KR20140127049A - 흔들림 영상 안정화 방법 및 이를 적용한 영상 처리 장치 - Google Patents

흔들림 영상 안정화 방법 및 이를 적용한 영상 처리 장치 Download PDF

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Abstract

흔들림 영상 안정화 방법 및 이를 적용한 영상 처리 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 영상 안정화 방법은, High fps 영상으로 프레임들 간 모션을 추출하고 추출된 모션을 안정화시킨 후에, 프레임들 중 일부만을 선정하여 안정화된 모션을 기반으로 안정화된 Low fps 영상을 생성한다. 이에 의해, 흔들림이 심한 영상에서도 프레임들 간 모션 추출이 정확해지고, Low fps 영상에서 발생할 수 있는 부자연스러움을 최소화하며, 급격한 움직임에도 자연스러운 영상 안정화 결과를 얻을 수 있다.

Description

흔들림 영상 안정화 방법 및 이를 적용한 영상 처리 장치{Image Stabilization Method and Image Processing Apparatus usign the smae}
본 발명은 영상 안정화에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 영상에 발생한 흔들림을 안정화하기 위한 방법 및 이를 적용한 영상 처리 장치에 관한 것이다.
프레임 레이트가 낮은 Low fps 영상은 카메라의 흔들림이 심할 경우 영상 번짐 현상(Blur effect)으로 인해 특징점 매칭의 정확도가 떨어져, 프레임간 모션이 부정확하다.
자이로 센서 등의 하드웨어를 이용하는 영상 안정화는 수평, 수직 변화만을 보정하여 복잡한 카메라의 움직임을 적절하게 표현할 수 없고, 센서 가격으로 인한 모듈 가격 상승을 유발하는 문제가 있다.
프레임 간 모션 차이를 최소화하는 방법으로 영상을 안정화시키는 일반적인 영상 안정화 방법은 차후 급격한 모션 변화가 있을 경우 부자연스러운 영상을 생성한다는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, High fps 영상으로 프레임들 간 모션을 추출하고 추출된 모션을 안정화시킨 후에, 프레임들 중 일부만을 선정하여 안정화된 모션을 기반으로 안정화된 Low fps 영상을 생성하는 흔들림 영상 안정화 방법 및 이를 적용한 영상 처리 장치를 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 영상 안정화 방법은, 제1 프레임 레이트의 제1 영상을 구성하는 프레임들 중 일부를 선정하는 단계; 상기 선정단계에서 선정된 프레임들을 모션 안정화시키는 단계; 및 상기 안정화 단계에서 안정화된 프레임들로 구성된 제2 프레임 레이트의 제2 영상을 출력하는 단계;를 포함한다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화 방법은, 상기 제1 영상을 구성하는 프레임들을 다수의 세그먼트들로 그룹화하는 단계;를 더 포함하고, 상기 선정단계는, 세그먼트 마다 프레임을 선정할 수 있다.
또한, 상기 선정단계는, 세그먼트 마다 가장 안정화된 프레임을 하나씩 선정할 수 있다.
그리고, 상기 가장 안정화된 프레임은, 세그먼트에 포함된 프레임들 중 실제 누적 모션과 안정화된 누적 모션의 차가 최소인 프레임일 수 있다.
또한, 상기 제1 프레임 레이트는, 상기 제2 프레임 레이트 보다 높을 수 있다.
그리고, 세그먼트들에 포함되는 프레임들의 개수는 n개이고, n = '제1 프레임 레이트 / 제2 프레임 레이트'일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화 방법은, 상기 제1 영상을 구성하는 프레임들 간 모션들을 추출하는 단계; 및 상기 추출단계에서 추출된 모션들로부터 안정화된 모션들을 생성하는 단계;를 더 포함하고, 상기 안정화 단계는, 선정된 프레임에 이전의 특정 시점까지의 누적 모션의 역을 곱하고, 이전의 특정 시점에서 프레임의 해당 시점까지의 안정화된 누적 모션을 곱하여, 모션 안정화를 수행할 수 있다.
그리고, 상기 안정화된 모션 생성단계는, 이전 시점의 모션들과 이후 시점의 모션들을 이용한 가중치 합으로 안정화된 모션을 생성할 수 있다.
또한, 상기 가중치는, 프레임 출력 시점에서 이후 시점들까지 모션들의 기초로 결정될 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 영상 처리 장치는, 제1 프레임 레이트의 제1 영상을 획득하는 획득부; 및 상기 획득부에서 획득된 제1 영상을 구성하는 프레임들 중 일부를 선정하고, 선정된 프레임들을 모션 안정화시켜, 안정화된 프레임들로 구성된 제2 프레임 레이트의 제2 영상을 출력하는 영상 프로세서;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, High fps 영상으로 프레임들 간 모션을 추출하고 추출된 모션을 안정화시킨 후에, 프레임들 중 일부만을 선정하여 안정화된 모션을 기반으로 안정화된 Low fps 영상을 생성할 수 있다.
이에 의해, Low fps 영상 보다 영상 번짐 현상이 적은 High fps 영상을 이용하여 흔들림이 심한 영상에서도 프레임들 간 모션 추출이 정확해지므로, 궁극적으로 영상 안정화 성능을 높일 수 있다.
또한, 실제 누적 모션과 안정화된 누적 모션의 차가 최소인 프레임들을 선별하여 Low fps 영상을 생성하기 때문에, Low fps 영상에서 발생할 수 있는 부자연스러움을 최소화할 수 있다.
그리고, 프레임 출력 시점을 기준으로 이전 시점은 물론 이후 시점의 프레임들에 대한 모션까지 참조하여 모션 안정화를 수행하므로, 급격한 카메라의 움직임에도 자연스러운 영상 안정화 결과를 얻을 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용가능한 영상 처리 장치의 블럭도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 흔들림 영상 안정화 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 3은 실제 모션과 안정화된 모션을 예시적으로 나타낸 그래프, 그리고,
도 4는 세그먼트 별로 프레임을 선정하는 구체적인 방법을 도식적으로 나타낸 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용가능한 영상 처리 장치의 블럭도이다. 본 발명이 적용가능한 영상 처리 장치(100)는, 도 1에 도시된 바와 같이, 영상 촬영부(110), 영상 프로세서(120) 및 영상 응용부(130)를 구비한다.
영상 촬영부(110)는 전방을 촬영하여 High fps 영상(높은 프레임 레이트를 갖는 영상, 예를 들면, 120 fps 영상)을 생성하고, 생성된 영상을 영상 프로세서(120)에 전달한다.
외부 환경, 영상 촬영부(110) 자체의 움직임, 영상 촬영부(110)가 설치된 기구/장치의 구동에 의한 움직임 등에 의해, 영상 촬영부(110)에 의해 촬영되는 High fps 영상은 흔들림이 많아 불안정할 수 있다.
영상 프로세서(120)는 영상 촬영부(110)로부터 전달받은 '불안정한' High fps 영상을 '안정한' Low fps 영상(낮은 프레임 레이트를 갖는 영상, 예를 들면, 30 fps 영상)으로 변환한다. 이 과정에서, 영상 프로세서(120)에 의해 영상은 흔들림이 완화되어 안정화된다.
영상 응용부(130)는 영상 프로세서(120)에 의해 안정화된 Low fps 영상으로부터 다양한 응용을 수행한다. 영상 응용부(130)에 의해 수행되는 응용에는, 영상 디스플레이와 저장은 물론, 영상 인식, 객체 추적, 이벤트 감지 등을 포함할 수 있다.
영상 프로세서(120)에 의한 영상 안정화 처리에 대해, 이하에서 도 2를 참조하여 상세히 설명한다. 도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 흔들림 영상 안정화 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 영상 촬영부(110)로부터 흔들림이 많은 불안정한 High fps 영상이 입력되면(S210), 영상 프로세서(120)는 High fps 영상을 구성하는 프레임들 간 모션들을 추출한다(S220).
구체적으로, S220단계에서는, 시간적으로 인접한 프레임들인
Figure pat00001
과
Figure pat00002
간의 Outlier를 제거한 후, 특징점 대응관계를 생성하여 이를 기반으로 프레임 간 모션(
Figure pat00003
)을 추출한다.
모션 모델로 DOF가 4인 Similarity motion model을 사용할 수 있지만, 그 밖의 다른 모션 모델(예를 들면, DOF가 2인 Translational model, DOF가 6인 Affine motion model, DOF가 8인 Projective motion model 등)을 사용할 수도 있다.
High fps 영상을 구성하는 프레임들 모두에 대해 바로 이전 프레임 간 모션들을 추출하기 때문에, 아래의 수학식 1에 나타난 관계가 성립할 수 있다.
Figure pat00004
Figure pat00005
여기서,
Figure pat00006
는 기준이 되는 키-프레임이고,
Figure pat00007
는
Figure pat00008
에서
Figure pat00009
까지의 누적 모션(
Figure pat00010
에서
Figure pat00011
까지 생성된 프레임들 간 모션들의 곱)에 해당한다.
도 3에는
Figure pat00012
의 dx 성분이 파란색으로 나타나 있는데, 흔들림이 많은 불안정한 상태임을 확인할 수 있다.
다음, 영상 프로세서(120)는 S220단계에서 추출된 모션들을 안정화시킨다(S230). 구체적으로, S230단계에서는, Smoothing Kernel(K)과 프레임 간 모션들을 이용한 가중치 합으로 안정화된 모션(
Figure pat00013
)을 생성하게 된다.
Smoothing Kernel(K)은 Gaussian 커널로 구현가능하다. Gaussian 커널로 구현하는 경우, 프레임 출력 시점인 't'에 가장 높은 가중치를 줄 수 있다. 이 경우, Smoothing Kernel(K)의 입력 구간은 't-N'에서 't+N'까지이다. 't+N'은 현재 시점으로, 프레임 출력 시점 이후의 시점이고, 't-N'은 프레임 출력 시점 이전이다.
따라서, S230단계에서의 모션 안정화에는, 출력 시점은 물론 그 이전 시점과 이후 시점의 모션들이 모두 이용된다.
Gaussian 커널은 σ가 클수록 Gaussian 분포가 평탄화되어 안정화 정도가 증가하는 반면, 급격한 화면 변화를 반영하지 못한다.
따라서, 안정화와 급격한 화면 변화 반영 모두를 충족시키기 위해, 프레임 출력 시점인 't'로부터 현재 시점인 't+N'까지의 모션들에 대한 절대값 평균을 기반으로 아래의 수학식 2와 같이 σ를 결정할 수 있다.
Figure pat00014
...(dt > dth)
Figure pat00015
...(dt ≤ dth)
Figure pat00016
여기서, dth는 임계치이고, c는 상수이며, σinit는 σ의 초기값으로, 이들은 시스템의 사양 및 원하는 성능에 따라 결정된다.
도 3에는, 도 2의 S230단계에 의해 안정화된 모션들의 dx 성분이 빨간색으로 나타나 있는데, 흔들림이 완화되었음을 확인할 수 있다.
다음, 영상 프로세서(120)는 High fps 영상을 구성하는 프레임들을 다수의 세그먼트들로 그룹화한다(S240). 세그먼트들에 포함되는 프레임들의 개수는 n개로 동일하다.
세그먼트에 포함되는 프레임의 개수 n은 아래의 수학식 3으로 결정할 수 있다.
Figure pat00017
여기서, fpsH는 영상 프로세서(120)에 입력되는 High fps 영상의 프레임 레이트이고, fpsL은 영상 프로세서(120)에서 출력하고자 하는 Low fps 영상의 프레임 레이트이다. 만약, fpsH가 120이고 fpsL가 30이면, n=4가 된다. 즉, 하나의 세그먼트는 4개의 프레임들을 포함하게 된다.
이후, 영상 프로세서(120)는 세그먼트 마다 가장 안정적인 프레임을 하나씩 선정한다(S250). S250단계에서 선정되는 프레임은, 실제 누적 모션(
Figure pat00018
)과 안정화된 누적 모션(
Figure pat00019
)의 차가 최소인 프레임으로 하며, 구체적으로는 아래의 수학식 4를 이용하여 선정한다.
Figure pat00020
Figure pat00021
Dt는 실제 누적 모션과 안정화된 누적 모션의 차로, 여기서의 누적 모션은 출력 시점(t)에서 그 이후의 시점(t+n)까지의 모션을 누적한 것이다. 그리고,
Figure pat00022
는 세그먼트 St에 속하는
Figure pat00023
들 중 Dt가 최소인
Figure pat00024
를 의미한다.
도 4에는 세그먼트 별로 프레임을 선정하는 구체적인 방법이 도식적으로 나타나 있다.
다음, 영상 프로세서(120)는 S250단계에서 선정된
Figure pat00025
들로 모션 안정화된 Low fps 영상을 생성한다(S260). S260단계에서의 Low fps 영상 생성은, 아래의 수학식 5를 이용하여 생성한다.
Figure pat00026
여기서,
Figure pat00027
는 Low fps 영상을 구성하는 프레임으로,
Figure pat00028
에
Figure pat00029
를 곱한 후
Figure pat00030
를 곱하여 생성할 수 있다. 그리고,
Figure pat00031
는 키-프레임인
Figure pat00032
에서
Figure pat00033
까지의 실제 누적 모션인
Figure pat00034
의 역행렬이고,
Figure pat00035
는 동 구간에서의 안정화된 누적 모션이다.
이후, 영상 프로세서(120)는 S260단계에서 생성된 모션 안정화된 Low fps 영상을 출력한다(S270).
지금까지, 흔들림 영상 안정화 방법 및 이를 적용한 영상 처리 장치에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.
위 실시예에서는 영상 촬영부(110)에서 촬영을 통해 획득한 영상을 안정화하는 것을 상정하였는데, 이는 예시적인 것에 불과하다. 저장매체에 저장된 영상 또는 네트워크를 통해 수신되는 영상에 대한 안정화를 수행하는 경우도 본 발명의 기술적 사상이 적용가능하다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
100 : 영상 처리 장치
110 : 영상 촬영부
120 : 영상 프로세서
130 : 영상 응용부

Claims (10)

  1. 제1 프레임 레이트의 제1 영상을 구성하는 프레임들 중 일부를 선정하는 단계;
    상기 선정단계에서 선정된 프레임들을 모션 안정화시키는 단계; 및
    상기 안정화 단계에서 안정화된 프레임들로 구성된 제2 프레임 레이트의 제2 영상을 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 영상을 구성하는 프레임들을 다수의 세그먼트들로 그룹화하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 선정단계는,
    세그먼트 마다 프레임을 선정하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 선정단계는,
    세그먼트 마다 가장 안정화된 프레임을 하나씩 선정하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 가장 안정화된 프레임은,
    세그먼트에 포함된 프레임들 중 실제 누적 모션과 안정화된 누적 모션의 차가 최소인 프레임인 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 제1 프레임 레이트는,
    상기 제2 프레임 레이트 보다 높은 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    세그먼트들에 포함되는 프레임들의 개수는 n개이고,
    n = '제1 프레임 레이트 / 제2 프레임 레이트'인 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 영상을 구성하는 프레임들 간 모션들을 추출하는 단계; 및
    상기 추출단계에서 추출된 모션들로부터 안정화된 모션들을 생성하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 안정화 단계는,
    선정된 프레임에 이전의 특정 시점까지의 누적 모션의 역을 곱하고, 이전의 특정 시점에서 프레임의 해당 시점까지의 안정화된 누적 모션을 곱하여, 모션 안정화를 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 안정화된 모션 생성단계는,
    이전 시점의 모션들과 이후 시점의 모션들을 이용한 가중치 합으로 안정화된 모션을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 가중치는,
    프레임 출력 시점에서 이후 시점들까지 모션들의 기초로 결정되는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
  10. 제1 프레임 레이트의 제1 영상을 획득하는 획득부; 및
    상기 획득부에서 획득된 제1 영상을 구성하는 프레임들 중 일부를 선정하고, 선정된 프레임들을 모션 안정화시켜, 안정화된 프레임들로 구성된 제2 프레임 레이트의 제2 영상을 출력하는 영상 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170082945A (ko) * 2016-01-07 2017-07-17 에스케이텔레콤 주식회사 영상 안정화 방법 및 장치

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109684920B (zh) * 2018-11-19 2020-12-11 腾讯科技（深圳）有限公司 物体关键点的定位方法、图像处理方法、装置及存储介质

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100303727B1 (ko) * 1998-04-28 2001-09-24 구자홍 동영상의적응적디스플레이속도자동조절장치와방법
US6456340B1 (en) * 1998-08-12 2002-09-24 Pixonics, Llc Apparatus and method for performing image transforms in a digital display system
US7557832B2 (en) * 2005-08-12 2009-07-07 Volker Lindenstruth Method and apparatus for electronically stabilizing digital images
CN101366270B (zh) * 2005-11-29 2011-07-13 京瓷株式会社 成像设备和成像方法
KR100766085B1 (ko) * 2006-02-28 2007-10-11 삼성전자주식회사 프레임레이트 변환기능을 구비한 영상표시장치 및프레임레이트 변환방법
KR100898406B1 (ko) * 2007-11-19 2009-05-21 중앙대학교 산학협력단 디지털 영상 안정화 시스템 및 방법
KR100969420B1 (ko) * 2008-01-31 2010-07-14 삼성전기주식회사 프레임 레이트 변환 방법
KR100985805B1 (ko) * 2009-03-26 2010-11-09 중앙대학교 산학협력단 적응적인 칼만필터를 이용한 영상 안정화 장치 및 방법
US8854491B2 (en) * 2011-06-05 2014-10-07 Apple Inc. Metadata-assisted image filters

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170082945A (ko) * 2016-01-07 2017-07-17 에스케이텔레콤 주식회사 영상 안정화 방법 및 장치

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