KR20130125576A - 가시광 통신 신호에 기초한 영상 내 객체 검출 - Google Patents

가시광 통신 신호에 기초한 영상 내 객체 검출 Download PDF

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KR20130125576A
KR20130125576A KR1020120049208A KR20120049208A KR20130125576A KR 20130125576 A KR20130125576 A KR 20130125576A KR 1020120049208 A KR1020120049208 A KR 1020120049208A KR 20120049208 A KR20120049208 A KR 20120049208A KR 20130125576 A KR20130125576 A KR 20130125576A
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Abstract

본 명세서에 개시된 영상 처리 장치가 영상 데이터로부터 객체를 검출하는 방법은 가시광 통신 방식에 의한 특정 신호가 포함된 영상을 수신하는 단계, 상기 영상 내의 하나 이상의 영역 중 특정 영역에 상기 특정 신호가 검출되는지 여부를 판단함으로써 상기 특정 신호가 검출되는 대상 영역을 찾는 단계, 및 상기 대상 영역에서 객체를 검출하는 단계를 포함하여 이루어지는 검출 방법이다.

Description

가시광 통신 신호에 기초한 영상 내 객체 검출{DETECTIING OBJECTS IN AN IMAGE BASED ON A VISIBLE LIGHT COMMUNICATION SIGNAL}
본 발명은 영상 내 객체를 검출하는 것에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 가시광 통신(Visible Light Communication; VLC) 신호에 기초하여 영상 내 객체를 검출하는 것에 관한 것이다.
가시광 통신은 380nm~780nm 파장 영역에 해당하는 빛을 이용하는 통신 방식으로서, 상기 가시광 통신에 사용되는 빛은 서로 다른 파장들의 광선이 혼합되어 다양한 색을 나타낸다. 또한, 최근에는 전기 절감 효과 및 친환경 특징으로 인하여 발광 다이오드(Light Emitting Diode; LED)를 광원으로 이용한 조명기기의 보급이 확대되고 있으며, 이러한 LED를 이용하여 가시광 통신을 수행할 수 있다.
한편, 다양한 장치에서 영상 정보를 이용하여 본체 또는 주변 장치의 동작을 제어하거나 보조 기능을 수행하는 비전 어플리케이션(vision application)이 수행될 수 있다. 영상 정보를 기초로 장치의 동작을 제어하기 위해서는 빠르고 정확한 영상 처리 방법이 필요하다.
일반적인 영상 처리 장치는 영상 입력 장치를 통하여 획득된 영상 정보로부터 사람, 물건 등의 객체를 검출하기 위하여 검출 대상이 되는 객체의 외관 등 모양에 기초한 객체 모델 정보를 이용한다. 이와 같은 경우 효과적인 객체 검출을 위해서는 영상 처리 장치가 획득하는 상기 영상 정보가 환경, 조명 등에 영향을 받는 경우를 대비하여 다양한 검출 조건에 따른 객체 모델 정보의 데이터베이스를 가지고 있어야 한다.
따라서, 영상 처리 장치가 가시광 통신 방식의 신호가 포함된 영상을 기초로 제어 기능을 수행하기 위해서는 일반적인 영상 정보 처리 방법과 달리 상기 가시광 통신 방식의 신호를 이용하여 객체 검출을 수행할 필요가 있다.
일 실시 형태로서 영상 처리 장치가 영상 데이터로부터 객체를 검출하는 방법이 개시된다. 상기 검출 방법은 가시광 통신 방식에 의한 특정 신호가 포함된 영상을 수신하는 단계; 상기 영상 내의 하나 이상의 영역 중 특정 영역에 상기 특정 신호가 검출되는지 여부를 판단함으로써, 상기 특정 신호가 검출되는 대상 영역을 찾는 단계; 및 상기 대상 영역에서 객체를 검출하는 단계를 포함하여 이루어진다.
상기 일 실시 형태 및 그 밖의 실시 형태들은 다음과 같은 특징들 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 상기 특정 신호가 검출되는지 여부는 상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 상기 특정 신호의 검출을 위한 기 결정된 함수의 상관 관계를 기초로 판단될 수 있다. 또한, 상기 상관 관계는 상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 상기 기 결정된 함수의 콘볼루션 연산에 의하여 계산될 수 있다.
또한, 상기 콘볼루션 연산은
Figure pat00001
에 의하여 계산되고, 여기서 j는 상기 특정 영역의 식별 번호이고,
Figure pat00002
는
Figure pat00003
이고,
Figure pat00004
는
Figure pat00005
이고,
Figure pat00006
는 시간 t에서의 식별 번호 j번째 영역 내 모든 픽셀에 기초한 값이고,
Figure pat00007
는 시간 t-a에서 t-1 사이의 식별 번호 j번째 영역 내 모든 픽셀에 기초한 값이고,
Figure pat00008
는 식별 번호 j번째 영역에서 시간 t에 발생한 노이즈에 기초한 값일 수 있다. 또한,
Figure pat00009
는 시간 t에서의 식별 번호 j번째 영역 내 모든 픽셀 값의 합이고,
Figure pat00010
는 시간 t-a에서 t-1 사이의 식별 번호 j번째 영역 내 모든 픽셀 값의 합의 시간 평균으로
Figure pat00011
와 같이 표현될 수 있다.
또한, 상기 객체를 검출하는 단계는 상기 객체의 패턴 정보에 기초하여 상기 대상 영역 내에 상기 객체를 검출하는 것일 수 있다.
한편, 다른 실시 형태로서 영상 처리 장치가 개시된다. 상기 영상 처리 장치는 가시광 통신 방식에 의한 특정 신호가 포함된 영상을 수신하는 영상 입력부; 상기 영상에서 상기 특정 신호가 존재하는 대상 영역을 검출하는 신호 검출부; 및 상기 대상 영역에서 객체를 검출하는 객체 검출부를 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 다른 실시 형태 또는 그 밖의 실시 형태들은 다음과 같은 특징들 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
상기 특정 신호가 검출되는지 여부는 상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 상기 특정 신호의 검출을 위한 기 결정된 함수의 상관 관계를 기초로 판단될 수 있다. 또한, 상기 상관 관계는 상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 상기 기 결정된 함수의 콘볼루션 연산에 의하여 계산되는 것일 수 있다. 또한, 상기 상관 관계는 상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 상기 기 결정된 함수의 콘볼루션 연산에 의하여 계산되는 것일 수 있다.
본 명세서에 개시된 기술에 의하면 동일한 형상을 가지는 객체들을 가시광 통신 방식에 따른 특정 신호를 기초로 구분 및 검출할 수 있다. 또한, 본 명세서에 개시된 기술에 의하면 영상 처리에 있어 검출 대상 객체의 모델 정보에 대한 데이터 베이스가 불필요하다.
또한, 본 명세서에 개시된 기술에 의하면 일반적인 영상처리로 대상을 찾기 힘든 작은 물체에 대한 검출 오류가 줄어든다. 또한, 본 명세서에 개시된 기술에 의하면 화질이 좋지 않은 영상을 이용하여 객체를 검출하는 경우에도 객체 검출의 정확도가 향상된다.
또한, 본 명세서에 개시된 기술에 의하면 일반적인 영상 처리의 전처리 기능을 수행하는 목적으로 사용될 수 있다.
도 1은 본 명세서에 개시된 객체 검출 방법을 따르는 영상 처리 장치가 동작하는 개요를 도시한다.
도 2는 도 1에서 예로 제시된 영상 처리 장치가 수신하는 영상 데이터의 예를 도시한다.
도 3은 본 명세서에 개시된 실시 예를 따르는 영상 처리 장치의 객체 검출 방법을 나타낸다.
도 4를 참조하여 상기 영상 처리 장치(100)가 상기 대상 영역을 찾는 방법이 설명된다.
도 5는 도 2의 영상이 순차적으로 획득된 예시이다.
도 6은 기 결정된 함수와 영역별 영상 정보와의 상관 관계를 도시한다.
도 7은 본 명세서에 개시된 기술의 실시 예를 따르는 영상 처리 장치를 나타낸 블록도이다.
본 명세서에 개시된 기술은 영상 내 객체 검출에 적용된다. 그러나 본 명세서에 개시된 기술은 이에 한정되지 않고, 상기 기술의 기술적 사상이 적용될 수 있는 모든 영상 처리 방법 및 장치, 가시광 통신 방법 및 장치, 영상 처리 방법이 사용되는 여러 가지 형태의 장치에도 적용될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다. 본 발명의 사상은 첨부된 도면 외에 모든 변경, 균등물 내지 대체물에 까지도 확장되는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
도 1은 본 명세서에 개시된 객체 검출 방법을 따르는 영상 처리 장치가 동작하는 개요를 도시한다.
영상 처리 장치(100)는 영상 입력부(110)를 포함하도록 구성된다. 상기 영상 입력부(110)는 가시광 영역의 신호를 수신하는 소자이다. 상기 영상 입력부(110)는 상기 영상 처리 장치(100)의 주변 영상뿐 아니라, 가시광 통신 방식으로 전송되는 신호를 수신할 수 있다. 상기 영상 입력부(110)에 의하여 수신되는 영상 데이터는 상기 영상 입력부(110)의 시야각 내의 주변 영상과 함께 상기 시야각 내에 존재하는 발광 다이오드(Light Emitting Diode; LED)와 같은 발광 소자에 의하여 전송되는 가시광 신호를 포함할 수 있다.
한편, 본 명세서에서 사용되는 영상이라는 용어는 일반적인 의미의 영상뿐 아니라 하나 이상의 수광 소자에 의하여 획득된 데이터를 포괄적으로 지칭할 수 있다.
도 1은 차량에 장착되도록 구현되는 영상 처리 장치(100)를 예시하고 있다. 도 1을 참조하면, 상기 영상 처리 장치(100)는 상기 차량을 제어하는 제어 장치(200)와 연결될 수 있으며, 상기 차량 제어 장치(200)는 상기 영상 처리 장치(100)의 객체 검출 결과에 기초하여 상기 차량의 동작을 제어할 수 있다.
도 2는 도 1에서 예로 제시된 영상 처리 장치가 수신하는 영상 데이터의 예를 도시한다. 도 2를 참조하면, 상기 영상 처리 장치(100)가 수신하는 영상 데이터(10)는 신호등(11) 또는 표지판(13)과 같은 가시광 기반시설(infrastructure)로 구현된 발광 소자에서 전송되는 가시광 통신 신호를 포함할 수 있다. 또한, 상기 영상 데이터(10)는 다른 차량의 후면등(12)으로 동작하는 발광 소자로부터 전송되는 가시광 통신 신호를 포함할 수 있다.
본 명세서는 영상 데이터에 포함된 가시광 통신 신호를 기초로 영상 데이터 내의 객체를 효과적으로 검출하는 방법 및 장치를 제시하기 위한 것이다. 이하 도 3 내지 도 7을 참조하여, 본 명세서에 개시된 실시 예들을 따르는 객체 검출 방법 및 장치에 대하여 설명된다.
도 3은 본 명세서에 개시된 실시 예를 따르는 영상 처리 장치의 객체 검출 방법을 나타낸다.
먼저, 상기 영상 처리 장치(100)는 상기 영상 입력부(110)를 통하여 영상을 수신한다(S10). 상기 영상은 가시광 통신 방식에 의한 특정 신호가 포함될 수 있다. 상기 영상에 포함된 상기 특정 신호는 가시광 통신에 따른 기반구조(infrastructure) 또는 기타 광원 소자로부터 전송된 것일 수 있다.
어떤 실시 예에서, 상기 영상 처리 장치(100)가 차량에 부착되도록 구현된 경우, 상기 영상은 차량의 차선인식, 전조등 제어, 전방 차인식, 보행자 인식, 표지판 인식 등을 위해 획득된 영상일 수 있다.
다른 실시 예에서, 상기 영상 처리 장치(100)가 항공기에 부착되도록 구현된 경우, 상기 영상은 전방 항공기 인식, 항법 제어, 항공기의 피아 식별 등을 위해 획득된 영상일 수 있다.
다른 실시 예에서, 상기 영상 처리 장치(100)가 선박에 부착되도록 구현된 경우, 상기 영상은 전방 선박 인식, 항구 인식, 등대 인식, 운항 제어 등을 위해 획득된 영상 일 수 있다.
다른 실시 예에서, 상기 영상 처리 장치(100)가 감시 카메라에 부착되도록 구현된 경우, 상기 영상은 상기 감시 카메라 주위의 광원을 찾기 위해 획득된 영상일 수 있다.
다음으로, 상기 영상 처리 장치(100)는 상기 영상을 하나 이상의 영역들로 구분하고, 상기 영역들 중에서 상기 특정 신호가 검출되는 대상 영역을 찾는다(S20). 도 4를 참조하여 상기 영상 처리 장치(100)가 상기 대상 영역을 찾는 방법이 설명된다. 도 4는 광통신 방식에 따른 특정 신호가 포함된 대상 영역을 찾는 방법의 흐름도이다.
첫 째, 상기 영상 처리 장치(100)는 상기 영상을 하나 이상의 영역들로 구분할 수 있다(S21).
상기 영상 처리 장치(100)가 수신한 상기 영상은 광통신 방식의 상기 특정 신호를 검출하기 위하여 하나 이상의 영상 프레임들일 수 있다. 도 5를 참조하면, 상기 영상 처리 장치(100)가 획득한 영상은 하나 이상의 순차적인 영상 프레임들(10 내지 70)일 수 있다. 상기 순차적인 영상 프레임들은 연속적이거나 이산적일 수 있다.
상기 영역들의 구분하기 위한 다양한 방법들이 존재할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 도 5에 표시된 바와 같이 상기 영상을 같은 크기의 영역으로 구분할 수 있다. 도 5를 참조하면, 상기 영상은 상기 하나 이상의 영역들 즉, 제 1 영역(11a), 제 2 영역(12a), 제 3 영역(13a) 및 제 4 영역(14a)으로 구분될 수 있다. 도 5에서 상기 영상이 4개의 영역들로 구분된 것은 예시에 불과하고, 각 영역의 넓이 및 구분되는 영역의 개수는 달리 결정될 수 있다.
둘 째, 상기 영상 처리 장치(100)는 구분된 상기 영상들에 대하여 각각 영상 정보를 생성한다(S22). 예를 들어, 상기 영상 정보는 상기 영역에서 모든 픽셀 값의 합을 나타낼 수도 있다.
셋 째, 상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 기 결정된 함수의 상관 관계를 계산한다(S23).
상기 함수의 상관 관계는 상기 영상 정보와 상기 기 결정된 함수가 나타내는 정보의 유사성을 판단하기 위한 것이다. 즉, 상기 영상 정보에 상기 기 결정된 함수와 유사한 정보가 상기 영역에 포함되는 경우 상기 영역에 대한 관련성이 커질 수 있다.
상기 상관 관계는 상기 특정 영역에 빛의 밝기를 조절하며 상기 특정 신호가 전송되는 광원이 존재하는 경우에 높게 계산된다. 다만, 상기 특정 영역에 상기 특정 신호를 수반하지 않은 광원이 단순히 켜 있는 경우, 상기 광원이 꺼져 있는 경우, 상기 광원이 다른 신호를 전송하고 있는 경우에는 상기 상관 관계가 낮게 계산된다.
예를 들면, 상기 함수와 상기 관계는 상기 기 결정된 함수의 관련성은 콘볼루션 연산에 의하여 구할 수 있다. 보다 구체적으로 예를 들면, 상기 콘볼루션 연산은 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00012
여기서, j는 상기 특정 영역의 식별 번호이고,
Figure pat00013
는
Figure pat00014
이고,
Figure pat00015
는
Figure pat00016
이고,
Figure pat00017
는 시간 t에서의 식별 번호 j번째 영역 내 모든 픽셀에 기초한 값이고,
Figure pat00018
는 시간 t-a에서 t-1 사이의 식별 번호 j번째 영역 내 모든 픽셀에 기초한 값이고,
Figure pat00019
는 식별 번호 j번째 영역에서 시간 t에 발생한 노이즈에 기초한 값이다.
넷 째, 상기 영상 처리 장치(100)는 상기 상관 관계를 계산한 결과에 기초하여, 상기 특정 영역에 대하여 소정의 값을 초과하는 값을 가지는지 여부를 기준으로 하여 상기 특정 신호가 검출되는지 여부를 판단한다(S24).
구체적으로, 상기 영상 처리 장치(100)는 위에서 계산한 상관 관계가 소정의 값 이상에 해당하는지 여부를 판단함으로써 상기 특정 신호의 검출 여부를 판단할 수 있다.
도 6은 기 결정된 함수와 영역별 영상 정보와의 상관 관계를 도시한다. 도 6을 참조하면, 상기 제 1 영역, 제 2 영역 및 제 3 영역의 상관 관계는 각각 제 1 그래프(11b), 제 2 그래프(12b) 및 제 3 그래프(13b)와 같이 표현되며 상기 그래프들 상에 소정의 상관도 이상을 나타내는 피크(peak)가 발생하지 않아 상기 제 1 내지 제 3영역들에는 상기 기 결정된 함수가 지정하는 상기 특정 신호가 존재하지 않음을 알 수 있다.
다만, 상기 제 4 영역의 상관 관계를 나타내는 제 4 그래프(14b)는 피크(14c)가 존재하여 상기 제 4 영역 내에 상기 특정 신호를 전송하는 광원을 구비한 객체가 존재함을 알 수 있다.
만약, 상기 특정 신호가 검출되지 않는 경우는 다시 다른 영역에 대하여 상관 관계를 구하는 과정(S22)으로 되돌아가 수행할 수 있다.
다섯째, 상기 영상 처리 장치(100)는 상기 특정 신호가 검출되는 영역을 대상 영역으로 결정한다(S25). 상기 대상 영역은 이후 상기 영상 처리 장치(100)가 추가적인 처리 과정을 거칠 필요가 있는 영역을 말한다.
다시 도 3을 참조하면, 이전 단계까지, 상기 영상으로부터 상기 특정 신호가 전송되는 광원이 존재하는 상기 대상 영역을 결정하였으므로, 상기 대상 영역에 대하여 추가적인 과정을 실행할 수 있다.
어떤 실시 예에서, 상기 영상 처리 장치(100)는 상기 대상 영역에서 객체를 검출할 수 있다(S30). 즉, 전체 영상으로부터 객체 검출을 하기 위해서는 데이터 전체에 대하여 일반적인 영상 처리를 하게 되어 시간 및 효율이 문제되었으나, 상기 객체가 존재하는 대상 영역이 결정되어 이후의 객체 검출 과정은 검출 범위가 작아져서 효율적인 검출 과정을 수행할 수 있다.
다른 실시 예로서, 상기 영상 처리 장치(100)는 상기 대상 영역이 결정된 이후에는 객체를 검출할 대상이 되는 일부 영역에 대해서만 객체 검출 과정을 수행할 수 있다.
또 다른 실시 예로서, 상기 영상 처리 장치(100)는 상기 대상 영역이 결정된 이후 인가 되자 않은 빛이 사용되는지 여부를 파악하는 과정을 실행할 수 있다.
또 다른 실시 예로서, 상기 영상 처리 장치(100)는 상기 영상 처리 장치(100)가 탑재된 항공기와 구별되는 다른 항공기를 식별하는 과정을 실행할 수 있다.
또 다른 실시 예로서, 상기 영상 처리 장치(100)는 주위의 신호등 또는 선행 차량의 운행 정보를 검출하여 항법 시스템으로 데이터를 전송하는 과정을 실행할 수 있다.
또 다른 실시 예로서, 상기 영상 처리 장치(100)는 주위의 광원을 검출하여 보안 시스템으로 데이터를 전송하는 과정을 실행할 수 있다.
도 7은 본 명세서에 개시된 기술의 실시 예를 따르는 영상 처리 장치를 나타낸 블록도이다. 상기 영상 처리 장치(100)는 영상 입력부(110), 신호 검출부(120) 및 객체 검출부(130)를 포함한다.
상기 영상 입력부(110)는 가시광 통신 방식에 의한 특정 신호가 포함된 영상을 수신한다.
상기 신호 검출부(120)는 상기 영상 내의 하나 이상의 영역 중 특정 영역에 상기 특정 신호가 검출되는지 여부를 판단함으로써, 상기 특정 신호가 검출되는 대상 영역을 찾는다.
상기 객체 검출부(130)는 상기 대상 영역에서 객체를 검출한다.
실시 예들이 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다.
본 발명의 범위는 본 명세서에 개시된 실시 예들로 한정되지 아니하고, 본 발명은 본 발명의 사상 및 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 다양한 형태로 수정, 변경, 또는 개선될 수 있다.

Claims (10)

  1. 영상 처리 장치가 영상 데이터로부터 객체를 검출하는 방법으로서,
    가시광 통신 방식에 의한 특정 신호가 포함된 영상을 수신하는 단계;
    상기 영상 내의 하나 이상의 영역 중 특정 영역에 상기 특정 신호가 검출되는지 여부를 판단함으로써, 상기 특정 신호가 검출되는 대상 영역을 찾는 단계; 및
    상기 대상 영역에서 객체를 검출하는 단계를 포함하여 이루어지는 검출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 특정 신호가 검출되는지 여부는
    상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 상기 특정 신호의 검출을 위한 기 결정된 함수의 상관 관계를 기초로 판단되는 것을 특징으로 하는 검출 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 상관 관계는
    상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 상기 기 결정된 함수의 콘볼루션 연산에 의하여 계산되는 것을 특징으로 하는 검출 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 콘볼루션 연산은
    Figure pat00020
    에 의하여 계산되고, 여기서
    j는 상기 특정 영역의 식별 번호이고,
    Figure pat00021
    는
    Figure pat00022
    이고,
    Figure pat00023
    는
    Figure pat00024
    이고,
    Figure pat00025
    는 시간 t에서의 식별 번호 j번째 영역 내 모든 픽셀에 기초한 값이고,
    Figure pat00026
    는 시간 t-a에서 t-1 사이의 식별 번호 j번째 영역 내 모든 픽셀에 기초한 값이고,
    Figure pat00027
    는 식별 번호 j번째 영역에서 시간 t에 발생한 노이즈에 기초한 값인 것을 특징으로 하는 검출 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    Figure pat00028
    는 시간 t에서의 식별 번호 j번째 영역 내 모든 픽셀 값의 합이고,
    Figure pat00029
    는 시간 t-a에서 t-1 사이의 식별 번호 j번째 영역 내 모든 픽셀 값의 합의 시간 평균으로
    Figure pat00030
    와 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 검출 방법.
  6. 제 2 항에 있어서, 상기 객체를 검출하는 단계는
    상기 객체의 패턴 정보에 기초하여 상기 대상 영역 내에 상기 객체를 검출하는 것을 특징으로 하는 검출 방법.
  7. 가시광 통신 방식에 의한 특정 신호가 포함된 영상을 수신하는 영상 입력부;
    상기 영상에서 상기 특정 신호가 존재하는 대상 영역을 검출하는 신호 검출부; 및
    상기 대상 영역에서 객체를 검출하는 객체 검출부를 포함하여 이루어지는 영상 처리 장치.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 특정 신호가 검출되는지 여부는
    상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 상기 특정 신호의 검출을 위한 기 결정된 함수의 상관 관계를 기초로 판단되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 상관 관계는
    상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 상기 기 결정된 함수의 콘볼루션 연산에 의하여 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  10. 제 8 항에 있어서, 상기 상관 관계는
    상기 특정 영역에 대한 영상 정보와 상기 기 결정된 함수의 콘볼루션 연산에 의하여 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
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