KR20130033331A - 감성 조명제어장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

카메라에서 획득한 영상을 통해 제어대상의 중심이 되는 관심 대상물을 검출하고, 대상물의 색상 데이터를 획득하여 조명 시스템을 실시간으로 제어할 수 있도록 하기 위하여,
카메라를 이용하여 컬러 영상 또는 depth 영상을 획득하는 영상 획득부;
상기 영상 획득부에서 획득한 컬러 영상 또는 depth 영상으로부터 배경 영상과 대비하여 관심 대상 색상을 검출하는 대상검출부;
상기 대상 검출부에서 검출된 상기 관심 대상 색상으로부터 관심 대상의 색상 데이터를 획득하는 색상 검출부;
상기 색상 검출부에서 획득된 색상 데이터를 바탕으로 조명장치 제어신호를 생성하는 조명제어부;
상기 조명 제어부에서 보내온 신호를 바탕으로 상기 관심 대상 색상을 통해 조명 시스템을 제어하는 조명 생성부를 포함하되,
상기, 조명 제어부는 상기 색상데이터를 기초로 색상을 보정하는 색변환 모듈과 상기 색상 검출부에서 획득한 색상 데이터를 조명 제어 장치로 송출하기 위해 데이터를 프로토콜에 맞추어 신호를 생성하여 전송하는 색상 신호 송신모듈을 포함하며, 상기 조명 생성부는 상기 전송된 신호를 수신하는 조명제어 수신 모듈과 조명제어 수신모듈로부터 전달받은 신호를 주어진 디스플레이 조명 제어의 신호로 변환하는 조명 생성 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어장치가 제공된다.

Description

감성 조명제어장치 및 방법{SENSIBILITY LIGHTING CONTROL APPARATUS AND METHOD}
본 발명은 컬러조명을 제어하는 방법 및 장치에 관한 것으로서 보다 상세하게는 영상 또는 depth 영상을 얻을 수 있는 이미지 입력장치를 포함하는 장치의 입력데이터로부터 관심대상의 색상 데이터를 검출하고, 관심 대상의 색상데이터에 부응하여 조명을 제어할 수 있는 컬러 조명 원격 제어 장치 및 제어 방법에 관한 것이다.
종래의 조명 시스템들은 사람에게 조도를 제공하기 위해 스위치를 On/Off 하거나 혹은 조도를 디밍(dimming)할 수 있는 시스템들로 이루어져 있기 때문에 사람의 감성이나 기분 들은 고려되지 않은 조명 환경만을 제공한다.
최근 들어서 Full Color LED 등 색상 조절이 가능한 조명이 보급되기 시작하였고, 이러한 색상 조절에 따라 사람의 감성이나 심리, 기분 등이 다르게 느껴질 수 있다는 걸 알게 되었다. 그렇기 때문에 조명 환경 및 색상 조절이 어떠한 영향을 주는지 많은 연구가 진행되고 있고, 조명의 색상을 조절함으로써 사람의 기분을 바꿔줄 수 있는 감성 조명 제어 시스템의 필요성이 대두하고 있다.
이에, 한국공개특허 제10-2008-0083319호(인공 분위기를 생성하기 위한 조명 시스템)에서, 미리 설정된 스크립트 등에 의하여 이미지를 렌더링하여 인공분위기를 만드는 시스템이 제시되었으나, 제시된 시스템은 실시간으로 변하는 대상에 대한 실제적인 반응이 아니라 미리 정의되어 있는 스크립트에 따라 반응하는 시스템만을 제공하는 것이다.
또한, 한국등록특허 제 10-0804017호(씨씨티브이 카메라 조명제어 장치)에서는, 광센서에 의한 빛의 세기에 따라 영상입력에 대한 최적의 제어를 수행하는 기술에 대해 개시하고 있으나, 관심 대상에 따라 조명을 제어하는 방법은 제시하고 있지 않다.
한국공개특허 제10-2008-0083319호(인공 분위기를 생성하기 위한 조명 시스템)
본 발명은 카메라에서 획득한 영상을 통해 제어대상의 중심이 되는 관심 대상물의 특징을 감성제어 목적에 맞추어 검출하고, 대상물의 색상 데이터를 획득하여 조명 시스템을 실시간으로 제어하는 수단을 구비한 조명 제어 장치 및 조명 제어방법을 제공하는 것에 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따른 감성 조명제어장치는
카메라를 이용하여 컬러 영상 또는 depth 영상을 획득하는 영상 획득부;
상기 영상 획득부에서 획득한 컬러 영상 또는 depth 영상으로부터 배경 영상과 대비하여 관심 대상을 검출하는 대상검출부;
상기 대상 검출부에서 검출된 상기 관심 대상으로부터 관심 대상의 색상 데이터를 획득하는 색상 검출부;
상기 색상 검출부에서 획득된 색상 데이터를 바탕으로 조명장치 제어신호를 생성하는 조명제어부;
상기 조명 제어부에서 보내온 신호를 바탕으로 상기 관심 대상의 색상을 통해 조명 시스템을 제어하는 조명 생성부를 포함하되,
상기, 조명 제어부는 상기 색상데이터를 기초로 색상을 보정하는 색변환 모듈과 상기 색상 검출부에서 획득한 색상 데이터를 조명 제어 장치로 송출하기 위해 데이터를 프로토콜에 맞추어 신호를 생성하여 전송하는 색상 신호 송신모듈을 포함하며, 상기 조명 생성부는 상기 전송된 신호를 수신하고, 상기 수신된 신호를 조명제어 수신 모듈과 주어진 디스플레이 조명 제어의 신호로 변환하는 조명 생성 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어장치를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 측면에 따른 감성조명제어방법은, 영상 획득부에서 카메라를 이용하여 컬러 영상 또는 depth 영상을 획득하는 단계;
상기 영상 획득부에서 획득한 컬러 영상 또는 depth 영상으로부터 배경 영상과 대비하여 지정된 감성 제어 목적에 따라 관심 대상 또는 관심영역의 영상 및 및 색상데이터를 검출하는 단계;
- 상기 지정된 감성 목적은 관심 색상이나, 관심 채도, 관심 명도 및 관심빈도 중 어느 하나에 의하여 지정되는 것을 특징으로 함-
상기 색상 데이터를 바탕으로 조명제어부에서 지정된 감성 색상으로 제어하는 조명장치 제어신호를 생성하는 단계;
상기 조명 제어부에서 보내온 신호를 바탕으로 조명 시스템을 제어하는 조명 생성부에서 조명시스템을 제어하는 단계 포함하되,
상기 조명 제어부는 상기 색상데이터를 기초로 색상을 보정하는 색변환 모듈과 상기 색상 검출부에서 획득한 색상 데이터를 조명 제어 장치로 송출하기 위해 데이터를 프로토콜에 맞추어 신호를 생성하여 전송하는 것을 포함하며,
상기 조명 생성부는 상기 전송된 신호를 수신하는 조명제어 수신 모듈과 상기 조명제어 수신 모듈을 통하여 수신된 신호를 전달받아 주어진 디스플레이 조명 제어의 신호로 변환하는 것을 포함한다.
또한, 상기 감성조명제어방법은
카메라를 이용하여 컬러 영상을 획득하는 단계;
상기 컬러 영상으로부터 각 배경 픽셀에 대한 평균값과 변화량 값에 대응되는 누적된 배경 영상 데이터를 검색하고, 상기 검색된 영상 데이터에서 상기 컬러 영상에서 배경에 해당하는 부분을 매칭시켜서, 새로운 관심 물체에 대한 대략적인 형태의 영상을 추출하는 단계
상기 추출된 영상을 모폴로지(morphology) 연산 또는 필터링을 통하여 노이즈를 제거하는 단계;
상기 노이즈를 제거한 결과 영상을 연결된 구성요소를 찾아 라벨링을 수행하여 관심 대상 영상을 검출하는 단계; 를 포함한다.
본 발명의 다른 측면에서, 상기 관심 대상 영상에 대하여, 검출한 대상 영역의 중심점을 구하는 단계;
상기 중심점에서 일정 거리만큼 떨어진 원 영역을 설정하고 설정된 영역에서 배경 영상을 제거하는 단계;
상기 제거하고 남은 영역에 대하여 다음 식에 의해 색의 평균을 구하여 관심 대상의 컬러 값으로 검출하는 단계;
Figure pat00001
(여기서 C는 R,G,B로 이루어진 하나의 컬러 값,
Figure pat00002
는 대상(Object)의 R,G,B로 이루어진 픽셀 값의 평균, N은 가로축 픽셀 수, M은 세로축 픽셀 수, x는 가로 좌표, y는 세로 좌표,
Figure pat00003
는 대상의 R,G,B로 이루어진 픽셀 x, y 위치의 값을 의미한다.)
를 포함하여 조명을 제어하는 감성조명제어방법을 더 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 측면에 따른 감성조명제어방법은
카메라를 이용하여 depth 영상과 컬러 영상을 획득하는 단계;
상기 획득된 depth 영상과 컬러 영상으로부터 depth 영상의 평균값을 구하는 단계;
상기 depth 영상의 평균값으로부터 다음 수식에 의하여 이진 영상값
Figure pat00004
를 구하는 단계;
Figure pat00005
(여기서
Figure pat00006
는 depth 영상의 평균 거리, N은 가로축 픽셀 수, M은 세로축 픽셀 수, x는 가로 좌표, y는 세로 좌표,
Figure pat00007
는 x,y 위치의 거리를 의미한다.)
상기 이진 영상값에 라벨링을 수행하여, 라벨링이 수행된 영역에 해당하는 depth 영상의 depth 값을 구하는 단계;
상기 라벨링한 영역의 depth 값의 편차를 이용하여 관심 대상을 검출하고, 그 영역에 해당하는 컬러 영상에서 컬러 값을 검출하는 단계; 를 포함한다. (단, depth 영상과 컬러 영상은 정합을 통해 화면이 같은 위치에 놓여있다고 가정한다);를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 측면에 따른 감성조명제어방법은
카메라를 이용하여 depth 영상과 컬러 영상을 획득하는 단계;
상기 획득된 depth 영상과 컬러 영상으로부터 depth 영상의 평균값을 구하는 단계;
상기 depth 영상의 평균값보다 작고 0보다 큰 영역에 대하여 다음 식(식5.1)에 의하여 영상의 색을 추출하는 단계;
Figure pat00008
Figure pat00009
상기 추출된 색으로부터 다음 식에 의하여 평균을 구한 C 값을 관심대상의 색으로 산출하여 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 본 발명의 일실시 예에 따르면, 원거리에서 감성제어목적에 적합한 대상물의 색상을 검출하고, 대상물의 색상에 맞추어 원격에서 자동으로 조명 색상 및 조도의 제어가 가능하다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 조명 제어장치의 구성 요소를 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 조명 제어장치의 구성 요소를 보여주는 배치도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 디스플레이 장치를 검출 대상으로 한 조명 제어장치의 배치 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 카메라를 기반으로 한 대상물 검출 알고리즘에 대한 순서도 이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 depth 정보를 얻을 수 있는 카메라에서 대상물 검출 알고리즘에 대한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 카메라에서 대상물의 색상 검출 알고리즘에 순서도이다.
도 7은 본 발명의 depth 정보를 얻을 수 있는 카메라에서 대상물의 색상 검출 알고리즘에 대한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 depth 카메라를 이용한 대상물 검출을 수행한 결과의 예이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 대상물의 색상 검출을 수행한 결과의 예이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명하도록 한다.
그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
또한, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 첨부된 구성도 또는 처리 흐름도를 참고하여, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 원거리 조명제어장치에 대한 동작 요소 및 동작 방법을 설명하기 위한 구성도이다.
본 발명의 일실시예에 의한 원거리 조명제어장치는 [도 1]에서 나타난 것과 같이 영상획득부(100)에서 영상 또는 depth 영상을 획득할 수 있는 장치를 사용하여 컬러 영상 또는 depth 영상을 획득한다.
depth 영상을 획득할 수 있는 장치는 depth 영상뿐만 아니라 컬러 영상도 함께 획득할 수 있으며, 동시 또는 순차적으로 획득할 수 있는 장치이다. 또한, 두 영상은 정합을 통해 같은 위치의 영상을 획득하게 된다.
영상획득부에서 검출된 영상으로부터 대상검출부(200)에서 관심 대상을 검출한다.
상기 대상검출부는 상기 영상 획득부에서 획득한 컬러 영상 또는 depth 영상으로부터 배경 영상과 대비하여 관심 대상을 검출할 수 있다.
단일 컬러 영상의 경우에는, [도 4]에서 나타낸 것과 같이, 컬러 영상을 이용하는 경우 컬러영상을 획득(210단계)하여 이전에 학습한 배경 영상이 없는 경우 주어진 배경영상과 현재 영상과의 차를 통해 대상을 검출하거나 학습에 사용할 배경영상이 있는 경우 각 배경 픽셀에 대한 평균값과 변화량 값에 대하여 배경영상 모음으로부터 학습하여 배경학습을 통해 현재 영상에서 배경에 해당하는 부분을 제거하여 대략적인 형태를 추출할 수 있게 된다(215단계).
일실시예에서는 각 배경 픽셀에 대한 평균값과 변화량 값에 대응되는 누적된 배경 영상 데이터를 검색하고, 상기 검색된 영상 데이터에서 상기 컬러 영상에서 배경에 해당하는 부분을 매칭시켜서, 새로운 관심 대상 영역에 대한 대략적인 형태의 영상을 추출할 수 있도록 하였다.
먼저, 관찰하고자 하는 영역에 대한 배경을 모델링한다.
배경모델링은 하나의 이미지 또는 학습이미지 데이터로부터 얻은 각 픽셀에 대한 통계적인 분포가 사용될 수 있다. 이러한 배경에 대한 모델링이 되게 되면, 배경으로부터 전경 모델을 구분하게 된다. 이러한 전경 모델을 기반으로 하여, 이 모델에서 필요한 색상이나 밝기의 정보를 얻어내게 된다.
상기 추출된 영상을 모폴로지(morphology) 연산 또는 필터링 등을 통하여 대상의 영역에 생긴 잡음(노이즈, 홀(hole)이나 대상 영역의 에지 부분이 매끄럽지 못한 부분)을 제거한다(220). 상기 노이즈를 제거한 결과 영상에서 연결된 구성요소(connected component)를 찾아서 라벨링을 수행하고(225단계), 라벨링 된 결과를 관심 대상으로 지정함으로써 관심 대상을 검출하게 된다(230단계).
depth 영상을 이용하는 경우에는, [도 5]에서 나타낸 것과 같이, depth 영상과 그에 해당하는 컬러 영상을 얻어서(250단계), 컬러 영상의 평균값을 계산하여 구한다(255단계).
depth 영상의 평균값을 기준으로, 아래 수식(수식 1)에 의하여 이진 영상을 구한다(260단계).
(수식1)
Figure pat00010
,
Figure pat00011
(여기서
Figure pat00012
는 depth 영상의 평균 거리, N은 가로축 픽셀 수, M은 세로축 픽셀 수, x는 가로 좌표, y는 세로 좌표,
Figure pat00013
는 x,y 위치의 거리,
Figure pat00014
는 x,y 위치의 픽셀 값을 의미한다.)
이진 영상인 T를 연결된 구성요소를 찾아서 라벨링을 수행하고(265단계), 그 결과들을 Ln이라고 했을 때, 각 Ln의 편차를 구하고(270단계), 각 Ln의 편차가 설정문턱치(여기서 설정 문턱치 값은 깊이 정보의 변화가 얼마만큼 있는 영역을 관심영역으로 설정할 것인지를 정하게 된다. 가령, 위에서 본 깊이 정보 영상에 대하여, 머리 부분과 바닥을 제거하고 몸통부분을 검출하고자 할 경우에, 머릿부분이나 바닥의 깊이 정보의 변화량을 계산하여, 이값보다 큰 값을 설정문턱치 값으로 정하게 되며, 배경과 머릿부분에 해당하는 영역을 제거하게 된다.)보다 크면(275단계) 관심 대상으로 설정하여 관심 대상을 검출한다(280단계).
(여기서 T는
Figure pat00015
의 모음으로 만든 이진 영상, Ln은 n개의 라벨링된 영역 L을 의미한다.)
(수식 2)
Figure pat00016
Figure pat00017
(여기서 std - dev는 편차를 구하는 방법이고,
Figure pat00018
은 n개의 라벨링된 영역
Figure pat00019
에서 구한 편차이며, On은 n개의 관심 대상의 영역, t는 주변 환경에 따라 바뀔 수 있는 설정 문턱치를 의미한다.)
이를 통해 대상 검출부에서 관심 대상의 영역 및 색상을 검출하게 된다(280).
본 발명의 일실시예에서는 대상으로부터 색을 검출하기 위해 영역의 평균값이나 영역에서 가장 분포가 많이 있는 색상, 분할을 통한 색상 분류 후 색상 선택 등의 색상을 검출하게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 대상검출부(200)는 지정된 감성 제어 목적에 따라 관심 대상을 검출하게 되며, 대상검출부(200)는 색상검출부(300)와 통합하여 색상검출부(300)의 기능을 포함할 수 있으며, 또한, 지정된 감성 제어 목적에 따라 관심 대상 색상을 검출하는 기능은 색상검출부(300)에서 별도로 처리할 수도 있다.
[도 8]은 depth 영상에 대하여 이러한 이진화 및 연결된 구성요소에 의하여 대상 영역을 검출한 예이다.
본 발명의 일실시예에 의한 대상 검출 중 검출 대상이 도 3과 같이 TV나 모니터 등의 디스플레이 장치일 경우 영상에서 고정된 위치를 설정하여 디스플레이 장치를 검출하거나, depth 영상에서 사각형을 검출하고, 그 사각형 안에서 색상이 시간에 따라 빠르게 변화하며, 이 부분을 디스플레이 관심영역으로 검출하여 색상 검출부로 넘겨줄 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의한 조명장치는 [도 1]에서 나타낸 것과 같이 색상 검출부(300)에서 검출 대상에서 원하는 검출 색상을 검출한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 검출된 대상에서 원하는 색상을 추출하기 위하여, 단일 컬러 영상의 경우에는 [도 6]에서 나타난 것과 같은 방법을 적용하여 검출한다.
관심 대상의 색상을 검출하기 위해서는 대상 검출부에서 검출한 대상 영상에 대하여, 앞서 구했던 검출한 관심 대상 영역의 중심점을 구하고(310단계), 그 중심점에서 일정 거리
Figure pat00020
만큼 떨어진 원 영역을 설정하고 대상 검출에서 사용했던 방법을 이용하여 그 영역에 있는 배경 부분을 제거한다(315단계).
또한, 필요하다면 임의로 일정 영역을 제거하거나, 임의의 색상을 제거할 수 있다(320단계). 가령, 높은 곳에서 설치되어 아래에 있는 사람에서 상의에 색상을 검출하는 경우라면, 추출된 대상 영역 중에서 검은색에 해당하는 머릿부분, 또는 중심에서 일정한 거리에 해당하는 부분을 제거하여 머릿부분을 관심 대상 검출 영역에서 제거하게 된다.
이와 같이 관심 영역에 해당하지 않는 영역을 제거하고, 다음 수식(수식 3)과 같은 방법으로 나머지 영역의 평균을 통해 대상의 컬러 값을 구할 수 있다(325단계).
(수식 3)
Figure pat00021
(여기서 C는 R,G,B로 이루어진 하나의 컬러 값,
Figure pat00022
는 대상(Object)의 R,G,B로 이루어진 픽셀 값의 평균, N은 가로축 픽셀 수, M은 세로축 픽셀 수, x는 가로 좌표, y는 세로 좌표,
Figure pat00023
는 대상의 R,G,B로 이루어진 픽셀 x,y 위치의 값을 의미한다.)
위 식의 결과로 구해지는 C 값을 검출한 컬러 값으로 설정한다(330).
본 발명의 또 다른 일실시예에서는 입력된 영상 및 동작 센서 등으로부터 관심 대상이 사람으로 인지하여 이에 따른 제어신호를 보내게 된다.
도 2와 같이 관심 대상이 사람(110)의 경우에는 일반적으로 상체와 하체 머리 부분의 색상에 차이가 있게 되며, 이러한 차이를 이용하여 머릿부분과 상체부분 및 하체 부분을 구분하여 색상 검출을 한다.
이를 위하여 검출된 전경에 대하여, 전체 신장의 픽셀 값을 구하고, 인체비율에 대한 통계적인 자료를 기반으로 시작점을 설정하게 된다.
가령, 8등신 여성의 경우에는 머릿부분의 중심을 7.5/8 부분, 상체 중심은 5.5/8, 하체 중심은 2/8 영역을 중심 영역으로 초기화하고 이 각 영역의 중심으로 하여, 플러드 필(flood fill) 방법을 적용하여, 중심영역을 바탕으로 유사한 색상을 동일 영역으로 포함시킴으로 영역을 확장하게 되며, 이때 상체와 하체가 다른 색상인 경우에는 상체와 하체가 이러한 방법에 의하여 부분이 되게 되며, 이러한 방법으로 신체의 각 영역을 구분할 수 있다.
이러한 구분은 단일 색상의 옷에 대해서는 잘 동작하지만 다양한 무늬가 있는 경우에는 동작이 어렵다. 이러한 경우에는 앞에서 설정한 중심영역을 기반으로 하여 일정한 거리 안에 있는 색상데이터에 대하여 통계적인 특성을 분석하여 이러한 통계적인 특성의 유사도를 바탕으로 색상영역의 구분(segmentation)이 가능하다.
depth 영상의 경우에는 [도 5]를 통해 획득한 검출 대상으로부터 색상을 검출하기 위해 [도 7]과 같이 할 수 있다.
가령, 앞의 [도 5]와 같은 과정을 통해 관심 대상의 영역을 찾았을 때, 검출 대상의 영역에 대한 depth 영상의 평균값을 구한다(350단계). 다음 식(수식4)과 같이 이 평균값보다 작고 0보다 큰 영역에 해당하는 영역을 컬러 영상에 적용하여 그 영역의 색을 추출한다(355단계).
(수식4)
Figure pat00024
,
Figure pat00025
이렇게 구한 영역의 픽셀 값들의 평균을 통해 다음 식(수식5)과 같이 컬러를 획득할 수 있다(360단계).
(수식5)
Figure pat00026
(여기서 C는 R,G,B로 이루어진 하나의 컬러 값,
Figure pat00027
는 대상(Object)의 R,G,B로 이루어진 픽셀 값의 평균, N은 가로축 픽셀 수, M은 세로축 픽셀 수, x는 가로 좌표, y는 세로 좌표,
Figure pat00028
는 대상의 R,G,B로 이루어진 픽셀 x,y 위치의 값을 의미한다.)
위 식의 산출되는 C값을 검출색으로 하여 조명제어부에 전달되게 된다(365).
[도 9]는 이러한 과정을 거쳐 검출된 대상 영역에서 컬러를 추출하는 영역의 예를 보인다.
[도 1]에서 나타낸 것과 같이 조명제어부(400)는 색변환모듈(410), 색상신호 송신모듈(420)을 가질 수 있다.
색변환모듈(410)은 상기 색상데이터를 기초로 색상을 보정하게 된다.
색변환모듈(410)은 색상 검출부로부터 받은 컬러 색상을 조명 제어 신호로 바로 사용할 수도 있지만, 조명 환경이나 시스템에 따라 기대했던 색과 다른 결과를 나타낼 수도 있고 또한 원하는 효과가 대상 칼러의 색을 그대로 나타낼 수도 있지만 원하는 색상에 대한 대비색이나 연관색 등에 의하여 나타내는 것이 필요하기 때문에 이를 해결하기 위해 색상 보정을 할 수도 있다.
또한, 컬러 LED 소자에 따라 LED를 모두 켰을 때 사용자는 흰색 빛을 원하지만 파란색을 띈 흰색일 수도 있다. 이러한 부분을 해결하기 위해 특정 색의 최대치를 낮추거나 할 수 있다. 또한, 사용자가 너무 많은 단계의 색상을 원하지 않을 경우(가령 Red의 단계를 256단계로 했으나 이를 10단계로 원할 경우) 샘플링을 낮추어 적당한 단계로 색상을 구분할 수 있다.
색상/제어신호 송신 모듈(420)은 색상 검출부에서 획득한 색상을 조명 제어 장치로 송출하기 위해 데이터를 프로토콜에 맞추어 생성하게 되며, 이러한 무선 송신 모듈이 없이 유선에 의하여 변환된 색상이 조명 생성부(500)에 전달될 수도 있다.
본 발명의 일실시예에서는 색상 제어 신호 생성을 위해 DMX512를 사용하였으며, DMX512의 제어 장치를 제어하기 위한 신호를 주어진 프로토콜에 맞추어 생성하였다. 하지만, DMX512 외에 Zigbee 및 Bluetooth, 무선 랜 등의 다른 통신 및 프로토콜을 사용하는 것도 포함된다.
검출된 색상이나, 변환된 색상은 유선 또는 무선으로 조명 생성부(500)에 전달된다. 조명 생성부에서는, 무선으로 송신된 경우에 조명제어 수신 모듈(510)을 통하여, 수신된 색상 제어 신호가 조명생성 모듈(520)에 전달되어 주어진 디스플레이 조명 제어의 신호로 변환하여 조명 제어를 하게 된다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 조명제어장치에 대한 응용 방법을 설명하기 위한 배치도이다.
본 발명의 일실시예에 의한 조명제어장치는 카메라(120)가 설치된 곳에서 대상물의 색상을 검출하여 점광원들(130) 및 평판 광원들(135)의 색상을 변경하여 대상 및 주변 배경에 대하여 원하는 다양한 효과를 나타내도록 할 수 있다.
일반적으로 영상에는 여러 대상물이 포함될 수 있으므로, 본 발명 일 실시예에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 여러 대상물이 포함될 경우에는 대상물의 개수에 맞추어 여러 조명을 동시에 제어할 수 있다. 또는 여러 대상 중 가장 움직임이 많거나 가장 큰 영역을 차지하는 대상을 주대상으로 하여 주대상의 색상에 따라 조명을 제어할 수도 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예에서는 관심 대상 대신 관심 영역으로 해서, 미리 지정된 영역 또는 사용자의 입력에 의해서 지정된 영역에서 색상 검출하는 방법이 제시된다.
관심 영역에 의한 주변 색상의 감성 조명은 다음과 같이 다양한 방법으로 검출하며, 목표 이미지의 변화에 따라서, 또는 연출하고자 하는 제어목적에 따라 관심 영역에 대한 검출 색상을 다양하게 검출하도록 함으로써, 이에 다른 주변 색상을 검출색상에 대한 보색이나 동일색 등으로 연출할 수 있게 된다.
또한, 검출색에 채도나 명도에 따라서 주변 조명을 반대로 하거나 동일한 추세로 변하도록 제어할 수 있게 된다.
단일 컬러일 경우는 다른 방법으로 영상에서 미리 지정된 관심 영역에서 색상을 검출할 수 있다. 이때 미리 지정된 관심 영역은 사용자의 입력을 통해서 관심 영역을 설정하거나 기본 값을 지정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역에서 색상을 추출하는 방법은, 먼저 카메라를 이용하여 주된 목표 이미지에 대하여(주된 목표 이미지는 영화관의 화면, TV의 시청화면, 무대조명, 회의장 화면, 전시화면 등이 될 수 있다.) depth 영상과 컬러 영상 또는 컬러 영상을 획득한 다음, 미리 지정된 관심 영역에 대한 색상을 검출하기 위하여 RGB 색 공간에서 각각의 히스토그램을 만든다.
다음, 각 히스토그램에서 최대 빈도수와 그에 해당하는 최대 빈도 값을 구한다. 각각의 최대 빈도 값을 색상 정보로 사용할 수 있다.
즉, 각각의 최대 빈도 값에 해당하는 색상을 색상 정보로 활용하여 관심 영역의 색으로 검출함으로써, 관심 영역의 색을 표현하도록 제어할 수 있게 된다.
관심 영역은 단지 컬러만이 아니고 빛의 채도나 명도에 대하여 달라질 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에서는 채도 및 명도에 의한 관심영역을 추출하여 감성제어를 하는 방법을 제시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역에서 색상을 추출하는 방법의 하나는 카메라를 이용하여 depth 영상과 컬러 영상 또는 컬러 영상을 획득한 다음, 미리 지정된 관심 영역에서 색상을 검출하기 위해
RGB 색공간을 다른 색 공간으로 변환한다.
즉, 색 공간을 RGB 색공간에서 HSV 또는 HSI(HSL) 등으로 변경한다. 이때 HSV 색공간에서 H(Hue)는 색상 정보를 가지는 색공간이고, S(Saturation)는 채도 정보를 가지는 색공간, V(Value), I(Intensity 강도) ,L(Luminance 휘도))은 명도를 나타낸다.
변환된 색 공간에 대해 각각의 히스토그램을 만들어서 색상을 추출한다.
관심 영역의 색상을 추출하는 방법의 일 실시예는, 관심 영역 내에서 H 색 공간의 평균을 구하여 H 색공간의 각 픽셀을 평균값으로 채운다. 이렇게 하여 수정된 HSV 색공간을 다시 RGB 색공간으로 변경하여 관심 영역의 색상을 추출할 수 있다.
RGB 색공간을 HSV 색공간으로 변환식(수식6)
Figure pat00029
(단 여기서 R,G,B는 정규화된 값이며,
Figure pat00030
,
Figure pat00031
,
Figure pat00032
이다)
HSV 색공간을 RGB 색공간으로 변환식 (수식7)
Figure pat00033
(단 여기서 R,G,B는 정규화된 값이며,
Figure pat00034
,
Figure pat00035
,
Figure pat00036
이다)
관심 영역의 색상을 추출하는 방법의 일 실시예의 하나는, 관심 영역 내에서 H 색공간의 평균을 구하여 H 색공간의 각 픽셀을 평균값으로 채운다. 그리고, 색상 표현을 극대화하기 위해 관심 영역 내에서 S 색공간의 각 픽셀값을 최대값으로 채운다. 수정된 H,S,V 색공간을 다시 RGB 색공간으로 변경하여 관심 영역의 색상을 추출할 수 있다.
색상을 추출하는 또 다른 방법으로는 관심 영역 내에서 H 색공간의 평균을 구하여 H 색공간의 각 픽셀을 평균값으로 채운다. 그리고 S 색공간의 픽셀 값을 최대 값으로 채울 경우 무채색 계열의 색상이 표현되지 않으므로 이를 개선하기 위해 관심 영역 내에서 S 색공간의 각 픽셀에 대해 임계값 ｔ1에 의해 ｔ1보다 클 경우 최대 값을 가지고 작을 경우 0을 가지도록 설정한다. 그 다음, 수정된 HSV 색공간을 다시 RGB 색공간으로 변경하여 관심 영역의 색상을 추출할 수 있다.
색상을 추출하는 또 다른 방법으로는 관심 영역 내에서 H 색공간의 평균을 구하여 H 색공간의 각 픽셀을 평균값으로 채운다. S 색공간의 픽셀 값을 최대 값으로 채울 경우 무채색 계열의 색상이 표현되지 않으므로 이를 개선하기 위해 관심 영역 내에서 S 색공간의 각 픽셀에 대해 임계값 ｔ1에 의해 ｔ1보다 클 경우 최대 값을 가지고, 작을 경우에는 0을 가지도록 설정한다. 흰색, 검은색, 각 색상을 강조하기 위해 V 색공간의 각 픽셀에 대해 임계값 ｔ2에 의해 ｔ2보다 클 경우 최대값을 가지고, 작을 경우 0을 가지도록 설정한다. 수정된 H,S,V 색공간을 다시 RGB 색공간으로 변경하여 관심 영역의 색상을 추출할 수 있다.
관심 영역에 대한 색상을 추출하는 또 다른 방법으로는, 관심 영역 내에서 H 색공간의 히스토그램을 만들고, 최대 빈도를 갖는 값을 구하여 H 색공간의 각 픽셀을 최대 빈도 값으로 채운다. 수정된 H,S,V 색공간을 다시 RGB 색공간으로 변경하여 관심 영역의 색상을 추출할 수 있다.
관심 영역에 대한 색상을 추출하는 또 다른 방법으로는, 관심 영역 내에서 H 색공간의 히스토그램을 만들고, 최대 빈도를 갖는 값을 구하여 H 색공간의 각 픽셀을 최대 빈도 값으로 채운다. 색상 표현을 극대화 하기 위해 관심 영역 내에서 S 색공간의 각 픽셀값을 최대 값으로 채운다. 수정된 H,S,V 색공간을 다시 RGB 색공간으로 변경하여 관심 영역의 색상을 추출할 수 있다.
관심 영역에 대한 색상을 추출하는 또 다른 방법으로는, 관심 영역 내에서 H 색공간의 히스토그램을 만들고, 최대 빈도를 갖는 값을 구하여 H 색공간의 각 픽셀을 최대 빈도 값으로 채운다. 그리고, S 색공간의 픽셀 값을 최대값으로 채울 경우 무채색 계열의 색상이 표현되지 않으므로 이를 개선하기 위해 관심 영역 내에서 S 색공간의 각 픽셀에 대해 임계값 ｔ1에 의해 ｔ1보다 클 경우 최대값을 가지고 작을 경우 0을 가지도록 설정한다. 수정된 H,S,V 색공간을 다시 RGB 색공간으로 변경하여 관심 영역의 색상을 추출할 수 있다.
관심 영역에 대한 색상을 추출하는 또 다른 방법으로는, 관심 영역 내에서 H 색공간의 히스토그램을 만들고, 최대 빈도를 갖는 값을 구하여 H 색공간의 각 픽셀을 최대 빈도 값으로 채운다. S 색공간의 픽셀 값을 최대 값으로 채울 경우 무채색 계열의 색상이 표현되지 않으므로 이를 개선하기 위해 관심 영역 내에서 S 색공간의 각 픽셀에 대해 임계값
Figure pat00037
에 의해
Figure pat00038
보다 클 경우 최대 값을 가지고 작을 경우 0을 가지도록 설정한다. 흰색, 검은색, 각 색상을 강조하기 위해 V 색공간의 각 픽셀에 대해 임계값 ｔ2에 의해 ｔ2보다 클 경우 최대값을 가지고 작을 경우 0을 가지도록 설정한다. 그리고, 수정된 HSV 색공간을 다시 RGB 색공간으로 변경하여 관심 영역의 색상을 추출할 수 있다.
관심 영역에 대한 색상을 추출하는 또 다른 방법으로는, HSV 색공간에서 H, S, V 각각의 히스토그램을 만들고, 최대 빈도 값을 구한다. 각각의 최대 빈도 값을 RGB 색공간으로 변환한 색상 값을 색상 정보로 사용할 수 있다.
관심 영역에 대한 색상을 추출하는 또 다른 방법으로는, 관심 영역 내에서 H 색공간의 히스토그램을 만들 때 히스토그램의 분산이 임계값 t보다 클 경우 영상 내에 많은 색상이 혼재되어 있는 것으로 판단하여 색상 정보를 사용하지 않고 조도만 조절할 수 있다.
일실시예에서는 조도만 조절할 경우 조도 값은 관심 영역의 RGB 색공간에서 Gray 색 공간으로 변환하여, Gray 색 공간의 평균값을 조도의 밝기 단계 값으로 사용할 수 있다.
또 다른 실시예에서는, 조도만 조절할 경우 조도 값은 관심 영역의 HSV 색공간에서 H 색 공간의 각 픽셀 값을 0으로 채운다. 이 경우 색상 정보는 사라지고 채도와 명도만 남기 때문에 수정된 HSV 색공간을 다시 RGB 색공간으로 변경하면 Gray 색상을 얻을 수 있고, 이를 조도 값으로 사용할 수 있다.
또 다른 실시예에서는 조도만 조절할 경우 조도 값은 관심 영역의 RGB 색공간에서 Gray 색 공간으로 변환하여, 히스토그램을 생성하고, 최대 빈도에 해당하는 값을 조도의 밝기 단계 값으로 사용할 수 있다.
본 발명의 일실시예 들은 바람직한 실시 예를 설명하기 위하여 수신부를 구비한 조명장치를 제어하는 것으로 설명하였으나, 수신부는 필요에 따라서 조명기구뿐 아니라 다른 Full color 디스플레이 또는 RGB 컬러 LED를 이용한 디스플레이 장치, Full Color 조명 디스플레이 테이블, 컬러 촬영장치 등에도 장착되어 이들의 색상 및 조도 등을 제어하는 데 적용될 수 있다.
본 발명의 기술적 사상은 상기한 실시 예에 한정되지 않으며 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상의 범주 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있으며, 또한 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 영상획득부
120: 카메라
130: 점광원
135: 평판광원
200: 대상검출부
300: 색상검출부
400: 조명제어부
500: 조명생성부

Claims (11)

  1. 카메라를 이용하여 컬러 영상 또는 depth 영상을 획득하는 영상 획득부;
    상기 영상 획득부에서 획득한 컬러 영상 또는 depth 영상으로부터 배경 영상과 대비하여 지정된 감성제어 목적에 따라 관심 대상 또는 관심영역을 검출하는 대상검출부;
    상기 지정된 감성제어 목적은 관심 색상이나, 관심 채도, 관심 명도 및 관심빈도 중 어느 하나에 의하여 지정되는 것을 특징으로 함-
    상기 대상 검출부에서 검출된 상기 관심 대상 또는 관심영역으로부터 색상 데이터를 획득하는 색상 검출부;
    상기 색상 검출부에서 획득된 색상 데이터를 바탕으로 지정된 감성 색상으로 제어하는 조명장치 제어신호를 생성하는 조명 제어부;
    상기 조명 제어부에서 보내온 신호를 바탕으로 상기 관심 대상 또는 관심 영역을 통해 조명 시스템을 제어하는 조명 생성부를 포함하되,
    상기 조명 제어부는 상기 색상데이터를 기초로 색상을 보정하는 색변환 모듈과 상기 색상 검출부에서 획득한 색상 데이터를 조명 제어 장치로 송출하기 위해 데이터를 프로토콜에 맞추어 신호를 생성하여 전송하는 색상 신호 송신 모듈을 포함하며,
    상기 조명 생성부는 상기 전송된 신호를 수신하는 조명제어 수신 모듈과 상기 조명제어 수신 모듈을 통하여 수신된 신호를 전달받아 주어진 디스플레이 조명 제어의 신호로 변환하는 조명 생성 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어장치
  2. 영상 획득부에서 카메라를 이용하여 컬러 영상 또는 depth 영상을 획득하는 단계;
    상기 영상 획득부에서 획득한 컬러 영상 또는 depth 영상으로부터 배경 영상과 대비하여 지정된 감성 제어 목적에 따라 관심 대상 또는 관심영역의 영상 및 및 색상데이터를 검출하는 단계;
    상기 지정된 감성 목적은 관심 색상이나, 관심 채도, 관심 명도 및 관심빈도 중 어느 하나에 의하여 지정되는 것을 특징으로 함-
    상기 색상 데이터를 바탕으로 조명제어부에서 지정된 감성 색상으로 제어하는 조명장치 제어신호를 생성하는 단계;
    상기 조명 제어부에서 보내온 신호를 바탕으로 조명 시스템을 제어하는 조명 생성부에서 조명시스템을 제어하는 단계 포함하되,
    상기 조명 제어부는 상기 색상데이터를 기초로 색상을 보정하는 색변환 모듈과 상기 색상 검출부에서 획득한 색상 데이터를 조명 제어 장치로 송출하기 위해 데이터를 프로토콜에 맞추어 신호를 생성하여 전송하는 것을 포함하며,
    상기 조명 생성부는 상기 전송된 신호를 수신하는 조명제어 수신 모듈과 상기 조명제어 수신 모듈을 통하여 수신된 신호를 전달받아 주어진 디스플레이 조명 제어의 신호로 변환하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어방법
  3. 제2항에 있어서,
    상기 관심대상 영상 및 색상데이터를 검출하는 단계는
    상기 영상 획득부에서 획득된 컬러 영상으로부터 각 배경 픽셀에 대한 평균값과 변화량 값에 대응되는 누적된 배경 영상 데이터를 검색하고, 상기 검색된 영상 데이터에서 상기 컬러 영상에서 배경에 해당하는 부분을 매칭시켜서, 새로운 관심 대상에 대한 대략적인 형태의 영상을 추출하는 단계;
    상기 추출된 영상을 모폴로지(morphology) 연산 또는 필터링을 통하여 노이즈를 제거하는 단계;
    상기 노이즈를 제거한 결과 영상을 연결된 구성요소를 찾아 라벨링을 수행하여 관심 대상 영상을 검출하는 단계;
    를 포함하여 조명을 제어하는 감성조명제어방법
  4. 제 3항에 있어서
    상기 관심 대상 영상에 대하여, 관심 대상 영역의 중심점을 구하는 단계;
    상기 중심점에서 일정 거리만큼 떨어진 원 영역을 설정하고 설정된 영역에서 배경 영상을 제거하는 단계;
    상기 제거하고 남은 영역에 대하여 다음 식(식1-1)에 의해 색의 평균을 구하여 관심 대상의 컬러 값으로 검출하는 단계;
    (식1-1)
    Figure pat00039

    (여기서 C는 R,G,B로 이루어진 하나의 컬러 값,
    Figure pat00040
    는 대상(Object)의 R,G,B로 이루어진 픽셀 값의 평균, N은 가로축 픽셀 수, M은 세로축 픽셀 수, x는 가로 좌표, y는 세로 좌표,
    Figure pat00041
    는 대상의 R,G,B로 이루어진 픽셀 x,y 위치의 값을 의미한다.)
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어방법
  5. 제2항에 있어서,
    상기 관심대상 영상 및 색상데이터를 검출하는 단계는
    상기 영상 획득부에서 획득된 depth 영상과 컬러 영상으로부터 depth 영상의 평균값을 구하는 단계;
    상기 depth 영상의 평균값으로부터 다음 식(식4-1)에 의하여 이진 영상값
    Figure pat00042
    를 구하는 단계;
    (식4-1)
    Figure pat00043

    (여기서
    Figure pat00044
    는 depth 영상의 평균 거리, N은 가로축 픽셀 수, M은 세로축 픽셀 수, x는 가로 좌표, y는 세로 좌표,
    Figure pat00045
    는 x,y 위치의 거리,
    Figure pat00046
    는 x,y 위치의 픽셀 값을 의미한다.)
    상기 이진 영상에 라벨링을 수행하여, depth 영상에서 라벨링한 영역에 해당하는 위치의 depth 값을 구하는 단계;
    상기 depth 영상에서 라벨링한 영역의 편차를 이용하여 관심 대상 영상을 검출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어방법
  6. 제2항에 있어서,
    상기 관심대상 영상 및 색상데이터를 검출하는 단계는
    상기 영상 획득부에서 획득된 depth 영상과 컬러 영상으로부터 depth 영상의 평균값을 구하는 단계;
    상기 depth 영상의 평균값보다 작고 0보다 큰 영역에 대하여 다음 식(식5-1)에 의하여 영상의 색을 추출하는 단계;
    식(5-1)
    Figure pat00047

    Figure pat00048

    상기 추출된 색으로부터 다음 식(식5-2)에 의하여 평균을 구한 C 값을 관심대상의 색으로 산출하여 검출하는 단계;
    식(5-2)
    Figure pat00049

    (여기서 C는 R,G,B로 이루어진 하나의 컬러 값,
    Figure pat00050
    는 대상(Object)의 R,G,B로 이루어진 픽셀 값의 평균, N은 가로축 픽셀 수, M은 세로축 픽셀 수, x는 가로 좌표, y는 세로 좌표,
    Figure pat00051
    는 대상의 R,G,B로 이루어진 픽셀 x,y 위치의 값을 의미한다.)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어방법
  7. 제2항에 있어서,
    상기 관심대상 영상 및 색상데이터를 검출하는 단계는
    동작센서의 제어신호에 의하여 관심 대상이 사람으로 감지된 경우에는 관심 대상 영역인 신체 부위의 비율을 기반으로 3개 영역에 대한 위치를 설정하는 단계;
    상기 설정된 위치를 기준으로 그 주변색에 대하여 유사한 통계적 특성을 보이는 색상영역을 결합하여 상기 관심 대상 영역인 신체 부위를 머릿부분, 상체부분, 하체 부분으로 구분하는 단계;
    상기 구분된 각 부분별로 컬러 값을 관심 대상의 컬러 값으로 추출하여 조명을 제어하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어방법
  8. 제2항에 있어서,
    상기 관심대상 영상 및 색상데이터를 검출하는 단계는
    상기 영상 획득부에서 획득된 영상으로부터 미리 지정된 관심 영역에 대한 색상을 검출하기 위해 RGB 색 공간에 대해 각각의 히스토그램을 만드는 단계;
    상기 각 히스토그램에서 최대 빈도수와 그에 해당하는 값을 구하는 단계;
    상기 구한 값을 색상 정보로 사용하여 관심 영역의 색으로 검출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어방법
  9. 제2항에 있어서,
    상기 관심대상 영상 및 색상데이터를 검출하는 단계는,
    상기 영상 획득부에서 획득된 영상으로부터 미리 지정된 관심 영역에서 색상을 검출하기 위해 RGB 색공간을 HSV 색공간, HSI 색공간, HSL 색공간 중 어느 하나의 색공간 값으로 변환하는 단계;
    상기 변환된 색공간에 대해 각각의 히스토그램을 만드는 단계;
    상기 각각의 히스토그램에 대하여 최대 빈도수를 구하고 그에 해당하는 색상값을 구하는 단계;
    상기 최대 빈도수에 의하여 구하여진 색상값을 다시 RGB 색공간으로 변환하여 RGB 색공간 상의 색상값으로 변환하는 단계;
    상기 변환한 RGB 색공간 상의 색상값을 관심 영역의 색으로 검출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로하는 감성조명제어방법
  10. 제2항에 있어서,
    상기 관심대상 영상 및 색상데이터를 검출하는 단계는,
    상기 영상 획득부에서 획득된 영상으로부터 미리 지정된 관심 영역에서 조도 조절을 위한 밝기 단계에 해당하는 값을 검출하기 위해 RGB 색공간을 Gray 색공간으로 변환하는 단계;
    상기 Gray 색공간에서 평균값을 조도의 밝기 값으로 검출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어방법
  11. 제2항에 있어서,
    상기 관심대상 영상 및 색상데이터를 검출하는 단계는,
    상기 영상 획득부에서 획득된 영상으로부터, 미리 지정된 관심 영역에서 조도 조절을 위한 밝기 단계에 해당하는 값을 검출하기 위해 RGB 색 공간을 Gray 색 공간으로 변환하는 단계;
    상기 변환된 Gray 색 공간에 대해 히스토그램을 생성하는 단계;
    상기 히스토그램에서 최대 빈도수에 해당하는 색상값을 구하는 단계;
    상기 최대 빈도수에 해당하는 색상값을 조도의 밝기 값으로 검출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성조명제어방법
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101453806B1 (ko) * 2014-04-14 2014-10-23 주식회사 금강에너텍 영상데이터를 이용한 조명장치의 디밍제어시스템
KR101488641B1 (ko) * 2014-07-02 2015-02-06 중앙대학교 산학협력단 영상처리장치 및 영상처리방법
KR101664114B1 (ko) * 2015-12-31 2016-10-10 주식회사 성우씨앤씨 선택적 조명 제어 시스템
KR101676431B1 (ko) * 2015-07-09 2016-11-16 국민대학교산학협력단 디지털 조명장치를 위한 변형-hsv 분포된 원형 hsv 색상팔레트 기반의 색상컨텐츠 제공 시스템 및 방법
KR20190048258A (ko) * 2017-10-31 2019-05-09 광운대학교 산학협력단 객체 추적을 이용하여 조명을 제어하는 장치 및 방법
WO2023282441A1 (ko) * 2021-07-06 2023-01-12 삼성전자 주식회사 이미지 프로세싱을 위한 전자 장치 및 그 동작 방법
KR102532408B1 (ko) * 2022-07-12 2023-05-15 주식회사 휘담 카메라 입력 데이터를 기반으로 하는 조명 출력 장치 및 방법
US11967048B2 (en) 2021-07-06 2024-04-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device for image processing and operating method of the same

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101994198B1 (ko) 2018-01-02 2019-07-01 주식회사 브레인틀 감각자극 기반의 사용자 활동 지원 시스템
KR102061668B1 (ko) 2018-01-02 2020-01-02 신영진 감각자극장치

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100980268B1 (ko) * 2010-06-25 2010-09-06 주식회사엘이디파워 조명제어 시스템

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101453806B1 (ko) * 2014-04-14 2014-10-23 주식회사 금강에너텍 영상데이터를 이용한 조명장치의 디밍제어시스템
KR101488641B1 (ko) * 2014-07-02 2015-02-06 중앙대학교 산학협력단 영상처리장치 및 영상처리방법
KR101676431B1 (ko) * 2015-07-09 2016-11-16 국민대학교산학협력단 디지털 조명장치를 위한 변형-hsv 분포된 원형 hsv 색상팔레트 기반의 색상컨텐츠 제공 시스템 및 방법
KR101664114B1 (ko) * 2015-12-31 2016-10-10 주식회사 성우씨앤씨 선택적 조명 제어 시스템
KR20190048258A (ko) * 2017-10-31 2019-05-09 광운대학교 산학협력단 객체 추적을 이용하여 조명을 제어하는 장치 및 방법
WO2023282441A1 (ko) * 2021-07-06 2023-01-12 삼성전자 주식회사 이미지 프로세싱을 위한 전자 장치 및 그 동작 방법
US11967048B2 (en) 2021-07-06 2024-04-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device for image processing and operating method of the same
KR102532408B1 (ko) * 2022-07-12 2023-05-15 주식회사 휘담 카메라 입력 데이터를 기반으로 하는 조명 출력 장치 및 방법

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