KR20150031766A - 영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법 - Google Patents

영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20150031766A
KR20150031766A KR20130111366A KR20130111366A KR20150031766A KR 20150031766 A KR20150031766 A KR 20150031766A KR 20130111366 A KR20130111366 A KR 20130111366A KR 20130111366 A KR20130111366 A KR 20130111366A KR 20150031766 A KR20150031766 A KR 20150031766A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
motion vector
block
image
extracting
local motion
Prior art date
Application number
KR20130111366A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102072014B1 (ko
Inventor
신승호
Original Assignee
에스케이텔레콤 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 에스케이텔레콤 주식회사 filed Critical 에스케이텔레콤 주식회사
Priority to KR1020130111366A priority Critical patent/KR102072014B1/ko
Priority to CN201480048861.5A priority patent/CN105519092B/zh
Priority to PCT/KR2014/008564 priority patent/WO2015037957A1/ko
Publication of KR20150031766A publication Critical patent/KR20150031766A/ko
Priority to US15/069,212 priority patent/US9811887B2/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102072014B1 publication Critical patent/KR102072014B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/73—Deblurring; Sharpening
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/223—Analysis of motion using block-matching
    • G06T7/238—Analysis of motion using block-matching using non-full search, e.g. three-step search
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/60—Extraction of image or video features relating to illumination properties, e.g. using a reflectance or lighting model
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/68—Control of cameras or camera modules for stable pick-up of the scene, e.g. compensating for camera body vibrations
    • H04N23/681—Motion detection
    • H04N23/6811—Motion detection based on the image signal
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/68—Control of cameras or camera modules for stable pick-up of the scene, e.g. compensating for camera body vibrations
    • H04N23/682—Vibration or motion blur correction
    • H04N23/683—Vibration or motion blur correction performed by a processor, e.g. controlling the readout of an image memory
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20201—Motion blur correction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

카메라의 촬영영상 내 프레임의 흔들림을 보정하는 방법에 있어서,
상기 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하는 영상 수신 과정; 상기 프레임을 블록 단위로 분할하는 블록 분할 과정; 상기 블록의 픽셀을 추출하여 상기 픽셀의 주변 색상과 휘도 중 적어도 하나 이상의 차이를 비교한 결과를 근거로 특징점을 추출하는 특징점 추출 과정; 상기 특징점에 대응되는 하나 이상의 블록에 대하여 이전 프레임에서 움직임을 추정하여 지역 움직임벡터를 각각 산출하는 지역 움직임벡터 산출 과정; 상기 하나 이상의 블록에 대하여 산출된 하나 이상의 지역 움직임벡터를 이용하여 전역 움직임벡터를 산출하는 전역 움직임벡터 산출 과정; 및 상기 전역 움직임벡터에 따라 상기 프레임의 출력 데이터를 보정하는 영상 보정 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라의 촬영영상 내 프레임의 흔들림을 보정하는 방법 및 장치를 제공한다.

Description

영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법{Method and Apparatus for Using Image Stabilization}
본 발명의 실시예는 영상의 흔들림을 보정하여 영상 안정화를 하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 카메라로부터 촬영된 영상을 블록으로 분할하여 특징점을 추출하고, 움직임벡터 산출을 통해 영상의 흔들림을 보정하여 안정된 영상을 출력하는 영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명의 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
최근 카메라 영상 기술의 발전과 더불어 디지털 영상기기의 사용이 급증하면서 영상의 흔들림에 대한 보정 방안이 대두되고 있다. 영상의 흔들림은 다양한 환경에서 발생하는데 대표적으로 사용자의 휴대용 디지털 카메라, 스마트폰과 같은 이동식 단말기의 카메라를 이용하였을 경우 사용자의 손떨림 등에 의해 흔들림이 발생하고, 야외 설치된 CCTV 카메라는 비, 바람 등의 기상환경으로 인해 흔들림이 발생하며, 자동차 내 설치된 블랙박스 카메라는 주행 중 차량 진동에 의해 흔들림이 발생하게 된다.
이러한 영상 흔들림을 보정하는 영상 안정화 분야에서 촬영영상 중 흔들림이 있는 부분의 영상을 간편하고 정확하게 보정하는 장치나 프로그램에 대한 요구 사항이 있어 왔지만 영상보정장치의 한계성으로 인해 사용자가 흔들림 영상을 보정하기 위해서는 흔들림을 감지하여 보정하는 카메라 센서 등을 이용하지만 이는 비용이 증가되고 소형화가 어렵다는 한계점을 가지고 있다.
이러한 필요성을 충족하기 위한 종래의 일반적인 방법은 카메라 센서가 영상의 흔들림을 감지하여, 영상의 흔들림 정도를 분석한 후 카메라 렌즈의 회로를 이용하여 빛의 방향을 변화시켜 흔들림을 보정하거나, 카메라 센서가 영상의 위치를 보정하여 흔들림을 보정하는데 이는 카메라 센서의 종류에 따라 성능 차이가 나고 비용이 증가하는 등의 한계점을 가지고 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위해 본 발명의 실시예는, 카메라로부터 촬영된 영상을 블록으로 분할하여 특징점을 추출하고, 움직임벡터 산출을 통해 영상의 흔들림을 보정하여 안정된 영상을 출력하는 영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법을 제공하는 데에 주된 목적이 있다.
전술한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예는, 카메라의 촬영영상 내 프레임의 흔들림을 보정하는 장치에 있어서, 상기 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하는 영상 수신부; 상기 프레임을 블록 단위로 분할하는 블록 분할부; 상기 블록의 픽셀을 추출하여 상기 픽셀의 주변 색상과 휘도 중 적어도 하나 이상의 차이를 비교한 결과를 근거로 특징점을 추출하는 특징점 추출부; 상기 특징점에 대응되는 하나 이상의 블록에 대하여 이전 프레임에서 움직임을 추정하여 지역 움직임벡터를 각각 산출하는 지역 움직임벡터 산출부; 상기 하나 이상의 블록에 대하여 산출된 하나 이상의 지역 움직임벡터를 이용하여 전역 움직임벡터를 산출하는 전역 움직임벡터 산출부; 및 상기 전역 움직임벡터에 따라 상기 프레임의 출력 데이터를 보정하는 영상 보정부를 포함하는 영상 안정화 장치를 제공한다.
이와 함께, 상기 블록의 특성을 분석하여 가중치를 산출하는 영상 분석부; 및 상기 블록 중에서 상기 가중치가 임계값 이상인 블록을 중요블록으로 추출하는 중요블록 추출부를 더 포함하고, 상기 특징점 추출부는 상기 중요블록으로부터 상기 특징점을 추출하는 것을 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 전역 움직임벡터 산출부는, 상기 하나 이상의 지역 움직임벡터에 가중치를 부여하고, 평균화하는 과정을 통해 상기 전역 움직임벡터를 산출하는 것을 포함하여 구성할 수 있다.
이와 함께, 상기 블록 분할부는, 상기 프레임을 블록 단위로 분할하고, 상기 영상 분석부에서 수신된 에지의 밀집도와 히스토그램 분포 특성에 따른 객체 분포도에 따라 상기 객체 분포도가 비슷한 블록끼리 병합하여 최종 블록을 설정하고, 상기 중요블록 추출부는 상기 최종블록을 중요블록으로 추출하는 것을 포함하여 구성하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 지역 움직임벡터 산출부는, 상기 특징점에 대해 복수의 프레임에 대해서 상기 지역 움직임벡터를 산출하는 것을 포함할 수 있다.
이와 함께, 상기 전역 움직임벡터 산출부는, 상기 복수의 프레임에 대해서 산출된 복수의 지역 움직임벡터를 참조하여 상기 특징점의 움직임이 일정한 움직임으로 판별되는 경우, 상기 특징점에 대한 상기 지역 움직임벡터를 정상적인 이동 물체로 판단하여 전역 움직임벡터의 생성을 생략하는 것을 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 전역 움직임벡터 산출부는, 상기 하나 이상의 지역 움직임벡터의 크기 및 방향 중에 적어도 하나가 소정의 임계치 범위를 벗어나는 경우 상기 하나 이상의 지역 움직임벡터에 대한 전역 움직임벡터 생성을 생략하는 것을 포함하는 것이 더욱 바람직하다.
더불어, 컴퓨터에, 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하는 영상 수신 과정; 상기 영상 내의 프레임을 블록 단위로 분할하는 블록 분할 과정; 상기 블록의 픽셀을 추출하여 상기 픽셀의 주변 색상과 휘도 중 적어도 하나 이상의 차이를 비교한 결과를 근거로 특징점을 추출하는 특징점 추출 과정; 상기 특징점에 대응되는 하나 이상의 블록에 대하여 이전 프레임에서 움직임을 추정하여 지역 움직임벡터를 각각 산출하는 지역 움직임벡터 산출 과정; 상기 하나 이상의 블록에 대하여 산출된 하나 이상의 지역 움직임벡터를 이용하여 전역 움직임벡터를 산출하는 전역 움직임벡터 산출 과정; 및 상기 전역 움직임벡터에 따라 상기 프레임의 출력 데이터를 보정하는 영상 보정 과정을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함할 수 있다.
또한, 상기 블록의 특성을 분석하여 가중치를 산출하는 과정; 및 상기 블록 중에서 상기 가중치가 소정의 임계값 이상인 블록을 중요블록으로 추출하게 하고, 상기 특징점을 추출할 경우에 상기 중요블록으로부터 상기 특징점을 추출하는 과정을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함하는 것이 더욱 바람직하다.
이와 함께, 카메라의 촬영영상 내 프레임의 흔들림을 보정하는 방법에 있어서, 상기 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하는 영상 수신 과정; 상기 프레임을 블록 단위로 분할하는 블록 분할 과정; 상기 블록의 픽셀을 추출하여 상기 픽셀의 주변 색상과 휘도 중 적어도 하나 이상의 차이를 비교한 결과를 근거로 특징점을 추출하는 특징점 추출 과정; 상기 특징점에 대응되는 하나 이상의 블록에 대하여 이전 프레임에서 움직임을 추정하여 지역 움직임벡터를 각각 산출하는 지역 움직임벡터 산출 과정; 상기 하나 이상의 블록에 대하여 산출된 하나 이상의 지역 움직임벡터를 이용하여 전역 움직임벡터를 산출하는 전역 움직임벡터 산출 과정; 및 상기 전역 움직임벡터에 따라 상기 프레임의 출력 데이터를 보정하는 영상 보정 과정을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 안정화 방법은, 상기 블록의 특성을 분석하여 가중치를 산출하는 영상 분석 과정; 및 상기 블록 중에서 상기 가중치가 임계값 이상인 블록을 중요블록으로 추출하는 과정을 더 포함하는 것이 바람직하다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예에 의하면, 영상보정 분야에서 촬영영상 중 흔들림이 있는 영상 부분을 정확하게 판별하여 보정함으로써 효과적인 영상 보정 방법을 제공한다.
본 발명의 실시예에 의하면, 영상의 특성 및 객체 분포를 고려한 블록 단위로 지역적인 움직임벡터를 추정함으로써 영상 전체의 모든 화소 값을 이용하지 않아 영상 보정의 시간이 단축되는 등 영상 보정의 효율성을 향상시키는 효과가 있다.
더불어, 영상을 블록 단위로 분할하여 지역 움직임벡터를 추정함으로써 사용자가 필요로 하는 부분의 촬영영상을 최소한의 데이터 작업만으로 보정을 하고, 사용자 편의성과 접근성을 기반으로 영상 보정 결과물을 얻는 형태의 과정을 구현함으로써, 안정된 영상을 빠르게 재생할 수 있는 영상안정화 장치는 향후에 영상보정 및 영상안정화 분야 등에서 널리 활용될 수 있는 장점을 지니고 있다.
이와 같이 사용자의 접근성과 편의성을 높이고, 효율적인 영상 보정이 가능한 효과를 제공하여 영상보정 분야의 새로운 서비스 모델의 구축을 위한 인프라를 제공할 수 있어 새로운 컨텐츠의 창출 및 새로운 수요의 창출을 통한 경제적 효과를 이룰 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치를 포함하는 전체적인 구성을 도시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치에서 영상 내 블록의 분할과 특징점 추출 및 움직임벡터 산출 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치에서 영상 내 중요블록에서 특징점 추출 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치에서 영상 내 프레임에서 블록 분할 과정을 도시한 실시예이다.
이하, 본 발명에서의 일 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
우선적으로 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치(100)를 포함한 전체적인 구성을 도시한 도 1을 참조하여 본 발명의 구현을 위한 구성관계를 간략히 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 일 실시예에 의한 영상 안정화장치(100)는 영상을 촬영하는 카메라(300)와 유선 또는 무선 등의 네트워크망(500)을 통하여 상호 연결된다.
본 발명의 일 실시예에 의한 영상 안정화장치(100)는 서버 형태 등으로 구현되며 이하 설명되는 영상 안정화장치(100)의 각 구성요소는 서버의 논리적 기능을 구별하기 위한 개념상의 구분일 뿐 물리적 구분이 아님은 자명하며, 영상 안정화장치(100)는 영상의 흔들림을 보정하기 위해 카메라(300)와 영상 데이터를 상호 입출력하게 된다.
본 발명의 일 실시예에 의한 영상 안정화장치(100)는 복수의 카메라(300)로부터 촬영영상을 수신하여 영상 프레임의 블록을 분할하고, 블록 내 객체의 특징점을 추출하며, 특징점에 대응되는 블록에 대한 지역 움직임벡터 산출을 통해 영상 전역의 움직임벡터를 산출함으로써 흔들린 영상을 보정하여 화면을 통해 출력할 수 있는 기능을 수행하는 장치를 의미하므로 상기와 같은 기능을 수행한다면 지칭되는 명칭에 국한되지 않고 영상 안정화장치(100)에 해당될 수 있음은 자명하다. 또한, 영상 안정화장치(100)의 상기와 같은 기능은 이동 단말기에 영상보정 애플리케이션을 탑재하여 영상의 흔들림을 보정하는 것을 포함할 수 있다. 즉, 이동 단말기는 사용자의 조작 또는 명령에 의해 영상보정 애플리케이션을 구동하며, 영상보정 애플리케이션을 통해 흔들린 영상을 보정할 수 있다. 영상보정 애플리케이션은 단말기가 스마트폰인 경우 애플리케이션 마켓을 통해 다운로드된 후 인스톨되는 애플리케이션을 말하며, 단말기가 피쳐 폰(Feature Phone)인 경우 통신사 서버를 통해 다운로드된 VM(Virtual Machine) 상에서 구동되는 애플리케이션을 말한다. 한편, 이동 단말기는 영상보정 애플리케이션을 임베디드(Embeded) 형태로 탑재한 상태로 구현되거나, 이동 단말기 내에 탑재되는 OS(Operating System)에 임베디드 형태로 탑재되거나, 사용자의 조작 또는 명령에 의해 이동 단말기 내의 OS에 인스톨되는 형태로 탑재될 수 있다. 전술한 방식으로 이동 단말기에 탑재된 영상보정 애플리케이션은 이동 단말기에 탑재된 기본 애플리케이션(예컨대, 문자 발송 애플리케이션, 데이터 송수신 애플리케이션, 메신져 애플리케이션, 음성 호 송수신 애플리케이션, 라디오 애플리케이션, DMB 애플리케이션, 네비게이션 애플리케이션 등)과 연동하도록 구현될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 기본 애플리케이션과 연동없이 독립적인 기능으로 운용되도록 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치(100)의 구성을 도시한 블록도이다.
상기 첨부된 도면을 참조할 때, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치(100)는 영상 수신부(110), 블록 분할부(120), 영상 분석부(130), 중요블록 추출부(140), 특징점 추출부(150), 지역 움직임벡터 산출부(160), 전역 움직임벡터 산출부(170), 영상 보정부(180) 및 영상 출력부(190)를 포함하여 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치(100)와 상호 연결이 된 카메라(300)는 영상을 촬영할 수 있는 장치를 말하며, 객체의 이동, 침입, 이탈 등의 감시를 위한 객체 영상을 촬영할 수 있는 CCTV용 카메라, 감시 카메라, 이동식 단말기인 스마트폰에 탈착된 카메라 등으로 구현될 수 있다. 또한, 카메라(300)로 촬영된 영상은 복수 개의 프레임을 포함하여 구성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치(100)와 상호 연결이 된 카메라(300)는 네트워크망(500)을 경유하여 영상 안정화장치(100)와 영상 및 데이터를 송수신하는 것으로 나타내고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 근거리 통신망 또는 소정의 기업에서 설치한 통신기지국에 따른 통신망과 같이 영상 및 데이터를 송수신할 수 있다면 명칭에 국한되지 않고 그 어떤 망으로도 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치(100)의 영상 수신부(110)는 카메라(300)와 연결되어 촬영영상을 수신하는 역할을 수행한다. 여기서, 촬영영상은 카메라(300)에 포함된 복수 개의 카메라를 통해 촬영된 영상으로서 각각의 카메라에 대한 촬영영상을 의미하며, 촬영영상은 복수 개의 프레임을 포함하여 구성할 수 있다.
블록 분할부(120)는 카메라로부터 촬영된 영상 내 프레임을 블록 단위로 분할하는 역할을 수행한다. 여기서, 블록 분할은 가로 세로가 각각 N×N 크기의 고정블록 단위로 분할한 후, 블록 내 에지(Edge)의 밀집도와 히스토그램 분포 특성에 따른 객체 분포도에 따라 객체 분포도가 비슷한 블록끼리 병합하여 최종 블록을 설정하는 것을 포함할 수 있다. 예컨대, 하늘, 사막과 같은 특징점 추출이 어려운 영역은 큰 블록으로 분할하고, 사람, 사물 등 객체가 포함된 영역은 객체 크기 정도에 따라 중간블록과 작은 블록으로 분할할 수 있다.
영상 분석부(130)는 블록 분할부(120)에서 분할된 블록의 특성을 분석하여 가중치를 산출하는 역할을 수행한다. 여기서, 가중치 산출은 블록 내 에지의 밀집도와 히스토그램 분포 특성에 따른 객체 분포도를 산출하여 블록의 가중치를 산출하게 된다. 예컨대, 블록 내 에지의 밀집도가 현저히 떨어지거나 히스토그램 분포상 어느 한쪽 영역에 히스토그램 분포가 편중되어 있을 경우 특징점 추출이 어려운 영역으로 판단하여 해당 블록의 가중치 값을 작게 산출할 수 있다.
중요블록 추출부(140)는 블록 분할부(120)를 통해 분할된 블록 중에서 영상 분석부(130)에서 수신된 가중치 값에 따라 가중치 값이 소정의 임계값 이상인 블록을 중요블록으로 추출하는 역할을 수행한다.
특징점 추출부(150)는 중요블록 추출부(140)에서 추출된 중요블록에 포함된 객체의 특징점을 추출하는 역할을 수행한다. 특징점을 추출하는데, 이는 블록의 픽셀을 추출하여 픽셀의 주변 색상과 휘도 중 적어도 하나 이상의 차이를 비교한 결과를 근거로 특징점을 추출한다.
지역 움직임벡터 산출부(160)는 특징점 추출부(150)를 통해 추출된 특징점에 대응되는 하나 이상의 블록에 대하여 이전 프레임에서 움직임을 추정하여 지역 움직임벡터를 각각 산출하는 역할을 수행한다.
전역 움직임벡터 산출부(170)는 하나 이상의 블록에 대하여 산출된 하나 이상의 지역 움직임벡터를 이용하여 전역 움직임벡터를 산출한다. 여기서, 전역 움직임벡터는 하나 이상의 지역 움직임벡터에 가중치를 부여하고, 평균화하는 과정을 통해 산출될 수 있다. 복수의 프레임에 대해서 산출된 복수의 지역 움직임벡터를 참조하여 특징점의 움직임이 일정한 움직임으로 판별되는 경우, 특징점에 대한 지역 움직임벡터를 정상적인 이동 물체로 판단하여 전역 움직임벡터의 생성을 생략하는 것을 포함할 수 있다. 또한, 하나 이상의 지역 움직임벡터의 크기 및 방향 중에 적어도 하나가 소정의 임계치 범위를 벗어나는 경우 하나 이상의 지역 움직임벡터에 대한 전역 움직임벡터 생성을 생략하는 것을 포함할 수 있다.
영상 보정부(180)는 전역 움직임벡터 산출부(170)에서 산출된 전역 움직임벡터에 따라 프레임의 출력 데이터를 보정하는 역할을 한다.
영상 출력부(190)는 영상 보정부(180)를 통해 보정된 영상 데이터를 화면을 통해 출력한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치에서 영상 내 블록의 분할과 특징점 추출 및 움직임벡터 산출 과정을 도시한 흐름도이다. 이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화 방법을 예시한 흐름도인 도 3를 통하여 본 발명에 의한 영상 안정화 방법의 구체적인 과정을 설명하도록 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 카메라(300)를 통해 촬영된 영상 내 프레임의 흔들림을 보정하는 방법은 카메라(300)로부터 촬영된 영상이 수신(S210)되면, 영상 내 프레임을 블록 단위로 분할(S220)한다.
블록의 에지의 밀집도와 히스토그램 분포 특성을 분석하여 가중치를 산출하는 과정(S230)을 거쳐, 블록 중 가중치 값에 따라 중요블록으로 추출하는 과정(S240)을 거친다.
중요블록의 특징점을 추출(S250)한 후, 중요블록의 지역 움직임벡터를 산출(S260)하는 과정을 거치고, 중요블록 지역 움직임벡터에 가중치 적용과 평균화 방식(weighted mean)을 통해 영상 전역에 해당하는 전역 움직임벡터를 산출하는 과정(S270)을 거친다.
전역 움직임벡터를 이용하여 영상 보정부(180)에서 영상 흔들림 보정 처리 과정(S280)을 거치게 된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치에서 영상 내 중요블록에서 특징점 추출 과정을 도시한 흐름도이다.
영상 내 중요블록을 추출(S310)하고, 중요블록의 픽셀을 추출(S320)하는 과정을 거친다.
픽셀의 주변 색상 또는 휘도가 크게 변화하는지 판별(S330)하고, 픽셀의 주변 색상 또는 휘도가 크게 변화하였으면 특징점으로 추출(S340)하는 과정을 거치게 된다. 만약, 픽셀의 주변 색상 또는 휘도가 크게 변화하지 않았다면 다음 픽셀로 이동하여 픽셀 추출과정을 거치게 된다.
특징점으로 추출된 개수가 소정의 임계값 이상인지 판별(S350)하고, 특징점 개수가 임계값 이상이 아니라면 다음 픽셀로 이동(S360)하고, 특징점 개수가 임계값 이상이라면 종료를 함으로써 특징점을 추출하게 된다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치에서 영상 내 프레임에서 블록 분할 과정을 도시한 실시예이다.
영상 내 프레임을 가로 세로(예컨대, N×N)형태의 고정블록으로 분할한 후, 객체 분포도 분석을 이용하여 객체 분포도가 유사한 블록끼리는 병합을 시킴으로써 최종 블록을 분할 설정하는 과정을 도시한 실시예이다.
본 발명을 설명함에 있어, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 안정화장치(100)의 각 구성요소는 앞서 간략히 언급된 바와 같이 물리적으로 구분되는 구성요소라기보다는 논리적으로 구분되는 구성요소로 되어야 한다.
즉, 각각의 구성은 본 발명의 기술사상을 실현하기 위하여 논리적인 구성요소에 해당하므로 각각의 구성요소가 통합 또는 분리되어 수행되더라도 본 발명의 논리 구성이 수행하는 기능이 실현될 수 있다면 본 발명의 범위 내에 있다고 해석되어야 하며, 동일 또는 유사한 기능을 수행하는 구성요소라면 그 명칭 상의 일치성 여부와는 무관히 본 발명의 범위 내에 있다고 해석되어야 함은 물론이다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 일 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 일 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 영상을 블록 단위로 분할하여 지역 움직임벡터를 추정함으로써 사용자가 필요로 하는 부분의 촬영영상을 최소한의 데이터 작업만으로 보정을 하고, 사용자 편의성과 접근성을 기반으로 영상 보정 결과물을 얻는 형태의 과정을 구현함으로써, 타 영상보정장치나 시스템에 비하여 효과적인 영상 보정 환경을 구축할 수 있을 것으로 예상이 되고, 향후 영상보정 및 영상안정화 분야 등에서 널리 활용될 부분이 기대되어 유용한 발명이다.
100 : 영상 안정화 장치 110 : 영상 수신부
120 : 블록 분할부 130 : 영상 분석부
140 : 중요블록 추출부 150 : 특징점 추출부
160 : 지역 움직임벡터 산출부 170 : 전역 움직임벡터 산출부
180 : 영상 보정부 190 : 영상 출력부
300 : 카메라 310 : 카메라 1
330 : 카메라 2 350 : 카메라 n
500 : 네트워크망

Claims (11)

  1. 카메라의 촬영영상 내 프레임의 흔들림을 보정하는 장치에 있어서,
    상기 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하는 영상 수신부;
    상기 프레임을 블록 단위로 분할하는 블록 분할부;
    상기 블록의 픽셀을 추출하여 상기 픽셀의 주변 색상과 휘도 중 적어도 하나 이상의 차이를 비교한 결과를 근거로 특징점을 추출하는 특징점 추출부;
    상기 특징점에 대응되는 하나 이상의 블록에 대하여 이전 프레임에서 움직임을 추정하여 지역 움직임벡터를 각각 산출하는 지역 움직임벡터 산출부;
    상기 하나 이상의 블록에 대하여 산출된 하나 이상의 지역 움직임벡터를 이용하여 전역 움직임벡터를 산출하는 전역 움직임벡터 산출부; 및
    상기 전역 움직임벡터에 따라 상기 프레임의 출력 데이터를 보정하는 영상 보정부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 안정화 장치는,
    상기 블록의 특성을 분석하여 가중치를 산출하는 영상 분석부; 및
    상기 블록 중에서 상기 가중치가 임계값 이상인 블록을 중요블록으로 추출하는 중요블록 추출부;
    를 더 포함하고, 상기 특징점 추출부는 상기 중요블록으로부터 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 전역 움직임벡터 산출부는,
    상기 하나 이상의 지역 움직임벡터에 가중치를 부여하고, 평균화하는 과정을 통해 상기 전역 움직임벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 블록 분할부는,
    상기 프레임을 블록 단위로 분할하고, 상기 영상 분석부에서 수신된 에지의 밀집도와 히스토그램 분포 특성에 따른 객체 분포도에 따라 상기 객체 분포도가 비슷한 블록끼리 병합하여 최종 블록을 설정하고, 상기 중요블록 추출부는 상기 최종블록을 중요블록으로 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 지역 움직임벡터 산출부는,
    상기 특징점에 대해 복수의 프레임에 대해서 상기 지역 움직임벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 전역 움직임벡터 산출부는,
    상기 복수의 프레임에 대해서 산출된 복수의 지역 움직임벡터를 참조하여 상기 특징점의 움직임이 일정한 움직임으로 판별되는 경우, 상기 특징점에 대한 상기 지역 움직임벡터를 정상적인 이동 물체로 판단하여 전역 움직임벡터의 생성을 생략하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 전역 움직임벡터 산출부는,
    상기 하나 이상의 지역 움직임벡터의 크기 및 방향 중에 적어도 하나가 소정의 임계치 범위를 벗어나는 경우 상기 하나 이상의 지역 움직임벡터에 대한 전역 움직임벡터 생성을 생략하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 장치.
  8. 컴퓨터에,
    카메라로부터 촬영된 영상을 수신하는 영상 수신 과정;
    상기 영상 내의 프레임을 블록 단위로 분할하는 블록 분할 과정;
    상기 블록의 픽셀을 추출하여 상기 픽셀의 주변 색상과 휘도 중 적어도 하나 이상의 차이를 비교한 결과를 근거로 특징점을 추출하는 특징점 추출 과정;
    상기 특징점에 대응되는 하나 이상의 블록에 대하여 이전 프레임에서 움직임을 추정하여 지역 움직임벡터를 각각 산출하는 지역 움직임벡터 산출 과정;
    상기 하나 이상의 블록에 대하여 산출된 하나 이상의 지역 움직임벡터를 이용하여 전역 움직임벡터를 산출하는 전역 움직임벡터 산출 과정; 및
    상기 전역 움직임벡터에 따라 상기 프레임의 출력 데이터를 보정하는 영상 보정 과정
    을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 블록의 특성을 분석하여 가중치를 산출하는 과정; 및
    상기 블록 중에서 상기 가중치가 소정의 임계값 이상인 블록을 중요블록으로 추출하게 하고, 상기 특징점을 추출할 경우에 상기 중요블록으로부터 상기 특징점을 추출하는 과정
    을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  10. 카메라의 촬영영상 내 프레임의 흔들림을 보정하는 방법에 있어서,
    상기 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하는 영상 수신 과정;
    상기 프레임을 블록 단위로 분할하는 블록 분할 과정;
    상기 블록의 픽셀을 추출하여 상기 픽셀의 주변 색상과 휘도 중 적어도 하나 이상의 차이를 비교한 결과를 근거로 특징점을 추출하는 특징점 추출 과정;
    상기 특징점에 대응되는 하나 이상의 블록에 대하여 이전 프레임에서 움직임을 추정하여 지역 움직임벡터를 각각 산출하는 지역 움직임벡터 산출 과정;
    상기 하나 이상의 블록에 대하여 산출된 하나 이상의 지역 움직임벡터를 이용하여 전역 움직임벡터를 산출하는 전역 움직임벡터 산출 과정; 및
    상기 전역 움직임벡터에 따라 상기 프레임의 출력 데이터를 보정하는 영상 보정 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 영상 안정화 방법은,
    상기 블록의 특성을 분석하여 가중치를 산출하는 영상 분석 과정; 및
    상기 블록 중에서 상기 가중치가 임계값 이상인 블록을 중요블록으로 추출하는 중요블록 추출 과정
    을 더 포함하고, 상기 특징점 추출 과정은 상기 중요블록으로부터 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 안정화 방법.
KR1020130111366A 2013-09-16 2013-09-16 영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법 KR102072014B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130111366A KR102072014B1 (ko) 2013-09-16 2013-09-16 영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법
CN201480048861.5A CN105519092B (zh) 2013-09-16 2014-09-15 利用图像模糊校正进行图像稳定的设备和方法
PCT/KR2014/008564 WO2015037957A1 (ko) 2013-09-16 2014-09-15 영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법
US15/069,212 US9811887B2 (en) 2013-09-16 2016-03-14 Apparatus and method for image stabilization using image blur correction

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130111366A KR102072014B1 (ko) 2013-09-16 2013-09-16 영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150031766A true KR20150031766A (ko) 2015-03-25
KR102072014B1 KR102072014B1 (ko) 2020-01-31

Family

ID=52665975

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130111366A KR102072014B1 (ko) 2013-09-16 2013-09-16 영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9811887B2 (ko)
KR (1) KR102072014B1 (ko)
CN (1) CN105519092B (ko)
WO (1) WO2015037957A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10659693B2 (en) 2018-01-16 2020-05-19 Hanwha Techwin Co., Ltd. Image processing device and method of correcting images

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102282458B1 (ko) * 2015-03-23 2021-07-27 한화테크윈 주식회사 영상안정화장치 및 방법
EP3255607B1 (en) * 2016-06-08 2020-05-13 Esaote S.p.A. Method and system for estimating motion between images, particularly in ultrasound spatial compounding
JP6823469B2 (ja) * 2017-01-20 2021-02-03 キヤノン株式会社 像ブレ補正装置及びその制御方法、撮像装置、プログラム、記憶媒体
KR102434397B1 (ko) * 2017-07-10 2022-08-22 한국전자통신연구원 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 장치 및 방법
CN109658455B (zh) * 2017-10-11 2023-04-18 阿里巴巴集团控股有限公司 图像处理方法和处理设备
KR102521656B1 (ko) 2018-01-03 2023-04-13 삼성전자주식회사 객체를 인식하는 방법 및 장치
CN110505435B (zh) * 2018-05-16 2021-01-29 京鹰科技股份有限公司 图像传输方法及其系统与图像传送端装置
CN113497886B (zh) * 2020-04-03 2022-11-04 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 视频处理方法、终端设备及计算机可读存储介质
CN111724421B (zh) * 2020-06-29 2024-01-09 深圳市慧鲤科技有限公司 图像处理方法及装置、电子设备及存储介质
CN116471974A (zh) * 2020-09-22 2023-07-21 波士顿科学国际有限公司 图像处理系统及其使用方法
CN113625737A (zh) * 2021-08-13 2021-11-09 海创飞龙(福建)科技有限公司 一种用于侦引打评的无人机装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070099396A (ko) * 2006-04-03 2007-10-09 삼성테크윈 주식회사 촬상장치 및 촬상방법
JP2010258710A (ja) * 2009-04-23 2010-11-11 Canon Inc 動きベクトル検出装置およびその制御方法、ならびに撮像装置
JP4915423B2 (ja) * 2009-02-19 2012-04-11 ソニー株式会社 画像処理装置、フォーカルプレーン歪み成分算出方法、画像処理プログラム及び記録媒体

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4755490B2 (ja) * 2005-01-13 2011-08-24 オリンパスイメージング株式会社 ブレ補正方法および撮像装置
JP4665737B2 (ja) * 2005-11-30 2011-04-06 カシオ計算機株式会社 画像処理装置及びプログラム
JP2009088628A (ja) * 2007-09-27 2009-04-23 Canon Inc 画像処理装置
JP2009290588A (ja) * 2008-05-29 2009-12-10 Kyocera Corp 動きベクトル検出装置およびその方法、並びに撮像装置
TWI365662B (en) * 2008-12-03 2012-06-01 Inst Information Industry Method and system for digital image stabilization and computer program product using the method thereof
JP4645736B2 (ja) * 2008-12-22 2011-03-09 ソニー株式会社 画像処理装置、および画像処理方法、並びにプログラム
KR101612125B1 (ko) * 2009-06-12 2016-04-12 삼성전자주식회사 사용자의 손떨림 또는 의도적 움직임의 유무를 판단하는 방법
CN101951463A (zh) * 2010-05-19 2011-01-19 上海稳像信息技术有限公司 基于简易快速全局运动参数估计的实时视频稳像方法
CN102148934B (zh) * 2011-04-02 2013-02-06 北京理工大学 一种多模式实时电子稳像系统
KR101202642B1 (ko) * 2011-09-30 2012-11-19 고려대학교 산학협력단 배경의 특징점을 이용한 전역 움직임 추정 방법 및 장치
KR101657526B1 (ko) * 2012-01-11 2016-09-19 한화테크윈 주식회사 특징점 검사영역 설정기와 설정 방법 및 이를 구비하는 영상 안정화 장치
CN102663718B (zh) * 2012-03-19 2015-06-24 清华大学 一种全局不一致图像去模糊的方法及系统
CN102801972B (zh) * 2012-06-25 2017-08-29 北京大学深圳研究生院 基于特征的运动矢量估计和传递方法
CN103227888B (zh) * 2013-04-21 2016-09-14 中国科学技术大学 一种基于经验模式分解和多种评价准则的视频去抖动方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070099396A (ko) * 2006-04-03 2007-10-09 삼성테크윈 주식회사 촬상장치 및 촬상방법
JP4915423B2 (ja) * 2009-02-19 2012-04-11 ソニー株式会社 画像処理装置、フォーカルプレーン歪み成分算出方法、画像処理プログラム及び記録媒体
JP2010258710A (ja) * 2009-04-23 2010-11-11 Canon Inc 動きベクトル検出装置およびその制御方法、ならびに撮像装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10659693B2 (en) 2018-01-16 2020-05-19 Hanwha Techwin Co., Ltd. Image processing device and method of correcting images

Also Published As

Publication number Publication date
US20160196639A1 (en) 2016-07-07
WO2015037957A1 (ko) 2015-03-19
US9811887B2 (en) 2017-11-07
CN105519092A (zh) 2016-04-20
CN105519092B (zh) 2019-06-04
KR102072014B1 (ko) 2020-01-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102072014B1 (ko) 영상 흔들림 보정을 이용한 영상 안정화 장치 및 방법
TWI543610B (zh) 電子裝置及其影像選擇方法
US20150022677A1 (en) System and method for efficient post-processing video stabilization with camera path linearization
CN112767295A (zh) 图像处理方法、图像处理装置、存储介质与电子设备
US9838604B2 (en) Method and system for stabilizing video frames
WO2016077010A1 (en) Visual object tracking system with model validation & management
CN107704798B (zh) 图像虚化方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
KR20180054808A (ko) 이미지들 내의 움직임 검출
KR20190122807A (ko) 비디오 콘텐츠에서의 광학적 흐름 및 센서 입력 기반의 배경 감산
WO2017206656A1 (zh) 一种图像处理方法及终端、计算机存储介质
CN112802033B (zh) 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备
US20190362500A1 (en) Missing feet recovery of a human object from an image sequence based on ground plane detection
US8644555B2 (en) Device and method for detecting movement of object
US20180293457A1 (en) System and method for background subtraction in video content
KR101861245B1 (ko) 멀티 센서 ｃｃｔｖ 파노라마 영상에서 움직임 검출 시스템 및 방법
US20110085026A1 (en) Detection method and detection system of moving object
CN115760912A (zh) 运动目标跟踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质
JP5247338B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
CN113205011B (zh) 图像掩膜确定方法及装置、存储介质和电子设备
CN107295261B (zh) 图像去雾处理方法、装置、存储介质和移动终端
CN115147288A (zh) 图像处理方法及电子设备
KR102136716B1 (ko) 관심영역 기반의 화질개선 장치와 그를 위한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
CN114143471A (zh) 图像处理方法、系统、移动终端及计算机可读存储介质
CN112085002A (zh) 人像分割方法、装置、存储介质及电子设备
KR20210155284A (ko) 영상처리장치

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right