산출부(114)는 입력 정지화상을 분할하기 위하여 화상 분할부(113)에 의해 수행된 처리 결과로써 얻어진 각 화상 영역마다 특징량을 산출한다.

그리고, 다음 단계(S1704)에서, 클러스터링(clustering) 처리가 모든 화상 영역의 특징량에 기초하여 수행된다. 클러스터링 처리 결과로써, 특징량에서 작은 차이를 가지는 화상 영역은 유사-화상 그룹으로 된다.

그리고, 다음 단계(S1705)에서, 각 유사-화상 그룹마다, 유사-화상 그룹에 포함된 화상 영역의 수는 유사-화상 그룹이 배경 혹은 미확인 대상의 영역에 존재 하는지에 대해서 판정 결과를 산출하기 위하여 ROM(1502)에 보존된 화상 영역 카운트 임계치와 비교한다. 각 유사-화상 그룹에 포함된 화상 영역의 수가 ROM(1502)에 보존된 화상 영역 카운트 임계치와 적어도 같다는 비교 결과를 나타내면, 전체 입력 정지화상은 배경으로 판정된다.

이와 반대로, 어떤 특정한 유사-화상 그룹에 포함된 화상 영역의 수가 ROM(1502)에 보존된 화상 영역 카운트 임계치보다 작다는 비교 결과를 나타내면, 특정한 유사-화상 그룹은 입력 정지화상에 존재하는 미확인 대상 내에 그룹으로 판정된다.

특정한 유사-화상 그룹이 입력 정지화상에 존재하는 미확인 대상 내의 그룹으로 판정되면, 알람이 단계(S1706)에서 출력된다. 마지막으로, 단계(S1707)에서, 이 플로차트에 의해 나타낸 동작의 실행이 종료된다.

상기 설명한 것을 다음과 같이 정리한다. 본 실시예에 따른 화상-처리장치(1501)의 핵심 성분은 소프트웨어의 실행에 의해 동작하는 마이크로컴퓨터이다.

입력 정지화상이 화상-처리장치(1501)에 입력되면, 화상은 사실상 RAM(105)인, 화상 보존부(112)에 저장된다. 화상 분할부(113)는 입력 정지화상을 동일한 크기 및 동일한 형태를 가지는 화상 영역으로 분할한다. 특징량 산출부(114)는 전체 입력 화상에서 각 화상 영역마다 특징량을 산출한다. 클러스터링 처리부(1503)는 화상 영역에 대해 각각 확인된 특징량으로써 특징량 산출부(114)에 의해 생성된 2개의 특징량 사이의 차이를 산출하고 특징량 내의 작은 차이에 의해 서로 분리된 화상 영역을 유사-화상 그룹에 넣는다. 이것은 특징량 내의 작은 차 이에 의해 서로 분리된 화상 영역이 유사 화상을 가지는 화상 영역으로서 주목되기 때문이다. 특징량 내의 작은 차이에 의해 서로 분리된 화상 영역을 유사-화상 그룹에 넣는 처리는 클러스터링 처리로서 언급된다. 따라서, 클러스터링 처리는 화상 영역을 유사-화상 그룹으로 분류하는 처리이다.

다음에, 유상-화상 그룹 중 각 개개에 대해, 유상-화상 그룹에 포함된 화상 영역의 수는 개개의 유사-화상 그룹이 배경 혹은 미확인 대상의 영역에 존재하는지 대한 판정 결과를 산출하기 위하여 RAM(1502)에 보존된 화상 영역 카운트 임계치와 비교된다. 개개의 유사-화상 그룹에 포함된 화상 영역의 수가 RAM(1502)에 보존된 화상 영역 카운트 임계와 적어도 같다는 비교 결과를 나타내면, 개개의 유사-화상 그룹은 배경에 존재하는 그룹으로 판정된다. 이 경우, 개개의 유사-화상 그룹에 포함된 화상 영역마다 각각 설치된 플래그가 설정된다.

따라서, 상술한 처리를 수행함으로써, 화상 영역이 화상 영역의 배경 혹은 미확인 대상의 화상 영역인지에 대해 판정 결과를 생성하는 것이 가능하다. 상기 기재로부터 명백한 바와 같이, 상기 기재된 처리는 입력 정지화상을 분할하는 결과로써 얻어진 각 화상 영역마다 특징량을 산출하는 처리와 비교 처리를 포함한다.

5 : 제4의 실시예

도 18a, 도 18b 및 도 18c는, 본 발명의 제4의 실시예에 따른 화상 처리장치(1811)에 의해 수행된 동작의 결과로서 얻어진 입력 화상과 화상 처리장치(1811)를 개략적으로 나타낸 이미지도와 전체 블럭도이다. 구체적으로, 도 18a는 바 다(1802), 하늘(1803) 및 바다에 떠오르는 미확인 대상으로서 제공하는 배(1804)를 포함하는 입력 화상을 나타낸다. 바다(1802)는 먼 위치에서 촬영한 풍경이다. 입력 화상 데이터(1801)중의 바다(1802)의 아래쪽 부분과 수평선 근방 사이의 실제 거리는 멀다. 따라서, 수평선 근처의 위치에서 바다(1802)의 표면상에 파도비말(wave splash)이 작은 비말로서 보이는 반면, 뷰어의 앞에서 바다(1802)의 표면상에 파도비말은 큰 비말로서 보인다. 즉, 촬영 동작의 결과로서 얻어진 입력 화상(1801)에서 바다(1802)는 균일한 패턴이 아니다.

전체의 입력 화상(1801)이 평가의 대상으로서 취해지면, 정밀한 결과를 얻기 어렵다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여, 입력 화상(1801)은 수평선에 대해 평행한 방향으로 각각 향한 복수의 수평 화상 영역으로 분할된다. 구체적으로, 입력 화상(1801)은 도 18b에 나타낸 바와 같이, 수평 화상 영역(1805, 1806, 1807, 1808, 1809 및 1810)으로 분할된다.

그리고, 각 수평 화상 영역에 대해서, 이전에 설명된 특징량 연산처리와 비교처리가 수행된다.

도 18c는 상기 기술된 기술 사상을 실현하기 화상 처리장치(1811)를 나타내는 블럭도이다. 화상 처리장치(1811)는 도 1b에 나타낸 화상 처리장치(101)와 거의 동일하다. 그러나, 도 18c에 나타낸 화상 처리장치(1811)가 도 1b에 나타낸 화상 처리장치(101)와 다른 점은, 화상 분할부(1813)가 수평 화상 분할부(1813a)와 소화상 분할부(1813b)로 구분되어 있는 점이다.

제4의 실시예의 주요 처리는 제1의 실시예, 제2의 실시예 혹은 제3의 실시예의 처리를 수평 분할 영역(1805, 1806, 1807, 1808, 1809 및 1810)에서 수행함으로써 실행된다.

수평 화상 분할부(1813a)에 의해 생성된 수평 화상 영역의 폭은 처리 대상이 되는 입력 화상(1801)의 상태와 처리에 수행되는 연산량과의 트레이드 오프(tradeoff)를 고려함으로써 설계 시점 혹은 화상 처리장치(1811)의 실제 동작전에 판정되는 것에 주목한다. 제1의 실시예, 제2의 실시예 및 제 3의 실시예에 의한 처리의 결과가 좋지 않을 때에 제4의 실시예가 시도되는 구성을 제공하는 것이 가능하다.

이상으로 설명한 것을 다음과 같이 정리한다.

본 실시예에 따른 화상 처리장치(1811)의 핵심 성분은 소프트웨어의 실행에 의해 동작하는 마이크로컴퓨터이다.

입력 정지화상이 화상 처리장치(1811)에 입력되면, 화상은 사실상 RAM(105)인 화상 보존부(112)에 저장된다. 그리고, 화상 분할부(113) 내에 채용된 수평 화상 분할부(1813a)가 입력 정지화상을 수평선에 평행한 방향으로 향한 복수의 수평 화상 영역으로 분할한 후, 화상 분할부(113) 내에 채용된 소영역 분할부(1813b)도 각 수평 화상 영역을 동일한 크기 및 동일한 형태를 가지는 소화상 영역으로 분할한다. 그 후, 각 수평 입력 영역에서, 특징량 산출부(114)는 특징량 연산처리를 수행하는데 반하여 차이 연산부(116)는 특징량 차이 연산처리를 수행한다.

그리고, 수평 입력 영역의 각각은 평가의 대상으로서 개개의 수평 입력 영역 에 포함된 소화상 영역 중 특정한 하나가 배경의 화상 영역인지 아닌지에 대해 판정 결과를 생성하기 위해 검사된다. 평가의 대상으로서 개개의 수평 입력 영역에 포함된 특정한 소화상 영역이 배경의 화상 영역으로 판정 결과가 나타나면, 소화상 영역에 설치된 플래그는 0으로 리셋된다.

상기 기술된 처리를 수행함으로써, 배경의 영역과 배경의 영역을 제외한 미확인 대상의 영역을 서로 구분하는 것이 가능하다. 상술한 것으로부터 명백한 바와 같이, 처리는 모든 화상 영역의 특징량을 연산하는 처리와 2개의 특징량 사이의 차이를 연산하는 처리를 포함한다.

6 : 제5의 실시예

도 19는 본 발명의 제5의 실시예에 따른 화상 처리장치(1901)를 나타내는 블럭도이다.

화상 처리장치(1901)에 채용된 화상 영역 판정 처리부(1902)는 도 1b에 나타낸 화상 처리장치(101)와 동일하다. 즉, 화상 영역 판정 처리부(1902)는 제1, 제2, 제3 혹은 제4의 실시예와 동일한 기능을 갖는다.

화상 영역 판정 처리부(1902)의 출력으로써, 차이 연산부(116)는 개개의 화상 영역 내의 미확인 대상의 존재/비존재를 나타내는 플래그로서, 입력 화상을 분할하는 결과로서 화상 분할부(113)에 의해 생성된 화상 영역의 각 개개에 제공된 플래그의 설정을 생성한다.

타이머(1903)는, 동작 상태에서 화상 영역 판정부(1902)를 가동하기 위해 각각 사용된 트리거로써 사전에 판정된 시간 간격으로 트리거를 생성하는 장치이다.

화상 영역 플래그 보존부(1904)는 화상 영역 판정 처리부(1902)에 의해 출력된 복수의 플래그 설정을 저장하기 위해 사용된 RAM이다.

미확인 대상 이동 거리/방향 연산부(1905)는 미확인 대상으로 고려되는 영역이 이동하고 있은지 아닌지에 대해 판정 결과를 생성하기 위하여 서로 화상 영역 플래그 보존부(1904)에 저장된 플래그 설정을 비교하고, 영역이 이동하고 있다면, 이동 방향이 검출되고 알람이 출력된다.

도 20a 및 20b는 제5의 실시예에 따른 화상 처리장치(1901)에 의해 수행된 개략의 동작의 기재에 참조된 각각의 화상 도면이다. 구체적으로, 도 20a 및 20b는 전체 플래그 설정의 화상을 각각 나타낸다.

상술한 바와 같이, 화상 영역 판정 처리부(1902)의 출력으로써, 차이 연산부(116)는 개개의 화상 영역 내의 미확인 대상의 존재/비존재를 나타내는 플래그로서 입력 화상을 분할하는 결과로 화상 분할부(113)에 의해 생성된 화상 영역 중 각 개개에 대해 제공된 플래그의 설정을 생성한다. 도 20a에 설정된 플래그의 플래그에 설정된 0의 값은 플래그와 관련된 화상 영역이 미확인 대상의 영역으로서 판정된 화상 영역이 아닌 것을 나타낸다. 즉, 도 20a에 설정된 플래그의 플래그에 설정된 0의 값은 플래그와 관련된 화상 영역이 배경의 영역으로서 판정된 화상 영역인 것을 나타낸다.

일반적으로, 미확인 대상은 이동한다. 즉, 정지한 미확인 대상은 아마도 존재할 수 없을 것이다. 이러한 이유로, 화상 영역 판정 처리부(1902)는 사전에 판정된 시간 간격에서 동작 상태로 가동되고 간격에서 화상 영역 판정 처리 부(1902)에 의해 출력된 플래그 설정은 미확인 대상으로 고려되는 영역이 이동을 하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위하여 서로 비교된다. 도 20으로부터 명백한 바와 같이, 미확인 대상으로 고려되는 영역은 시간의 경과와 함께 이동한다.

즉, 특정한 생(specific raw)의 정지화상과 현존하는 기술에 따른 시간 간격에 의한 특정한 생의 정지화상과 분리된 다른 생의 정지화상을 비교하는 대신에, 플래그 설정은 본 실시예에 의해 제공된 기술에 근거하여 각각 설정 혹은 리셋의 플래그의 설정으로서 서로 비교된다.

상술한 본 실시예에 의해 제공된 기술에 근거한 화상 영역이 배경의 영역인지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성함으로써, 이동 배경에 의해 야기된 부정확한 인식을 피할 수 있다. 따라서, 미확인 대상의 이동은 종래 기술과 비교하여 높은 정밀도로 검출될 수 있다.

도 21은 제5의 실시예에 따른 화상 처리장치(1901)에 의해 수행된 처리를 기술하는 플로차트를 나타낸다.

도면에서 나타낸 바와 같이, 플로차트는 단계(S2101)에서 시작한다. 그리고, 다음 단계(S2102)에서, 입력 정지화상은 RAM에 저장된다. 그 후, 제1, 제2, 제3 및 제4의 실시예에서 설명한 바와 같이 각 화상 영역이 배경의 영역인지 미확인 대상의 영역인지에 대한 판정 결과를 생성하기 위해 단계(S2103)로 진행한다.

자세히 말하자면, 무엇보다, 화상 분할부(113)는 입력 정지화상을 복수의 화상 영역으로 분할한다. 그리고, 특징량 연산부(114)는 각 화상 영역에 대한 특 징량을 연산한다. 그 수, 차이 연산부(116)는 소정치 보존부(115)에 저장된 소정치로 각 특징량 사이의 차를 연산한다. 마지막으로, 화상 영역에 대해 연산된 각 차이는 화상 영역이 배경 영역인지 미확인 대상의 영역인지에 대한 판정 결과를 생성하기 위해 사전에 판정된 임계치와 비교된다. 그리고, 다음 단계(S2104)에서 화상 영역에 대해 판정 결과를 각각 나타내는 플래그의 설정은 RAM(105)인 화상 영역 플래그 보존부(1904)에 저장된다.

그 후, 다음 단계(S2105)에서, RAM(105)에 저장된 데이터는 직전의 플래그의 집합이 화상 영역 플래그 보존부(1904)에 저장되어 있는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위하여 검사된다. 직전의 플래그의 집합이 화상 영역 플래그 보존부(1904)에 저장되어 있지 않다고 판정 결과가 나타나면, 지금까지 기술된 단계(S2102, S2103, S2104 및 S2105)에서 수행된 처리는 이 플로차트에 의해 나타낸 처리의 제 1 반복 루프의 처리인 것을 나타내는 판정 결과로서 판정 결과는 판단된다. 이 경우, 타이머(1903)에 의해 생성된 트리거 신호에 의해 판정된 시간 간격의 경과 후에, 단계(S2102, S2103 및 S2104)에서 수행된 처리는 다른 입력 정지화상이 촬상 카메라(102)로부터 획득된 단계(S2102)로부터 반복된다.

반면에, 직전의 플래그 집합이 화상 영역 플래그 보존부(1904)에 저장되어 있다고 판정 결과가 나타나면, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 단계(S2104)에서 수행된 처리에서 화상 영역 플래그 보존부(1904)에 저장된 플래그 집합이 단게(S2104)에서 수행된 처리에서 화상 영역 플래그 보존부(1904)에 저장된 플래그 집합과 직전의 플래그의 집합 사이의 차이를 찾기 위해 직전의 플래그의 집합과 비 교되는 단계(S2106)로 진행한다. 그리고, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 단계(S2106)에서 수행된 처리에서 확인된 차이가 사전에 판정된 값과 적어도 동일한지 아닌지를 판정함으로써 미확인 대상이 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위해 단계(S2107)로 진행한다. 단계(S2107)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 미확인 대상이 존재하는 것으로 나타나면, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는 알람이 출력되는 단계(S2108)로 진행한다.

이상으로 설명한 것을 다음과 같이 정리한다. 본 실시예에 따른 화상 처리장치(1901)의 핵심 성분은 소프트웨어의 실행에 의해 동작하는 마이크로컴퓨터이다. 타이머(1903)에 의해 생성된 트리거 신호에 의해 판정된 타이밍으로, 화상 영역 판정 처리부(1902)는 화상 처리장치(1901)에 공급된 입력 정지화상을 사실상 RAM(105)인 화상 보존부(112)에 저장한다. 화상 분할부(1813)가 입력 정지화상을 동일한 크기 및 동일한 형태를 가지는 복수의 화상 영역으로 분할한 후, 특징량 연산부(114)는 각 수평 화상 영역의 특징량을 연산한다. 그 후, 차이 연산부(116)는 소정치 보존부(115)에 저장된 소정치로 각 특징량 사이의 차이를 연산한다. 마지막으로, 화상 영역에 대해 연산된 각각의 차이는 사전에 판정된 임계치와 비교된다. 자세하게 말하면, 임계치보다 작은 특징량 차이를 가지는 화상 영역은 배경의 영역으로 판정된다. 이 경우, 이러한 화상 영역에 대해 제공된 플래그는 리셋된다.

상술한 바와 같이 화상 영역에 각각 제공된 설정 혹은 리셋 플래그의 집합은, 트리거 펄스 신호가 사전에 판정된 간격으로 타이머(1903)에 의해 순차적으로 생성될 때마다 화상 영역 플래그 보존부(1904)에 저장된다. 그리고, 미확인 대상 이동 거리/방향 연산부(1905)는 화상 영역 플래그 보존부(1904)에서 간격으로 저장된 플래그 집합과 이동하는 미확인 대상이 입력 정지화상에 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위하여 서로 비교한다.

상기 기술된 처리를 수행함으로써, 입력 정지화상의 배경의 영역과 배경의 영역 이외의 미확인 대상의 영역을 서로 구분하고 이동하는 미확인 대상이 입력 정지화상에 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성할 수 있다. 상술한 바로부터 명백한 바와 같이, 처리는 모든 화상 영역의 특징량을 연산하는 처리와 비교 처리를 포함한다.

상기 기술된 본 실시예의 응용으로써, 이하와 같은 특정한 이행이 착상될 수 있다.

(1) 마이크로 컴퓨터가 PLD(Programmable Logic Device)로 대체된다.

(2) 제1, 제2, 제3 및 제4의 실시예에서, 미확인 대상과 오인하기 쉬운 영역으로서 화상에 포함된 배경 부분을 특징량을 연산하는 처리로부터 제외하는 제외 처리가 추가될 수 있다.

(3) 제1, 제2, 제3, 제4 및 제5의 실시예에 의해 제공된 특징은 하나의 화상 처리장치에서 모두 실행될 수 있다. 이 경우, 입력 화상의 화상 영역에 대해 각각 제공된 플래그의 값으로서 제1 내지 제4의 실시예에 따른 연산된 플래그 값은 서로 논리적으로 곱해지거나 미확인 대상이 입력 정지화상에 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위하여 임계치와 비교되어지는 결과값을 산출하기 위한 부가 처리를 받는다. 따라서, 제5의 실시예의 특징에 따라 서로 비교된 플래그 설정은 이러한 결과값을 각각 가지는 플래그의 설정이다.

상술한 실시예에서, 미확인 대상과 배경과는 다른 대상으로서 입력 정지화상의 배경이 구분될 수 있다. 본 실시예에 따른 처리에 적용된 기술은 현재 화상과 현재 화상의 직전의 화상을 비교하기 위한 기술로서 종래의 기술에 근거한 널리 알려진 기술과는 다르다. 즉, 실시예에 따른 처리에서, 현재의 입력 정지화상은 미확인 대상이 입력 정지화상에 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과만 생성하도록 처리된다. 따라서, 본 발명은 촬상 카메라가 수평면을 따라 시계 및 반시계 방향으로 회전되는 카메라를 허용하는 상태의 회전 기어 베이스에 장착되는 감시 시스템의 구성에 대해 특히 매우 적합하다.

또, 상술한 본 실시예에서, 미확인 대상이 입력 정지화상에 존재하는지 아닌지에 대한 판정의 결과를 생성하기 위해서, 화상은 소정의 크기 및 소정의 형태를 가지는 복수의 화상 영역으로 분리되고, 각 화상 영역에 대해 특징량이 연산된다. 그리고 각각의 특징량과 소정의 값과의 차이가 연산된다. 따라서, 바다와 하늘 등 배경이 자연현상에 따라 변해도, 고정된 특징량을 가지는 배경이 사전에 인식될 수 있으므로, 고정된 특징량과 다른 특징량을 가지는 미확인 대상이 검출될 수 있다.

결과로써, 본 발명에 제공된 화상 처리 장치와 촬상 카메라를 조합하는 것에 의해서, 종래 기술과 비교하여 바다의 파도가 비말로서 이동하고/하거나 하늘의 구름이 자연현상으로서 이동하여도 배경으로서 바다 및/또는 하늘을 잘 인식할 수 있 는 뛰어난 화상 처리장치를 제공할 수 있다.

7 : 다른 실시예의 공통 개념

도 22a 및 22b는 후술하는 다른 실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 수행된 동작의 윤곽의 기재를 참조한 특정한 화상도이다. 구체적으로, 도 22a는 바다(5102), 하늘(5103) 및 바다(5102)에 떠오르는 미확인 대상으로서의 배(5104)를 포함하는 입력화상(5101)을 나타낸다. 바다(5102)는 먼 위치에서 수행된 촬영을 행한 풍경이다. 입력화상(5101)에서 바다(5102)의 아래쪽 부분과 수평선 근방 사이의 실제 거리는 멀다. 따라서, 수평선 근처의 위치에서 바다(5102)의 표면상에 파도비말이 작은 비말로서 보여지는 반면, 뷰어의 전방에서 바다(5102)의 표면상에 파도비말은 큰 비말로서 보여진다. 즉, 촬영 동작의 결과로서 얻어진 입력화상(5101)에서 바다(5102)는 일정한 패턴이 아니다.

전체 입력화상(5101)이 평가의 대상이 되면, 정밀한 결과를 얻기 어렵다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여, 입력화상(5101)은 수평선 방향으로 복수의 수평 화상 영역으로 분할된다. 구체적으로, 입력화상(5101)은 도 22b에 나타낸 바와 같이, 수평 화상 영역(5105, 5106, 5107, 5108, 5109 및 5110)으로 분할된다. 그리고, 수평 화상 영역(5105, 5106, 5107, 5108, 5109 및 5110)에 대해, 이전에 설명된, 특징량 연산처리 및 비교처리가 수행된다.

도 23a 및 23b는 상술한 기술 개념을 실행하는 화상 처리장치(5201)를 나타내는 각각의 블럭도이다. 즉, 도 23은 실시예의 기술적 공통 개념에 근거한 구성으로서 화상 처리장치(5201)를 나타내는 각각의 블럭도이다. 상세하게는, 도 23a는 화상 처리장치(5201)에 채용된 하드웨어의 핵심 성분을 나타내는 블럭도이고, 도 23b는 화상 처리장치(5201)의 기능에 초점을 둔 블럭도이다.

도 23a에 나타낸 바와 같이, 화상 처리장치(5201)는 미확인 대상이 촬상 카메라로부터 수신된 화상에 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 처리하고 미확인 대상이 촬상 카메라(5202)로부터 수신된 화상에 존재하는지 아닌지를 나타내는 바이너리 신호를 출력하는 장치이다. 즉, 바이너리 신호는, 신호가 촬상 카메라(5202)로부터 수신된 화상에 미확인 대상이 존재한다고 나타낼 때 알람 출력으로서 제공한다. 촬상 카메라(5202)는 화상 신호를 출력하는 일반적으로 알려진 카메라이다. 촬상 카메라(5202)는, 특히 CCD 촬상 소자를 채용한 카메라이다. 촬상 카메라(5202)는 화상 처리장치(5201)의 대신으로 통신 회선 등을 통해 HDD 혹은 호스트 장치와 같은 대용량 저장 장치에 화상 신호를 출력한다.

화상 처리장치(5201)는 핵심 성분으로 마이크로컴퓨터를 채용한다. 마이크로컴퓨터는 버스(5206)에 의해 서로 접속된, CPU(5203), ROM(5204) 및 RAM(5205)을 포함한다. 마이크로컴퓨터는 촬상 카메라(5202)로부터 수신된 화상에 사전에 판정된 처리를 수행하고 출력I/F(5207)를 통해 HDD 혹은 호스트 장치와 같은 대용량 저장장치에 처리결과를 출력한다.

도 23a는 이 후 상술하는 모든 실시예의 공통의 구성을 나타냄을 주목한다.

RAM(5205)으로 실행된 화상 보존부(5212)를 제외한 도 23b에 나타낸 모든 기능부는 상술한 마이크로컴퓨터에 의해 실행되는 ROM(5204)에 저장된 소프트웨어 프로그램이다.

촬상 카메라(5202)로부터 수신된 화상은 정지 화상으로서 화상 보존부(5212)에 저장된다.

수평 화상 분할부(5213)는 화상 보존부(5212) 내에 저장된 화상을 수평 방향으로 각각 향한 수평 화상 영역(5502)으로 분할하는 모듈이다.

화상 영역 판정 처리부(5214)는 화상 보존부(5312)에 저장된 화상을 분할하기 위해 수평 화상 분할부(5213)에 의해 수행된 처리 결과로서 얻어진 각 수평 화상 영역(5502)의 처리를 위한 모듈이다. 상세하게는, 화상 영역 판정 처리부(5214)는 미확인 대상이 각 수평 화상 영역(5502)에 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성한다. 미확인 대상이 수평 화상 영역(5502)에 존재한다고 판정 결과가 나타나면, 화상 영역 판정 처리부(5214)는 미확인 대상의 특성을 인식한다. 미확인 대상의 특성은 대상의 위치, 대상의 형태 및 대상의 영역을 포함한다. 화상 영역 판정 처리부(5214)에 의해 수행된 처리 결과는 바이너리 알람 신호 혹은 상기 종래의 저장 장치나 네트워크를 통한 전술한 호스트 장치에 출력된 화상이다.

도 23b에 나타낸 구성이 이 후 상술하는 모든 실시예의 공통의 구성임에 주목한다.

도 23c는 도 23b에 나타낸 화상 처리장치에 의해 수행된 처리를 나타내는 플로차트이다.

플로차트는 단계(S5221)에서 시작한다. 그리고, 다음 단계(S5222)에서, 수평 화상 분할부(5213)는 입력 화상(5101)을 n 수평 화상 영역(5502)으로 분할하며, n은 2이상의 정수이다. 실제로는, 입력 화상(5101)을 n 수평 화상 영 역(5502)으로 분할하기 위한 처리에서, 수평 화상 분할부(5213)를 이행하는 프로그램은 입력 화상(5101)을 저장하기 위해 사용된 RAM(5205) 내의 상대 어드레스 범위를 단지 지정한다.

그리고, 다음 단계(S5223)에서, 루프 처리의 제어를 위한 카운터 변수(i)는 1로 초기화된다. 그 후, 다음 단계(S5224)에서, 화상 영역 판정 처리부(5214)는 입력 화상(5101)의 i번째의 수평 화상 영역(5502)을 처리한다. 상술한 바와 같이, 화상 영역 판정 처리부(5214)에 의해 수행된 처리는, 미확인 대상이 i번째의 수평 화상 영역(5502)에 각각 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위한 처리를 포함한다.

처리가 완료된 후에, 다음 단계(S5225)에서, 카운터 변수(i)는 1 증가된다. 그리고, 다음 단계(S5226)에서, 카운터 변수(i)는 카운터 변수(i)가 정수(n)보다 큰지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위해 입력 화상(5101)을 구성하는 수평 화상 영역(5502)의 수를 나타내는 정수(n)와 비교된다. 카운터 변수(i)가 정수(n)보다 크지 않다고 판정 결과가 나타나면, 단계(S5224 내지 S5226)의 처리를 반복하기 위하여 단계(S5224)로 되돌아 간다. 사실상, 단계(S5224 내지 S5226)의 처리는, 단계(S5226)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 카운터 변수(i)가 정수(n)보다 크다고 나타낼 때까지, 반복적으로 수행된다.

입력 화상(5101)을 구성하는 모든 n 수평 화상 영역(5502)이 처리되어질 때, 플로차트에서 나타낸 처리가 종료되는 단계(S5227)로 진행한다.

도 24는 표시부(5303) 상에 보이는 화면을 나타내는 도면이다. 표시된 화 면은 먼저 인용된 수평 화상 영역(5502)을 명백히 나타낸다. 배경 영역을 지정하기 위한 오퍼레이터에 의해 수행된 동작에서, 오퍼레이터는, 원하는 수평 화상 영역(5502)이 배경 영역 설정 범위(5503)를 제외하지 않도록 수평 화상 영역(5502)을 의식함으로써 배경 영역 설정 범위(5503)를 설정한다.

8 : 제6의 실시예

도 25는 본 발명의 제6의 실시예에 따른 전체 화상 처리장치(52001)를 나타내는 블럭도이다.

RAM(5205)으로서 이행된 화상 보존부(5212)를 제외한 도 25b에 나타낸 모든 기능부는 상술한 마이크로컴퓨터에 의해 실행되는 ROM(5204)에 저장된 소프트웨어 프로그램이다.

촬상 카메라(5202)로부터 수신된 화상은 정지 화상으로서 화상 보존부(5212)에 한 번 저장된다.

수평 화상 분할부(5213)는 화상 보존부(5212)에 저장된 화상을 수평 방향으로 각각 향한 수평 화상 영역으로 분할한다.

특징량 연산부(52013)는 화상 보존부(5212)에 저장된 화상과 수평 화상 분할부(5213)에 의해 생성된 수평 화상 영역을 획득하고 각각의 수평 화상 영역에 대해 특징량을 연산하는 모듈이다. 따라서, 각 수평 화상 영역의 특징량은 화상의 상대 어드레스의 어레이(array)이다. 어레이는 후술하는 동시-발생 확률 행렬(simultaneous-occurrence probability matrix) 상에 생성된다.

화소 판정부(52014)는, 특징량 연산부(52013)에 의해 생성된 어레이에 기초 한 정지 화상에 존재하는 미확인 대상을 확인하기 위해 사용된 비트맵을 생성하기 위한 모듈이다.

화소-설정 판정부(52015)는 정지 화상에 존재하는 미확인 대상으로 판정된 화상 부분의 토탈 영역을 연산하고 화소 판정부(52014)에 의해 생성된 비트맵에 기초한 화상 부분의 센터의 좌표를 연산하는 모듈이다.

이 실시예에 따른 화상 처리장치(52001)가 촬상 카메라(5202)와 관련하여 해변에 설치된 장치로서 제공하는 것에 주목한다. 모터와 같은 구동 메커니즘은 해변에 근접한 바다에서 넓은 영역에 걸쳐 주시하기 위하여 왕복 이동으로 촬상 카메라(5202)를 구동한다. 구동 메커니즘 자체는 도 25에 도시하지 않았다.

해변으로부터 떨어진 미확인 대상을 검출하기 위하여, 촬상 카메라(5202)는 큰 확대 전원을 가져야 한다. 그러나, 촬상 카메라(5202)의 확대 전원을 증가하는 것은 촬상 카메라(5202)의 촬영각을 감소하는 것을 의미한다. 이런 이유로, 촬상 카메라(5202)는 넓은 영역에 걸쳐 주시할 수 있도록 왕복 이동으로 구동되어야 한다.

촬상 카메라(5202)를 왕복 이동으로 구동하는 것은 현재의 정지 화상과 현재 정지 화상 직전의 화상을 비교하고 현재 정지 화상과 직전의 정지 화상 사이의 차이로부터 미확인 대상을 검출하기 위한 기술을 수반하고, 이러한 기술은 실행하기가 어렵다. 다음에 기재되는 실시예에 따른 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 도입되었다.

도 26은 RAM(5205)에 저장된 데이터의 레이아웃의 모델을 나타내는 도면이 다. 도면에 나타낸 바와 같이, 레이아웃은 3개 영역, 즉, 화상 보존부(5212)라 할 수 있는 입력 화상 비트맵 데이터 영역(52102), 동시 발생 행렬의 어레이를 저장하는 동시 발생 확률 행렬 어레이 데이터 영역(52103)과 화상 플래그 비트맵 데이터 영역(52104)을 포함한다.

도 27은 RAM(5205)의 내부에 저장된 데이터를 나타내는 도면이다.

상세하게는, 도 27a는 입력 화상 비트맵 데이터 영역(52102)에 저장된 입력 화상 비트맵을 나타낸다. 입력 화상 비트맵 데이터 영역(52102)에 저장된 입력 화상 비트맵은 촬영 동작에서 촬상 카메라(5202)에 의해 생성된 입력 화상의 비트맵이다. 화상에서 각 화소는 0 내지 255의 특정 범위 내의 휘도 레벨을 갖는다. 도 27a에 나타낸 화상은 바다(52202), 하늘(52203) 및 바다(52202)의 표면 상에 미확인 대상으로서 제공하는 배(52204)를 포함한다.

도 27b는 RAM(5205)의 화상 플래그 비트맵 데이터 영역(52104)에 저장된 화상 플래그 비트맵을 나타낸다. 후술되는 처리에서, 미확인 대상의 영역은 입력 화상 비트맵으로부터 검출된다. 배(52204)의 영역은 도 27c에 나타낸 바와 같이 화상 플래그 비트맵에서 1의 비트 세트에 상당한다.

도 27c는 화상 플래그 비트맵의 확대된 부분을 나타낸다. 화상 플래그 비트맵의 확대된 부분으로서 도 27b에 나타낸 비트맵에서, 1에서의 비트 세트는 미확인 대상의 화소처럼 보이는 화소에 상당한다. 이와 반대로, 0의 비트 세트는 배경의 화소처럼 보이는 화소에 상당한다.

도 28a 및 28b는 RAM(5205)의 동시 발생 확률 행렬 어레이 데이터 영 역(52103)에 저장된 어레이의 모델을 나타내는 도면이다. 사실상, RAM(5205)의 센터에서 동시 발생 확률 행렬 어레이 데이터 영역(52103)에 저장된 어레이는 도면에 나타낸 형태를 가지지는 않는다. 그러나, 판독기는 소프트웨어 프로그램이 이러한 형태를 이상적으로 구성하는 것으로 여기는 것이 요구된다.

상세하게는, 도 28a는 변수 길이를 가지는 어레이로서 동시 발생 확률 행렬에 근거한 어레이의 세트 필드인, 어레이 데이터(52301)를 나타낸다. 동시 발생 확률 행렬은 성분(k, l)을 가지는 직사각형 행렬이다. 기호 성분(k, 1)은 동시 발생 확률 행렬에서 k번째 행과 l번째 열의 교차점에서 행렬 성분이다. 열 수(k)와 행 수(l)는 휘도 레벨을 나타내는 0 내지 255 범위에서 각각의 정수이다. 모든 성분 부분에서 어레이는 스택 큐브에 의해 표현된다. 스택 큐브는 스택 큐브의 위치에서 화상 화소의 상대 어드레스를 포함한다.

도 28a에 나타낸 기호(k, l)[1]는 동시 발생 확률 행렬에서 k번째 행과 l번째 열의 교차점에서 행렬 성분의 어레이의 제1의 어레이 성분을 나타낸다.

게다가, 기호(k, l)[2]는 동시 발생 확률 행렬에서 k번째 행과 l번째 열의 교차점에서 행렬 성분의 어레이의 제2의 어레이 성분을 나타낸다.

어레이는 5개의 어레이 성분까지 가질 수 있다. 따라서, 제5의 어레이 성분은 기호(k, l)[5]에 의해 표시된다.

게다가, 도 28a에 나타낸 기호(k, l-1)[1]는 동시 발생 확률 행렬에서 k번째 행과 l-1번째 열의 교차점에서의 매트리스 성분의 어레이의 제1의 어레이 성분을 나타낸다.

마찬가지로, 기호(k, l－5)[1]는 동시 발생 확률 행렬에서 k번째 행과 l-5번째 열의 교차점에서의 행렬 성분의 어레이의 제1의 어레이 성분을 나타낸다.

유사하게, 기호(k－3, l)[1]는 동시 발생 확률 행렬에서 k-3번째 행과 l번째 열의 교차점에서의 행렬 성분의 어레이의 제1의 어레이 성분을 나타낸다.

어레이에서 스택 큐브는 입력 화상 비트맵 데이터 영역(52102)에 저장된 화상의 화소로서 스택 큐브의 위치에 위치된 화상 화소의 상대 어드레스를 포함한다.

페이지-공간 한정까지, 도 28a는 스택 큐브의 더미를 각각 구성하는 소수 어레이를 나타낸다. 그러나, 스택 큐브의 더미를 각각 구성하는 소수 어레이로부터, 도 28b에 나타내는 일반적으로 알려진 가우스(Gauss) 곡면에 가까운 형태를 추측할 수 있다.

다음의 기재는 베이스로서 동시 발생 확률 행렬을 가지는 어레이를 생성하기 위한 상세한 방법을 설명하는 것에 주목한다.

도 29는 RAM(5205)과 RAM(5205)에 저장된 각각의 데이터의 관계를 나타내는 도면이다.

넓은 크기를 가지는 영역으로서 입력 화상 비트맵 데이터 영역(52102)에 저장된 배경은 동시 발생 확률 행렬을 구성하는 동시 발생 확률 행렬 어레이 데이터 영역(52103)에서 많은 어레이 성분과 함께 영역에 집중된 부분을 포함한다. 집중된 부분의 어레이 성분으로서 저장된 화상 데이터의 상대 어드레스는 화상 플래그 비트맵 데이터 영역(52104)의 전제 배경의 상대 어드레스와 동일하다. 집중된 부분의 어레이 성분으로서 저장된 화상 데이터의 상대 어드레스를 제외한 배경 상대 어드레스에서 플래그가 리셋된다.

도 29에 나타낸 설명에서, 입력 화상 비트맵 데이터 영역(52102)에 저장된 화상에서 점선에 의해 둘러싸인 영역은 하늘의 부분, 즉, 입력 화상 비트맵 데이터 영역(52102)에 저장된 화상의 부분이다. 하늘의 이 부분은 동시 발생 확률 행렬 어레이 데이터 영역(52103)에서 스택 큐브를 각각 구성하는 어레이에 상당한다. 즉, 스택 큐브의 어레이를 나타내는 어레이 변수는 점선에 의해 둘러싸인 영역에서 성분으로서 제공하는 화소의 상대 어드레스를 포함한다. 이러한 상대 어드레스에서 플래그로서 화상 플래그 비트맵 데이터 영역에 포함된 플래그는 1에서 0으로 리셋된다.

동시 발생 확률 행렬을 생성하는 처리로서 도 9 및 10을 참조하여 먼저 설명된 처리는 도 29에 나타낸 동시 발생 확률 행렬 어레이 데이터 영역(52103)에 저장된 입력 화상 비트맵으로부터 동시 발생 확률 행렬 어레이 데이터 영역(52103)의 어레이를 생성하기 위한 처리이다.

그러나, 이 실시예는 동시 발생 확률 행렬의 종래 기술의 처리와는 다른 접근을 취한다.

종래 기술에서는, 동시 발생 확률 행렬은 우량품과 불량품을 비교하기 위한 기술로서 일본 특개평 8-297020호에서와 같이 문서에 기재된 바와 같이 제조 과정에 서로 사용된다. 우량품의 화상이 촬영되고 동시 발생 확률 행렬이 사전에 생성된다. 그리고, 제조 라인을 따라 새롭게 흐르는 제품의 화상이 촬영되고 동시 발생 확률 행렬이 화상으로부터 생성된다. 그 후, 새로운 제품의 동시 발생 확 률 행렬은 우량품의 동시 발생 확률 행렬과 비교되고 제품 사이의 동시 발생 확률 행렬에서 차이는 상처 혹은 얼룩과 같은 이상이 새로운 제품에 존재하는지에 대한 판정 결과를 생성하는 기초로 사용된다. 이렇게 하여, 종래의 동시 발생 확률 행렬은 이상이 제품에 존재하는지에 대한 판정 결과를 생성하는 처리에 사용된다.

이 실시예에서, 동시 발생 확률 행렬의 각 행렬 성분은 사전에 판정된 임계치와 비교된다. 임계치보다 큰 동시 발생 확률 행렬 성분은 넓은 영역을 가지는 화상 부분에 상응하는 행렬 성분, 즉, 화상의 배경에 상응하는 행렬 성분으로 판정된다. 그리고, 화상의 배경에 의해 영유된 영역이 제외된다.

따라서, 각 행렬 성분은 어레이로서 처리되고, 어레이의 어레이 성분에 화상의 각 화소의 상대 어드레스를 저장할 필요가 있다.

모든 처리가 완료된 후에, 화상의 배경과는 다른 휘도 레벨을 나타내는 좁은 부분으로서 플래그 데이터에 포함된 세트-플래그 부분은 미확인 대상을 나타내는 부분으로 판정된다.

화상에 존재하는 미확인 대상의 판정에 관하여는, 판독기가 임계치를 나타내는 평면으로서 xy평면에 평행하게 동쪽으로 향하여 놓인 평면 상에서 도 28b에 나타낸 가우스 곡면의 단부 절단에 의한 판정을 고려하면 좋을 것이다. 임계치를 나타내는 평면으로서 xy 평면에 평행하게 동쪽으로 향하여 놓인 평면은 임계 평면으로 언급된다. 임계 평면상에 가우스 곡면의 절단으로 인한 각 행렬 성분에 상응하는 화상 데이터의 상대 어드레스는(즉, 임계 평면과 접촉한 각 행렬 성분) 배경에서 위치의 상대 어드레스이다.

도 30 및 도 31은 본 실시예에 따른 화상 처리 장치(52001)에 의해 수행된 처리의 흐름을 나타내는 플로차트이다.

도 30에 나타낸 바와 같이, 플로차트는 단계(S52501)에서 시작한다. 그리고, 다음 단계(S52502)에서, 상대 위치 함수(δ)는 첫 번째로 동시 발생 확률 행렬을 생성하는 룰 로서 설정된다. 그 후, 다음 단계(S52503)에서, 입력 화상 비트맵에서의 검토 대상의 어드레스가 입력 화상의 선두에 포인트로 설정된다. 어드레스(a)는 입력 화상 비트맵에서 상대 어드레스이고, 이 단계에서 수행된 처리에서, 상대 어드레스의 초기치가 설정된다.

그리고, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 화소가 상대 어드레스(a)로부터 상대 위치 함수(δ)만큼 떨어져 분리된 위치에 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위해 단계(S52504)로 진행한다. 예를 들면, 상대 위치 함수(δ) = (1, 0°)의 경우, 상대 어드레스(a)가 입력 화상 비트맵의 우단에서의 어드레스이면, 상대 어드레스(b=δ(a))는 존재하지 않는다.

상대 어드레스(b=δ(a))가 존재한다고 단계(S52504)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 나타나면, 플로차트에 의해 나타낸 처리는 상대 어드레스(a)에서 휘도 레벨이 행 수(k)로서 설정되는 단계(S52505)로 진행한다. 그리고, 상대 어드레스(a)는 어레이 데이터 영역(51203) 내의 행렬 성분(k, l)에서 어레이에 추가된다. 즉, 하나 이상의 큐브가 도 28a에 나타낸 어레이에 쌓아지고 상대 어드레스(a)는 큐브에 저장된다. 반면에, 상대 어드레스(b=δ(a))가 존재하지 않는다고 단계(S52504)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 나타나면, 이 플로차트 에 의해 나타낸 처리는 단계(S52505)에서 수행된 처리를 뛰어 넘어 단계(S52506)로 직접 진행한다. 이것은 동시 발생 확률 행렬의 행렬 성분에서 어레이에 상대 어드레스를 추가하는 처리가 수행되지 않아도 되기 때문이다.

단계(S52506)에서, 상대 어드레스(a)는 1 증가된다. 그리고, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 상대 어드레스가 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위하여 단계(S52507)로 진행한다. 상대 어드레스가 존재한다고 단계(S52507)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 나타나면, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는 이 단계의 처리를 시작하는 처리를 반복하기 위하여 단계(S52504)로 되돌아 간다.

반면에, 상대 어드레스가 존재하지 않는다고 단계(S52507)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 나타나면, 판정 결과는, 입력 화상 비트맵의 종단에 도달되어진 것을 나타내는 판정 결과로서 판단된다. 이 경우, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는 단계(S52508)의 처리를 시작하는 처리의 다음 단계로 진행한다.

모든 입력 화상 비트맵에 대해 동시 발생 확률 행렬의 처리가 완료되면, 단계(S52508)에서, 임계치는 행렬 성분으로 연산된다. 임계치의 연산을 위한 여러가지 방법이 고려된다. 예를 들면, 사전에 판정된 고정치 혹은 1 이상의 어레이 성분 카운트를 각각 가지는 모든 행렬 성분의 평균이 임계치로서 사용된다.

임계치가 연산된 후에, 단계(S52609)에서, 평가되는 행렬 성분으로서 어레이 데이터 영역(51203)에 위치된 행렬 성분의 초기치가 설정된다. 즉, 행 수(k) 및 열 수(l)는 모두 1로 설정된다.

그리고, 다음 단계(S52610)에서, 행렬 성분(k, l)에서의 어레이 성분 카운트는 어레이 성분 카운트가 임계치 이상인지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위하여 임계치와 비교된다. 행렬 성분(k, l)에서 어레이 성분 카운트가 임계치 이상이라고 단계(S52610)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 나타나면, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는 행렬 성분(k, l)에서 어레이에 관한 어레이 성분에 저장된 상대 어드레스에 상응하는 플래그로서 입력 플래그 비트맵 데이터에 포함된 플래그가 리셋되는 단계(S52611)로 진행한다. 즉, 행렬 성분(k, l)은 배경 내의 위치에 상응하는 행렬 성분으로 판정된다. 반면에, 행렬 성분(k, l)에서 어레이 성분 카운트가 임계치보다 작다고 단계(S52610)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 나타나면, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는 단계(S52611)의 처리를 뛰어넘어 단계(S52612)로 직접 진행한다. 즉, 행렬 성분(k, l)은 배경 내의 위치에 상응하는 행렬 성분으로 판정된다.

단계(S52612)에서, 행 수(k) 및 열 수(l)는 행렬 성분(k, l)을 얻기 위해 업데이트된다. 그리고, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 다음의 행렬 성분(k, l)이 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위하여 단계(S52613)로 진행한다. 단계(S52613)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 다음의 행렬 성분(k, l)이 존재한다고 나타나면, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 이 처리를 반복하기 위해 단계(S52610)로 되돌아가고 다음 단계로 진행한다. 반면에, 단계(S52613)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 행렬 성분(k, l)이 존재하지 않는다고 나타나면, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 지금까지 기재된 처리가 모든 행렬 성분상에 수행되어졌기 때문에 단계(S52614)로 진행한다.

단계(S52614)에서, 설정된 플래그와 함께 영역으로서 입력 플래그 비트맵 데이터 영역(52104)에서 남겨진 영역의 센터의 좌표가 연산된다. 설정된 플래그와 함께 영역으로서 입력 플래그 비트맵 데이터 영역(52104)에 남겨진 영역은 미확인 대상의 영역이다. 마지막으로, 마지막 단계(S52615)에서, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리의 실행이 종료된다.

도 30에 나타낸 플로차트의 단계(S52502, S52503, S52504, S52505, S52506 및 S52507)에서 수행된 처리는, 도 25에 나타낸 화상 처리장치(52001)에 채용된 특징량 연산부(52013)에 의해 수행된 처리이다. 즉, 이들 처리는 동시 발생 확률 행렬을 찾는 처리이다.

도 31에 나타낸 플로차트의 단계(S52609, S52610, S52611, S52612 및 S52613)에서 수행된 처리뿐만 아니라 도 30에 나타낸 플로차트의 단계(S52508)에서 수행된 처리는 도 25에 나타낸 화상 처리장치(52001)에 채용된 화소 판정부(52014)에 의해 수행된 처리이다. 즉, 이들 처리는 미확인 대상의 어드레스를 판정하는 처리이다.

도 31에 나타낸 플로차트의 단계(S52614)에서 수행된 처리는 도 25에 나타낸 화상 처리장치(52001)에 채용된 화소-설정 판정부(52015)에 의해 수행된 처리이다. 즉, 이들 처리는 미확인 대상이 존재하는 영역의 센터의 좌표를 찾기 위한 처리이다.

9 : 제7의 실시예

다음에, 본 발명의 제7의 실시예를 설명한다.

도 32는 제7의 실시예에 따른 화상 처리장치에서 사용된 상대 위치 함수(δ)를 나타내는 개략도이다.

제7의 실시예에 따른 화상 처리장치의 내부의 구성은 도 25에 나타낸 제6의 실시예에 따른 화상 처리장치의 내부 구성과 크게 다르지 않다. 그러나, 제7의 실시예의 경우에서, 복수의 상대 위치 함수(δ)가 사용된다. 그리고, 상대 위치 함수(δ)에 기초하여, 복수의 동시 발생 확률 행렬이 생성된다.

제6의 실시예에 따른 화상 처리장치는 예로서 상대 위치 함수δ=(1, 0°)를 취함으로써 설명되었다. 그런데, 종래 기술에 대해서도, 복수의 동시 발생 확률 행렬은 복수의 상대 위치 함수(δ)에 기초하여 생성된다. 이 기술은 높은 정밀도로 고정된 패턴으로 구성된 화상의 특징량 양자화하는 기술이다.

도 32로부터 명백한 바와 같이, 어느 화소의 근방에 있는 위치에서 존재하는 8개의 화소가 있다. 이들 화소에 대한 상대 위치 함수(δ)는 다음과 같이 기재된다.

상대 위치 함수(δ1)는 1의 거리와 0°의 각도를 가지는 δ1 = (1, 0°)이다. 상대 위치 함수(δ2)는 √2의 거리와 45°의 각도를 가지는 δ2 = (√2, 45°)이다. 마찬가지로, 상대 위치 함수(δ3) δ3 = (1, 90°), 상대 위치 함수(δ4) δ4 = (√2, 135°), 상대 위치 함수(δ5) δ5 = (1, 180°), 상대 위치 함수(δ6) δ6 = (√2, 225), 상대 위치 함수(δ7) δ7 = (1, 270°) 및 상대 위치 함수(δ8) δ8 = (√2, 315°)이다.

즉, 8개의 상대 위치 함수(δ1 ~ δ8)가 생성될 수 있다. 8개의 상대 위치 함수(δ1 ~ δ8)를 사용함으로써, 8개의 동시 발생 확률 행렬이 생성될 수 있다.

도 33은, 이 실시예에 따른 화상 처리장치의 플로차트를 나타낸다. 도면에 나타낸 바와 같이, 플로차트는 단계(S52801)에서 시작한다. 그리고, 다음의 단계(S52802)에서, 카운터 변수(i)는 0으로 초기화된다. 그 후, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 동시 발생 확률 행렬을 생성하는 룰로서 제공하는 상대 위치 함수(δ(i))가 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위하여 단계(S52803)로 진행한다.

상대 위치 함수(δ(i))가 존재한다고 단계(S52803)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 나타나면, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 상대 위치 함수(δ(i))가 설정된 단계(S52804)로 진행한다. 그리고, 다음의 단계(S52805)에서, 특징량은 이 상대 위치 함수(δ(i))에 기초한 동시 발생 확률 행렬에 근거하여 연산된다. 그 후, 다음 단계(S52806)에서, 화소 판정 처리는 동시 발생 확률 행렬에서 어레이의 데이터로서 얻어진 데이터를 사용함으로써 수행된다.

단계(S52805)에서 수행된 처리는 도 30에 나타낸 단계(S52503, S52504, S52505, S52506 및 S52507)에서 수행된 처리와 동일하다.

반면에, 단계(S52806)에서 수행된 처리는 도 31에 나타낸 플로차트의 단계(S52609, S52610, S52611, S52612 및 S52613)에서 수행된 처리뿐만 아니라 단계(S52508)에서 수행된 처리와 동일하다.

그 후, 다음 단계(S52503)에서, 입력 화상 비트맵에서 검토 대상의 어드레스(a)는 입력 화상의 선두에 포인트로 설정된다. 어드레스(a)는 입력 화상 비트맵에서 상대 어드레스이고, 이 단계에서 수행된 처리에서, 처리에서 상대 어드레스의 초기치가 설정된다.

즉, 단계(S52805 및 S52806)에서 수행된 처리는 도 30에 나타낸 플로차트에서 단일 점선으로 둘러쌓인 써브루틴(R2522)과 동일하다. 단계(S52805 및S52806)에서 수행된 처리에서, 동시 발생 확률 행렬에서의 어레이의 데이터가 생성되고, 미확인 대상의 화소는 생성된 데이터로부터 만들어진 화상 플래그 비트맵 데이터 영역(52104)에 근거하여 확인된다.

단계(S52806)에서 수행된 처리가 완료되면, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 카운터 변수(i)가 1 증가된 단계(S52807)로 진행한다. 그리고, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 상대 위치 함수(δ(i))가 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위하여 단계(S52803)로 되돌아 간다. 상대 위치 함수(δ(i))가 존재한다고 단계(S52803)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 나타나면, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는, 상대 위치 함수(δ(i))가 설정된 단계(S52804)로 진행한다. 그 후, 단계(S52805 내지S52807)의 처리가 수행된다. 반면에, 상대 위치 함수(δ(i))가 존재하지 않는다고 단계(S52803)에서 수행된 처리에서 생성된 판정 결과가 나타나면, 판정 결과는, 모든 상대 위치 함수δ(i)에 대한 처리가 완료된 것을 나타내는 판정 결과로 판단된다. 이 경우, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리는 단계(S52808)로 진행한다.

단계(S52808)에서, 상대 위치 함수(δ(i))에 대해 얻어진 모든 i 화상 플래그 비트맵은 통합된다. 단계(S52808)의 처리는 전형적으로 모든 화상 플래그 비트맵에 모든 비트의 논리적 산물을 취하거나 모든 화상 플래그 비트맵에 모든 비트를 가산하고 합성된 플래그를 주기 위하여 각각의 합과 적당한 임계치를 비교함으로써 수행된다. 이 처리를 수행함으로써, 미확인 대상의 존재는 높은 정밀도로 판정될 수 있다.

그리고, 다음 단계(S52809)에서, 미확인 대상이 존재하는 영역의 센터의 좌표가 연산된다. 마지막으로, 마지막 단계(S52810)에서, 이 플로차트에 의해 나타낸 처리의 실행은 종료된다.

이상으로 설명한 것을 다음과 같이 정리한다.

실시예에 따른 화상 처리 장치(52001)의 핵심 성분은 소프트웨어의 실행에 의해 동작하는 마이크로컴퓨터이다.

입력 정지 화상이 화상 처리장치(52001)에 공급되면, 화상은 RAM(105)의 입력 화상 비트맵 데이터 영역(5202)에 저장된다. 그 후, 어레이 데이터는 동시 발생 확률 행렬에 기초한 알고리즘의 채택에 의해 동시 발생 확률 행렬 어레이 데이터 영역(52103)에서 생성된다. 그리고, 임계치는 생성된 어레이 데이터와 연산된다. 연산된 임계치를 만족하는 어레이 성분 카운트를 가지는 행렬 성분에 상응하는 화상 화소는 입력 정지 화상의 배경의 화소로 판정된다. 그 후, 연산된 임계치를 만족하는 어레이 성분 카운트를 가지는 행렬 성분에 상응하는 화상 화소의 상대 어드레스는 행렬 성분에 대한 어레이 데이터가 판독되는 반면에, 상대 어드레스에서 플래그로서 화상 플래그 비트맵 데이터 영역(52104)에 포함된 플래그가 설정된다.

상술한 처리를 수행함으로써, 입력 정지 화상으로부터 생성된 동시 발생 확률 행렬에 기초하여, 화상의 배경과 배경을 제외한 부분을 서로 구분하는 것이 가능하다.

10 : 제8의 실시예

다음에, 본 발명의 제8의 실시예를 설명한다. 도 34는 촬상 카메라(5202)에 의해서 촬영된 전형적인 정지 화상을 나타내는 도면이다.

판독기는 이 전형적인 정지 화상과 도 27a에 나타낸 화상을 비교하도록 요구된다. 도 34에 나타낸 전형적인 정지 화상이 해변(52902) 및 해변(52902)에 세워진 등대(52903)를 포함하는 반면, 도 27a에 나타낸 화상은 미확인 대상(5304)으로서 제공하는 부분을 포함한다. 각 해변(52902) 및 등대(52903)가 명백히 미확인 대상이 아니어도, 제6의 실시예에 따른 기술의 채용에 의해, 해변(52902) 및 등대(52903)가 미확인 대상으로서 잘못 인식될 가능성의 범위 내에 있다. 왜냐하면, 전체 화상의 비교에 있어서, 해변(52902) 및 등대(52903) 각각에 의해 발생된 영역의 크기는 작으므로, 해변(52902) 및 등대(52903)의 각각은 배경으로서 인식되지 않는다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 미확인 대상으로서 잘못 인식된 대상을 사전에 동시 발생 확률 행렬을 생성하는 처리의 대상으로부터 제거하는 처리가 수행될 필요가 있다.

도 35a는 제8의 실시예에 따른 전체 화상 처리 장치(53001)를 나타내는 블럭 도이다. 도 35a에 나타낸 화상 처리장치(53001)는 도 25에 나타낸 제6의 실시예에 따른 화상 처리장치(52001)와 거의 같다. 화상 처리장치(53001)의 구성으로서 도 35a에 나타낸 몇몇 구성은 도 25에 나타낸 화상 처리장치(52001)에 채용된 그들의 대응부로 동일한 기능을 갖는다. 그들의 대응부로서 동일한 기능을 가지는 구성은 대응부로서 동일한 참조 번호가 교부되고 그들의 대응부로서 동일한 기능을 가지는 구성은 다음의 기재에서 상세한 설명을 생략한다.

본 실시예에 따른 화상 처리 장치(53001)는, 주요 처리의 실행 전에, 촬영 동작으로 촬영한 정지 화상의 데이터에 근거하여, 정지 화상에서 특정 영역을 사전에 미확인 대상을 판정하는 대상으로부터 제외하는 처리를 수행한다. 정지 화상에서 특정한 영역을 사전에 미확인 대상을 판정하는 대상으로부터 제외하기 위하여, 화상 처리장치(53001)는 도 25에 나타낸 제6의 실시예에 따른 화상 처리장치(52001)에 처리 영역설정부(53002), 표시부(53003) 및 입력부(53004)를 새롭게 추가하여 설계된다.

표시부(53003)는 종래의 LCD부이고, 입력부(53004)는 종래의 마우스이다.

화소 판정부(53014)에 의해 출력된 처리 결과에 기초하여, 처리 영역 설정부(53002)는 화상 보존부(5212)에 보존된 화상에 미확인 대상의 영역처럼 보이는 영역을 배치시키고, 표시부(53003)에 미확인 대상의 영역처럼 보이는 영역과 화상을 표시한다. 그리고, 사용자는 제외되는 영역으로서 표시부(53003)에 나타나는 정지 화상을 오버랩한 상태로 표시부(53003)에 표시된 영역을 지정하기 위하여 입력부(53004)를 조작한다.

처리 영역 설정부(53002)는 특징량 연산부(53013)에서 제외된 영역을 설정하므로 영역은 동시 발생 확률 행렬을 연산하기 위해 특징량 연산부(53013)에 의해 수행된 처리로부터 제외된다.

도 34에 나타낸 전형적인 정지 화상의 경우에서, 처리 영역 설정부(53002)는 동시 발생 확률 행렬을 연산하기 위해 특징량 연산부(53013)에 의해 수행된 처리로부터 제외된 영역으로서 특징량 연산부(53013)에서 해변(52902) 및 등대(52903)의 영역을 설정한다. 특징량 연산부(53013)는 제외된 영역에 상응하는 화상 화소 상에 동시 발생 확률 행렬을 연산하기 위한 처리를 수행하지 않는다. 즉, 특징량 연산부(53013)는 배경 내의 영역으로서 동시 발생 확률 행렬을 연산하기 위한 특징량 연산부(53013)에 의해 수행된 처리로부터 제외된 영역을 강제적으로 처리한다.

11 : 제9의 실시예

다음에, 본 발명의 제9의 실시예를 설명한다.

도 35b는 제9의 실시예에 따른 전체 화상 처리장치(53011)를 나타내는 블럭도이다. 도 35b에 나타낸 화상 처리장치(53011)는 도 35a에 나타낸 제8의 실시예에 따른 화상 처리장치(53001)와 거의 같다. 화상 처리장치(53001)의 구성으로서 도 35b에 나타낸 몇몇 구성은 도 35a에 나타낸 화상 처리장치(53001)에 채용된 그들의 대응부로서 동일한 기능을 갖는다. 그들의 대응부로서 동일한 기능을 가지는 구성은 대응부로서 동일한 참조 번호가 교부되고 그들의 대응부로서 동일한 기능을 가지는 구성은 다음의 기재에서 상세한 설명을 생략한다.

이 실시예에 따른 화상 처리장치(53011)는, 도 35a에 나타낸 화상 처리장치(53001)와 같이, 주요 처리의 실행 전에, 촬영 동작으로 촬영한 정지 화상의 데이터에 근거하여, 정지 화상에서 특정 영역을 사전에 미확인 대상을 판정하는 대상에서 제외하는 처리를 수행한다. 제9의 실시예에 따른 화상 처리장치(53011)는, 조작자가 이러한 영역을 특정하는데 필요하지 않도록 화상 처리장치(53011)가 정지 화상으로부터 제외되는 영역을 자동으로 설정하는 제8의 실시예에 따른 화상 처리장치(53001)는 다르다. 이런 이유로, 화상 처리장치(53011)는 도 35a에 따른 제8의 실시예에 따른 화상 처리장치(53001)에 채용된 표시부(53003) 및 입력부(53004)를 포함하지 않는다. 게다가, 처리 영역 설정부(53002)는 화소 집합 판정부(53015)에도 접속된다.

처리 영역 설정부(53002)는 동시 발생 확률 행렬을 연산하는 특징량 연산부(53013)에 의해 수행된 처리로부터 제외되는 영역으로서 화소 집합 결정부(53015)로부터 수신된 처리 결과를 간주하고 특징량 연산부(53013)에서 영역을 설정한다.

특징량 연산부(53013)은 동시 발생 확률 행렬을 연산하기 위해 특징량 연순부(53013)에 의해 수행된 처리로부터 영역을 제외한다.

지금까지 기재된 제1, 제2, 제3, 제4, 제5, 제6, 제7, 제8 및 제9의 실시예에 따른 화상 처리장치는 도 27a 및 34를 참조하여 설명된 바와 같이 바다와 같은 단일 배경을 가지는 환경을 감시하는데 특히 적합하다. 따라서, 많은 경우에서, 촬상 카메라는 넓은 범위를 감시할 수 있도록 회전된다.

도 36a는 실시예에 채용된 촬상 카메라(5202)의 외관도를 나타내는 도면이다. 도 36b는 도 36a에 나타낸 촬상 카메라(5202)와 화상 처리 장치(5201)와의 조합을 나타내는 블럭도이다.

도 36a에 나타낸 바와 같이, 촬상 카메라(5202)는 넓은 범위를 감시할 수 있는 촬상 카메라(5202)를 만들기 위해 회전 기어장치(53102)에 장착된다.

도 36b에 나타낸 바와 같이, 촬상 카메라(5202)를 따라 회전 구동하는, 각 검출부(53105)를 통해 샤프트(53104)에 의해 촬상 카메라(5202)의 내부에 링크된다. 각 검출부(53105)는 광 검출 기술, 자기 검출 기술 등을 채용하는 전형적인 태코미터 발생기이다.

촬상 카메라(5202)의 회전 각을 나타내는 신호로서 각 검출부(53105)에 의해 생성된 검출 신호는 화상 처리장치(5201)로서 제공하는 마이크로컴퓨터에 채용된 버스(5106)에 공급된다. 이렇게 하여, 촬상 카메라(5202)에 의해 생성된 정지 화상은 화상 처리장치(5201)에 채용된 RAM(5105)에 저장될 수 있고 상술한 처리는 촬상 카메라(5202)의 회전으로서 사전에 판정된 회전 각마다 수행될 수 있다.

제8 및 제9의 실시예의 경우에서, 동시 발생 확률 행렬을 연산하기 위한 특징량 연산부(53013)에 의해 수행된 처리로부터 제외되는 영역은 촬상 카메라(5202)의 회전 각으로서 상기 인용된 회전 각마다 설정된다.

이하에 기재된 특정한 이행은 상술한 어느 실시예를 대신하여 각각 고안될 수 있다.

(1) : 마이크로컴퓨터는 PLD(Programmable Logic Device)로 대체된다.

(2) : 제1, 제2 및 제3의 실시예에서, 특징량을 연산하기 위한 처리로부터 미확인 대상과 오인식하기 쉬운 배경 부분을 제외하는 제외 처리를 추가할 수 있다.

(3) : 제1, 제2, 제3, 제4, 제5, 제6, 제7, 제8 및 제9의 실시예에 의해 제공된 특징은 하나의 화상 처리장치에 모두 실행될 수 있다. 이 경우에서, 입력 화상의 화상부분에 대해 각각 제공된 플래그의 값으로서 제1 내지 제9의 실시예의 특징에 관해 연산된 플래그 값은, 서로 곱해지거나 미확인 대상이 입력 정지 화상에 존재하는지 아닌지에 대한 판정 결과를 생성하기 위하여 임계치와 비교되는 결과값을 산출하기 위하여 가산처리된다.

(4) : 제8의 실시예의 경우에서 처리 영역 설정부(53002), 표시부(53003) 및 입력부(53004) 혹은 동시 발생 확률 행렬을 연산하기 위해 특징량 연산부(53013)에 의해 수행된 처리로부터 제외되는 영역으로서 제9의 실시예의 경우에서 처리 영역 설정부(53002)에 의해 선택된 영역은 특징량 연산부(53013)에 설정된다. 그러나, 제외되는 영역은 제8의 실시예의 경우에서 화소 집합 판정부(53015) 혹은 동일한 효과를 주기 위하여 제9의 실시예의 경우에서 특징량 연산부(53013)에서 설정될 수 있다. 즉, 제외되는 영역은 배경으로서 처리되고 따라서 영역의 플래그로서 화상 플래그 비트맵 데이터 영역(52104)에 저장된 플래그는리셋된다.

(5) : RAM(5205)의 레이아웃으로서 도 26에 나타낸 레이아웃에서, 화상 비트맵 데이터 영역(52102) 및 화상 플래그 비트맵 데이터 영역(52104)은 서로 분리된다. 그러나,화상 비트맵 데이터 영역(52102) 및 화상 플래그 비트맵 데이터 영 역(52104)은 단일 영역으로부터 조합될 수 있다.

예를 들면, 화상의 화소마다, 데이터 구조체는 화소의 휘도 레벨과 플래그를 포함하는 구조체로서 생성될 수 있다. 이렇게 하면, 화소의 절대 어드레스는 직접 어레이 데이터(52301)에 저장될 수 있다. 따라서, 상대 어드레스 연산 처리는 불필요하다.

(6) : 동시 발생 확률 행렬 어레이 데이터 영역(52103)에 저장되는 동시 발생 확률 행렬을 구성하는 기술이 다양하게 고려된다. 예를 들면, 기술들 중 하나는, 상관적인 데이터베이스를 생성하는 기술 혹은 인터프리터 언어 처리시스템으로서 per1 등을 사용하는 기술에서 현실화되는, 연합하는 어레이를 사용함으로써 실행된다.

(7) : 기본적으로, 정지 화상의 수평 화상 영역을 판정하는 절차는 화상과 관련하여 임의로 선택될 수 있다. 그러나, 정지 화상의 수평 화상 영역을 판정하는 절차를 자동화하는 것이 이상적이다. 따라서, 클러스터링의 기술이 상술한 제5의 실시예의 경우에서 입력 화상 데이터 전체에 적용된 적용할 수 있는 기술을 채용할 수 있다. 그리고, 복수의 유사한 수평 영역이 인식되는 것으로, 유사한 영역을 덮는 수평 화상 부분이 판정된다.

이 실시예에서, 유사한 영역을 덮는 부분으로서 클러스터링 기술의 결과로서 얻어진 수평 화상 부분의 크기를 감소함으로써, 수평 분할선을 수평선과 합치시키는 것을 기대할 수 있다. 이것은, 수평 화상 부분 내에 있어서의 배경으로서 각각 인식된 대상의 수가 감소될 수 있는 것을 의미한다. 따라서, 증가된 배경 인 식율을 기대할 수 있다.

상술한 실시예에서, 정지 화상의 배경과는 다른 미확인 대상은, 수평 방향으로 균일하고, 수직 방향으로 변화하는 화상으로부터 검출될 수 있다. 이러한 화상의 예는 자연 풍경의 사진으로서 먼 위치에서 취해진 사진이다. 화상에서 정지 화상의 배경과는 다른 미확인 대상을 검출하기 위한 기술로서 실시예에 의해 제공된 기술은 현재 화상과 직전의 화상을 비교하는 기술로서 종래의 기술에 기초한 기술과는 다르다. 실시예에 의해 제공된 기술에 따라, 정지 화상의 배경과는 다른 미확인 대상은 현재 정지 화상을 사용함으로써 화상으로부터 검출될 수 있다. 따라서, 실시예는 촬상 카메라가 수평면상에서 시계 및 반시계 방향으로 회전되는 카메라를 허용하는 상태로 회전 기어 베이스에 장착되어 구성을 감시하는데 특히 적합하다.

본 실시예는 수평 화상 부분에 존재하는 미확인 대상을 인식하는 다양한 방법을 채용한다. 이러한 실시예는, 바다, 하늘 등이 자연현상에 의해서 이동하여도, 바다, 하늘 등은 일정한 특징을 가지는 배경으로서 각각 인식될 수 있다. 배경의 범위는 자연 현상에 따라 이동하는 배경을 포함한다.

따라서, 본 실시예에 따른 화상 처리장치를 촬상 카메라와 조합하는 것에 의해서, 종래 기술과 비교하면, 미확인 대상으로서 바다의 파도나 하늘의 구름 등의 자연현상도 오인식하지 않고 배경이라고 인식할 수 있는, 감시 시스템을 제공할 수 있다.

본 발명의 실시예예에 대해 설명하였다. 그러나, 본 발명의 범위는 실시 예에 한정되지 않는다. 즉, 실시예와 다른 응용예의 다른 수정판은 다른 수정판과 다른 응용예가 본 발명의 청구항 및 상세한 설명을 벗어나지 않는 한 실시예의 범위내에 포함될 수 있음은 말할 필요도 없다.

게다가, 당업자에 의해 이해되고, 첨부된 청구항과 그와 동등한 실질적인 범위 내에서 다양한 변경, 수정, 결합, 부분 결합 및 교체할 수 있고, 본 발명을 일탈하지 않는 범위에 대해 변경 및 변화가 가능하다.

도 1a는 본 발명의 제 1 ~ 5실시예에 따른 각각의 전체 화상 처리장치에 대한 실제 하드웨어를 주로 나타내는 블럭도이다.

도 1b는 도 1a에 도시된 전체 화상 처리장치의 기능부를 주로 나타내는 블럭도이다.

도 2는 본 발명의 제 1의 실시예에 따른 전제 화상 처리장치를 나타내는 블럭도이다.

도 3a는 미확인 대상인 바다, 하늘, 배의 화상으로서 제 1실시예에 따른 화상 처리장치를 사용하여 촬상된 전형적인 화상을 나타내는 도면이다.

도 3b는 도 3a에 도시된 화상의 배경을 나타내는 도면이다.

도 3c는 도 3a에 도시된 화상을 분할하는 결과로서 얻어진 미세한 화상 부분을 나타내는 도면이다.

도 4는 제 1의 실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 실제 동작 이전의 전처리를 나타내는 플로차트이다.

도 5는 제 1의 실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 실제 조작을 나타내는 플로차트의 제 1부분을 나타내는 도면이다.

도 6은 제 1의 실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 실제 조작을 나타내는 플로차트의 제 2부분을 나타내는 도면이다.

도 7a은 특징량을 계산하는 방법 중의 하나로서 색히스토그램 기술을 실행하여 화상으로부터 특정 선택된 배경 샘플을 포함하는 입력정지 화상을 나타내는 도 면이다.

도 7b는 도 7a에 도시된 입력정지 화상으로부터 선택된 배경 샘플을 나타내는 도면이다.

도 7c는 색히스토그램 기술의 결과로서 얻어진 모든 색 성분의 행렬을 나타내는 도면이다.

도 8a는 주파수 해석이 특징량을 계산하는 방법의 다른 하나로서 적용되는 입력정지 화상의 부분을 나타내는 도면이다.

도 8b는 도 8a에 도시된 화상 부분의 배경으로서 쵤상된 확대 파도비말을 나타내는 도면이다.

도 8c는 입력정지 화상을 구성하는 화소의 휘도레벨을 나타내는 결과로서 도시된 그래프로서의 주파수 해석 기술의 채택에 의해 산출된 전형적인 그래프를 나타내는 도면이다.

도 8d는 휘도레벨과 주파수 사이의 관계를 나타내느 그래프로서 주파수 해석 기술의 채택에 의해 산출된 전형적인 그래프를 나타내는 도면이다.

도 9a는 동시발생 확률행렬이 특징량을 계산하는 방법의 다른 하나로서 적용된 입력정지 화상의 2개의 임의의 화소(P1, P2)를 나타내는 도면이다.

도 9b는 상대위치함수(δ)가 δ(1, 0°)로 나타내는 경우를 위한 화소(P1)에 인접한 다음 화소로서 화소(P2)를 나타내는 도면이다.

도 9c는 상대위치함수(δ)가 δ(1, 90°)로 나타내는 경우를 위한 화소(P1)에 인접한 다음 화소로서 화소(P2)를 나타내는 도면이다.

도 10a는 4휘도레벨 즉, 휘도레벨(0 ~ 3)의 16(= 4 × 4)화소를 갖는 화상의 데이터를 나타내는 도면이다.

도 10b는 4휘도레벨 즉, 휘도레벨(0 ~ 3)의 16(= 4 × 4)화소를 갖는 직사각형 행렬을 나타내는 도면이다.

도 11은 본 발명의 제 2의 실시예에 따른 전체 화상 처리장치의 블럭도이다.

도 12a는 미확인 대상인 바다 및 배의 화상으로서 제 2실시예에 따른 화상처리 장치를 이용하여 촬상된 전형적인 화상을 나타내는 도면이다.

도 12b는 도 12c에 도시된 화상 부분 중 하나의 특징량으로서 특징량 산출부에 의해 각각 검색된 특징량의 평균치(S(1) ~ S(25))로서 평균치 보존부에 의해 계산된 값을 보존하는 평균치 보존부를 나타내는 도면이다.

도 12c는 도 12a에 도시된 화상을 분할하는 결과로서 얻어진 화상 부분을 나타내는 도면이다.

도 13은 제 2의 실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 실제 동작을 나타내는 플로차트의 제 1부분을 나타내는 도면이다.

도 14는 제 2의 실시예에 따른 화상 처리장치의 실행된 실제 조작을 나타내는 플로차트의 제 2부분을 나타내는 도면이다.

도 15a는 본 발명의 제 3의 실시예에 따른 전체 화상 처리장치의 블럭도이다.

도 15b는 도 15a에 도시된 화상 처리장치에 이용된 클러스터링 처리부의 내부 구성을 나타내는 블럭도이다.

도 16a는 미확인 대상인 바다 및 배의 화상으로서 제 3실시예에 따른 화상 처리장치를 이용하여 촬상된 전형적인 화상을 나타내는 도면이다.

도 16b는 제 3실시예 따른 2개의 화상 부분을 하나의 그룹으로 하는 처리로 간주되는 도면이다.

도 16c는 제 3실시예에 따른 4개의 화상 부분을 하나의 그룹으로 하는 처리의 기술로 간주되는 도면이다.

도 16d는 제 3실시예에 따른 화상 부분을 하나의 그룹으로 하는 처리 후에 남겨진 화상 부분을 나타내는 도면이다.

도 17은 제 3의 실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 실제 조작을 나타내는 플로차트이다.

도 18a는 바다에 떠있는 미확인 물체인 바다, 하늘, 배를 포함하는 화상으로서 본 발명의 제 4실시예에 따른 화상 처리장치를 이용하여 촬상된 전형적인 화상을 나타내는 도면이다.

도 18b는 도 18a에 도시된 화상을 분할하는 결과로서 얻어진 수평화상 부분을 나타내는 도면이다.

도 18c는 본 발명의 제 4실시예에 따른 전체 화상 처리장치를 나타내는 블럭도이다.

도 19는 본 발명의 제 5의 실시예에 따른 전체 화상 처리장치를 나타내는 블럭도이다.

도 20a는 화상의 특정 부분에 존재하는 배를 포함한 화상을 나타내는 도면이 다.

도 20b는 화상의 특정 부분과 다른 위치에 존재하는 배를 포함한 화상을 나타내는 도면이다.

도 21은 제 5실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 처리를 나타내는 플로차트이다.

도 22a는 바다에 떠있는 미확인 대상인 바다 하늘 배를 포함한 화상으로서 제 6 ~ 9실시예에 따른 화상 처리장치를 이용하여 촬상된 전형적인 화상을 나타내는 도면이다.

도 22b는 도 22a에 도시된 화상을 분할하는 결과로서 얻어진 수평화상 부분을 나타내는 도면이다.

도 23a는 본 발명의 제 6 ~ 9실시예에 따른 전체 화상 처리장치에 대한 실제 하드웨어를 주로 나타내는 블럭도이다.

도 23b는 도 23a에 도시된 전체 화상 처리장치의 기능부를 주로 나타내는 블럭도이다.

도 23c는 도 23b에 도시된 화상 처리장치에 의해 실행된 처리를 나타내는 플로차트이다.

도 24는 본 발명의 제 6실시예에 따른 배경 영역을 특정하는 방법의 기재로 간주되는 도면이다.

도 26은 제 6실시예에 이용된 RAM에 기억된 데이터의 설계 모델을 대략적으로 나타내는 도면이다.

도 27a는 제 6실시예에 이용된 RAM에 기억된 입력화상 비트맵을 대략적으로 나타내는 도면이다.

도 27b는 제 6실시예에 이용된 RAM에 기억된 화상 플래그 비트맵을 대략적으로 나타내는 도면이다.

도 27c는 도 27b에 도시된 화상 플래그 비트맵의 확대 부분을 대략적으로 나타내는 도면이다.

도 28a는 제 6실시예에 따른 다양한 길이를 갖는 어레이로서 동시발생 확률행렬에 근거하여 어레이의 설정 필드를 대략적으로 나타내는 도면이다.

도 28b는 도 28a에 도시된 어레이 설정 필드와 동등한 가우스 곡선면을 대략적으로 나타내는 도면이다.

도 29는 제 6실시예에 이용된 RAM에 기억된 데이터를 대략적으로 나타내는 도면이다.

도 30은 제 6실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 처리를 나타내는 플로차트의 제 1부분을 나타내는 도면이다.

도 31은 제 6실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 실행된 처리를 나타내는 플로차트의 제 2부분을 나타내는 도면이다.

도 32는 본 발명의 제 7실시예에 따른 화상 처리장치에 이용된 상대위치함수 (δ(i))와 화상의 화소 사이의 관계를 대략적으로 나타내는 도면이다.

도 33은 제 7실시예에 따른 화상 처리장치에 실행된 처리를 나타내는 플로차트이다.

도 34는 본 발명의 제 8실시예에 따른 화상 처리장치에 의해 촬상된 전형적인 입력 화상을 나타내는 도면이다.

도 35a는 제 8실시예에 따른 전체 화상 처리장치를 나타내는 블럭도이다.

도 35b는 제 9실시예에 따른 전체 화상 처리장치를 나타내는 블럭도이다.

도 36a는 실시예들에 사용된 전형적인 촬상 카메라의 외부를 나타내는 도면이다.

도 36b는 어떤 하나의 실시예에 따른 화상 처리장치와 도 36a에 도시된 촬상 카메라의 결합을 나타내는 블럭도이다.

* 도면의 부호에 대한 설명

101. 화상 처리장치 102. 촬상 카메라

103. CPU 104. ROM

105. RAM 106. 버스

107. 출력 인터페이스 112. 화상 보존부

115. 소정치 보존부 113. 화상 분할부

114. 특징량 산출부 116. 차이 계산부

Claims (20)

1. 입력 화상을 저장하도록 구성된 화상 보존부와,

   상기 입력 보존부에 기억된 상기 입력 화상을 동일한 크기 및 형태를 갖는 복수의 화상 부분으로 분할하도록 구성된 화상 분할부와,

   상기 화상 분할부에 의해 생성된 상기 각 화상 부분의 특징량을 산출하도록 구성된 특징량 산출부와,

   상기 화상 분할부에 의해 생성된 상기 화상 부분 중 각 개별의 하나에 대한 특징량으로서 상기 특징량 산출부에 의해 산출된 상기 특징량과 미리 판정된 값 사이의 차이를 계산하는 차이 계산 처리뿐만 아니라, 상기 차이에 근거하여 상기 각 개별의 화상 부분이 상기 입력 화상의 배경에 대한 부분인지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하는 판정 처리를 실행하도록 구성된 차이 계산부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 미리 판정된 값은 상기 배경으로부터 선택된 샘플의 특징량인 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
3. 제 1항에 있어서,

   상기 미리 판정된 값은 상기 입력 화상을 구성하는 상기 모든 화상 부분의 특징량에 대한 평균치인 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
4. 제 1항에 있어서,

   어떤 2개의 상기 화상 부분 사이의 특징량의 차이는 상기 2개의 화상 부분이 서로 유사한지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하기 위해 계산되고,

   상기 판정 결과에 근거하는 그룹 처리는 유사 화상으로 각각 구성되는 그룹을 생성하기 위해 상기 화상 분할부에 의해 생성된 상기 화상 부분에서 실행되고,

   유사화상 부분으로 각각 구성되는 상기 그룹 중 각 개별의 하나는 상기 개별의 그룹이 상기 배경을 구성하는 유사화상 부분의 그룹인지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하기 위해 검증되는 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
5. 제 1항에 있어서,

   상기 화상 분할부는,

   상기 입력 화상을 복수의 수평 화상 부분으로 분할하도록 구성된 수평 화상 분할부와,

   상기 수평 화상 분할부에 의해 생성된 각각의 상기 수평 화상 부분을 동일한 크기 및 형태를 갖는 복수의 소화상 부분으로 분할하도록 구성된 소화상 분할부를 포함하고,

   상기 차이 계산부는 상기 개별의 소화상 부분을 포함하는 수평 화상 부분으로서 상기 수평 화상 분할부에 의해 생성된 수평 화상 부분 중 하나를 위한 미리 판정된 값을 이용함으로써, 상기 소화상 분할부에 의해 생성된 소화상 부분 중 각 개별의 하나에 판정 처리 및 상기 차이 계산 처리를 실행하는 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
6. 제 1항에 있어서,

   상기 화상 처리장치는,

   반복 실행된 상기 판정 처리의 결과를 기억하도록 구성된 화상 부분 플래그 보존부와,

   다른 시간에 실해오딘 상기 판정 처리의 결과와 상기 화상 부분 플래그 보존부에 기억된 복수의 결과를 비교함으로써, 미확인 대상에 의해 만들어진 이동 거리 및 방향을 계산하도록 구성된 미확인 대상 이동 거리/방향 계산부를 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
7. 동일한 크기 및 형태를 갖는 복수의 화상 부분으로 화상을 분할하는 단계와,

   상기 화상 분할 단계에서 생성된 각 화상 부분의 특징량을 산출하는 단계와,

   상기 화상 분할 단계에서 생성된 상기 화상 부분 중 각 개별의 하나에 대한 특징량으로서 상기 특징량 산출 단계에서 산출된 상기 특징량과 미리 판정된 값 사이의 차이를 계산하는 단계와,

   상기 차이 계산 단계에서 계산된 상기 차이에 근거하여 상기 각 개별의 화상 부분이 상기 입력 화상의 배경에 대한 부분인지의 여부를 판정하는 단계를 포함하 여 구성된 것을 특징으로 하는 화상처리 방법.
8. 동일한 크기 및 형태를 갖는 복수의 화상 부분으로 화상을 분할하도록 구성된 화상 분할 기능과,

   상기 화상 분할 기능에 의해 생성된 상기 각 화상 부분의 특징량을 산출하도록 구성된 특징량 산출 기능과,

   상기 화상 분할 기능에 의해 생성된 상기 화상 부분 중 각 개별의 하나에 대한 특징량으로서 상기 특징량 산출 기능에 의해 산출된 상기 특징량과 미리 판정된 값 사이의 차이를 계산하도록 구성된 차이 계산 기능과,

   상기 차이 계산 기능에 의해 계산된 상기 차이에 근거하여 상기 각 개별의 화상 부분이 상기 입력 화상의 배경에 대한 부분인지에 관한 판정 결과를 산출하도록 구성된 판정 기능을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상처리 프로그램.
9. 입력 화상을 저장하도록 구성된 화상 보존부와,

   상기 화상 보존부에 기억된 상기 입력 화상을 복수의 수평 화상 부분으로 분할하도록 구성된 수평 화상 분할부와,

   미확인 대상이 상기 수평 화상 분할부에 의해 생성된 각각의 수평 화상 부분에 존재하는지 아닌지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하도록 화상 부분 판정부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상처리 장치.
10. 제 9항에 있어서,

    상기 수평 화상 분할부에 의해 생성된 각각의 상기 수평 화상 부분을 동일한 크기 및 형태를 갖는 복수의 소화상 부분으로 분할하도록 구성된 소화상 분할부와,

    상기 소화상 분할부에 의해 생성된 상기 각각의 소화상 부분의 특징량을 산출하도록 구성된 특징량 산출부와,

    상기 소화상 분할부에 의해 생성된 상기 소화상 부분 중 각 개별의 하나에 대한 특징량으로서 상기 특징량 산출부에 의해 산출된 상기 특징량과 상기 입력 화상의 배경으로부터 선택된 샘플의 특징량 사이의 차이를 계산하는 차이 계산 처리뿐만 아니라, 상기 차이에 근거하여 상기 개별의 소화상 부분이 상기 입력 화상의 배경에 대한 부분인지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하는 판정 처리를 실행하도록 구성된 차이 계산부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
11. 제 9항에 있어서,

    상기 화상 부분 판정부는,

    상기 수평 화상 분할부에 의해 생성된 상기 각 수평 화상 부분을 동일한 크기 및 형태를 갖는 복수의 소화상 부분으로 분할하도록 구성된 소화상 분할부와,

    상기 소화상 분할부에 의해 생성된 상기 각각의 소화상 부분의 특징량을 산출하도록 구성된 특징량 산출부와,

    상기 수평 화상 분할부에 의해 생성된 상기 각 개별의 수평 화상 부분에 대해 상기 소화상 분할부에 의해 생성된 상기 소화상 부분 중 각 개별 하나에 대한 특징량으로서 상기 특징량 산출부에 의해 산출된 상기 특징량과 상기 개개의 수평 화상 부분에서의 상기 소화상 부분의 특징량에 대한 평균치 사이의 차이를 계산하는 차이 계산처리뿐만 아니라, 상기 차이에 근거하여 상기 각 개별의 소화상 부분이 상기 개별의 수평 화상 부분의 배경에 대한 부분인지에 관한 판정 결과를 산출하도록 구성된 차이 계산부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
12. 제 9항에 있어서,

    상기 화상 부분 판정부는,

    상기 수평 화상 분할부에 의해 생성된 상기 각 수평 화상 부분을 동일한 크기 및 형태를 갖는 복수의 소화상 부분으로 분할하도록 구성된 소화상 분할부와,

    상기 소화상 분할부에 의해 생성된 상기 각각의 소화상 부분의 특징량을 산출하도록 구성된 특징량 산출부와,

    상기 소화상 분할부에 의해 생성된 상기 소화상 부분 중 각 개별의 하나에 대한 특징량으로서 상기 특징량 산출부에 의해 산출된 어떤 2개의 특징량과 상기 개별의 작은 상기 부분에 인접한 상기 소화상 부분 중 하나의 특징량 사이의 차이를 계산하는 차이 계산 처리를 실행하고,

    상기 개별의 소화상 부분에 인접한 상기 소화상 부분과 상기 개별의 소화상 부분이 상기 차이 계산 처리에서 계산된 차이에 근거하여 서로 유사한지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하는 판정 처리를 실행하고,

    상기 판정 처리에서 산출된 판정 결과에 있어서는 상기 개별의 소화상 부분 및 상기 개별의 소화상 부분에 인접한 상기 소화상 부분이 서로 유사하다면, 상기 개별의 소화상 부분에 인접한 상기 소화상 부분 및 상기 개별의 소화상 부분을 그룹으로 놓음으로써, 그룹 처리를 행하도록 구성된 클러스터링 처리부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
13. 제 9항에 있어서,

    상기 화상 부분 판정부는,

    수평 소화상 분할부에 의해 생성된 상기 각 수평 화상 부분의 동시 발생 확률 행렬을 산출하도록 구성된 특징량 산출부와,

    상기 개별의 행렬 성분에 대응하는 화소가 배경의 화소인지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하기 위해 미리 결정된 임계치와 상기 특징량 산출부에 의해 생성된 동시 발생 확률 행렬을 구성하는 행렬 성분 중 각 개별의 하나 값을 비교하도록 구성된 화소 판정부와,

    미확인 대상이 상기 화소 판정부에 의해 산출된 상기 판정 결과에 근거하여 존재하는지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하도록 구성된 화소설정 판정부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
14. 제 13항에 있어서,

    상기 수평 화상 분할부에 의해 생성된 상기 수평 화상 부부 중 각 개별의 하나를 위한 특징량 산출부에 의해 산출된 상기 동시 발생 확률 행렬에 대한 각 행렬 성분은 상기 개별의 수평 화상 부분에서의 화상 데이터를 구성하는 픽셀 중 하나의 어드레스를 포함하는 어레이인 것을 특징으로 하는 화상 처리장치.
15. 입력 화상을 복수의 수평 화상 부분으로 분할하는 단계와

    미확인 대상이 상기 수평 화상 분할 단계에서 생성된 상기 각 수평 화상 부분에 존재하는지 아닌지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하는 단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상처리 방법.
16. 제 15항에 있어서,

    상기 화상 부분 판정 단계는,

    상기 수평 화상 분할 단계에서 생성된 상기 각각의 수평 화상 부분을 동일한 크기 및 형태를 갖는 복수의 소화상 부분으로 분할하는 단계와,

    상기 소화상 분할 단계에서 생성된 각 소화상 부분의 특징량을 산출하는 단계와,

    상기 소화상 분할 단계에서 생성된 상기 소화상 부분 중 각 개별의 하나에 대한 특징량으로서 상기 특징량 산출 단계에서 산출된 상기 특징량과 미리 판정된 값 사이의 차이를 계산하는 단계와,

    상기 차이 계산 단계에서 계산된 상기 차이에 근거하여 상기 개별의 소화상 부분이 상기 입력 화상의 배경에 대한 부분인지의 여부를 판정하는 단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상처리 방법.
17. 제 15항에 있어서,

    상기 화상 부분 판정 단계는,

    상기 개별의 수평 화상 부분을 위한 동시 발생 확률 행렬을 생성하기 위해 미리 판정된 상대 위치 기능을 사용함으로써 상기 수평 화상 분할 단계에서 생성된 상기 수평 화상 부분 중 각 개별의 하나에서 모든 화소를 평가시키는 단계와,

    상기 개별의 화소에 대응하는 행렬 요소로서 상기 개별의 수평 화상 부분을 위한 상기 화소 평가 단계에서 생성된 상기 동시 발생 확률 행렬에 포함된 행렬 성분에 있어서 상기 수평 화상 분할 단계에서 생성된 상기 수평 화상 부분 중 각 개별의 하나를 구성하는 화소 중 각 개별의 하나의 어드레스를 기억하는 단계와,

    상기 화소 평가 단계에서 생성된 상기 동시 발생 확률 행렬을 구성하는 행렬 성분 중 각 개별의 하나의 값과 미리 판정된 임계치를 비교하는 단계와,

    상기 개별의 행렬 성분에 대응하는 화소가 상기 행렬 성분 비교 단계에서 산출된 비교 결과에 근거하여 배경의 화소인지의 여부에 관한 판정 결과를 산출하는 단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상처리 방법.
18. 화상 처리 프로그램에 있어서,

    입력 화상을 복수의 수평 화상 부분으로 분할하도록 구성된 수평 화상 분할 기능과,

    미확인 대상이 상기 수평 화상 분할 기능에 의해 생성된 상기 각 수평 화상 부분에 존재하는지에 관한 판정 결과를 산출하도록 구성된 판정 기능으로 구성된 것을 특징으로 하는 화상처리 프로그램.
19. 제 18항에 있어서,

    상기 화상 부분 판정 기능은,

    상기 수평 화상 분할 기능에 의해 생성된 상기 각 수평 화상 부분을 동일한 크기 및 형태를 갖는 복수의 소화상 부분으로 분할하도록 구성된 소화상 분할 기능과,

    상기 소화상 분할 기능에 의해 생성된 상기 각 소화상 부분의 특징량을 산출하도록 구성된 특징량 산출 기능과,

    상기 소화상 분할 기능에 의해 생성된 상기 소화상 부분 중 각 개별의 하나에 대한 특징량으로서 상기 특징량 산출 기능에 의해 산출된 상기 특징량과 미리 판정된 값 사이의 차이를 계산하도록 구성된 차이 계산 기능과,

    상기 차이 계산 기능에 의해 계산된 상기 차이에 근거하여 상기 개별의 소화상 부분이 상기 입력 화상의 배경에 대한 부분인지에 관한 판정 결과를 산출하도록 구성된 판정 기능을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상처리 프로그램.
20. 제 18항에 있어서,

    상기 화상 부분 판정 기능은,

    하나 이상의 상대 위치 함수를 작성하도록 구성된 함수 작성 기능과,

    상기 개별의 수평 화상 부분을 위한 동시 발생 확률 행렬을 생성하기 위해, 상기 함수 작성 기능에 의해 작성된 상기 상대 위치 기능 중 적어도 하나를 사용함으로써 상기 수평 화상 분할 기능에 의해 생성된 상기 수평 화상 부분 중 각 개별의 하나에서 모든 화소를 평가시키도록 화소 평가 기능과,

    상기 개별의 화소에 대응하는 행렬 요소로서 상기 개별의 수평 화상 부분을 위한 상기 화소 평가 기능에 의해 생성된 상기 동시 발생 확률 행렬에 포함된 행렬 성분에 있어서 상기 수평 화상 분할 기능에 의해 생성된 상기 수평 화상 부분 중 각 개별의 하나를 구성하는 화소 중 각 개별의 하나의 어드레스를 기억하는 어드레스 기억 단계와,

    상기 화소 평가 기능에 의해 생성된 상기 동시 발생 확률 행렬을 구성하는 행렬 성분 중 각 개별의 하나의 값과 미리 판정된 임계치를 비교하도록 구성된 행렬 성분 비교 기능과,

    상기 개별의 행렬 성분의 값이 미리 판정된 임계치에 도달하면, 상기 개별의 행렬 성분에 대응하는 화소가 배경의 화소라는 판정 결과를 산출하도록 구성된 화소설정 판정 기능을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상처리 프로그램.

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