KR20150010653A - 플리커 검출 방법 및 플리커 검출 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 플리커 검출 방법 및 플리커 검출 장치를 개시한다. 이 방법은: 평균값 벡터를 구성하기 위해서 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하는 단계; 현재 프레임과 이전 프레임들의 평균값 벡터들 간의 차 벡터를 계산하는 단계; DC-프리 차 벡터를 계산하는 단계; 제1 구형파 및 제2 구형파, 그리고 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하는 단계; 제1 주파수 기준값을 계산하는 단계; 제2 주파수 기준값을 계산하는 단계; 및 상기 제1 및 제2 주파수 기준값 간의 차가 임계치보다 높으면, 플리커가 현재 프레임 내에 존재한다고 판정하고; 그렇지 않으면 플리커가 존재하지 않는다고 판정하는 단계를 포함한다.

Description

플리커 검출 방법 및 플리커 검출 장치{FLICKER DETECTION METHOD AND FLICKER DETECTION APPARATUS}

본 발명은 일반적으로 신호 처리에 관한 것이며 특히는 이미지 프레임들의 시퀀스에서 플리커(flicker)를 검출할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근에는, CMOS 이미지 센서들이 다양한 이미지 캡처 디바이스, 예들 들어, 디지털 화상 카메라, 디지털 비디오 카메라, 모바일 폰, 등에 널리 적용되고 있다. 광-전기 변환 과정에 있어서 각 화소들 또는 화소들의 행들의 상이한 광-전자 변환 시간에 기인해서, 특히 주기적으로 밝기가 변하는 형광 조명 또는 어떤 다른 조명 조건하에서 이미지가 캡처되는 경우에, 캡처된 이미지에 밝고 어두운 수평 스트립(strip)들이 있을 수 있다. 주기적으로 변하는 조명으로 인해 생기는 캡처된 이미지 내의 그러한 수평 스트립을 "플리커"라 부른다.

노출 기간은 캡처된 이미지 내의 플리커를 억제 및 제거하기 위해 플리커의 주파수에 따라서 합리적으로 설정될 수 있다. 이는 플리커의 존재 및 플리커의 주파수 검출을 필요로 한다.

플리커의 존재와 플리커의 주파수를 검출하는 전통적인 방법은 검출 정확도가 열악하고, 검출가능 속도가 낮고 이미지 프레임들의 시퀀스 내의 모션(motion)에 의해 상당히 영향을 받는다는 단점을 지니고 있다.

그래서, 이미지 프레임들의 시퀀스 내의 플리커를 효율적이고 정확하게 검출할 수 있고 이미지 프레임들의 시퀀스 내의 모션에 의한 영향을 상당히 적게 받을 수 있는 플리커 검출 방법 및 플리커 검출 장치가 필요하다.

다음에는 본 발명의 몇몇 양태에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해서 본 발명의 간략한 요약을 제시한다. 이 요약은 본 발명의 철저한 개요가 아님을 이해하여야 한다. 이는 본 발명의 핵심 또는 중요한 요소들을 확인하거나 본 발명의 범위를 기술하는 것이 아니다. 그의 유일한 목적은 나중에 논의되는 좀더 상세한 설명의 서곡으로서 몇몇 개념들을 간략한 형식으로 제시하는 것이다.

종래 기술에 있어서의 앞서 언급한 문제점들에 비추어서, 본 발명의 목적은 이미지 프레임들의 시퀀스 내의 플리커를 효율적이고 정확하게 검출할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것이다. 본 발명의 양호한 실시 예에 따른 플리커 검출 방법 및 플리커 검출 장치는 또한 이미지 프레임들의 시퀀스 내의 모션에 의한 영향을 거의 받지 않을 수 있다.

앞서 언급한 목적을 이루기 위해서, 본 발명의 한 양태에 따른, 이미지 프레임들의 시퀀스에서 플리커를 검출하는 플리커 검출 방법이 제공되며, 이 방법은: 상기 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하는 단계 - 계산된 평균값들은 상기 행들의 순서로 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성함 - ; 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)을 계산하는 단계; 상기 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 상기 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계; 제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파, 및 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하는 단계 - 상기 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소들과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖고 있음 - ; 제1 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제1 구형파의 내적(dot product)의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제2 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 단계; 제2 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제3 구형파의 내적(dot product)의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제4 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 단계; 및 상기 제1 주파수 기준값과 상기 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 높으면, 플리커가 현재 프레임 내에 존재한다고 판정하고; 그렇지 않으면 플리커가 현재 프레임 내에 존재하지 않는다고 판정하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 양태에 따르면, 이미지 프레임들의 시퀀스 내의 플리커를 검출하기 위한 플리커 검출 장치가 제공되며, 이 장치는: 상기 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하도록 구성된 평균값 벡터 계산 디바이스 - 계산된 평균값들은 상기 행들의 순서로 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성함 - ; 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)를 계산하도록 구성된 차 벡터 계산 디바이스; 상기 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 상기 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하도록 구성된 DC-프리 차 벡터 계산 디바이스; 제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파, 및 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하도록 구성된 구형파 구축 디바이스 - 상기 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소들과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖고 있음 - ; 제1 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제1 구형파의 내적의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제2 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하도록 구성된 제1 주파수 기준값 계산 디바이스; 제2 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제3 구형파의 내적의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제4 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하도록 구성된 제2 주파수 기준값 계산 디바이스; 및 상기 제1 주파수 기준값과 상기 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 높으면, 플리커가 상기 현재 프레임 내에 존재한다고 판정하고; 그리고 상기 제1 주파수 기준값과 상기 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 낮거나 같으면, 플리커가 상기 현재 프레임 내에 존재하지 않는 것으로 판정하도록 구성된 존재 판정 유닛을 포함하는 플리커 판정 디바이스를 포함한다.

또한, 본 발명의 다른 양태에 따르면, 정보 처리 장치에서 실행될 때 정보 처리 장치가 본 발명에 따른 앞서 언급한 방법을 실행할 수 있게 해주는 머신 판독가능 프로그램 코드를 포함하는 저장 매체가 더 제공된다.

더욱이, 본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 정보 처리 장치에서 실행될 때 정보 처리 장치가 본 발명에 따른 앞서 언급한 방법을 실행할 수 있게 해주는 머신 실행가능 명령어를 포함하는 프로그램 제품이 더 제공된다.

본 발명의 앞서 언급한 것과 다른 목적, 피처 및 장점은 도면을 참조한 본 발명의 실시 예들의 다음 설명으로부터 보다 쉽게 이해될 것이다. 도면들 내의 컴포넌트들은 단지 본 발명의 원리를 예시하기 위한 것이다. 도면들에서, 동일 또는 유사한 기술적 피처들 또는 컴포넌트들은 동일 또는 유사한 참조 번호로 지정될 것이다.
도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 플리커 검출 방법의 흐름도이다.
도 2는 제1 주파수 100Hz와 90도 위상 차를 갖는 제1 세트의 구형파 SqWv10 및 SqWv11과 제2 주파수 120Hz와 90도 위상 차를 갖는 제2 세트의 구형파 SqWv20 및 SqWv21을 보여주고 있다.
도 3은 본 발명의 제2 실시 예에 따른 플리커 검출 방법의 흐름도를 보여주고 있다.
도 4는 본 발명의 제3 실시 예에 따른 플리커 검출 방법의 흐름도를 보여주고 있다.
도 5는 본 발명의 제4 실시 예에 따른 플리커 검출 방법에서 모션 존재시에 DC-프리 차 벡터를 계산하는 방법의 흐름도를 보여주고 있다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 플리커 검출 장치의 구조 블록 도를 보여주고 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 방법 및 장치가 구현될 수 있는 컴퓨터의 도식 블록 도를 보여주고 있다.

본 발명의 예시적인 실시 예들은 이하 첨부 도면들과 관련해서 기술된다. 명료함과 간결함을 위해서, 실제 구현들의 모든 피처들이 명세서에 기술되지는 않았다. 그러나, 개발자의 특정 목표들을 성취하기 위해서, 예를 들어, 구현마다 다를 수 있는 시스템- 및 비지니스-관련 제약 조건들에 맞추기 위해서 그러한 실제 구현들 중 임의 것을 개발하는 동안 수많은 구현-특정 결정이 이루어질 수 있음을 이해하여야 한다. 더욱이, 그러한 개발 노력은 매우 복잡하고 시간-소모적일 수 있지만 이 공개로부터 이익을 얻는 이 방면에 숙련된 자들에게는 단순히 일상적인 태스크일 수 있음도 이해하여야 한다.

여기서 불필요한 세부사항 때문에 본 발명이 불명료해지지 않도록 본 발명의 해법들에 밀접하게 관련된 이들 장치 구조 및/또는 프로세스 단계들이 도면들에 예시되는 한편 본 발명에 관련성이 적은 다른 세부사항들은 생략되어 있음도 또한 유의해야 한다. 더욱이, 도면 또는 본 발명의 구현에 기술된 요소 및 피처는 하나 이상의 다른 도면 또는 구현에 예시된 요소 또는 요소들 그리고 피처 또는 피처들과 결합할 수 있음을 또한 유의해야 한다.

본 발명의 제1 실시 예에 따른 플리커 검출 방법의 흐름은 도 1을 참조하여 기술된다.

도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 플리커 검출 방법의 흐름도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 플리커 검출 방법은: 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하는 단계 - 계산된 평균값들은 행들의 순서에 따라서 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성함 - (단계 S1); 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)을 계산하는 단계(단계 S2); 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계(단계 S3); 제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파, 및 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하는 단계 - 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소들과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖고 있음 - (단계 S4); 제1 주파수 기준값으로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제1 구형파의 내적(dot product)의 절대값과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제2 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 단계(단계 S5); 제2 주파수 기준값으로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제3 구형파의 내적(dot product)의 절대값과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제4 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 단계(단계 S6); 제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 높으면, 플리커가 현재 프레임 내에 존재한다고 판정하고; 그렇지 않으면 플리커가 현재 프레임 내에 존재하지 않는다고 판정하는 단계(단계 S7)를 포함한다.

본 발명의 제1 실시 예에 따른 플리커 검출 방법의 각 단계는 이하 상세히 기술된다.

본 발명에 따른 플리커 검출 방법에 의해 처리된 오브젝트는 그레이 스케일 이미지들로 구성된 이미지 프레임들의 시퀀스이며, 여기서 플리커가 현재 프레임에 존재하는지 여부와 플리커의 주파수는 현재 프레임과 현재 프레임 이전의 프레임에 대한 정보에 따라서 판정될 수 있다.

이미지 프레임들의 시퀀스 내의 이미지 프레임들이 컬러 이미지라면, 컬러 이미지들은 그레이 스케일 이미지들로의 변환을 위해 선-처리되어야 한다. 컬러 이미지는 이 방면에 공지된 임의 방법으로 그레이 스케일 이미지로 변환될 수 있고, 이는 이 방면에 숙련된 자들에게 널리 알려져 있는 수단에 관련한 것이므로 여기서 다시 기술되지 않는다.

단계 S1은 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하는 것이며, 계산된 평균값들은 행들의 순서로 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성한다.

이미지 프레임, 즉 이미지는 다수의 화소로 구성된다. 이들 구성 화소들은 행 및 열들에 배열되어 있다. 이미지 프레임의 높이가 높이로 표시되고 이미지의 폭이 폭으로 표기되면, 이미지 프레임은 화소들의 높이 행들과 폭 열들을 포함한다.

이미지 프레임의 선택된 행들은 이미지 프레임의 행들 모두일 수 있고 또는 이미지 프레임의 행들 모두를 균일하게 샘플링한 결과로서의 샘플링된 행들일 수 있다. 샘플링된 행들을 계산을 위해 이용하면 계산 량을 효과적으로 낮출 수 있고 처리 속도를 향상시킬 수 있다. 이하 일례로 샘플링된 행들을 취해서 기술하기로 한다.

예를 들어, 이미지 프레임은 이미지 프레임의 선택된 행들의 수가 균일하게 256이 되도록 샘플링될 수 있다. 따라서 샘플링 인터벌은 다음의 식으로 계산될 수 있다:

샘플링 인터벌 = floor(height/256).

여기서 floor()은 라운딩-다운(rounding-down) 함수이고 height는 이미지 프레임의 높이를 나타낸다. 여기서 256은 단지 예임을 유의해야 한다. 이 방면에 숙련된 자들은 시스템 설계의 필요에 따라서 샘플링된 행들의 수를 유연하게 선택할 수 있다.

샘플링된 행들 중에서 i번째 행, 즉 이미지 프레임의 iRow번째 행은

이다.

여기서 프레임(k, Row, Col)은 Row번째 행 및 Col번째 열에 있는 k번째 프레임의 데이터를 나타내고, k는 프레임의 시퀀수 번호를 나타내고 양의 정수를 취하며, Row 및 Col은 각각 행 및 열의 시퀀스 번호를 나타내며 양의 정수를 취한다.

k번째 이미지 프레임의 각 선택된 행에 있는 모든 화소의 화소 값들은 선택된 행의 평균값으로 에버리지되고, 이미지 프레임의 모든 선택된 행들의 평균값들은 행들의 순서에 따라 이미지 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)로 배열된다.

k번째 프레임의 i번째 샘플링된 행의 평균값은

로 나타낼 수 있고, 여기서 mean()은 에버리지 함수를 나타내고 기호 ":"은 모든 열을 나타낸다.

단계 S2는 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)를 계산하는 것이다.

즉,

분명하게, 이 단계는 현재 프레임이 이미지 프레임들의 시퀀스의 두번째 또는 더 나중 프레임이라는 전제로 실행되며, 이 시퀀스에는 현재 프레임의 이전 프레임이 있다.

각 프레임의 행-샘플링의 결과로서 256개의 샘플링된 행들이 있다면, mean_row(k)의 요소들의 수는 256이다. 따라서 차 벡터 diff_frame(k)의 요소들의 수도 또한 256이다.

단계 S3는 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산해서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 것이다.

즉,

여기서 mean(diff_frame(k))는 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 나타내고 이는 차 벡터 diff_frame(k)의 모든 요소를 에버리지함으로써 유도될 수 있다.

상이한 프레임들의 데이터 간의 차, 특히 직류 성분들 간의 상당한 차 때문에, 직류 성분을 제거하면 DC-프리 차 벡터의 요소들의 값들이 비교적 낮아지고 상이한 프레임들의 DC-프리 차 벡터들의 비교가 확실해질 수 있어, 차후 단계들에 이용되는 각 임계치들의 균일한 설계가 용이해진다.

단계 S4는 제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파(SqWv10 및 SqWv11), 그리고 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파(SqWv20 및 SqWv21)를 구축하는 것이며, 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소와 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖는다.

형광 조명 환경을 일례로 들면, 플리커는 교류의 주파수 때문에 생긴다. 현재, 전 세계의 상용 교류의 통상 주파수는 50Hz와 60Hz이다. 그래서 플리커가 가능한 주파수(타겟 주파수)는 100Hz 및 120Hz이다.

구형파들은 타겟 주파수들과 90도 위상 차를 갖는 구형파 쌍을 구축하기 위한 목적으로 구축된다. 설계된 구형파 쌍의 수는 타겟 주파수들의 수와 같다. 플리커의 존재와 주파수는 DC-프리 차 벡터를 각 세트의 구형파에 비교함으로써 판정될 수 있다.

상용 교류에 의해 전력을 받는 형광 램프의 경우에, 제1 주파수 및 제2 주파수는 각각 100Hz와 120Hz와 같을 수 있다.

이 방면에 숙련된 자들은 설계의 필요와 응용의 시나리오에 따라서 구형파 쌍의 수 및 구형파들의 주파수들을 유연하게 조정할 수 있다.

구형파들의 설계를 위한 2개의 추가 제한 조건은 구형파들 각각이 사이클당 특정 수의 요소와 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖는 것이다.

구형파들은 내적의 차후 계산을 위한 조건에 부합하도록 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖는다.

구형파의 요소들은 한 사이클의 1/2에서 1들을 그리고 이 사이클의 다른 1/2에서 0들을 포함한다. 구형파의 사이클당 요소들의 수는 구형파의 매 사이클 내의 요소들의 수, 즉 구형파의 1 사이클 내의 1들 및 0들의 전체 수를 나타낸다. 구형파의 사이클당 요소들의 수는 이미지 프레임들의 높이, 프레임 속도, 행 샘플링 인터벌 및 구형파 주파수에 관련되어 있다.

예를 들어, 구형파의 사이클당 요소들의 수(CycleElm)는 다음 식으로 계산될 수 있다:

여기서 FPS는 이미지 프레임의 프레임 속도를 나타내고, frequency는 구형파의 주파수를 나타내고, 위에서 언급한 바와 같이, floor()은 라운딩-다운 함수를 나타내고, height는 이미지 프레임의 높이를 나타내고, floor(height/256)은 행 샘플링 인터벌을 나타낸다.

도 2는 제1 주파수 100Hz와 90도 위상 차를 갖는 제1 세트의 구형파 SqWv10 및 SqWv11과 제2 주파수 120Hz와 90도 위상 차를 갖는 제2 세트의 구형파 SqWv20 및 SqWv21을 보여주고 있다.

단계 S5는 제1 주파수 기준값으로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제1 구형파 SqWv10의 내적의 절대값과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제2 구형파 SqWv11의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 것이다.

즉, 제1 주파수 기준값 sum_Sqr_F1(k)는 다음 식으로 계산될 수 있다:

유사하게, 단계 S6는 제2 주파수 기준값으로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제3 구형파 SqWv20의 내적의 절대값과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제4 구형파 SqWv21의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 것이다.

즉, 제2 주파수 기준값 sum_Sqr_F2(k)는 다음 식으로 계산될 수 있다:

단계 S7은 판정을 실행하는 것이다. 제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 높으면, 플리커가 현재 프레임 내에 존재한다고 판정되고; 그렇지 않으면 플리커가 현재 프레임 내에 존재하지 않는다고 판정된다.

즉, 제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값은 현재 프레임에 존재할 수 있는 플리커의 주파수와 제1 주파수 및 제2 주파수와의 상관 범위를 반영한다.

제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값 중 하나와 다른 주파수 기준값 간의 차이가 충분히 클 때는, 플리커의 주파수가 2개의 주파수 중 하나인 것으로 예상되기 때문에 플리커가 현재 프레임에 존재한다고 판정된다.

그렇지 않으면, 즉, 제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값 사이에 상당한 차가 없을 때는, 플리커의 주파수가 2개의 주파수 중 하나인 것으로 예상되기 때문에 현재 프레임에는 플리커가 없는 것으로 판정된다.

더욱이, 플리커가 존재하는 것으로 판정되는 경우에, 플리커의 주파수가 더 판정될 수 있다.

제1 주파수 기준값이 제2 주파수 기준값보다 크면, 플리커의 주파수는 제1 주파수인 것으로 판정되고; 제2 주파수 기준값이 제1 주파수 기준값보다 크면, 플리커의 주파수는 제2 주파수인 것으로 판정된다.

즉, 제1 주파수 기준값이 제2 주파수 기준값보다 훨씬 더 크면, 제1 주파수의 플리커가 존재한다고 판정되고; 제2 주파수 기준값이 제1 주파수 기준값보다 헐씬 더 크면, 제2 주파수의 플리커가 존재한다고 판정되며; 제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값 사이에 상당한 차가 없을 때는, 플리커가 존재하지 않는 것으로 판정된다.

제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값 간의 차를 특징짓는 방법은 이 방면에 숙련된 자들이면 유연하게 설계할 수 있을 것이다. 예를 들어, 이 차는 양호하게는 다음과 같이 특징지어질 수 있다.

제1 주파수 기준값 sum_Sqr_F1(k)과 제2 주파수 기준값 sum_Sqr_F2(k) 간의 차(diff_sum_Sqr(k))의 절대값은 다음과 같이 계산될 수 있다:

제1 주파수 기준값 sum_Sqr_F1(k)과 제2 주피수 기준값 sum_Sqr_F2(k) 중에서 가장 작은 값에 대한 가장 큰 값의 비 (div_sum_Sqr(k))는 다음과 같이 계산될 수 있다:

제1-레벨 판정 결과 FLFD(k)는 다음 식으로 계산된다:

여기서 &&은 AND를 나타내고, Fre1은 판정 결과로서 제1 주파수의 플리커의 존재를 나타내고, Fre2는 판정 결과로서 제2 주파수의 플리커의 존재를 나타내며, Thre_div 및 Thre_diff는 대응 임계치들을 나타내고, none는 플리커가 존재하지 않음을 나타내며 else는 다른 가능성을 나타낸다. Thre_div는 1보다 큰 수를 취할 수 있고, Thre_diff는 1보다 큰 수를 취할 수 있다.

본 발명의 제1 실시 예에서, 플리커의 존재 및 주파수는 1-레벨 판정 방법으로 직접 판정된다. 제2 실시 예에서, 여러 프레임들의 예비 판정 결과들이 보다 정확한 판정 결과를 이끌어내는 추가의 통합 판정을 위해 통합된다.

본 발명의 제2 실시 예에 따른 플리커 검출 방법의 흐름은 도 3을 참조로 이하 기술한다.

도 3은 본 발명의 제2 실시 예에 따른 플리커 검출 방법의 흐름도를 보여주고 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 플리커 검출 방법은: 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하는 단계 - 계산된 평균값들은 행들의 순서에 따라서 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성함 - (단계 S31); 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)을 계산하는 단계(단계 S32); 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계(단계 S33); 제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파, 및 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하는 단계 - 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소들과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖고 있음 - (단계 S34); 제1 주파수 기준값으로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제1 구형파의 내적의 절대값과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제2 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 단계(단계 S35); 제2 주파수 기준값으로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제3 구형파의 내적(dot product)의 절대값과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제4 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 단계(단계 S36); 제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 높으면, 플리커가 현재 프레임 내에 존재한다고 예비 판정하고; 그렇지 않으면 플리커가 현재 프레임 내에 존재하지 않는다고 예비 판정하는 단계(단계 S37); 및 현재 프레임과 현재 프레임 이전의 제1 및 제2 프레임의 3개의 예비 판정 결과에 대해서, 이들 판정 결과 중 적어도 2개가 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 이들 판정 결과의 어느 것도 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면 제1 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고; 이들 판정 결과 중 적어도 2개가 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 이들 판정 결과의 어느 것도 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 제2 주파수의 플리커가 현재 프레임 내에 존재하는 것으로 더 판정하며; 그렇지 않다면, 플리커가 현재 프레임 내에 존재하지 않는 것으로 더 판정하는 단계(단계 S38)를 포함한다.

본 발명의 제2 실시 예에서 단계 S31 내지 S37은 단계 S31 내지 S37의 예비(제1-레벨) 판정 결과에 기반한 추가 통합 판정(단계 S38)을 제외하고는 제1 실시 예에서의 단계 S1 내지 S7과 완전히 동일하다.

즉, 단계 S38은 현재 프레임과 현재 프레임 이전의 제1 및 제2 프레임의 3개의 예비 판정 결과 모두를 참조해서 실행된다. 이들 판정 결과 중 적어도 2개는 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이며 이들 판정 결과 중 어떤 것도 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 제1 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되고; 이들 판정 결과 중 적어도 2개는 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이며 이들 판정 결과 중 어떤 것도 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 제2 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되고; 그렇지 않다면, 현재 프레임에 플리커가 없는 것으로 더 판정된다.

분명하게, 이 경우에는, 현재 프레임은 이미지 프레임들의 시퀀스 내의 세번째 또는 그 이후의 프레임일 것이다.

본 발명의 제2 실시 예에서, 플리커의 존재 및 주파수는 제2-레벨 판정 방법에서 2개의 레벨로 판정될 수 있다. 제3 실시 예에서는, 좀더 많은 프레임들의 판정 결과(제2-레벨 판정 결과)가 통합 판정을 위해 더 통합될 수 있다.

본 발명의 제3 실시 예에 따른 플리커 검출 방법의 흐름은 도 4를 참조하여 이하 기술된다.

도 4는 본 발명의 제3 실시 예에 따른 플리커 검출 방법의 흐름도를 보여주고 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 플리커 검출 방법은: 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값을 계산하는 단계 - 계산된 평균값들은 행의 순서로 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성함 - (단계 S41); 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)을 계산하는 단계(단계 S42); 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계(단계 S43); 제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파, 그리고 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하는 단계 - 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소와 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖고 있음 - (단계 S44); 제1 주파수 기준값으로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제1 구형파의 내적의 절대값과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제2 구형파의 내적의 절대값의 합을 계산하는 단계(단계 S45); 제2 주파수 기준값으로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제3 구형파의 내적의 절대값과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제4 구형파의 내적의 절대값의 합을 계산하는 단계(단계 S46); 제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치를 넘으면, 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 예비 판정하고; 그렇지 않으면, 플리커가 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 예비 판정하는 단계(단계 S47); 현재 프레임과 현재 프레임 이전의 제1 및 제2 프레임의 3개의 예비 판정 결과에 대해서, 다음의 제2-레벨 판정이 이루어지는 단계: 이들 예비 판정 결과 중 적어도 2개가 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 이들 예비 판정 결과 중 어느 것도 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 제1 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고; 이들 예비 판정 결과들 중 적어도 2개가 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 이들 예비 판정 결과 중 어떤 것도 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 제2 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고; 그렇지 않으면, 플리커가 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 더 판정함(단계 S48); 현재 프레임과 그의 이전 M-1개의 프레임들을 포함하는 M개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 비율(proportion)과 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 비율을 카운트하는 단계(단계 S49); 현재 프레임과 그의 이전 N-1개의 프레임을 포함하는 N개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과 중에서 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 수와 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 수를 카운트하는 단계(단계 S50); 제1 비율이 제1 비율 임계치를 넘고 제2 수가 1 아래이면, 제1 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고; 제2 비율이 제2 비율 임계치를 넘고 제1 수가 1 아래이면, 제2 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하며; 그렇지 않으면, 플리커가 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 더 판정하는 단계(단계 S51) - 여기서 M 및 N은 1보다 큰 정수이고 M>N임 - 를 포함한다.

본 발명의 제3 실시 예에서 단계 S41 내지 S48은 단계 S41 내지 단계 S48의 제2-레벨 판정 결과들에 기반한 추가 통합 판정을 제외하고는 제2 실시 예의 단계 S31 내지 단계 S38과 완전히 동일하다.

단계 S49는 현재 프레임과 그의 이전 M-1개의 프레임을 포함하는 M개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과 중에서 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 비율과 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 비율을 카운트하는 것이며, 여기서 M은 1 보다 큰 정수이다. M의 값은 실험적인 효과에 관련지어서 시스템 성능 및 자원의 조건에 따라 유연하게 설계될 수 있다.

단계 S50은 현재 프레임과 그의 이전 N-1개의 프레임을 포함하는 N개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 수와 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 수를 카운트하는 것이며, 여기서 N은 1보다 큰 정수이고 M>N이다.

다음의 판정은 단계 S49 및 단계 S50에서의 카운팅 결과를 기반으로 단계 S51에서 이루어지며: 제1 비율이 제1 비율 임계치를 넘고 제2 수가 1 아래이면, 제1 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되고; 제2 비율이 제2 비율 임계치를 넘고 제1 수가 1 아래이면, 제2 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되고; 그렇지 않으면, 플리커가 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 더 판정된다.

여기서는 제1 비율 임계치와 제2 비율 임계치는 같거나 같지 않을 수 있다. 양호하게는, 제1 비율 임계치와 제2 비율 임계치는 0.5보다 큰 수를 취한다.

제2 실시 예에 비해서, 제3 실시 예에서의 통합 판정은 제2-레벨 판정에 대한 개정 결과를 기반으로 좀더 넓은 범위로 이루어진다.

더욱이, 제3 실시 예에서, 현재 프레임과 그의 이전의 더 많은 수의 프레임들을 포함하는 범위에서 두 개의 판정 결과(제1 또는 제2 주파수의 플리커의 존재)들의 비율에 따라서 판정이 이루어질 수 있고 현재 프레임의 이웃에서는 좀더 엄격하게 판정이 이루어지도록, M>N이 설정된다.

더욱이, 플리커가 현재 프레임에 없는 것으로 판정되는 경우에 이전 프레임들에 대한 현재 프레임의 모션이 있는지 여부가 더 판정될 수 있다. 이 판정은 이하 상세히 기술되는 바와 같이 모션 판정 프로세스에 기반을 둘 수 있다. 즉, 본 발명의 출력 결과들 중에서, 다음의 수 개의 결과가 존재할 수 있다: 제1 주파수의 플리커의 존재, 제2 주파수의 플리커의 존재, 모션의 존재, 및 플리커와 모션의 비-존재.

물론, 모션 검출이 실행되지 않는 경우에, 본 발명의 출력 결과들은: 제1 주파수의 플리커의 존재, 제2 주파수의 플리커의 존재, 및 플리커의 비-존재를 포함할 수 있다.

제1 내지 제3 실시 예에서, 플리커의 존재 및 주파수가 판정된다. 이하 상세히 기술되는 제4 실시 예에서는, 모션의 팩터가 더 고려되며, 검출 가능한 속도와 검출의 정확도는 똑똑한 계산 덕분에 플리커 판정에 미치는 모션의 영향을 낮춤으로써 더 향상될 수 있다.

도입된 모션 검출과 제4 실시 예에서 이루어진 대응 계산 조정은 또한 제1 내지 제3 실시 예들 어느 것에도 적용될 수 있음을 유의해야 한다. 간결함을 위해서, 이들에 대한 상세한 단계는 여기에 다시 열거하지 않으며, 단지 제1 내지 제3 실시 예와 제4 실시 예의 차이점만 강조하기로 한다.

제4 실시 예에서, 모션 검출은 구축 단계 전에 더 실행되며, 즉, 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 있는지 여부가 더 검출된다.

모션 검출은 이 방면에서 알려져 있는 어떤 방법으로도 실행될 수 있다. 이 경우에, 모션 검출은 플리커 검출 방법의 바로 초기에 실행될 수 있고, 후속 단계들은 모션 검출의 결과를 기반으로 실행된다.

특히, 모션 검출 결과가 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 없다는 것이면, 플리커에 관한 판정은 제1 내지 제3 실시 예에서와 같이 이루어질 수 있다. 모션 판정의 결과가 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 있다는 것이면, 제1 내지 제3 실시 예에서의 첫 번째 3개의 단계가 생략되고 대신에 이하 상세히 기술되는 모션의 존재를 이용하여 DC-프리 차 벡터를 계산하는 방법에서와 같은 계산이 실행될 수 있고, 이후 제1 내지 제3 실시 예에서의 나머지 흐름이 더 실행될 수 있다.

더욱이, 모션 검출의 단계들은 대안으로 제1 내지 제3 실시 예에서의 첫 번째 3개의 단계 이후에 배열될 수 있으며, 모션 검출은 이들 3개의 단계의 계산 결과(DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k))를 이용하여 실행될 수 있다.

특히, DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)의 각 요소들의 절대값들의 평균값이 미리 정해진 모션 임계치를 넘으면, 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 있다고 판정되며; 그렇지 않으면, 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 없는 것으로 판정된다.

미리 정해진 모션 임계치는 이 방면에 숙련된 자들에 의해 경험적으로 설정될 수 있다.

모션 검출의 결과가 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 없음을 나타내면, 플리커에 관한 판정은 제1 내지 제3 실시 예에서의 나머지 흐름들에서와 같이 이루어질 수 있다. 모션 검출의 결과가 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 있음을 나타내면, DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)가 이하 상세히 기술되는 모션의 존재를 이용하여 DC-프리 차 벡터를 계산하는 방법에서와 같이 재계산될 수 있고, 이후 제1 내지 제3 실시 예에서의 나머지 흐름이 새로 계산된 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 기반으로 더 실행될 수 있다.

본 발명의 제4 실시 예에 따른 플리커 검출 방법에서 플리커의 존재를 이용하여 DC-프리 차 벡터를 계산하는 방법의 흐름도가 도 5를 참조로 이하 기술된다.

도 5는 본 발명의 제4 실시 예에 따른 플리커 검출 방법에서 모션의 존재를 이용하여 DC-프리 차 벡터를 계산하는 방법의 흐름도를 보여주고 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 모션의 존재를 이용하여 DC-프리 차 벡터를 계산하는 방법은: 현재 프레임의 절단(truncated) 평균값 벡터 MS_mean_row(k)를 구하는 단계 - 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)는 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 머리와 꼬리의 미리 정해진 부분을 제거한 결과로서의 벡터임 - (단계 S501); 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 같고 가장 근사한 세그먼트를 찾기 위해 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)을 탐색하는 단계(단계 S502); 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 이전 프레임의 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame_MM(k)를 계산하는 단계(단계 S503); 및 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 각 요소들로부터 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계(단계 S504)를 포함한다.

단계 S501은 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)를 구하는 것이고, 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)는 이미지 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 머리와 꼬리의 미리 정해진 부분을 제거한 결과로서의 벡터이다(단계 S501).

즉, 이미지 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)는 제1 내지 제3 실시 예에서의 첫 번째 단계들과 유사하게 계산되며, 평균값 벡터 mean_row(k)의 머리와 꼬리의 미리 정해진 부분들은 제거되며, 이때 최종 벡터는 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)이다.

미리 정해진 부분들은 이미지 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 길이와 미리 정해진 비율에 관련되어 있다. 미리 정해진 비율은, 예를 들어, 0.1이고, 즉 이미지 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 각 첫 번째 10%와 마지막 10% 부분을 제거하여 중간 80% 부분만을 취할 수 있다. 즉, 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)는 80%의 중간에 선택된 행들에 대응한다.

단계 S502는 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 같고 가장 근사한 세그먼트를 찾기 위해 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)을 탐색하는 것이다.

다음 단계는 벡터들 간의 차 연산을 실행하는 것이므로, 현재 프레임의 이전 프레임의 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)의 길이는 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)의 길이와 같게 만들어질 필요가 있다.

더욱이, 플리커 검출에 미치는 모션의 영향은 가장 근사한 세그먼트를 찾기 위해 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)를 탐색함으로써 낮추어질 수 있다.

현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)의 동일 길이를 갖는 윈도우(window)가 설정될 수 있으며, 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)의 맨 좌측으로부터 시작해서, 윈도우는 1 요소 위치만큼 우측으로 옮겨(translate)져 윈도우 내의 세그먼트는 매 시간마다 취해지므로, 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)에 대한 다수의 최종 후보(candidate)가 존재하게 된다.

각 후보들과 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k) 간의 유사성이 비교되며, 가장 유사한 후보는 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)으로 선택된다.

유사성의 측정기준(metric)은 이 방면에 숙련된 자들에 의해 유연하게 설계될 수 있다.

예로서, 후보 Mt_mean_row와 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k) 간의 차 벡터의 각 요소들의 절대값들의 합(matchingRate)이 유사성의 측정기준으로서 선택될 수 있다. 가장 낮은 matchingRate를 갖는 후보는 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)으로서 선택된다.

단계 S503은 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 이전 프레임의 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame_MM(k)를 계산하는 것이다.

단계 S504는 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 각 요소들로부터 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 것이다.

유의해야 할 점은 구형파를 생성하기 위한 조건들 중 하나는 구형파들이 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 동일한 길이를 갖는 것이다. 그래서, 제4 실시 예에서는, 모션이 존재하고 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)가 재계산되면, 구축된 구형파들의 길이는 또한 그에 따라서 낮아지고 구형파들을 절삭(truncate)함으로써 적절한 길이를 갖는 구형파들이 구축될 수 있다.

이와 같이, 제1 내지 제3 실시 예에서의 제4 및 후속 단계들에서 단계 S501 내지 S504의 결과로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 이용한 플리커에 관한 판정이 이루어질 수 있고, 그럼으로써 플리커 판정에 미치는 모션의 영향이 낮아지고 검출 가능한 속도와 검출 정확도가 더 향상된다.

본 발명의 실시 예에 따른 플리커 검출 장치는 도 6을 참조하여 이하 기술된다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 플리커 검출 장치의 구조 블록 도를 보여주고 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 플리커 검출 장치(600)는: 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하도록 구성된 평균값 벡터 계산 디바이스(61) - 계산된 평균값들은 행들의 순서로 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성함 - ; 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)를 계산하도록 구성된 차 벡터 계산 디바이스(62); 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하도록 구성된 DC-프리 차 벡터 계산 디바이스(63); 제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파, 및 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하도록 구성된 구형파 구축 디바이스(64) - 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소들과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖고 있음 - ; 제1 주파수 기준값으로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제1 구형파의 내적의 절대값과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제2 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하도록 구성된 제1 주파수 기준값 계산 디바이스(65); 제2 주파수 기준값으로서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제3 구형파의 내적의 절대값과 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 제4 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하도록 구성된 제2 주파수 기준값 계산 디바이스(66); 및 제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 높으면, 플리커가 현재 프레임 내에 존재한다고 판정하고; 제1 주파수 기준값과 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 낮거나 같으면, 플리커가 현재 프레임 내에 존재하지 않는 것으로 판정하도록 구성된 존재 판정 유닛을 포함하는 플리커 판정 디바이스(67)를 포함한다.

특정 실시 예에서, 플리커 판정 디바이스(67)는 다음과 같이 구성된 주파수 판정 유닛을 더 포함한다. 존재 판정 유닛이 플리커가 현재 프레임에 있다고 판정하는 경우에, 주파수 판정 유닛은 제1 주파수 기준값이 제2 주파수 기준값을 넘으면 주파수 판정 유닛은 플리커의 주파수가 제1 주파수임을 판정하고; 제2 주파수 기준값이 제1 주파수 기준값을 넘으면 주파수 판정 유닛은 플리커의 주파수가 제2 주파수라고 판정한다.

특정 실시 예에서, 선택된 행들은 이미지 프레임들의 행 모두이거나 이미지 프레임들의 행들 모두를 고르게 샘플링한 결과로서의 샘플링된 행들이다.

특정 실시 예에서, 이미지 프레임들은 그레이 스케일 이미지들이다.

특정 실시 예에서, 사이클당 요소들의 수는 이미지 프레임들의 높이, 프레임 레이트, 행 샘플링 인터벌 및 구형파 주파수에 관련되어 있다.

특정 실시 예에서, 플리커 판정 디바이스(67)는 현재 프레임과 현재 프레임 이전의 제1 및 제2 프레임에 대한 존재 판정 유닛 및 주파수 판정 유닛의 3개의 예비 판정 결과들에 대해서, 이들 판정 결과들 중 적어도 2개가 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 이들 판정 결과들 중 어떤 것도 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 제2-레벨 판정 유닛은 제1 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고; 이들 판정 결과들 중 적어도 2개가 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 이들 판정 결과 중 어떤 것도 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 제2-레벨 판정 유닛은 제2 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고; 그렇지 않으면, 제2-레벨 판정 유닛은 플리커가 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 더 판정하도록 구성된 제2-레벨 판정 유닛을 더 포함한다.

특정 실시 예에서, 플리커 판정 디바이스(67)는: 현재 프레임과 그의 이전 M-1개의 프레임들을 포함하는 M개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 비율과 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 비율을 카운트하도록 구성된 비율 카운팅 유닛; 현재 프레임과 그의 이전 N-1개의 프레임들을 포함하는 N개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 수와 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 수를 카운트하도록 구성된 수 카운팅 유닛; 및 제1 비율이 제1 비율 임계치를 넘고 제2 수가 1 아래이면, 제1 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고; 제2 비율이 제2 비율 임계치를 넘고 제1 수가 1 아래이면, 제2 주파수의 플리커가 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하며; 그렇지 않으면, 플리커가 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 더 판정하도록 구성된 제3-레벨 판정 서브-유닛 - 여기서 M 및 N은 1보다 큰 정수이고 M>N임 - 을 포함하는 제3-레벨 판정 유닛을 더 포함한다.

특정 실시 예에서, 제3-레벨 판정 서브-유닛은 플리커가 현재 프레임에 존재하지 않는 경우에 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 있는지 여부를 판정하도록 더 구성된다.

특정 실시 예에서, 플리커 검출 장치(600)는 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 있는지 여부를 검출하도록 구성된 모션 검출 디바이스를 더 포함하고; 모션 검출 디바이스의 검출 결과가 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 있음을 나타내는 경우, 평균값 벡터 계산 디바이스(61)는 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)을 구하고 - 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)는 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 머리와 꼬리의 미리 정해진 부분들을 제거한 결과로서의 벡터임 - ; 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 같고 가장 근사한 세그먼트를 찾기 위해 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)을 탐색하도록 구성되어 있으며; 차 벡터 계산 디바이스(62)는 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 이전 프레임의 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame_MM(k)를 계산하도록 구성되어 있고; DC-프리 차 벡터 계산 디바이스(63)는 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 각 요소들로부터 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하도록 구성되어 있다.

특정 실시 예에서, 평균값 벡터 계산 디바이스(61)는 후보 세그먼트들로서 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 동일한 윈도우를 시프팅(shifting)하여 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)의 세그먼트들을 크롭(crop)하고; 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 각 후보 세그먼트들 간의 차 벡터들의 각 요소들의 절대값들의 평균값을 계산하고; 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 가장 낮은 평균값을 갖는 후보 세그먼트를 선택하도록 더 구성되어 있다.

특정 실시 예에서, 미리 정해진 부분들은 이미지 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 길이와 미리 정해진 비율에 관련되어 있다.

특정 실시 예에서, 모션 검출 디바이스는, DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)의 각 요소들의 절대값들의 평균값이 미리 정해진 모션 임계치를 넘으면, 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 있다고 판정하며; DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)의 각 요소들의 절대값들의 평균값이 미리 정해진 모션 임계치보다 낮거나 같으면, 이전 프레임에 대한 현재 프레임의 모션이 없는 것으로 판정하도록 더 구성되어 있다.

본 발명에 따른 플리커 검출 장치(600) 내에 포함된 평균값 벡터 계산 디바이스(61), 차 벡터 계산 디바이스(62), DC-프리 차 벡터 계산 디바이스(63), 구형파 구축 디바이스(64), 제1 주파수 기준값 계산 디바이스(65), 제2 주파수 기준값 계산 디바이스(66), 플리커 판정 디바이스(67) 및 모션 검출 디바이스에서의 프로세스들은 각각 앞서 언급한 플리커 검출 방법에서의 각 단계의 프로세스들과 유사하기 때문에, 이들 모듈에 대한 상세한 설명은 간결함을 위해 여기서는 생략한다.

더욱이, 앞서 언급한 장치 내의 각 구성 모듈과 유닛은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 임의 결합으로 구성될 수 있음에 유의해야 한다. 이용가능한 특정 구성 수단 또는 스킴은 이 방면에 숙련된 자들에게 널리 알려져 있으므로, 여기서 이들에 대한 상세한 기술은 생략한다. 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현되는 경우에, 소프트웨어 또는 펌웨어를 구성하는 프로그램은 저장 매체 또는 네트워크로부터, 다양한 유형의 프로그램이 설치되어 있을 때 다양한 기능 등을 실행할 수 있는 전용 하드웨어 구조의 머신(예로, 도 7에 도시된 범용 머신(700))에 설치될 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 방법 및 장치가 구현될 수 있는 컴퓨터의 개요 블록 도를 도시하고 있다.

도 7에서, 중앙 처리 장치(CPU)(701)는 판독 전용 메모리(ROM)(702)에 저장된 프로그램 또는 저장부(708)로부터 CPU(701)가 다양한 프로세스를 실행할 때 필요한 데이터가 필요에 따라서 저장되는 랜덤 액세스 메모리(RAM)(703)에 로딩되는 프로그램에 따라서 다양한 프로세스를 실행한다. CPU(701), ROM(702) 및 RAM(703)은 입력/출력 인터페이스(705)가 연결되어 있는 버스(704)를 통해서 서로 연결되어 있다.

다음의 컴포넌트들은 입력/출력 인터페이스(705): 입력부(706)(키보드, 마우스 등을 포함함), 출력부(707)(음극선관(CRT), 액정 표시 장치(LCD) 등과 같은 디스플레이, 스피커 등을 포함함), 저장부(708)(하드 디스크 등을 포함함), 및 통신부(709)(네트워크 인터페이스 카드, 예로, LAN 카드, 모뎀 등을 포함함)에 연결되어 있다. 통신부(709)는 네트워크, 예를 들어, 인터넷을 통해서 통신 프로세스를 실행한다. 드라이브(710)는 또한 필요에 따라서 입력/출력 인터페이스(705)에 연결된다. 착탈가능 매체(711), 예를 들어, 자기 디스크, 광학 디스크, 광-자기 디스크, 반도체 메모리, 등은 그로부터 인출된 컴퓨터 프로그램이 필요에 따라서 저장부(708)에 설치될 수 있도록 필요에 따라 드라이브(710)에 설치될 수 있다.

앞서 언급한 일련의 프로세스가 소프트웨어로 실행되는 경우에, 이 소프트웨어를 구성하는 프로그램은 네트워크, 예를 들어, 인터넷 등, 또는 저장 매체, 예를 들어, 착탈가능 매체(711) 등으로부터 설치될 수 있다.

이 방면에 숙련된 자들은 이러한 저장 매체가 프로그램이 저장되어 있으며 사용자에게 프로그램을 제공하기 위해 장치와는 별개로 배포되는 도 7에 도시된 착탈가능 매체(711)에 한정되지 않음을 이해한다. 착탈가능 매체(711)의 예는 자기 디스크(플로피 디스크(등록 상표)를 포함함), 광 디스크(컴팩트 디스크-판독 전용 메모리(CD-ROM) 및 디지털 다용도 디스크(DVD)를 포함함), 광-자기 디스크(미니 디스크(MD)(등록 상표)를 포함함) 및 반도체 메모리를 포함한다. 대안으로, 저장 매체는 프로그램이 저장되어 있으며 이를 포함하는 장치와 함께 사용자에게 배포되는, ROM(702), 저장부(708)에 포함된 하드 디스크 등일 수 있다.

더욱이, 본 발명은 머신 판독가능 명령어 코드들이 저장되어 있는 프로그램 제품을 더 제안한다. 명령어 코드들은 머신에 의해서 판독되어 실행될 때 본 발명의 실시 예들에 따른 앞서 언급한 방법들을 실행할 수 있다.

따라서, 머신 판독가능 명령어 코드들이 저장되어 있는 앞서 언급한 프로그램 제품을 담고 있는 저장 매체는 또한 본 발명의 개시 내에 포함될 수 있다. 저장 매체는 플로피 디스크, 광 디스크, 광-자기 디스크, 메모리 카드, 메모리 스틱, 등을 포함하지만 이들에 한정되지 않는다.

본 발명의 특정 실시 예들의 앞서 언급한 기술에 있어서, 구현에 관련해서 기술되고 및/또는 도시된 피처는 다른 구현(들) 내의 피처와 함께 또는 이 피처 대신에 하나 이상의 다른 구현에 동일 또는 유사하게 이용될 수 있다.

이 문맥에서 이용되는 용어 "구비하는/포함하는"은 피처, 요소, 단계 또는 컴포넌트의 존재를 나타내지만 하나 이상의 다른 피처, 요소, 단계 또는 컴포넌트의 존재 또는 추가를 배제하는 것이 아님을 강조한다.

더욱이, 본 발명에 따른 방법들은 이 명세서에 기술된 시간적인 순서로 반드시 실행될 필요는 없고 대안으로 다른 시간적인 순서, 순차적으로, 동시에 또는 분리해서 실행될 수 있다. 그러므로, 본 발명의 기술적인 범위는 방법들이 이 명세서에 기술된 바와 같이 실행되는 순서에 의해 한정되는 것이 아니다.

본 발명이 본 발명의 특정 실시 예들의 설명에서 위에 공개되었을지라도, 앞서 언급한 실시 예들 및 예들은 모두 단지 예시적인 것이며 한정이 아님을 이해할 것이다. 이 방면에 숙련된 자들은 첨부 특허청구범위의 사상 및 범위를 벗어남이 없이 본 발명에 대한 다양한 수정, 개작 또는 균등물을 고안할 수 있다. 이들 수정, 개작 또는 균등물은 또한 본 발명의 청구된 범위 내에 속하는 것으로 간주하여야 한다.

부속

1. 이미지 프레임들의 시퀀스에서 플리커를 검출하는 플리커 검출 방법으로서,

상기 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하는 단계 - 계산된 평균값들은 상기 행들의 순서로 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성함 - ;

현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)을 계산하는 단계;

상기 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 상기 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계;

제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파, 및 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하는 단계 - 상기 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소들과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖고 있음 - ;

제1 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제1 구형파의 내적의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제2 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 단계;

제2 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제3 구형파의 내적의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제4 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 단계; 및

상기 제1 주파수 기준값과 상기 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 높으면, 플리커가 현재 프레임 내에 존재한다고 판정하고;

그렇지 않으면 플리커가 현재 프레임 내에 존재하지 않는다고 판정하는 단계를 포함하는 플리커 검출 방법.

2. 부속 1에 있어서, 플리커가 현재 프레임에 존재하다고 판정된 경우,

상기 제1 주파수 기준값이 상기 제2 주파수 기준값보다 크면; 상기 플리커의 주파수가 제1 주파수인 것으로 판정되며;

상기 제2 주파수 기준값이 상기 제1 주파수 기준값보다 크면; 상기 플리커의 주파수가 제2 주파수인 것으로 판정된다.

3. 부속 1에 있어서, 상기 선택된 행들은 상기 이미지 프레임들의 모든 행이거나 상기 이미지 프레임들의 모든 행을 고르게 샘플링한 결과로서 샘플링된 행들이다.

4. 부속 3에 있어서, 상기 이미지 프레임들은 그레이 스케일 이미지이며; 사이클당 요소들의 수는 이미지 프레임의 높이, 프레임 속도, 행 샘플링 인터벌 및 구형파 주파수에 관련되어 있다.

5. 부속 2에 있어서, 상기 현재 프레임과 상기 현재 프레임 이전의 제1 및 제2 프레임의 3개의 제1-레벨 판정 결과에 대해서,

상기 판정 결과들 중 적어도 2개가 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 상기 판정 결과들 중 어느 것도 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 제1 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되고;

상기 판정 결과들 중 적어도 2개가 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 상기 판정 결과들 중 어느 것도 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 제2 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되고;

그렇지 않으면, 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 더 판정되는

제2-레벨 결정 단계를 더 포함한다.

6. 부속 5에 있어서,

상기 현재 프레임과 그의 이전 M-1개의 프레임을 포함하는 M개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 비율과 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 비율을 카운트하고;

상기 현재 프레임과 그의 이전 N-1개의 프레임을 포함하는 N개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과 중에서 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 수와 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 수를 카운트하고;

상기 제1 비율이 제1 비율 임계치를 넘고 상기 제2 수가 1 아래이면, 제1 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되고;

상기 제2 비율이 제2 비율 임계치를 넘고 제1 수가 1 아래이면, 제2 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되며;

그렇지 않으면, 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 더 판정되는 제3-레벨 판정 단계를 더 포함하고,

M 및 N은 1보다 큰 정수이고 M>N이다.

7. 부속 6에 있어서, 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 판정되는 경우에 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는지 여부가 판정된다.

8. 부속 1에 있어서, 상기 구축 단계 전에, 상기 방법은:

상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는지 여부를 검출하는 단계; 및

판정 결과가 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있음을 나타내는 경우에, 다음의 단계들:

상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)를 구하는 단계 - 상기 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)는 상기 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 머리와 꼬리의 미리 정해진 부분을 제거한 결과로서의 벡터임 - ;

매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 같고 가장 근사한 세그먼트를 찾기 위해 상기 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)을 탐색하는 단계;

상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 상기 이전 프레임의 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame_MM(k)를 계산하는 단계; 및

상기 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 각 요소들로부터 상기 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계를 통해서 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계를 더 포함한다.

9. 부속 8에 있어서, 상기 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)를 찾기 위한 상기 탐색 단계는:

후보 세그먼트들로서 상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 동일한 윈도우를 시프팅하여 상기 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)의 세그먼트들을 크롭하는 단계;

상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 상기 각 후보 세그먼트들 간의 차 벡터들의 각 요소들의 절대값들의 평균값들을 계산하는 단계; 및

상기 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 가장 낮은 평균값을 갖는 후보 세그먼트를 선택하는 단계를 포함한다.

10. 부속 8에 있어서, 상기 미리 정해진 부분들은 상기 이미지 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 길이와 미리 정해진 비율에 관련되어 있다.

11. 부속 8에 있어서, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는지 여부를 검출하는 단계는:

상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)의 각 요소들의 절대값들의 평균값이 미리 정해진 모션 임계치를 넘으면, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는 것으로 판정하는 단계와;

그렇지 않으면, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 없는 것으로 판정하는 단계를 포함한다.

12. 이미지 프레임들의 시퀀스에서 플리커를 검출하는 플리커 검출 장치로서,

상기 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하도록 구성된 평균값 벡터 계산 디바이스 - 계산된 평균값들은 상기 행들의 순서로 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성함 - ;

현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)를 계산하도록 구성된 차 벡터 계산 디바이스;

상기 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 상기 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하도록 구성된 DC-프리 차 벡터 계산 디바이스;

제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파, 및 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하도록 구성된 구형파 구축 디바이스 - 상기 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소들과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖고 있음 - ;

제1 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제1 구형파의 내적의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제2 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하도록 구성된 제1 주파수 기준값 계산 디바이스;

제2 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제3 구형파의 내적의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제4 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하도록 구성된 제2 주파수 기준값 계산 디바이스; 및

상기 제1 주파수 기준값과 상기 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 높으면, 플리커가 상기 현재 프레임 내에 존재한다고 판정하고; 그리고

상기 제1 주파수 기준값과 상기 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 낮거나 같으면, 플리커가 상기 현재 프레임 내에 존재하지 않는 것으로 판정하도록 구성된 존재 판정 유닛을 포함하는 플리커 판정 디바이스를 포함하는 플리커 검출 장치.

13. 부속 12에 있어서, 상기 플리커 판정 디바이스는 주파수 판정 유닛을 더 포함하고, 상기 주파수 판정 유닛은 상기 존재 판정 유닛이 상기 현재 프레임 내에 플리커가 존재한다고 판정하는 경우에,

상기 제1 주파수 기준값이 상기 제2 주파수 기준값보다 크면, 주파수 판정 유닛은 상기 플리커의 주파수가 제1 주파수인 것으로 판정하고;

상기 제2 주파수 기준값이 상기 제1 주파수 기준값보다 크면, 주파수 판정 유닛은 상기 플리커의 주파수가 제2 주파수인 것으로 판정하도록 구성된다.

14. 부속 12에 있어서, 상기 선택된 행들은 상기 이미지 프레임들의 모든 행이거나 상기 이미지 프레임들의 모든 행을 고르게 샘플링한 결과로서 샘플링된 행들이다.

15. 부속 14에 있어서, 상기 이미지 프레임들은 그레이 스케일 이미지이며; 사이클당 요소들의 수는 이미지 프레임의 높이, 프레임 속도, 행 샘플링 인터벌 및 구형파 주파수에 관련되어 있다.

16. 부속 13에 있어서, 상기 플리커 판정 디바이스는 제2-레벨 판정 유닛을 더 포함하고, 상기 제2-레벨 판정 유닛은,

상기 현재 프레임과 상기 현재 프레임 이전의 제1 및 제2 프레임에 대한 상기 존재 판정 유닛과 상기 주파수 판정 유닛의 3개의 예비 판정 결과에 대해서,

상기 판정 결과들 중 적어도 2개가 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 상기 판정 결과들 중 어느 것도 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 상기 제2-레벨 판정 유닛은 제1 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고;

상기 판정 결과들 중 적어도 2개가 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 상기 판정 결과들 중 어느 것도 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 제2-레벨 판정 유닛은 제2 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고;

그렇지 않으면, 제2-레벨 판정 유닛은 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 더 판정하도록 구성된다.

17. 부속 16에 있어서, 상기 플리커 판정 디바이스는 제3-레벨 판정 유닛을 더 포함하고, 상기 제3-레벨 판정 유닛은,

상기 현재 프레임과 그의 이전 M-1개의 프레임을 포함하는 M개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 비율과 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 비율을 카운트하도록 구성된 비율 카운팅 유닛;

상기 현재 프레임과 그의 이전 N-1개의 프레임을 포함하는 N개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 수와 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 수를 카운트하도록 구성된 수 카운팅 유닛; 및

상기 제1 비율이 제1 비율 임계치를 넘고 상기 제2 수가 1 아래이면, 제1 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고;

상기 제2 비율이 제2 비율 임계치를 넘고 제1 수가 1 아래이면, 제2 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하며;

그렇지 않으면, 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하지 않는 것으로 더 판정하도록 구성된 제3-레벨 판정 서브-유닛을 포함하고, 여기서 M 및 N은 1보다 큰 정수이고 M>N이다.

18. 부속 12에 있어서, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는지 여부를 검출하도록 구성된 모션 검출 디바이스를 더 포함하며;

상기 모션 검출 디바이스의 판정 결과가 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있음을 나타내는 경우에,

상기 평균값 벡터 계산 디바이스는:

현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)를 구하고 - 상기 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)는 상기 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 머리와 꼬리의 미리 정해진 부분들을 제거한 결과로서의 벡터임 - ;

매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 같고 가장 근사한 세그먼트를 찾기 위해 상기 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)을 탐색하도록 구성되어 있으며;

상기 차 벡터 계산 디바이스는 상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 상기 이전 프레임의 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame_MM(k)를 계산하도록 구성되어 있고;

상기 DC-프리 차 벡터 계산 디바이스는 상기 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 각 요소들로부터 상기 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하도록 구성되어 있다.

19. 부속 18에 있어서, 상기 평균값 벡터 계산 디바이스는:

후보 세그먼트들로서 상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 동일한 윈도우를 시프팅하여 상기 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)의 세그먼트들을 크롭하고;

상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 상기 각 후보 세그먼트들 간의 차 벡터들의 각 요소들의 절대값들의 평균값들을 계산하고; 그리고

상기 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 가장 낮은 평균값을 갖는 후보 세그먼트를 선택하도록 더 구성되어 있다.

20. 부속 18에 있어서, 상기 모션 검출 디바이스는:

상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)의 각 요소들의 절대값들의 평균값이 미리 정해진 모션 임계치를 넘으면, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는 것으로 판정하고;

상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)의 각 요소들의 절대값들의 평균값이 미리 정해진 모션 임계치보다 낮거나 같으면, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 없는 것으로 판정하도록 더 구성되어 있다.

Claims (20)

1. 이미지 프레임들의 시퀀스에서 플리커를 검출하는 플리커 검출 방법으로서,
   상기 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하는 단계 - 계산된 평균값들은 상기 행들의 순서로 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성함 - ;
   현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)을 계산하는 단계;
   상기 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 상기 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계;
   제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파, 및 상기 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하는 단계 - 상기 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소들과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖고 있음 - ;
   제1 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제1 구형파의 내적(dot product)의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제2 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 단계;
   제2 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제3 구형파의 내적의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제4 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하는 단계; 및
   상기 제1 주파수 기준값과 상기 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 높으면, 상기 현재 프레임에 플리커가 존재하는 것으로 판정되고;
   그렇지 않으면 상기 현재 프레임에 플리커가 존재하지 않는 것으로 판정되는 단계를 포함하는, 플리커 검출 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 현재 프레임에 플리커가 존재하는 것으로 판정되는 경우,
   상기 제1 주파수 기준값이 상기 제2 주파수 기준값보다 크면, 상기 플리커의 주파수가 상기 제1 주파수인 것으로 판정되며;
   상기 제2 주파수 기준값이 상기 제1 주파수 기준값보다 크면, 상기 플리커의 주파수가 상기 제2 주파수인 것으로 판정되는, 플리커 검출 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 선택된 행들은 상기 이미지 프레임들의 모든 행이거나 상기 이미지 프레임들의 모든 행을 고르게 샘플링한 결과로서 샘플링된 행들인, 플리커 검출 방법.
4. 제3항에 있어서, 상기 이미지 프레임들은 그레이 스케일 이미지이며; 사이클당 요소들의 수는 상기 이미지 프레임들의 높이, 프레임 속도, 행 샘플링 인터벌 및 구형파 주파수에 관련되어 있는, 플리커 검출 방법.
5. 제2항에 있어서, 상기 현재 프레임과 상기 현재 프레임 이전의 제1 및 제2 프레임의 3개의 제1-레벨 판정 결과에 대해서,
   상기 판정 결과들 중 적어도 2개가 상기 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 상기 판정 결과들 중 어느 것도 상기 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 상기 제1 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되고;
   상기 판정 결과들 중 적어도 2개가 상기 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 상기 판정 결과들 중 어느 것도 상기 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 상기 제2 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되고;
   그렇지 않으면, 상기 현재 프레임에 플리커가 존재하지 않는 것으로 더 판정되는 제2 레벨 판정 단계를 더 포함하는, 플리커 검출 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 현재 프레임과 그의 이전 M-1개의 프레임을 포함하는 M개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 상기 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 비율(proportion)과 상기 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 비율을 카운트하고;
   상기 현재 프레임과 그의 이전 N-1개의 프레임을 포함하는 N개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 상기 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 수와 상기 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 수를 카운트하고;
   상기 제1 비율이 제1 비율 임계치를 넘고 상기 제2 수가 1 아래이면, 상기 제1 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되고;
   상기 제2 비율이 제2 비율 임계치를 넘고 상기 제1 수가 1 아래이면, 상기 제2 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정되며;
   그렇지 않으면, 상기 현재 프레임에 플리커가 존재하지 않는 것으로 더 판정되는 제3-레벨 판정 단계를 더 포함하며,
   여기서 M 및 N은 1보다 큰 정수이고 M>N인, 플리커 검출 방법.
7. 제6항에 있어서, 상기 현재 프레임에 플리커가 존재하지 않는 것으로 판정되는 경우에 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는지 여부가 더 판정되는, 플리커 검출 방법.
8. 제1항에 있어서, 상기 구축하는 단계 전에, 상기 방법은:
   상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는지 여부를 검출하는 단계; 및
   검출 결과가 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있음을 나타내는 경우에, 다음의 단계들:
   상기 현재 프레임의 절단(truncated) 평균값 벡터 MS_mean_row(k)를 구하는 단계 - 상기 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)는 상기 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 머리와 꼬리의 미리 정해진 부분들을 제거한 결과로서의 벡터임 - ;
   매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 같고 가장 근사한 세그먼트를 찾기 위해 상기 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)을 탐색하는 단계;
   상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 상기 이전 프레임의 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame_MM(k)를 계산하는 단계; 및
   상기 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 각 요소들로부터 상기 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 직류 성분을 감산함으로써 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계
   를 통해서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하는 단계를 더 포함하는, 플리커 검출 방법.
9. 제8항에 있어서, 상기 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)를 찾기 위해 탐색하는 단계는:
   후보 세그먼트들로서 상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 동일한 윈도우를 시프팅(shifting)하여 상기 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)의 세그먼트들을 크롭(crop)하는 단계;
   상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 상기 각 후보 세그먼트들 간의 차 벡터들의 각 요소들의 절대값들의 평균값들을 계산하는 단계; 및
   상기 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 가장 낮은 평균값을 갖는 후보 세그먼트를 선택하는 단계를 포함하는, 플리커 검출 방법.
10. 제8항에 있어서, 상기 미리 정해진 부분들은 상기 이미지 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 길이와 미리 정해진 비율에 관련되어 있는, 플리커 검출 방법.
11. 제8항에 있어서, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는지 여부를 검출하는 단계는:
    상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)의 각 요소들의 절대값들의 평균값이 미리 정해진 모션 임계치를 넘으면, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는 것으로 판정되는 단계와;
    그렇지 않으면, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 없는 것으로 판정되는 단계를 포함하는, 플리커 검출 방법.
12. 이미지 프레임들의 시퀀스에서 플리커를 검출하는 플리커 검출 장치로서,
    상기 이미지 프레임들의 선택된 행들의 평균값들을 계산하도록 구성된 평균값 벡터 계산 디바이스 - 계산된 평균값들은 상기 행들의 순서로 평균값 벡터 mean_row(k)를 구성함 - ;
    현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)와 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame(k)를 계산하도록 구성된 차 벡터 계산 디바이스;
    상기 차 벡터 diff_frame(k)의 각 요소들로부터 상기 차 벡터 diff_frame(k)의 직류 성분을 감산함으로써 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하도록 구성된 DC-프리 차 벡터 계산 디바이스;
    제1 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제1 구형파 및 제2 구형파, 및 상기 제1 주파수와는 다른 제2 주파수와 90도 위상 차를 갖는 제3 구형파 및 제4 구형파를 구축하도록 구성된 구형파 구축 디바이스 - 상기 제1 내지 제4 구형파 각각은 사이클당 특정 수의 요소들과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 같은 길이를 갖고 있음 - ;
    제1 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제1 구형파의 내적(dot product)의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제2 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하도록 구성된 제1 주파수 기준값 계산 디바이스;
    제2 주파수 기준값으로서 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제3 구형파의 내적(dot product)의 절대값과 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)와 상기 제4 구형파의 내적의 절대값과의 합을 계산하도록 구성된 제2 주파수 기준값 계산 디바이스; 및
    상기 제1 주파수 기준값과 상기 제2 주파수 기준값 간의 차가 미리 정해진 차 임계치보다 높으면, 상기 현재 프레임에 플리커가 존재하는 것으로 판정하고; 그리고
    상기 제1 주파수 기준값과 상기 제2 주파수 기준값 간의 차가 상기 미리 정해진 차 임계치보다 낮거나 같으면, 상기 현재 프레임에 플리커가 존재하지 않는 것으로 판정하도록 구성된 존재 판정 유닛을 포함하는 플리커 판정 디바이스를 포함하는, 플리커 검출 장치.
13. 제12항에 있어서, 상기 플리커 판정 디바이스는 주파수 판정 유닛을 더 포함하고, 상기 주파수 판정 유닛은 상기 존재 판정 유닛이 상기 현재 프레임에 플리커가 존재한다고 판정하는 경우에,
    상기 제1 주파수 기준값이 상기 제2 주파수 기준값보다 크면, 상기 주파수 판정 유닛은 상기 플리커의 주파수가 상기 제1 주파수인 것으로 판정하고;
    상기 제2 주파수 기준값이 상기 제1 주파수 기준값보다 크면, 상기 주파수 판정 유닛은 상기 플리커의 주파수가 상기 제2 주파수인 것으로 판정하도록 구성되는, 플리커 검출 장치.
14. 제12항에 있어서, 상기 선택된 행들은 상기 이미지 프레임들의 모든 행이거나 상기 이미지 프레임들의 모든 행을 고르게 샘플링한 결과로서 샘플링된 행들인, 플리커 검출 장치.
15. 제14항에 있어서, 상기 이미지 프레임들은 그레이 스케일 이미지이며; 사이클당 요소들의 수는 상기 이미지 프레임들의 높이, 프레임 속도, 행 샘플링 인터벌 및 구형파 주파수에 관련되는, 플리커 검출 장치.
16. 제13항에 있어서, 상기 플리커 판정 디바이스는 제2-레벨 판정 유닛을 더 포함하고, 상기 제2-레벨 판정 유닛은,
    상기 현재 프레임과 상기 현재 프레임 이전의 제1 및 제2 프레임에 대한 상기 존재 판정 유닛과 상기 주파수 판정 유닛의 3개의 예비 판정 결과에 대해서,
    상기 판정 결과들 중 적어도 2개가 상기 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 상기 판정 결과들 중 어느 것도 상기 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 상기 제2-레벨 판정 유닛은 상기 제1 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고;
    상기 판정 결과들 중 적어도 2개가 상기 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 것이고 상기 판정 결과들 중 어느 것도 상기 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 것이 아니면, 상기 제2-레벨 판정 유닛은 상기 제2 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고;
    그렇지 않으면, 상기 제2-레벨 판정 유닛은 상기 현재 프레임에 플리커가 존재하지 않는 것으로 더 판정하도록 구성되는, 플리커 검출 장치.
17. 제16항에 있어서, 상기 플리커 판정 디바이스는 제3-레벨 판정 유닛을 더 포함하고, 상기 제3-레벨 판정 유닛은,
    상기 현재 프레임과 그의 이전 M-1개의 프레임을 포함하는 M개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 상기 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 비율과 상기 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 비율을 카운트하도록 구성된 비율 카운팅 유닛;
    상기 현재 프레임과 그의 이전 N-1개의 프레임을 포함하는 N개의 프레임의 제2-레벨 판정 결과들 중에서 상기 제1 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제1 수와 상기 제2 주파수의 플리커가 존재한다는 제2-레벨 판정 결과들의 제2 수를 카운트하도록 구성된 수 카운팅 유닛; 및
    상기 제1 비율이 제1 비율 임계치를 넘고 상기 제2 수가 1 아래이면, 상기 제1 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하고;
    상기 제2 비율이 제2 비율 임계치를 넘고 상기 제1 수가 1 아래이면, 상기 제2 주파수의 플리커가 상기 현재 프레임에 존재하는 것으로 더 판정하며;
    그렇지 않으면, 상기 현재 프레임에 플리커가 존재하지 않는 것으로 더 판정하도록 구성된 제3-레벨 판정 서브-유닛
    을 포함하고,
    여기서 M 및 N은 1보다 큰 정수이고 M>N인, 플리커 검출 장치.
18. 제12항에 있어서, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는지 여부를 검출하도록 구성된 모션 검출 디바이스를 더 포함하며;
    상기 모션 검출 디바이스의 검출 결과가 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있음을 나타내는 경우에,
    상기 평균값 벡터 계산 디바이스는:
    상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)를 구하고 - 상기 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)는 상기 현재 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k)의 머리와 꼬리의 미리 정해진 부분들을 제거한 결과로서의 벡터임 - ;
    매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 같고 가장 근사한 세그먼트를 찾기 위해 상기 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)을 탐색하도록 구성되며;
    상기 차 벡터 계산 디바이스는 상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 상기 이전 프레임의 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1) 간의 차 벡터 diff_frame_MM(k)를 계산하도록 구성되고;
    상기 DC-프리 차 벡터 계산 디바이스는 상기 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 각 요소들로부터 상기 차 벡터 diff_frame_MM(k)의 직류 성분을 감산함으로써 상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)를 계산하도록 구성되는, 플리커 검출 장치.
19. 제18항에 있어서, 상기 평균값 벡터 계산 디바이스는:
    후보 세그먼트들로서 상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 길이가 동일한 윈도우를 시프팅하여 상기 현재 프레임의 이전 프레임의 평균값 벡터 mean_row(k-1)의 세그먼트들을 크롭하고;
    상기 현재 프레임의 절단 평균값 벡터 MS_mean_row(k)와 상기 각 후보 세그먼트들 간의 차 벡터들의 각 요소들의 절대값들의 평균값들을 계산하고; 그리고
    상기 매칭 절단 평균값 벡터 Mt_mean_row(k-1)로서 가장 낮은 평균값을 갖는 후보 세그먼트를 선택하도록 더 구성되는, 플리커 검출 장치.
20. 제18항에 있어서, 상기 모션 검출 디바이스는:
    상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)의 각 요소들의 절대값들의 평균값이 미리 정해진 모션 임계치를 넘으면, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 있는 것으로 판정하고;
    상기 DC-프리 차 벡터 diff_mean_row(k)의 각 요소들의 절대값들의 평균값이 상기 미리 정해진 모션 임계치보다 낮거나 같으면, 상기 이전 프레임에 대한 상기 현재 프레임의 모션이 없는 것으로 판정하도록 더 구성되는, 플리커 검출 장치.

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