KR20140109954A

KR20140109954A - 타깃 사이즈를 추정하기 위한 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20140109954A
Application number: KR1020147019332A
Authority: KR
Inventors: 어뎀 아카군두즈
Original assignee: 아셀산 엘렉트로닉 사나이 베 티카렛 아노님 시르케티
Priority date: 2011-12-12
Filing date: 2011-12-12
Publication date: 2014-09-16
Also published as: HUE029105T2; ES2574787T3; KR101799143B1; JP2015507736A; WO2013088199A1; US20150029230A1; EP2791865A1; EP2791865B1; JP5976126B2; PL2791865T3

Abstract

본 발명은 특히 적외선 이미징 시스템에서, 이미지에 있는 알려진 위치의 객체의 사이즈를 추정하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 상기 방법은, 타깃 객체 및 그 위에 있는 화소의 좌표를 포함하는 화소 이미지를 수신하는 단계, 스텝-사이즈에 의해 윈도우를 연속하여 확대함으로써 그 화소를 중심으로 직사각형 윈도우 내의 화소 표준 편차를 계산하는 단계, 적어도 하나의 윈도우 사이즈 대비 표준 편차 그래프를 획득하고, 그래프가 단조 감소하는지 여부를 체크하고, 표준 편차가 처음 감소하기 시작하는 지점의 윈도우 사이즈를 찾아서 기록하고, 이전에 기록된 윈도우 사이즈가 존재하는지 체크하고, 윈도우 사이즈를 추정하고, 최대 반복 한계가 존재하는지 체크하고 스텝-사이즈 및 초기 윈도우 사이즈를 확대하고 미리 정해진 최소 윈도우 사이즈 대로 윈도우 사이즈를 추정하는 단계를 포함한다.

Description

타깃 사이즈를 추정하기 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ESTIMATING TARGET SIZE}

본 발명은 특히 타깃과 배경 사이의 콘트라스트 차가 일반적으로 존재하는 적외선 이미지 시스템에서, 이미지 처리 및 이미지의 알려진 위치에 있는 객체의 타깃 사이즈를 추정하는 방법에 관한 것이다.

정지 이미지 또는 비디오 프레임에 있는 객체(같은 말로 "타깃")의 위치 및 사이즈를 추정하는 방법 및 모델을 사용하는 시스템이 있다는 것이 알려져 있다. 장면의 적외선 이미지들이 획득되고 그레이 스케일 형식으로 변환되는 적외선 탐색 및 추적(Infrared search and track; IRST) 시스템이 그러한 시스템의 좋은 예이다. 이러한 위치에서 획득된 이미지들은 적외선의 강도를 나타내는 화소 값의 2차원 배열로 구성된다. 최근, 타깃이 검출될 때까지 이웃 영역을 감소시키면서 중심 화소 주위의 이웃 화소들의 휘도 값의 표준 편차를 계산하는 등의 통계적 접근을 사용하여 타깃의 위치 및 사이즈를 추정하는 방법이 있었다. 이러한 통계적 접근은 다른 휘도의 화소 분포인 이미지 히스토그램의 결정을 필요로 할 것이다. 그러한 접근은 합리적으로 간주될 수 있으나, 적외선 비젼의 경우 문제를 더 복잡하게 만드는 예상치 못한 온도 변화 또는 타깃의 텍스쳐, 센서로부터의 가능한 노이즈 같은 문제로부터 영향을 받지 않는 것을 확인하는 단계가 있어야 한다.

게다가 어떠한 경우에는, 타깃의 위치는 이미 알려져 있다. 이러한 이유로, 타깃의 검색은 불필요하고 기본 목표는 그 화소 위치에 기초하여 타깃 사이즈를 결정하는 것이다. 이러한 경우들에는, 사용자에 의해 타깃의 위치가 주어질 수 있고(예를 들면, 포인팅 장치에 의해), 상기 방법은 다른 윈도우(모든 가능한 사이즈) 내의 타깃을 검색함으로써 타깃 사이즈를 결정할 것이다. 이는 매우 느린 과정이고 이미지 해상도에 따라 달라진다. 게다가, 또한 비효율적이게도 시스템이 노이즈/텍스쳐에 의해 영향을 받고 있는지 여부를 결정하는, 주로 신호 대 잡음 비 분석에 의해 수행되는 간단한 방법이 요구된다.

또 다른 방법에서, 이미지 구배 값(gradient values) 또한 타깃 위치를 검출하는데 사용될 수 있다. 이러한 방법은 이미지 노이즈에 매우 민감하고 이 방법의 포커스는 타깃 위치를 검출하기만 하는 것이다. 타깃 사이즈를 검출하기 위해서, 주어진 타깃의 주변 지역에서의 화소 값 표준 편차를 계산하는 방법이 사용되어야 한다.

상기 문제를 해결하기 위해, 이미지의 스케일-공간을 생성하는 방법(다른 스케일 또는 배율로 이미지의 표현)이 사용될 수 있다. 스케일-공간 기반 방법은 텍스쳐 및/또는 노이즈에 의해 생기는 문제를 처리할 수 있고, 이미지 해상도에 관계 없이 타깃의 사이즈를 검출할 수 있다. 이미지에 있는 타깃의 두드러진 특징을 결정하기 위해 이미지 스케일-공간을 사용하는 기존의 방법이 있다. 그러나, 이러한 방법들은 타깃의 사이즈를 추정하는 것을 목표로 하지 않고, 우리의 목적을 위해 불필요한 복잡한 컨벌루션 작업을 포함하고 있다.

결과적으로, 주어진 위치에서의 타깃 객체를 포함하는 그레이 레벨 이미지에 대해, 현재의 방법은 배경 화소들의 최소 가능한 숫자로 모든 타깃을 캡슐화하는 사각형의 사이즈를 추정하는 효율적이고 단순한 방법을 제공하지 않는다.

미국 특허 문서 US20110001823에서, 종래 기술의 적용은, 각각의 반복에서 하나의 화소에 의해 가변 윈도우 사이즈에 의해 검색되는 타깃 사이즈의 화소 표준 편차를 이용하여 타깃 위치 및 사이즈를 검색하는 방법을 개시하고 있다.

본 발명은 화소 표준 편차를 이용하여 타깃 검색을 수행한다는 점에서 언급한 방법과 유사할 수 있다. 그러나, 언급한 방법과 달리, 본 발명은 화소의 표준 편차 스케일 공간을 생성한다. 즉, 확대하는 윈도우에서 표준 편차를 계산하는 동안, 스텝 사이즈의 성장이 증가하고, 반복의 수에 대해 되풀이 된다. 따라서, 타깃 사이즈의 검출은 스텝 사이즈의 연속적인 증가에서 수행된다. 이는 앞서 언급된 각 반복에서 하나의 화소에 의해 윈도우 사이즈를 변화하는 방법과 달리, 본 발명이 이미지 해상도에 독립적으로 타깃의 사이즈를 계산하도록 한다.

미국 특허 문서 US7430303에서, 종래 기술의 적용은, 이미지 구배 값을 사용하여 이미지에서 타깃을 검출하기 위한 방법을 개시한다.

본 발명은 구배 값이 이미지 노이즈에 매우 민감하기 때문에 언급된 방법과 다르게 구배 값을 사용하지 않는다. 대신, 본 발명은 이미지 노이즈에 훨씬 더 튼튼한 화소 표준 편차를 사용한다.

미국 특허 문헌 US6711293에서, 종래 기술의 적용은, 스케일-공간을 생성하는 데 사용되는 가우시안의 차이에서, 이미지에 현저한 특징을 검출하는 방법을 개시한다.

본 발명은 이미지로부터 생성된 스케일-공간을 사용하여 타깃 분석을 수행한다는 점에서 언급한 방법과 비슷하다. 그러나, 언급한 방법은 가우시안 차이를 사용하여 스케일-공간을 생성하는 반면, 본 발명은 표준 화소 편차를 사용하여 스케일-공간을 생성한다. 게다가, 본 발명의 출력은 주어진 화소 위치에서의 타깃 사이즈인 반면, 언급한 방법의 출력은 이미지에서의 두드러진 포인트의 리스트이다.

본 발명의 목적은 타깃의 주어진 화소 위치에서, 센서로부터 수신된 이미지에서 타깃의 사이즈를 추정하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 목적은 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 배경 화소의 최소 가능한 수로 전체 타깃을 캡슐화하는 직사각형의 사이즈를 추정하는 간단하고 효율적인 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 목적은 타깃을 캡쳐하는 데 사용되는 이미징 시스템의 해상도의 타깃 사이즈 독립을 추정하는 방법을 제공하는 것이다.

도 1은 시스템의 바람직한 실시예의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 방법의 실시예이다.
도 3은 낮은 노이즈, 낮은 텍스쳐 타깃에 대해 직사각형 윈도우의 윈도우 사이즈 대비 표준 편차 그래프를 나타낸다.

본 발명의 목적을 달성하기 위한 구현 시스템 및 방법은 첨부된 도면에 도시되어 있다.

도 1은 시스템의 바람직한 실시예의 개략도이다.

도 2는 본 발명의 바람직한 방법의 실시예이다.

도면에 도시된 구성요소는 개별적으로 번호가 매겨져 있고, 상기 번호는 다음과 같다.

1. 타깃 사이즈를 추정하는 시스템

2. 이미지 센서

3. 이미지 처리부

4. 사용자 인터페이스 장치

타깃 사이즈(100)를 추정하는 방법은 기본적으로 다음과 같은 단계를 포함할 수 있다.

타깃에 있는 화소의 적어도 하나의 좌표 및 적어도 하나의 타깃 객체를 포함하는 화소 이미지를 수신하는 단계(101),

타깃에 수신된 화소를 중심으로 사각형 위노우 내에 있는 화소에 대한 화소 표준 편차를 계산하고, 그 스텝 사이즈에 의해 적어도 한 방향으로 위도우를 연속적으로 확대하고, 최초 윈도우 사이즈부터 시작하고, 특정 윈도우 사이즈까지 적어도 하나의 윈도우 사이즈 대비 표준 편차 그래프를 획득하는 단계(102),

그래프가 단조 감소하는가?(103),

증가하는 윈도우 사이즈와 표준 편차가 최초 감소하기 시작하는 지점에서 윈도우 사이즈를 기록하고 찾는 단계(104),

이전에 기록된 윈도우 사이즈가 존재하는가?(105),

윈도우 사이즈가 마지막으로 기록될 때 배경 화소의 최소 가능 수 윈도우 사이즈를 추정하는 단계(106),

최대 반복 제한이 초과되었는가?(107),

미리 결정된 양에 의해 표준 편차 그래프를 생성하는 데 사용되는 스텝-사이즈 및 최초 윈도우 사이즈를 증가시키는 단계(108),

미리 결정된 최소 윈도우 사이즈와 같은 윈도우 사이즈를 추정하는 단계(109).

먼저, 고려되는 장면의 그레이 레벨 이미지는 이 이미지(101)의 타깃 화소의 좌표와 함께 수신된다. 타깃과 그 배경 사이의 높은 콘트라스트와 그들 사이의 낮은 콘트라스트가 있다고 가정하고; 타깃을 적절하게 둘러싼 가상의 윈도우 내에서 상기 윈도우 내의 화소에 대해 상기 계산된 화소 표준 편차는 최대 값에 가까워야 한다. 이론적으로, 화소 표준 편차 값에 대해 계산된 주어진 화소 주변의 다른 사이즈의 윈도우에 대해, 상기 타깃 사이즈는 최대 화소 표준 편차를 주는 윈도우 사이즈와 동일하다. 따라서 화소 표준 편차가 최대가 되는 타깃 주변의 가상의 윈도우의 사이즈는 배경 화소 즉, 타깃의 크기의 최소 가능한 수로 전체 타깃을 캡슐화하는 윈도우 사이즈에 대해 좋은 추정으로 가정될 수 있다.

다음 단계(101)에서, 다른 윈도우 사이즈를 이용하여 증가하는 직사각형의 윈도우 내에서 타깃에서 주어진 화소 주변의 화소 표준 편차가 발견된다. 이 단계 동안, 윈도우 사이즈는 적어도 한 방향으로 증가되고, 이 방향은 연속적인 확대에 대해 동일한 방향이다. 상기 한 방향으로의 확대는 미리 결정된 사이즈에서 시작하여 관련 스텝-사이즈에 의해 수행된다. 마지막으로, 높이와 폭을 갖는 모든 원하는 윈도우 사이즈에 대한 윈도우 사이즈 대비 표준 편차 그래프가 획득된다.

예를 들면, 정사각형 또는 원형 타깃의 사이즈를 추정하기 위해 정사각 윈도우는 동일한 스텝 사이즈에 의해 양 방향으로 확대될 수 있다. 불규칙한 모양(타원을 말한다)의 경우, 확대는 독립적으로 분리된 방향으로 수행될 수 있다. 따라서, 서로 다른 방향에 대한 표준 편차의 변화를 찾는 것이 가능하고, 따라서 비 대칭 형상의 사이즈도 계산될 수 있다. 상기 직사각형 윈도우는 타깃 화소 좌표에 대해 임의로 회전될 수 있지만, 이러한 회전은 윈도우 사이즈 대비 표준 편차 그래프를 획득하기 위해 표준 편차 계산의 세트에 걸쳐 동일하게 유지해야 한다. 그럼에도 불구하고, 단계(102)의 끝에서, 이미지 노이즈가 과도하지 않고, 타깃이 상세한 텍스쳐를 소유하지 않으면(적외선 이미지에 대해 하지 않는 한), 최대값과 함께 도 3의 그래프와 유사한 윈도우 사이즈 대비 표준 편차 그래프가 얻어진다.

도 3은 낮은 노이즈, 낮은 텍스쳐 타깃에 대해 직사각형 윈도우의 윈도우 사이즈 대비 표준 편차 그래프를 나타낸다.

적외선 이미지에서 상기 방법이 제대로 작동하는 것으로부터 방지하는 요인은 과도한 이미지 노이즈, 상세한 타깃 텍스쳐 및 타깃의 급격한 온도 변화가 될 수 있다. 이러한 조건은 타깃과 배경 사이의 높은 콘트라스트 및 그 사이의 낮은 콘트라스트가 독립적으로 존재한다는 가정을 위반한다. 이러한 방법으로, 이러한 환경에서 최종 그래프에 적어도 하나의 최대 표준 편차 값이 존재할 수 있어 문제가 해결되지 않은 상태로 남아있다. 그러나, 상기 방법은 타깃과 배경 사이에 가장 일반적이고 심각한 구별을 조사하는 것을 목적으로 한다. 대표 윈도우가 다른 스케일에 분석될 수 있는 경우, 타깃에 대해 더 일반적이고 더 나은 구별을 찾는 것이 가능할 것이다. 상기 윈도우 사이즈 제한은 설득력있는 가정과 함께 미리 결정된다.

"그래프가 단조 감소하는가?"(103) 체크는 그래프가 최대값인지 여부를 결정하기 위해 그래프에 적용된다. 대답이 "아니오"인 경우, 최대 값이 존재해야 한다. 만일 최대값이 그래프에 존재하는 경우, 표준 편차가 처음 감소하기 시작하는 지점(그래프에서 최대값의 오른 쪽에 가장 가까운 데이터)에서의 윈도우는 단계(104)에서 기록된다. 오른 쪽 가장 가까운 데이터 지점은 다음으로 큰 윈도우 사이즈에 관련된 데이터 지점을 의미한다. 만일 그래프가 단조 감소하는 경우(대답이 "예"인 경우), 이전에 기록된 윈도우 사이즈에 대한 검사("이전에 기록된 윈도우 사이즈가 존재하는가?")가 단계(105)에서 수행된다. 만일 이전에 기록된 윈도우 사이즈가 있으면, 배경 화소의 최소 가능한 수와 함께 모든 타깃을 캡슐화하는 위도우의 사이즈는 단계(106)에서 마지막으로 기록된 윈도우 사이즈로 추정된다.

앞서 언급한 바와 같이, 단조 감소하는 그래프 이전의 최대 값(표준 편차가 최초 감소하기 시작하는 실제 지점)은 검색되고 기록된다. 검색 중에, (모든 표준 편차 계산에 대해 윈도우 사이즈를 확대하는데 사용되는) 스텝-사이즈는 모든 반복(108)에서 증가한다. 즉, 다른 윈도우 사이즈 대비 표준 편차 그래프를 획득하기 위해, 상기 윈도우 사이즈는 스텝-사이즈의 증가 레벨과 함께 확대된다. 예를 들면, 만일 첫 번째 그래프(스텝-사이즈=2)에서 윈도우 사이즈가 3x3; 5x5; 7x7 등인 경우, 두 번째 실행에 대해서는 3x3; 7x7; 11x11(스텝-사이즈=4)이 된다. 이것은 모든 반복에 대한 이미지를 다운 샘플링 하는 것과 유사하고, 화소 표준 편차의 스케일-공간을 사용하는 방법을 제공한다. 이러한 방법으로, 연속적인 반복을 통해 더 일반적인 보기가 획득된다. 단조 감소 그래프가 발견되면, 최대 표준 편차를 통한 이전 윈도우 사이즈는 타깃 사이즈에 대한 좋은 추정이 될 수 있다. 방법(100)의 다른 적용에서, 표준 편차 그래프를 생성하는데 사용되는 초기 윈도우 사이즈는 높은 스케일 레벨과 호환되게 하기 위해 단계(108)에서 스텝-사이즈에 비례하여 또한 증가한다.

단계(104) 및 단계(105) 이후, (단계(105)에서 미리 기록된 윈도우 사이즈가 존재하지 않는 경우); "최대 반복 한계가 존재하는가?" 검사가 단계(107)에서 수행된다. 당연히, 상기 검사는 한계에 도달할 때까지 반복할 수 있다. 이는 단조 감소 그래프가 발견되기 전에 무한히 또는 너무 많이 반복되는 것으로부터 방지할 수 있다.

만일 한계를 초과하기 전까지 단조 감소 그래프가 발견되지 않는 경우, 두 가지 가능성이 있다. 만일, 윈도우 사이즈가 기록된 경우(예를 들면 이전 반복에서 최대의 그래프가 있는 경우), 다음 (106)단계에서 타깃 사이즈는 기록된 값으로 추정된다. 또는 기록된 윈도우 사이즈가 없는 경우(예를 들면, 이전 반복에서 최대의 그래프가 없는 경우), 타깃 사이즈는 미리 결정된 최소 윈도우 사이즈로 추정된다(109).(도 2 참고)

왜 단조 감소 그래프가 높은 스케일 수준에서 예상되는지의 이유는, 윈도우 사이즈와 관련된다. 만일, 단계(108)에서 업데이트 된 윈도우 사이즈가 타깃과 배경 화소의 상당한 양을 모두 캡슐화할 만큼 충분히 큰 경우; 윈도우 사이즈는 더 증가함에 따라, 계산에 더 많은 배경 화소가 포함된다는 사실 때문에 표준 편차는 감소한다. 따라서, 타깃 윈도우 사이즈를 주는 정확한 사이즈(그래프의 반복 수)는 단조 감소하는 그래프이다. 이러한 검색 알고리즘은 낮은 스케일 레벨에 의해 잘못 인도되는 방법으로부터 방지할 수 있다.

타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1)은 기본적으로 다음을 포함한다.

- 필요한 경우, 고려중인 장면의 적어도 하나의 전자 화소 이미지를 획득하는 적어도 하나의 이미지 센서(2)

- 필요한 경우 사용자로부터 타깃에 있는 지점의 적어도 하나의 좌표를 수신하도록 구성된 적어도 하나의 사용자 인터페이스 장치(4)

- 적어도 하나의 이미지를 수신하도록 구성된 적어도 하나의 이미지 처리부(3)

사용 가능한 경우 타깃 위의 화소의 적어도 하나의 좌표를 수신; 이러한 데이터를 이용하여 타깃 사이즈(100)를 추정하는 방법을 구현하기 위해; 사용자 인터페이스 장치(4)에 상기 방법(100)에 의해 타깃 화소 주변에 사이즈가 결정된 적어도 하나의 직사각형

본 발명의 바람직한 실시예에서, 이미지 센서(2)는 가능한 타깃 및 그의 배경 사이에 높은 콘트라스트의 이미지를 획득하기 위해 구성된 센서이다. 바람직하게, 이미지 센서(2)는 장면에서 온도 차이를 구별할 수 있는 적외선 비젼 카메라일 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에 있어서, 사용자 인터페이스 장치(4)는 마우스, 조이스틱 또는 유사한 장치와 같은 포인팅 장치 및 이차원 화소 이미지를 디스플레이할 수 있는 장치로 구성될 수 있다. 사용자 인터페이스 장치(4)는 모든 화소 이미지에 대해 사용자로부터 적어도 하나의 좌표를 수신할 수 있다. 상기 사용자는 타깃을 가리킬 것이고, 그의 위치는 이미지 처리부(3)에서 구현되는 상기 방법(100)에 사용 가능할 것이다. 상기 사용자는 사이즈 추정에서 어떠할 실수를 수정하기 위해 언제든지 다시 타깃을 정할 수 있다.

본 발명의 바람식한 실시예에 있어서, 이미지 처리부(3)는 이미지 센서(2)로부터 적어도 하나의 이미지를 수신하도록 구성되고, 사용자 인터페이스 장치(4)로부터 가능한 때 타깃 위의 화소의 적어도 하나의 좌표를 수신한다. 또 다른 바람직한 실시예에 있어서, 타깃의 적어도 하나의 좌표는 자동 타깃 검색 및 추적 장치로부터 계속해서 수신되고(또는 자동으로 미리 결정된 간격으로) 이미지는 기록된 또는 라이브 이미지 시퀀스(비디오 스트림)로부터 수신된다. 이미지 처리 분야에 능숙한 누구나 이 시스템(1) 및 방법(100)이 화소 이미지의 시퀀스에 적용할 수 있고 타깃 사이즈는 계속해서 모니터링 될 수 있음을 이해해야 한다. 타깃에 있는 화소의 위치가 알려져 있기 때문에, 사용자 인터페이스 장치(4)가 디스플레이 상의 타깃 주변에 방법(100)에 의해 결정된 사이즈의 적어도 하나의 직사각형을 프린트할 수 있다.

방법(100)은 화소 이미지에 있는 타깃의 사이즈를 효과적으로 추정하고 타깃 주변에 타깃에 주어진 화소의 위치에 "바운딩 박스(bounding box)"를 표시할 수 있다. 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 배경 화소의 최소 가능 수로 전체 타깃을 캡슐화하는 직사각형의 사이즈를 추정하는데 사용되는 간단하고 효율적인 방법이 얻어진다. 게다가, 타깃 사이즈는 시각화 시스템의 이미지 해상도의 불변으로 추정된다. 화소 해상도는 카메라로부터 일정한 거리에 있는 객체의 1미터에 얼마나 많은 화소가 있는지를 나타낸다. 시각화 시스템의 영상 해상도가 변하면, 이 값도 같이 변한다. 예를 들면, 각 반복 당 한 화소씩 증가하는 윈도우의 적절한 표준 편차 값을 찾는 방법은, 서로 다른 해상도의 시스템에서 다르게 작동한다. 그러나 우리의 경우, 만일 시각화 시스템의 화소 해상도가 변하면, 피크를 갖는 그래프는 상이한 반복에서 단조 감소 그래프가 나타나면 되고 상이한 직사각형 타깃 사이즈(화소에서)를 주지만; 여전히 배경 화소의 최소 수로 전체 타깃을 캡슐화할 것이다.

이러한 기본적인 개념의 범위 내에서, 타깃 사이즈를 추정하는 시스템 및 방법의 실시예들의 다양한 실시예를 개발하는 것이 가능하다. 본 발명은 본 명세서에 기재된 실시예에 한정되지 않는다; 이는 본질적으로 청구 범위에 따른다.

Claims

화소 표준 편차(100)의 스케일-공간을 사용해서 타깃 사이즈를 추정하는 방법에 있어서,
적어도 하나의 타깃 객체 및 타깃에 있는 화소의 적어도 하나의 좌표를 포함하는 화소 이미지를 수신하는 단계(101),
타깃 위의 상기 수신된 화소 주변을 중심으로 직사각형의 윈도우 안에 있는 화소에 대한 화소 표준 편차를 계산하고, 초기 윈도우 사이즈부터 시작하여, 스텝-사이즈에 의해 적어도 하나의 방향으로 윈도우의 사이즈를 확대하고, 원하는 윈도우 사이즈가 될 때까지 적어도 하나의 윈도우 사이즈 대비 표준 편차 그래프를 획득하는 단계(102),
그래프가 단조 감소하는가?(103),
윈도우 사이즈가 증가할 때 표준 편차가 처음 감소하기 시작하는 지점에서 윈도우 사이즈를 기록하는 단계(104),
이전에 기록된 윈도우 사이즈가 존재하는가?(105),
윈도우 사이즈가 마지막으로 기록될 때 배경 화소의 최소 가능한 수와 함께 모든 타깃을 캡슐화하는 윈도우 사이즈를 추정하는 단계(106),
최대 반복 한계를 초과하는가?(107),
미리 결정된 양만큼 표준 편차 그래프를 생성하는데 사용되는 스텝-사이즈 및 초기 윈도우 사이즈를 확대하는 단계(108),
윈도우 사이즈를 미리 결정된 최소 윈도우 사이즈로 추정하는 단계(109)
를 특징으로 하는 화소 표준 편차(100)의 스케일-공간을 사용해서 타깃 사이즈를 추정하는 방법.
제1항에 있어서,
표준 편차 그래프를 형성하는 초기 윈도우 사이즈가 스텝-사이즈에 대응하는 미리 결정된 양만큼 확대되는 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차(100)의 스케일-공간을 사용해서 타깃 사이즈를 추정하는 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서,
"그래프가 단조 감소하는가?"(103)를 판단하는 단계에서 첫 번째 검사에서 그래프가 단조 감소하는 경우, 미리 결정된 최소 윈도우 사이즈(109)로 윈도우 사이즈를 추정함으로써 직접 이어지는 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차(100)의 스케일-공간을 사용해서 타깃 사이즈를 추정하는 방법.
제1항 내지 제3항에 있어서,
획득된 그래프에서 최대값의 오른쪽에 있는 최 근접 데이터 포인트가 단계(104)에서 기록되는 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차(100)의 스케일-공간을 사용해서 타깃 사이즈를 추정하는 방법.
화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1)에 있어서,
필요한 경우 고려 중인 장면의 적어도 하나의 전자 화소 이미지를 획득하기 위한 적어도 하나의 이미지 센서(2);
필요한 경우 사용자로부터 타깃에 있는 지점의 적어도 하나의 좌표 수신하도록 구성된 적어도 하나의 사용자 인터페이스 장치(4);
를 포함하고,
적어도 하나의 이미지를 수신하고, 가능하면 타깃에 있는 화소의 적어도 하나의 좌표를 수신하고, 이러한 데이터를 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 방법(100)을 구현하고 타깃 화소 주변에서 제1항 내지 제4항 중 하나의 상기 방법(100)에 의해 결정된 사이즈의 적어도 하나의 직사각형을 사용자 인터페이스 장치(4)에 출력하도록 구성된 적어도 하나의 이미지 처리부;
를 특징으로 하는 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1).
제5항에 있어서,
상기 이미지 센서(2)는,
가능한 타깃과 그 배경 사이에서 콘트라스트가 높은 이미지를 획득하도록 구성되는 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1).
제5항에 있어서,
상기 이미지 센서(2)는
상기 장면에서 온도 차이를 구별할 수 있는 적외선 시각 카메라인 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1).
제5항 내지 제7항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스 장치(4)는,
마우스, 조이스틱 또는 비슷한 도구와 같은 포인팅 장치로 구성된 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1).
제5항 내지 제8항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스 장치(4)는,
2차원 화소 이미지를 디스플레이 가능한 장치로 구성되는 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1).
제5항 내지 제9항에 있어서,
상기 이미지 처리부(3)는,
이미지 센서(2)로부터 적어도 하나의 이미지를 수신하도록 구성된 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1).
제5항 내지 제10항에 있어서,
상기 이미지 처리부(3)는,
사용자 인터페이스 장치(4)로부터 가능한 경우 타깃에 있는 화소의 적어도 하나의 좌표를 수신하도록 구성된 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1).
제5항 내지 제11항에 있어서,
상기 이미지 처리부(3)는,
자동 타깃 검색 및 추적 장치로부터 타깃의 적어도 하나의 좌표를 계속해서 또는 미리 정해진 간격으로 수신하도록 구성된 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1).
제5항 내지 제12항에 있어서,
상기 이미지 처리부(3)는,
녹화된 또는 라이브 이미지 시퀀스(비디오 스트림)로부터 이미지를 수신하도록 구성된 것
을 특징으로 하는 화소 표준 편차의 스케일 공간을 사용하여 타깃 사이즈를 추정하는 시스템(1).