KR20090061617A - 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 컬러 영상 분할에 통해 윤곽 형상에 밀착된 마스터 형상을 추출함에 따라 배경에 관계없이 변형하고 싶은 부분에만 번짐 효과를 적용시킬 수 있는 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법에 관한 것이다.

본 발명에 따른 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법은 스머지 블렌딩 방법에 있어서, 입력 영상 상에서 사용자 입력을 통해 마스터 중심 위치가 지정되면 영상 분할 기법을 적용하여 상기 마스터 중심으로부터 일정한 반경 내에서 존재하는 화소들에 의해 형성된 윤곽 형상에 밀착되도록 마스터 형상 영역을 추출하는 마스터 형상 분할 단계와; 상기 사용자 입력에 의해 가변되는 상기 마스터 형상 영역의 이동 궤적을 따라가면서 상기 마스터 형상 영역 내에 포함된 화소군들 간의 스머지 블렌딩을 반복적으로 수행하는 스머지 블렌딩 단계를 포함하여 구성된다.

본 발명에 따르면, 제안된 스키니 스머지 툴은 윤곽 형상에 밀착된 마스터 형상을 추출함에 따라 배경에 관계없이 변형하고 싶은 부분에만 번짐 효과를 적용시킬 수 있다. 이에 따라 원하지 않는 부위에 대한 형상 변형을 최소화시키면서 원하는 변형 결과를 획득할 수 있는 이점이 있다. 본 발명에 따른 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법은 실시간 처리가 가능하고 자연스럽고 사실적인 밀착형 스머지 블렌딩 결과들을 제공할 뿐만 아니라 사용자의 수작업을 최소화 한 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스 를 제공할 수 있는 장점이 있다.

컬러 영상 분할, 스머지 툴, 마스터 형상 분할, 밀착형 스머지 블렌딩

Description

마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법{Skinny Smudge Blending Method Based on the Segmentation for a Master Shape}

본 발명은 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 컬러 영상 분할에 통해 윤곽 형상에 밀착된 마스터 형상을 추출함에 따라 배경에 관계없이 변형하고 싶은 부분에만 번짐 효과를 적용시킬 수 있는 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법에 관한 것이다.

스머지 툴(smudge tool)은 어도비 포토샵에 내장된 대중적인 그래픽 툴로서 번짐 효과(smudge effect)를 이용하여 객체의 윤곽 형상을 변형하기 위한 용도로 많이 사용된다. 스머지 툴(smudge tool)은 손가락으로 문지른 듯한 번짐 효과를 발생시키는 것이 특징으로, 어도비 포토샵(Adobe Photoshop)에 내장되어 있는 매우 대중적인 그래픽 툴이다. 도 1은 어도비 포토샵의 스머지 툴 기능의 이용 사례를 나타낸 예시도이다. 어도비 포토샵의 스머지 툴은 물감을 화폭 상에 문질러서 흐려지게 할 시에 이용되는데, 그 효과는 지두화법(finger painting)과 매우 유사하다. 스머지 툴은 스머지 아이콘을 클릭한 다음에 화폭 위를 클릭한 후, 마우스 버튼을 누른 상태에서 번짐 효과를 주고 싶은 방향으로 끌어당김으로써 그 기능을 이용할 수 있다. 이 효과 툴은 번짐 효과를 이용하여 객체의 윤곽 형상을 변형하기 위한 용도로도 많이 사용된다. 이러한 특징으로 인해 3D 그래픽 소프트웨어인 리얼루전 아이클론(Reallusion iClone)에도 채택되어 있다. 도 2는 기존의 스머지 툴을 이용한 선분의 단계적 스머지 블렌딩 과정을 나타낸 예시도로서, Adobe Photoshop CS2에서 두께 5화소의 선분에 원모양의 마스터 직경(master diameter)이 20 화소, 하드니스(hardness)가 100%인 상태에서 밑에서 위쪽으로 문지른 거리를 증가시키면서 단계적으로 스머징을 행한 결과이다. 도 3은 기존의 스머지 툴을 이용한 동심원의 스머지 블렌딩 과정를 나타낸 예시도이다. 도 3(a)는 마스터 중심이 지정됨에 따라 원형의 마스터가 형성된 것이고, 도 3(b)는 이렇게 형성된 원형 마스터를 이용하여 스머지 블렌딩을 수행한 결과를 나타낸 것이다.

도 2 및 도 3을 통해 알 수 있듯이 스머지 툴은 원형 마스터(circular master)의 이동 궤적으로 따라 스머지 블렌딩(smudge blending)을 수행한다. 스머지 블렌딩은 우선, 마스터의 직경 내에 포함된 현 화소값들을 복사한 후, 다음 화소 위치에서 마스터에 포함된 화소들과 대응 위치의 화소들 간에 블렌딩을 수행하여 마스터 밑에 놓인 모든 화소값들을 블렌딩된 화소값들로 업데이트한다. 이후, 마스터의 내용도 이 블렌딩된 화소값으로 업데이트한 후, 한 화소의 이동 간격 단위로 이러한 블렌딩 과정을 반복하는 그래픽 툴이다.

그러나 기존의 스머지 툴은 마스터 직경 내의 모든 화소값을 블렌딩시켜 결 과 영상을 생성함에 따라 원하지 않는 부위의 화소마저도 변형시키는 문제점이 있다. 예컨대, 도 3에서 외곽의 동심원은 그 형상을 변형시키고 싶은 싶지 않은 경우, 이러한 사용자의 의도를 용이하게 수용하기 어려운 단점이 있다.

본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 컬러 바운딩 박스(color bounding box)에 기반한 컬러 영상 분할에 통해 윤곽 형상에 밀착된 마스터 형상을 추출함에 따라 배경에 관계없이 변형하고 싶은 부분에만 번짐 효과를 적용시킬 수 있는 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법을 제공함에 그 목적이 있다. 이러한 밀착형 스머지 블렌딩 방법을 그래픽 소프트웨어화 한 일명 '스키니 스머지 툴(skinny smudge tool)'을 제공함에 그 목적이 있다.

이와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법은, 입력 영상 상에서 사용자 입력을 통해 마스터 중심 위치가 지정되면 영상 분할 기법을 적용하여 상기 마스터 중심으로부터 일정한 반경 내에서 존재하는 화소들에 의해 형성된 윤곽 형상에 밀착되도록 마스터 형상 영역을 추출하는 마스터 형상 분할 단계; 및

상기 사용자 입력에 의해 가변되는 상기 마스터 형상 영역의 이동 궤적을 따라가면서 상기 마스터 형상 영역 내에 포함된 화소군들 간의 스머지 블렌딩을 반복적으로 수행하는 스머지 블렌딩 단계를 포함하도록 구성되는 것이 특징이다.

본 발명에 따르면, 제안된 스키니 스머지 툴은 윤곽 형상에 밀착된 마스터 형상을 추출함에 따라 배경에 관계없이 변형하고 싶은 부분에만 번짐 효과를 적용시킬 수 있다. 이에 따라 원하지 않는 부위에 대한 형상 변형을 최소화시키면서 원하는 변형 결과를 획득할 수 있는 이점이 있다.

본 발명에 따른 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법은 실시간 처리가 가능하고 자연스럽고 사실적인 밀착형 스머지 블렌딩 결과들을 제공할 뿐만 아니라 사용자의 수작업을 최소화 한 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있는 장점이 있다.

도 4는 본 발명의 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법의 바람직한 실시예를 나타낸 흐름도이다.

이하, 본 발명에 따른 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법의 바람직한 실시예를 첨부한 도 4를 참조하여 설명하면 다음과 같다.

본 발명의 바람직한 실시예는 도 4에 도시한 바와 같이, 스머지 블렌딩 방법에 있어서, 입력 영상 상에서 사용자 입력을 통해 마스터 중심 위치가 지정되면 영상 분할 기법을 적용하여 상기 마스터 중심으로부터 일정한 반경 내에서 존재하는 화소들에 의해 형성된 윤곽 형상에 밀착되도록 마스터 형상 영역을 추출하는 마스터 형상 분할 단계(S100); 및

상기 사용자 입력에 의해 가변되는 상기 마스터 형상 영역의 이동 궤적을 따 라가면서 상기 마스터 형상 영역 내에 포함된 화소군들 간의 스머지 블렌딩을 반복적으로 수행하는 스머지 블렌딩 단계(S200)를 포함하여 구성된다.

바람직하게는, 마스터 형상 분할 단계(S100)에서 상기 일정한 반경은 그래픽 사용자 인터페이스 상에서 사용자 입력을 통해 가변시킬 수 있다.

상기 마스터 형상 분할 단계(S100)는 상기 사용자 입력을 통해 원하는 위치에 마스터의 중심 위치가 지정되면 기설정된 마스터 반경을 이용하여 원형 모양의 마스터 후보 영역을 지정하는 마스터 중심 지정 단계(S101)와;

상기 마스터 후보 영역의 윤곽 정보를 유지하면서 각 컬러 영상의 화소값 분포를 단순화시키기 위해 입력 영상의 R(적색), G(녹색), B(청색) 성분을 대상으로 수리 형태학 연산(mathematical morphological operation)의 일종인 복원 기반 개방-폐쇄 연산(open-close by reconstruction)을 적용하는 영역 단순화 단계(S102); 및

상기 마스터 중심을 포함한 ±2 블록을 표본 영역으로 삼아 상기 표본 영역의 각 컬러 성분별 표준편차를 계산한 후, 각 컬러 성분의 표준편차에 비례하는 범위로 결정된 컬러 바운딩 박스(color bounding box)를 기준삼아 컬러 성분값이 유사한 인접 화소를 병합하는 영역 성장(region growing) 과정에 의해 컬러 영상 분할을 수행한 다음에 추출한 분할 영역을 마스터 영역으로 삼는 영역 성장 단계(S103)로 구성된다.

상기 스머지 블렌딩 단계(S200)는 상기 마스터 형상 영역 내에 포함된 현 화소값들을 복사하는 단계와;

상기 사용자 입력을 통해 입력받은 이동량만큼 움직인 다음 화소 위치에서 상기 마스터 형상 영역에서 복사한 화소들에 대응하는 위치의 상기 입력 영상의 화소들과 상기 마스터 형상 영역에서 복사한 화소들 간에 스머지 블렌딩을 수행하여 마스터 형상 영역 밑에 놓인 모든 화소값들을 상기 스머지 블렌딩된 화소값들로 갱신하는 단계와;

상기 스머지 블렌딩된 화소값으로 상기 마스터 형상 내의 화소값들을 갱신한 후, 한 화소의 이동 간격 단위로 스머지 블렌딩 과정을 반복하는 단계로 구성된다.

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법의 바람직한 실시예의 수행 과정을 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.

우선, 마스터 형상 분할 단계(S100)에서는 입력 영상 상에서 사용자 입력을 통해 마스터 중심 위치가 지정되면 영상 분할 기법을 적용하여 상기 마스터 중심으로부터 일정한 반경 내에서 존재하는 화소들에 의해 형성된 윤곽 형상에 밀착되도록 마스터 형상 영역을 추출한다.

본 발명에서 영상 분할 특성은 자연스럽고 사실적인 스머지 블렌딩 결과에 결정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 본 과제의 근간이 된다. 그러나 지금까지 다수의 영상 분할 알고리즘이 제안되어 있지만 2차원 영상의 특징상, 배경의 복잡도나 대비도와 무관하게 원하는 마스터 형상을 자동으로 완벽하게 추출할 수 있는 영상 분할 기술은 존재하지 않는다. 그렇지만 본 발명의 바람직한 실시예와 같이 소정의 사용자 입력을 사용하는 반자동 영상 분할 기법을 적절하게 적용하면 비교적 실용적이면서도 양호한 결과를 얻을 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예의 마스터 형상 분할 단계(S100)의 수행 과정을 첨부한 도면을 참고하여 상세하게 설명하기로 한다.

우선, 마스터 중심 지정 단계(S101)에서 상기 사용자 입력을 통해 원하는 위치에 마스터의 중심 위치가 지정되면 기설정된 마스터 반경을 이용하여 원형 모양의 마스터 후보 영역을 지정한다. 이때, 마스터 후보 영역은 반드시 원형 모양만 사용할 수 있는 것은 아님은 명백하다. 예컨대, 마스터 반경의 2배(직경)를 한 변의 길이로 삼는 정사각형으로 마스터 후보 영역을 지정할 수도 있다.

다음으로, 영역 단순화 단계(S102)에서는 상기 마스터 후보 영역의 윤곽 정보를 유지하면서 각 컬러 영상의 화소값 분포를 단순화시키기 위해 상기 마스터 후보 영역의 R(적색), G(녹색), B(청색) 성분을 대상으로 수리 형태학 연산(mathematical morphological operation)의 일종인 복원 기반 개방-폐쇄 연산(open-close by reconstruction)을 적용한다. 물론 이외에도 화소값의 분포를 단순화하기 위해 공지된 다양한 영상 단순화 방법들을 사용하더라도 무방할 뿐만 아니라 응용 분야에 따라서는 연산의 복잡도를 감소시키기 위해 상기 영역 단순화 단계를 생략할 수도 있다.

이후, 영역 성장 단계(S103)에서는 상기 마스터 중심을 포함한 ±2 블록을 표본 영역으로 삼아 상기 표본 영역의 각 컬러 성분별 표준편차를 계산한다. 이후, 수학식 1과 같이 각 컬러 성분의 표준편차에 비례하는 범위로 결정된 컬러 바운딩 박스(color bounding box)를 구한다. 여기서 사용한 마스터 중심을 포함한 블록의 ±2 크기도 가변적으로 선택할 수 있음은 명백하다.

이 컬러 바운딩 박스를 기준삼아 컬러 성분값이 유사한 인접 화소를 병합하는 영역 성장(region growing) 과정에 의해 컬러 영상 분할을 수행한다. 이렇게 추출한 분할 영역을 마스터 형상 영역

로 삼는다.

식 (1)에서

는 마스터 후보 영역 내 입력 화소의 R, G, B 성분값이고,

는 각각 R, G, B 성분의 평균값(mean value)이다. 그리고,

는 각각 5×5 표본 영역의 R, G, B 성분에 대한 표준편차(standard deviation)이고,

는 각각 컬러 바운딩 박스의 R축, G축, B축의 길이를 의미한다. 또한

및

는 각각 컬러 바운딩 박스의 길이를 계산할 시에 사용하는 스케일 인자(scale factor) 및 옵셋 인자(offset factor)이 고, 기호 ‘||’는 C언어의 논리 OR 연산자(logical OR operator)를 나타낸 것이다.

도 5는 본 발명의 바람직한 실시예의 마스터 형상 분할 단계(S100)를 적용하여 분할한 마스터 형상 영역을 나타낸 예시도이다. 도 5(a)는 입 부근에서 분할한 마스터 형상 영역이고, 도 5(b)는 턱 부분에서 분할한 마스터 형상 영역을 나타낸 것이다. 도 5를 통해 알 수 있듯이 입력 영상의 유형에 따라 다를 수 있겠으나, 상대적으로, 마스터 중심으로부터 일정한 반경 내에서 존재하는 화소들에 의해 형성된 윤곽 형상에 밀착되도록 적절하게 마스터 형상 영역이 추출됨을 확인할 수 있다.

다음으로, 스머지 블렌딩 단계(S200)에서는 상기 사용자 입력에 의해 가변되는 상기 마스터 형상 영역의 이동 궤적을 따라가면서 상기 마스터 형상 영역 내에 포함된 화소군들 간의 스머지 블렌딩을 반복적으로 수행한다.

본 발명의 바람직한 실시예의 스머지 블렌딩 단계(S200)의 수행 과정을 수학식 2를 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.

우선, 상기 스머지 블렌딩 단계(S200)는 상기 마스터 형상 영역 내에 포함된 현 화소값들

을 복사한다. 이후, 상기 사용자 입력(예컨대, 마우스)을 통해 입력받은 이동량(

)만큼 움직인 다음 화소 위치에서 상기 마스터 형상 영역에서 복사한 화소들

에 대응하는 위치의 상기 입력 영상의 화소들

과 상기 마스터 형상 영역에서 복사한 화소들

간에 수학식 2와 같은 스머지 블렌딩을 수행하여 마스터 형상 영역 밑에 놓인 모든 화소값들을 상기 스머지 블렌딩된 화소값들

로 갱신한다.

이후, 상기 마스터 형상 내의 화소값들도 상기 스머지 블렌딩된 화소값으로 갱신한 후, 한 화소의 이동 간격 단위로 스머지 블렌딩 과정을 반복한다.

수학식 2에서

는

의 불투명도(opacity)이고,

는 마스터 중심 화소의 위치를 의미한다. 그리고

는 마스터의 하드니스(hardness)이고,

은 마스터 반경(master radius)을 나타낸 것이다.

도 6은 본 발명의 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법의 바람직한 실시예를 이용한 동심원의 스머지 블렌딩 과정를 나타낸 예시도이다. 본 발명의 바람직한 실시예를 이용할 경우, 외부 동심원의 윤곽 형상에 영향을 주지 않으면서 내부 동심원의 윤곽 형상을 원하는 형태로 변형할 수 있음을 확인할 수 있다.

도 7은 기존의 스머지 툴과 본 발명의 바람직한 실시예(스키니 스머지 툴)를 이용한 치아 제거 결과를 나타낸 예시도이다.

도 7~도 12에서 알 수 있듯이 본 발명의 바람직한 실시예(스키니 스머지 툴)는 윤곽 형상에 밀착된 마스터 형상을 추출함에 따라 배경에 관계없이 변형하고 싶은 부분에만 번짐 효과를 적용시킬 수 있다. 이에 따라 원하지 않는 부위에 대한 형상 변형을 최소화시키면서 원하는 변형 결과를 획득할 수 있는 이점이 있다.

한편, 앞서 언급한 바와 같이 본 발명에서 사용하고 있는 복원 기반 개방-폐쇄 연산(open-close by reconstruction)은 P. Salemier와 M. Pardas에 의해 1994년 9월, IEEE Transactions on Image Processing 제3권 제5호에 논문 제목 "Hierarchical Morphological Segmentation for Image Sequence Coding"으로 기 발표된 것이지만 본 발명의 좀 더 깊은 이해를 돕게 위해 수식을 통해 상술하기로 한다.

형태학적 처리는 영상의 기본적인 특성을 유지하면서 형태에 변화를 주는 처리를 의미하는 것으로, 대표적인 형태학적 연산은 침식 연산과 팽창 연산이 있다. 침식 연산(erosion operation)과 팽창 연산(dilation operation)은 각각 수학식 3의 Erosion 식과 Dilation 식과 같이 정의할 수 있다.

여기서

는 입력 영상을,

은 필터 윈도우(형태소)를 나타낸 것이다. 이때

은 그 윈도우의 크기를 말한다.

한편, 크기 1의 측지 팽창 연산(geodesic dilation of size one)은 수학식 4의 Geodesic dilation of size one 식처럼 입력 영상

에 대한 크기 1의 팽창 연산 결과값과 기준 함수값

중 최소값을 취한 것으로 정의된다. 또한 크기 1의 측지 침식 연산(geodesic erosion of size one)은 수학식 4의 Geodesic erosion of size one 식과 같이 측지 팽창 연산의 쌍대성(duality)으로 정의할 수 있다. 여기 서 크기 1은 이산 공간에서 가장 작은 크기를 의미하는 것이다.

임의의 크기의 측지 팽창 및 측지 침식 연산은 크기 1의 측지 팽창 및 측지 침식 연산의 반복(iteration)에 의해 정의된다. 예컨대, 팽창 기반 복원 연산(reconstruction by dilation)으로 지칭되는 무한한 크기의 측지 팽창 연산은 수학식 5의 Reconstruction by dilation 식과 같고, 침식 기반 복원 연산(reconstruction by erosion)으로 불리는 무한 크기의 측지 침식 연산은 수학식 5의 Reconstruction by erosion 식과 같다.

형태학적 개방 연산(morphological opening)은 수학식 6의 Morphological opening 식처럼 침식 연산을 적용한 다음에 팽창 연산을 적용하고, 형태학적 폐쇄 연산(morphological closing)은 수학식 6의 Morphological closing 식과 같이 열림 연산과 반대로 먼저 팽창 연산을 적용한 다음에 침식 연산을 적용하는 연산이다.

복원 기반 개방 연산(opening by reconstruction of erosion)은 수학식 7의 Open by reconstruction of erosion 식처럼 입력 영상을 대상으로 침식 연산과 팽창 연산을 순차적으로 수행하는 형태학적 개방 연산을 수행한 후, 그 결과값과 원 입력 연상의 화소값을 대상으로 무한한 크기의 측지 팽창 연산을 수행하는 것이다. 복원 기반 폐쇄 연산(closing by reconstruction of dilation)은 수학식 7의 Closing by reconstruction of dilation 식과 같이 팽창 연산과 침식 연산을 순차적으로 수행하는 형태학적 폐쇄 연산을 수행한 후에 그 결과값과 원 입력 연상의 화소값을 대상으로 무한 크기의 측지 침식 연산을 수행한다.

이때 이론적으로 가능하지만 물리적으로는 무한한 크기의 측지 팽창 연산 혹은 측지 침식 연산을 수행할 수 없기 때문에 이를 다음과 같이 근사화하여 계산하는 것이 일반적이다.

다시 말해서, 복원 기반 개방 연산(opening by reconstruction of erosion) 은 의류 모델 영상을 입력받아 침식 연산(erosion operation)과 팽창 연산(dilation operation)을 순차적으로 수행하는 형태학적 개방 연산(morphological opening operation)을 수행한 후, 그 결과 영상을 대상으로 원래의 의류 모델 영상을 기준(reference)으로 삼아 측지 팽창 연산(geodesic dilation operation)을 반복ㆍ수행하여 각 회차들 간의 결과 변화가 매우 작은 기준치(예컨대 0.1) 이하가 될 때까지 지속하는 팽창 기반 복원 연산(reconstruction by dilation)을 수행하는 것이다. 그리고, 복원 기반 폐쇄 연산(closing by reconstruction of dilation)은 상기 팽창 기반 복원 연산의 결과 영상에 대해 팽창 연산과 침식 연산을 순차적으로 수행하는 형태학적 폐쇄 연산(morphological closing operation)을 수행한 후, 그 결과 영상을 대상으로, 팽창 기반 복원 연산의 결과 영상을 기준 삼아 측지 침식 연산(geodesic erosion operation)을 반복ㆍ수행하여 각 회차들 간의 결과 변화가 매우 작은 기준치(예컨대 0.1) 이하가 될 때까지 지속하는 침식 기반 복원 연산(reconstruction by erosion)을 수행하는 것이다. 참고로, 여기서 말하는 매우 작은 기준치는 각 회차들 간의 결과 변화가 거의 없음을 판단하는 척도임을 전술한 바 있다.

본 발명에서 사용하는 복원 기반 개방-폐쇄 연산(open-close by reconstruction)은 복원 기반 개방 연산(opening by reconstruction of erosion)과 복원 기반 폐쇄 연산(closing by reconstruction of dilation)을 순차적으로 수행하도록 구성되어 있다. 복원 기반 개방-폐쇄 연산(open-close by reconstruction)은 영상 분할 전에 영상의 주요한 윤곽 골격은 유지하면서 세력이 약한 윤곽 정보 들은 단순화시키는 역할을 담당하는 것으로, 이를 통해 과분할이 억제된 양호한 분할 결과를 획득하기 위한 영상 분할의 전처리 과정이라고 말할 수 있다.

본원에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의 내려진 용어들로써 이는 당분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본원의 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 또한, 본원에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 통해 본 발명을 설명했으므로 본 발명의 기술적인 난이도 측면을 고려할 때, 당분야에 통상적인 기술을 가진 사람이면 용이하게 본 발명에 대한 또 다른 실시예와 다른 변형을 가할 수 있으므로, 상술한 설명에서 사상을 인용한 실시예와 변형은 모두 본 발명의 청구 범위에 모두 귀속됨은 명백하다.

본 발명의 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법을 2D 가상 성형 시스템에 적용할 경우, 스머지 툴의 조작성과 직관성을 현저하게 제고할 수 있다. 또한 성형의 혹은 고객이 실제 성형 수술을 시행하지 않은 상태에서도 단시간 내에 성형 후의 형상을 미리 예측할 수 있고, 성형 부위가 전체 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있다. 이에 따라 고객의 의사 결정과 성형의의 수술 계획 및 상담을 효과적으로 지원할 수 있다.

실용적인 측면에서 볼 때, 가상 성형의 난제들 중 하나는 컴퓨터를 이용한 그림 그리기에 익숙하지 않은 비전문가가 원하는 성형 실루엣 형태를 표현하기가 용이하지 않다는 점이다. 다시 말해서, 디지털 카툰니스트이나 그래픽 디자이너가 아닌 성형의나 일반 고객이 마우스나 스타일러스로 조작하여 만족스런 성형 실루엣을 그리기 위해서는 많은 수고와 노력이 필요하다. 그런데 본 발명의 방법과 같이 스키니 스머지 툴을 이용할 경우, 숙련자가 아니더라도 실루엣의 변형 결과를 관찰하면서 조금씩 원하는 모양으로 변형할 수 있기 때문에 실제 의료 현장에 채택될 가능성이 높을 것으로 예측된다. 특히 본 발명의 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법을 적용한 가상 성형 시스템은 비숙련자도 사용법을 익히기가 쉽고 수작업이 최소화되어 있으며 짧은 작업 시간 내에 원하는 결과를 용이하게 획득할 수 있는 것이 특징이다. 또한 고사양의 컴퓨터 시스템을 요구하지 않기 때문에 보급 비용이 저렴하고 인터넷 환경이나 모바일 환경에서도 용이하게 구현할 수 있는 장점이 있다.

향후 본 발명의 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법에 대한 성능 개선이 있을 경우, 가상 성형 시스템, 디지털 특수효과, 가상 헤어스타일러, 가상 착의 시스템, 얼굴 표정 애니메이션, 사이버 캐릭터 생성, 2D/3D 애니메이션의 저작, 사용자 친화형 아이콘 제작 분야 등의 기존 기술을 보완하는 도구가 될 수 있을 것이다.

도 1은 어도비 포토샵의 스머지 툴 기능의 이용 사례를 나타낸 예시도,

도 2는 기존의 스머지 툴을 이용한 선분의 단계적 스머지 블렌딩 과정을 나타낸 예시도,

도 3은 기존의 스머지 툴을 이용한 동심원의 스머지 블렌딩 과정를 나타낸 예시도,

도 4는 본 발명의 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법의 바람직한 실시예를 나타낸 흐름도,

도 5는 본 발명의 바람직한 실시예의 마스터 형상 분할 단계를 적용하여 분할한 마스터 형상 영역을 나타낸 예시도,

도 6은 본 발명의 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법의 바람직한 실시예를 이용한 동심원의 스머지 블렌딩 과정를 나타낸 예시도,

도 7은 기존의 스머지 툴과 본 발명의 바람직한 실시예(스키니 스머지 툴)를 이용한 치아 제거 결과를 나타낸 예시도,

도 8은 본 발명의 바람직한 실시예를 이용한 입술에 대한 가상 성형 결과의 일례를 나타낸 예시도,

도 9는 본 발명의 바람직한 실시예를 이용한 입술에 대한 가상 성형 결과의 다른 예를 나타낸 예시도,

도 10은 본 발명의 바람직한 실시예를 이용한 턱에 대한 가상 성형 결과의 일례를 나타낸 예시도,

도 11은 본 발명의 바람직한 실시예를 이용한 코에 대한 가상 성형 결과의 일례를 나타낸 예시도,

도 12는 본 발명의 바람직한 실시예를 이용한 가상 헤어스타일러에 적용한 결과를 나타낸 예시도이다.

Claims (7)

1. 스머지 블렌딩 방법에 있어서,

   입력 영상 상에서 사용자 입력을 통해 마스터 중심 위치가 지정되면 영상 분할 기법을 적용하여 상기 마스터 중심으로부터 일정한 반경 내에서 존재하는 화소들에 의해 형성된 윤곽 형상에 밀착되도록 마스터 형상 영역을 추출하는 마스터 형상 분할 단계; 및

   상기 사용자 입력에 의해 가변되는 상기 마스터 형상 영역의 이동 궤적을 따라가면서 상기 마스터 형상 영역 내에 포함된 화소군들 간의 스머지 블렌딩을 반복적으로 수행하는 스머지 블렌딩 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 마스터 형상 분할 단계는

   상기 사용자 입력을 통해 원하는 위치에 마스터의 중심 위치가 지정되면 기설정된 마스터 반경을 이용하여 마스터 후보 영역을 지정하는 마스터 중심 지정 단계와;

   상기 마스터 후보 영역의 윤곽 정보를 유지하면서 각 컬러 영상의 화소값 분포를 단순화시키기 위해 입력 영상의 R(적색), G(녹색), B(청색) 성분을 대상으로 수리 형태학 연산(mathematical morphological operation)의 일종인 복원 기반 개 방-폐쇄 연산(open-close by reconstruction)을 적용하는 영역 단순화 단계; 및

   상기 마스터 중심을 포함한 기설정된 크기의 블록을 표본 영역으로 삼아 상기 표본 영역의 각 컬러 성분별 표준편차를 계산한 후, 각 컬러 성분의 표준편차에 비례하는 범위로 결정된 컬러 바운딩 박스(color bounding box)를 기준삼아 컬러 성분값이 유사한 인접 화소를 병합하는 영역 성장(region growing) 과정에 의해 컬러 영상 분할을 수행한 다음에 추출한 분할 영역을 마스터 영역으로 삼는 영역 성장 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 스머지 블렌딩 단계는

   상기 마스터 형상 영역 내에 포함된 현 화소값들을 복사하는 단계와;

   상기 사용자 입력을 통해 입력받은 이동량만큼 움직인 다음 화소 위치에서 상기 마스터 형상 영역에서 복사한 화소들에 대응하는 위치의 상기 입력 영상의 화소들과 상기 마스터 형상 영역에서 복사한 화소들 간에 스머지 블렌딩을 수행하여 마스터 형상 영역 밑에 놓인 모든 화소값들을 상기 스머지 블렌딩된 화소값들로 갱신하는 단계; 및

   상기 스머지 블렌딩된 화소값으로 상기 마스터 형상 내의 화소값들을 갱신한 후, 한 화소의 이동 간격 단위로 스머지 블렌딩 과정을 반복하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법.
4. 제 1 항에 있어서, 상기 일정한 반경은 그래픽 사용자 인터페이스 상에서 사용자 입력을 통해 가변시킬 수 있는 것을 특징으로 하는 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 영상 분할 기법은

   컬러 바운딩 박스(color bounding box)를 이용한 영역 성장(region growing) 기반의 컬러 영상 분할인 것을 특징으로 하는 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법.
6. 제 2 항에 있어서, 상기 표본 영역은

   상기 마스터 중심을 포함한 ±2 블록인 것을 특징으로 하는 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법.
7. 제 2 항에 있어서, 상기 마스터 후보 영역은

   원형의 마스터 후보 영역과 정사각형의 마스터 후보 영역 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 마스터 형상 분할에 기반한 밀착형 스머지 블렌딩 방법.

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