KR20090062049A - 영상 데이터 압축 전처리 방법 및 이를 이용한 영상 데이터압축 방법과, 영상 데이터 압축 시스템 - Google Patents

영상 데이터 압축 전처리 방법 및 이를 이용한 영상 데이터압축 방법과, 영상 데이터 압축 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상 데이터 압축 방법에 관한 것으로, 입력되는 영상 데이터에 대해 배경 모델 데이터를 생성하고, 상기 영상 데이터에서 이동 물체 영역을 결정하며, 상기 이동 물체 영역의 움직임 크기값을 추정한 후, 상기 배경 모델 데이터 또는/및 상기 추정된 움직임 크기값을 참조하여 상기 영상 데이터를 압축함으로써, 배경과 움직임이 있는 환경에서의 영상 압축 효율을 높일 수 있는 효과가 있다.
감시 카메라, 영상 데이터 압축, 움직임 추정

Description

영상 데이터 압축 전처리 방법 및 이를 이용한 영상 데이터 압축 방법과, 영상 데이터 압축 시스템 {VIDEO COMPRESSION METHOD AND SYSTEM FOR ENABLING THE METHOD}
본 발명은 영상 데이터 압축 방법에 관한 것으로서, 특히, 영상 데이터를 효율적으로 압축하기 위한 영상 데이터 압축 방법과, 상기 방법을 채용한 영상 압축 시스템에 관한 것이다.
최근 보안에 대한 관심이 많아지면서 기업체는 물론, 주거 지역에서도 보안 감시 영상 시스템이 널리 이용되고 있다. 특히 저장매체의 고용량화에 따라 촬영된 영상을 디지털 방식으로 저장매체에 저장하고, 필요 시 해당 영상을 저장매체에서 독출하여 분석할 수 있는 디지털 영상 레코딩 시스템(Digital Video Recording; DVR)이 널리 보급되고 있다.
이러한 디지털 영상 레코딩 시스템은 촬영된 영상 데이터를 다양한 영상 압축 방법을 이용하여 압축(compression)한 후 저장매체에 기록하는 방식을 채용하는데, 이는 저장매체의 용량을 효율적으로 사용함으로써 시스템 자체의 코스트를 줄이기 위한 것이다. 이러한 보안 영상을 압축하는 방법으로는 현존하는 영상 압축 알고리즘을 그대로 이용하고 있고, 특히 보안 영상 중 관심 영역(Region of Interest; ROI)의 화질을 높이기 위한 압축 방법에 대한 연구가 수행되고 있다.
이러한 보안 영상에 있어서, 특정 법률 등에 따라 촬영된 보안 영상을 일정 기간 이상 보관하여야 한다. 따라서, 넓은 지역을 커버하기 위한 보안 영상과 같이 저장 대상이 되는 보안 영상의 크기가 크거나 그 종류가 많은 경우에는 이에 비례하여 용량이 큰 저장매체가 요청된다. 그러나, 디지털 영상 레코딩 시스템의 경우 이러한 저장매체의 용량 크기로 인해 시스템 코스트 자체가 높아지므로 저장매체의 용량 크기를 무제한 늘릴 수도 없는 실정이다. 또한, 향후 도입이 활성화될 IP(Internet Protocol) 감시 시스템(surveillance system)에서는 네트워크 대역폭에 제한이 있기 때문에 촬영된 보안 영상의 크기를 줄이는 것이 필요하다.
따라서, 보안 영상 시스템을 효율적으로 구현하기 위해서, 보안 영상 압축 시 표준화된 영상 압축 방법을 이용하여 호환성(compatibility)을 담보하되, 최대한 보안 영상의 크기를 줄일 수 있으면서 관심 영역의 화질이 열화되지 않는 압축 스킴(scheme)이 필요하다.
본 발명의 일 측면에 따른 영상 데이터 압축 방법은 영상 데이터를 입력 받는 단계, 상기 영상 데이터에 대해 배경 모델 데이터를 생성하는 단계, 상기 영상 데이터 및 상기 배경 모델 데이터에 기초하여 이동 물체 영역을 결정하는 단계, 상기 이동 물체 영역의 움직임 크기값을 추정하는 단계, 및 상기 배경 모델 데이터 또는 상기 추정된 움직임 크기값 중 적어도 하나를 참조하여 상기 영상 데이터를 압축하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 일 측면에 따른 영상 데이터 압축 시스템은 입력 받은 영상 데이터에 대해 배경 모델 데이터를 생성하는 배경 모델 생성부, 상기 영상 데이터 및 상기 배경 모델 데이터에 기초하여 이동 물체 영역을 결정하는 이동 물체 결정부, 상기 이동 물체 영역의 움직임 크기값을 추정하는 움직임 추정부, 및 상기 배경 모델 데이터 또는 상기 추정된 움직임 크기값 중 적어도 하나를 참조하여 상기 영상 데이터를 압축하는 압축부를 포함한다.
이하, 첨부된 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 데이터 압축 방법을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 영상 데이터 압축 방법이 도시 되어 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 영상 데이터 압축 방법은 아래의 단계를 포함한다.
먼저, 압축 대상이 되는 영상 데이터를 입력 받는다(S110). 상기 영상 데이터는 보안 영상 시스템에 포함된 카메라 등의 촬상 수단을 통해 입력된 데이터일 수 있다.
입력된 영상 데이터에 대해 배경 모델 데이터를 생성한다(S120).
보안 카메라에 촬영되는 영상의 경우 배경이 되는 화면은 움직임이 없고 일정하다. 이러한 점을 이용하여 본 발명의 영상 데이터 압축 방법은 일정 수의 프레임에 기초하여 배경을 모델링하고, 모델링된 데이터를 배경 모델 데이터로 생성한다. 배경 모델 데이터는 일정 수의 프레임에 정지된 채로 계속 나타나는 부분을 의미한다. 한번 모델링된 배경 모델 데이터는 이후 연속되는 프레임에서의 움직임을 검출하는 기준이 된다.
단계(S120)는 도 2를 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 영상 데이터 압축 방법에서 배경 모델 데이터를 생성하는 단계(S120)를 설명하는 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 입력된 영상 데이터에 대해 배경 모델 데이터를 생성하기 위하여, 입력된 영상 데이터에 대해 부분 조명 효과(effect)를 제거한다(단계 S210). 본 단계는 부분적인 조명 또는 반사 성질이 있는 물체에 반사되는 조명 효과를 제거하기 위한 단계로 레티넥스(Retinex) 필터, 히스토그램 이퀄라이제이션(Histogram Equalization) 등이 사용될 수 있다. 아래 수학식 1은 레티넥스 필터를 통해 적용되는 함수의 일례이다.
<수학식 1>
Figure 112007089383732-PAT00001
Figure 112007089383732-PAT00002
상기 수학식 1에서 (x,y)는 각 프레임의 픽셀의 좌표이고, Ri(x, y)는 i번째 프레임 이미지의 (x,y) 픽셀에 대한 레티넥스 출력이고, Ii(x, y)는 i번째 프레임 이미지의 (x,y) 픽셀에 대하여 입력된 영상 데이터이며, F(x, y)는 (x,y) 픽셀에 대한 가우시안 커널(Gaussian Kernel)을 의미하고,
Figure 112007089383732-PAT00003
는 Ii(x,y)의 평균이다.
다음, 배경 모델 데이터와 상기 부분 조명 효과가 제거된 영상 데이터와의 차이값을 계산한다(단계 S220). 차이값 계산 시 배경 모델 데이터와 부분 조명 효과가 제거된 영상 데이터 픽셀 단위의 유클리디언 거리의 합 또는 블록 차이의 합이 이용될 수 있다. 또한 배경 모델의 Edge Map과 입력 프레임의 Edge Map을 이용하여 배경 부분의 차이값을 계산할 수 있다. Edge map을 추출하는 기법으로는 유사 연산자 기법, 차 연산자 기법 등 공지된 기법이 이용될 수 있다.
상기 단계 S220에서 계산된 차이값을 기초로, 상기 차이값이 선정된(predetermined) 임계값(threshold)과 비교한다(단계 S230). 비교 결과, 상기 차이값이 상기 임계값보다 큰 경우는 배경(background) 자체가 변한 것으로 판단하 여 배경 모델 데이터에 대하여 업데이트를 수행하고(단계 S240), 상기 차이값이 상기 임계값보다 작은 경우는 배경에 변화가 없거나 그 변화가 작은 것으로 판단하여 배경 모델 데이터에 대한 업데이트를 수행하지 아니하는 방법으로 배경 모델 데이터를 결정한다.
다시 도 1을 참조하면, 배경 모델 데이터가 결정되면 다음으로 영상 데이터 내의 이동 물체 영역을 결정한다(단계 S130).
배경 모델 데이터가 결정된 이후의 영상 프레임에서, 배경 모델 데이터와 차이가 있는 영상 영역을 이동 물체 영역으로 정의한다. 이동 물체 영역은 배경 모델 데이터와 차이가 있는 영상 영역 전부를 가리킬 수도 있고, 일정 시간 이상 계속하여 변화를 일으키는 영역을 가리킬 수도 있다.
이동 물체 영역은 하나의 개체로 관리될 수도 있고, 복수의 서브 영역으로 구분되어 각각 관리될 수도 있다.
단계(S130)는 도 3을 참조하여 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명에 따른 영상 데이터 압축 방법에서 이동 물체 영역을 결정하는 단계를 설명하는 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 입력된 영상 데이터에 대해 입력된 영상 데이터와 도 2에서 결정된 배경 모델 데이터 간의 차이값을 계산한다(단계 S310). 영상 데이터와 배경 모델 데이터 간의 차이값이 선정된 값 이상인 경우에는 해당 영역을 이동 물체 후보 영역으로 결정한다. 결정된 하나 또는 하나 이상의 이동 물체 후보 영역에 대하여 움직임을 분석한다(S320).
분석된 움직임으로부터, 입력된 영상 데이터에서 방향성이 있는, 선정된 기 준(criterion)을 만족하는 의미있는 움직임을 검출하여 해당 움직임이 검출된 영역을 추출한다. 추출된 영역에 대해 필터링 등을 수행하고, 이들 영역을 이동 물체 영역으로 결정한다(S330). 일례로, 추출된 영역의 크기가 작은 경우에는 영상 노이즈에 의한 것일 가능성이 높으므로 이러한 오류를 필터링을 통해 제거할 수 있다.
도 4는 도 3에 도시된 움직임 분석 단계를 수행하는 구성 모듈(400)의 일례를 도시한 도면이다.
구성 모듈(400)은 구분기(410), 구분 모션 세일런시(saliency) 계산기(420), 모션 블록 검출기(430) 및 모션 블록 링커(440)를 포함한다.
구분기(410)는 입력 영상으로부터 부호를 가진 차영상을 생성한다. 구분기(410)는 지연기(delay) 및 지연기를 경유하여 지연된 프레임 및 현재 프레임을 감산하는 감산기를 통해 구현될 수 있다. 이러한 실시예로 구현된 구분기(410)는 구현이 간단하고 속도가 빠르다. 또한, 이러한 실시예로 구현된 구분기(410)는 영상의 전후 관계의 정보가 소실되지 않고 이용될 수 있다.
구분 모션 세일런시 계산기(420)는 입력되는 부호화 차영상으로부터 블록별로 방향성을 고려한 모션 세일런시를 계산한다. 즉, x, y 축 각각의 양/음의 방향에 대하여 모션 세일런시 계산한다.
모션 블록 검출기(430)는 각 블록의 방향성 모션 세일런시(directional motion saliency) 값이 큰 부분을 모션 블록으로 검출한다. 먼저, 모션 블록 검출기(430)는 평균 모션 세일런시를 계산하고, 전체 블록의 평균 모션 세일런시의 분 포로부터 임계 비율(예를 들면, 상위 20%)에 해당하는 임계치를 구한다. 모션 블록 검출기(430)평균 모션 세일런시가 임계치보다 큰 블록을 모션 블록으로 선택한다.
모션 블록 링커(440)는 모션 블록들을 연결하여 움직이는 물체의 영역을 찾는다. 모션 블록 링커(440)가 인접한 블록 B1 및 B2를 연결할 것인지를 판단하는 기준은 두 블록이 연결된 방향에 따라 다르게 적용된다.
두 블록이 x축 방향으로 연결되어 있을 때에는, 모션 블록 링커(440)는y축 방향으로의 방향성 모션 세일런시의 유사성(similarity)을 기준으로 임계치보다 큰 경우에 두 블록을 연결한다. 두 블록이 y축 방향으로 연결되어 있을 때에는, 모션 블록 링커(440)는x축 방향으로의 방향성 모션 세일런시의 유사성(similarity)을 기준으로 임계치보다 큰 경우에 두 블록을 연결한다.
다시 도 1을 참조하면, 도 3의 단계들을 통해 결정된 상기 이동 물체 영역에 대해 상기 이동 물체 영역의 움직임 크기값을 추정한다(단계 S140). 이동 물체 영역의 움직임 크기값을 추정하기 위한 방법의 일례로, 입력된 영상 데이터 중 이동 물체 영역의 속하는 블록(block)에 대해 움직임 벡터(motion vector)를 계산할 수 있다. 즉, 현재 프레임의 소정의 블록과 이전 프레임의 블록들 사이에서 평균제곱에러(Mean Square Error; MSE)를 계산하는 방법으로 가장 비슷한 블록을 검출하여 움직임 벡터를 연산할 수 있다. 이와 같이 연산된 움직임 벡터를 이용하여 상기 이동 물체 영역의 움직임 크기값을 추정할 수 있다.
위에서 설명한 것과 같이, 도 2에 도시된 단계들을 통해 결정된 배경 모델 데이터 또는/및 도 4에 도시된 단계들을 통해 연산된 움직임 벡터 및/또는 추정된 움직임 크기값을 참조하여 상기 영상 데이터를 압축한다(단계 S150). 우선 결정된 배경 모델 데이터는 MPEG-1, 2, 4, 또는 H.264의 참조 프레임(I-frame)으로 결정한다. 본 발명이 적용될 수 있는 일례인 보안 영상 시스템에서, 영상 데이터 촬상을 위한 카메라 수단은 고정되어 있는 경우가 많으므로 이에 따라 배경 영상도 대부분 고정된다. 따라서, 고정된 배경 영상은 큰 변화가 없는 한 하나의 참조 프레임으로 결정됨으로써 압축 효율을 극대화할 수 있다.
다음으로, 도 3에서 결정된 이동 물체 영역은 움직임 벡터를 갖는 블록들의 집합이 되고, 상기 블록들은 MPEG-1, 2, 4, 또는 H.264의 매크로블록(macroblock)에 대응한다. 따라서 각 블록의 움직임 벡터를 계산하고, 계산된 움직임 벡터를 이용하여 압축을 수행한다. 즉, 이동 물체 영역이 아닌 나머지 블록들은 이전 프레임의 동일 블록과 같은 스킵(skipped) 매크로블록으로 압축되므로 압축 효율을 극대화할 수 있다.
또한, 도 4에서 추정된 움직임 크기를 이용하여 영상 데이터의 프레임 율(rate)를 조절할 수 있다. 즉, 추정된 움직임 크기값이 선정된 임계값 이상인 경우에는 해당 움직임이 상세 사항을 검토할 필요가 있으므로 많은 수의 프레임이 요청되고, 이를 위해 선정된 수 이상의 프레임을 할당한다. 또한, 움직임 크기값이 선정된 임계값 이하인 경우에는 상대적으로 적은 수의 프레임을 할당함으로써 압축 효율을 높일 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 영상 데이터 압축 방법을 수행하는 영상 데이터 압축 시스템(500)의 일례를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 영상 데이터 압축 시스템(500)은 배경 모델 생성부(510), 이동 물체 결정부(520), 움직임 추정부(530) 및 압축부(540)를 포함한다.
배경 모델 생성부(510)는 입력 받은 영상 데이터에 대해 배경 모델 데이터를 생성한다. 배경 모델 데이터는 일정 수의 프레임에 계속하여 정지된 채로 나타나, 배경으로 모델링되는 영상 부분의 데이터를 의미한다.
이동 물체 결정부(520)는 영상 데이터 및 배경 모델 데이터에 기초하여 이동 물체 영역을 결정한다. 이동 물체 영역은 영상 데이터 및 배경 모델 데이터의 차영상으로부터 얻어진다.
움직임 추정부(530)는 이동 물체 영역의 움직임 크기값을 추정한다.
압축부(540)는 배경 모델 데이터 또는 추정된 움직임 크기값 중 적어도 하나를 참조하여 영상 데이터를 압축한다.
본 발명에 따른 영상 데이터 압축 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스 크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 데이터 압축 방법을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 영상 데이터 압축 방법에서 배경 모델 데이터를 생성하는 단계를 설명하는 흐름도이다.
도 3은 본 발명에 따른 영상 데이터 압축 방법에서 이동 물체 영역을 결정하는 단계를 설명하는 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 움직임 분석 단계를 수행하는 구성 모듈의 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 영상 데이터 압축 방법을 수행하는 영상 데이터 압축 시스템의 일례를 도시한 도면이다.

Claims (17)

  1. 영상 데이터를 입력 받는 단계;
    상기 영상 데이터에 대한 배경 모델 데이터를 생성하는 단계;
    상기 영상 데이터 및 상기 배경 모델 데이터에 기초하여 이동 물체 영역을 결정하는 단계;
    상기 이동 물체 영역의 움직임 크기값을 추정하는 단계; 및
    상기 배경 모델 데이터 또는 상기 추정된 움직임 크기값 중 적어도 하나를 참조하여 상기 영상 데이터를 압축하는 단계
    를 포함하는 영상 데이터 압축 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 데이터를 압축하는 단계는
    상기 배경 모델 데이터 및 상기 추정된 움직임 크기값을 참조하여 상기 영상 데이터를 압축하는 영상 데이터 압축 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 배경 모델 데이터를 생성하는 상기 단계는,
    상기 영상 데이터에 대해 부분 조명 효과를 제거하는 단계;
    상기 부분 조명 효과가 제거된 영상 데이터와 이전에 생성된 제1 배경 모델 데이터 간의 차이값을 연산하는 단계; 및
    상기 차이값을 선정된 임계치와 비교하여 상기 배경 모델 데이터를 결정하는 단계
    를 포함하는 영상 데이터 압축 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 차이값을 선정된 임계치와 비교하여 상기 배경 모델 데이터를 결정하는 상기 단계는
    상기 차이값이 상기 선정된 임계치보다 크면 상기 부분 조명 효과가 제거된 영상 데이터를 상기 배경 모델 데이터로 결정하는 영상 데이터 압축 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 영상 데이터에 대해 부분 조명 효과를 제거하는 상기 단계는,
    히스토그램 평활화 기법 또는 레티넥스 필터 기법에 의하여 상기 부분 조명 효과를 제거하는 영상 데이터 압축 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 영상 데이터 및 상기 배경 모델 데이터에 기초하여 상기 이동 물체 영역을 결정하는 상기 단계는,
    상기 영상 데이터와 상기 배경 모델 데이터 간의 차이값을 연산하고, 상기 차이값을 선정된 임계치와 비교하여 상기 이동 물체 영역을 결정하는 단계인 것을 특징으로 하는 영상 데이터 압축 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 영상 데이터 및 상기 배경 모델 데이터에 기초하여 상기 이동 물체 영역을 결정하는 상기 단계는,
    상기 차이값을 참조하여 하나 또는 둘 이상의 이동 물체 후보군을 선택하는 단계; 및
    상기 이동 물체 후보군에 대한 움직임을 분석하여 상기 이동 물체 영역을 결정하는 단계
    를 포함하는 영상 데이터 압축 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 이동 물체 영역은 선정된 크기 이상인 영상 데이터 압축 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 이동 물체 영역의 상기 움직임 크기값을 추정하는 상기 단계는,
    상기 이동 물체 영역에 대한 움직임 벡터값을 연산하는 단계
    를 포함하는 영상 데이터 압축 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 영상 데이터를 압축하는 상기 단계는,
    상기 배경 모델 데이터를 참조 프레임으로 설정하는 단계
    를 포함하는 영상 데이터 압축 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 영상 데이터를 압축하는 상기 단계는,
    상기 추정된 움직임 크기값이 선정된 임계값 이상인 경우 선정된 수 이상의 프레임을 할당하는 단계인 것을 특징으로 하는 영상 데이터 압축 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
  13. 입력 받은 영상 데이터에 대해 배경 모델 데이터를 생성하는 배경 모델 생성부;
    상기 영상 데이터 및 상기 배경 모델 데이터에 기초하여 이동 물체 영역을 결정하는 이동 물체 결정부;
    상기 이동 물체 영역의 움직임 크기값을 추정하는 움직임 추정부; 및
    상기 배경 모델 데이터 또는 상기 추정된 움직임 크기값 중 적어도 하나를 참조하여 상기 영상 데이터를 압축하는 압축부
    를 포함하는 영상 데이터 압축 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 배경 모델 생성부는
    상기 영상 데이터에 대해 부분 조명 효과를 제거하는 보정부;
    상기 부분 조명 효과가 제거된 영상 데이터와 이전에 생성된 제1 배경 모델 데이터 간의 차이값을 연산하는 비교부; 및
    상기 차이값을 선정된 임계치와 비교하여 상기 배경 모델 데이터를 결정하는 선택부
    를 포함하는 영상 데이터 압축 시스템.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 이동 물체 결정부는,
    상기 영상 데이터와 상기 배경 모델 데이터 간의 차이값을 연산하고, 상기 차이값을 선정된 임계치와 비교하여 상기 이동 물체 영역을 결정하는 영상 데이터 압축 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 이동 물체 결정부는,
    상기 차이값을 참조하여 하나 또는 둘 이상의 이동 물체 후보군을 선택하는 후보군 선택부; 및
    상기 이동 물체 후보군에 대한 움직임을 분석하여 상기 이동 물체 영역을 결정하는 결정부
    를 포함하는 영상 데이터 압축 시스템.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 움직임 추정부는,
    상기 이동 물체 영역에 대한 움직임 벡터값을 연산하는 연산부
    를 포함하는 영상 데이터 압축 시스템.
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