KR20150087708A - Apparatus and method for processing image - Google Patents

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KR20150087708A
KR20150087708A KR1020140007943A KR20140007943A KR20150087708A KR 20150087708 A KR20150087708 A KR 20150087708A KR 1020140007943 A KR1020140007943 A KR 1020140007943A KR 20140007943 A KR20140007943 A KR 20140007943A KR 20150087708 A KR20150087708 A KR 20150087708A
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신윤철
이인건
박연미
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한화테크윈 주식회사
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    • G06T2207/30232—Surveillance

Abstract

The present invention relates to an apparatus and a method for processing an image, which can improve a movement detection function. The apparatus for processing an image comprises: a movement detection unit detecting movement by comparing a standard image and an input image; a movement vector generation unit selecting a plurality of representative points from the input image, and generating a representative point movement vector to the representative points; a sensitivity processing unit calculating consistency of the size and the direction of the representative point movement vector, and generating sensitivity of showing change frequency of a moving object in the image according to consistency of the size and the direction of the representative point movement vector; and a movement processing unit blocking uninterested information by reflecting sensitivity to a result of movement detection.

Description

영상 처리 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PROCESSING IMAGE}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR PROCESSING IMAGE [0002]

본 발명은 움직임 검출 기능을 향상시킬 수 있는 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image processing apparatus and method capable of improving a motion detection function.

움직임 검출의 기본 동작 원리하에서, 다양한 움직임 검출 알고리즘이 존재하고 있으나, 움직임 검출 시 발생하는 오차를 0%로 줄이는 것은 현 수준에서는 매우 어려운 일이다. 그리고 사용자가 확인하기 원하는 일반적인 상황하에서의 급작스러운 움직임의 범주는, 무수히 흔들리는 나뭇잎, 여기저기 출렁이는 파도, 도는 기상상황에 의한 눈이나 비와 같은 일반적인 현상은 움직임 검출에 포함되지 않으므로 이러한 상황에서 움직임 검출은 오동작으로 판단할 수 있다.Under the basic operation principle of motion detection, various motion detection algorithms exist, but it is very difficult at present to reduce the error occurring in motion detection to 0%. And the categories of sudden movements under general circumstances that the user would like to check are not included in the motion detection because of the general phenomena such as leaves and shaking waves, The detection can be judged as a malfunction.

도 1은 일반적인 움직임 검출을 설명하기 위한 도면으로, 전체 영상 중, 사용자는 보트의 움직임에 대한 정보 검출만을 원할 것이나, 실제로는 파도가 출렁임으로 인해 보트 아래쪽에 또 다른 움직임을 감지하고 있으며, 이 부분은 사용자 입장에서 원하는 움직임 검출 정보가 아니라는 것을 확인할 수 있다.FIG. 1 is a view for explaining general motion detection. In the entire image, the user may only want to detect information on the motion of the boat, but actually detects another motion below the boat due to the waves. It can be confirmed that the user is not the desired motion detection information.

감시 카메라 장비에서 움직임 검출의 궁극적인 목표는, 감시 카메라가 촬영한 관심 영역 내에서, 위협적인 요소의 난입을 검출하고자 함이며, 그 이외의 비관심적인 요소의 움직임은 사용자로 하여금 불필요한 정보이자, 오히려 사용자의 자원을 소모하므로 걸러내야 할 요소가 된다. 그리고 오감 지 하는 동작에 비례하여 CPU의 성능을 포함한 하드웨어 성능 및 전력 소모가 커지므로 경제적인 관점에서도 불필요한 동작이라고 할 수 있다. 현재 움직임 검출 알고리즘의 한계는 이와 같은 관심 이외의 정보를 완전하게 제외하지 못하고 있으며, 기본적인 알고리즘을 비롯한 움직임 검출의 기능 향상을 위한 성능의 범위는, 관심 이외의 정보를 포함하고 있다.The ultimate goal of motion detection in surveillance cameras is to detect intrusions of threats in the area of interest captured by the surveillance camera, and other non-interestful element movements may cause the user to be unwanted information, Rather, it consumes the user's resources and is a factor to filter. Since the hardware performance including the CPU performance and the power consumption are increased in proportion to the operation of the five senses, it is unnecessary from the economical viewpoint. Currently, the limitations of the motion detection algorithm do not completely exclude information other than the interest, and the range of performance for improving the motion detection function including the basic algorithm includes information other than the interest.

국내 공개특허공보 제2012-0072353호Korean Patent Publication No. 2012-0072353 국내 공개특허공보 제2006-0020251호Korean Patent Laid-Open Publication No. 2006-0020251

본 발명이 해결하고자 하는 기술적인 과제는 움직임 검출 시에 영상 내에서 움직이는 물체의 변화 빈도를 의미하는 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단함으로써 움직임 검출 정확성을 향상시킬 수 있는 영상 처리장치 및 방법을 제공하는데 있다.The object of the present invention is to provide an image processing apparatus and method capable of enhancing motion detection accuracy by blocking information other than the interest, reflecting the sensitivity indicating the frequency of change of moving objects in the image at the time of motion detection .

본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제를 해결하기 위한 영상 처리 장치는 기준영상 및 입력영상의 비교에 의한 움직임을 검출하는 움직임 검출부; 상기 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 상기 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성하는 움직임 벡터 생성부; 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 상기 대표점 움직임 벡터의 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향의 일관성 여부에 따라 상기 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타내는 민감도를 생성하는 민감도 처리부; 및 상기 움직임 검출 결과에 상기 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하는 움직임 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus including: a motion detector for detecting a motion of a reference image and an input image; A motion vector generation unit for selecting a plurality of representative points from the input image and generating a representative point motion vector for the representative points; The method comprising the steps of: calculating a magnitude of the representative point motion vector and a consistency of the representative point motion vector with respect to the direction of the representative point motion vector, and determining whether the representative point motion vector is consistent with the magnitude and direction of the representative point motion vector, A sensitivity processing unit for generating a sensitivity; And a motion processing unit for blocking the information other than the information of interest based on the sensitivity of the motion detection result.

본 발명에 있어서, 상기 움직임 벡터 생성부는, DIS(digital image stabilization) 장치에 의해 상기 대표점 움직임 벡터를 생성하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the motion vector generation unit may generate the representative point motion vector by means of a digital image stabilization (DIS) apparatus.

본 발명에 있어서, 민감도 처리부는, 상기 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리하는 크기 산출부; 상기 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 상기 방향에 대한 일관성 여부를 산출하는 방향 산출부; 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정하고, 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정하는 민감도 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the sensitivity processing unit may include: a magnitude calculation unit for accumulating the average magnitude of the representative point motion vector for a predetermined time; A direction calculating unit for calculating the consistency of the direction of the representative point motion vectors by accumulating the average direction of the representative point motion vectors for a predetermined time; And if the cumulative size of the representative point motion vector is equal to or greater than a reference value and the accumulation direction of the representative point motion vector is consistent, the sensitivity is set to be lower than the reference sensitivity, and the cumulative size of the representative point motion vector is less than a reference value, And a sensitivity calculation unit for setting the sensitivity to be higher than the reference sensitivity when the accumulation directions of the motion vectors are consistent and when the cumulative size of the representative point motion vectors is equal to or greater than a reference value and the cumulative direction of the motion vectors is inconsistent .

본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제를 해결하기 위한 영상 처리 방법은 기준영상 및 입력영상의 비교에 의한 움직임을 검출하는 움직임 검출단계; 상기 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 상기 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성하는 움직임 벡터 생성단계; 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 상기 대표점 움직임 벡터의 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향의 일관성 여부에 따라 상기 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타내는 민감도를 생성하는 민감도 처리단계; 및 상기 움직임 검출 결과에 상기 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하는 움직임 처리단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image processing method including: detecting a motion of a reference image and an input image; A motion vector generation step of selecting a plurality of representative points from the input image and generating a representative point motion vector for the representative points; The method comprising the steps of: calculating a magnitude of the representative point motion vector and a consistency of the representative point motion vector with respect to the direction of the representative point motion vector, and determining whether the representative point motion vector is consistent with the magnitude and direction of the representative point motion vector, A sensitivity processing step to generate; And a motion processing step of blocking the information other than the information of interest by reflecting the sensitivity to the motion detection result.

본 발명에 있어서, 상기 움직임 벡터 생성단계는, DIS(digital image stabilization) 알고리즘에 의해 상기 대표점 움직임 벡터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the motion vector generation step may include generating the representative point motion vector by a digital image stabilization (DIS) algorithm.

본 발명에 있어서, 민감도 처리단계는, 상기 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리하는 단계; 상기 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 상기 방향에 대한 일관성 여부를 산출하는 단계; 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정하는 단계; 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the sensitivity processing step may include: accumulating the average size of the representative point motion vector for a predetermined time; Accumulating the average direction of the representative point motion vectors for a predetermined time and calculating whether the direction is consistent with the direction; Setting the sensitivity to be lower than the reference sensitivity if the cumulative size of the representative point motion vector is greater than a reference value and the accumulation direction of the representative point motion vector is consistent; And when the cumulative size of the representative point motion vector is less than a reference value and the cumulative direction of the motion vector is consistent and when the cumulative size of the representative point motion vector is equal to or greater than a reference value and the cumulative direction of the motion vector is inconsistent And setting the sensitivity higher than the reference sensitivity.

상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 움직임 검출 시에 영상 내에서 움직이는 물체의 변화 빈도를 의미하는 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단함으로써 움직임 검출 정확성을 향상시킬 수 있다.As described above, according to the present invention, it is possible to improve the accuracy of motion detection by blocking information other than the interest, reflecting the sensitivity, which means the frequency of change of an object moving in the image at the time of motion detection.

도 1은 종래 기술에 따른 움직임 검출을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 보이는 블록도 이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 민감도 처리 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.1 is a diagram for explaining motion detection according to the prior art.
2 is a block diagram showing a configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating an operation of an image processing method according to an exemplary embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating an operation of the sensitivity processing method according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.Brief Description of the Drawings The advantages and features of the present invention, and the manner of achieving them, will be apparent from and elucidated with reference to the embodiments described in conjunction with the accompanying drawings. It should be understood, however, that the present invention is not limited to the embodiments set forth herein, but may be embodied in many different forms and includes all conversions, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the present invention . BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The above and other aspects of the present invention will become more apparent by describing in detail preferred embodiments thereof with reference to the attached drawings. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof. The terms first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout. .

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 보이는 블록도 이다. 도 2를 참조하면, 영상 처리 장치는 복수의 네트워크 카메라(100), 네트워크(200), 영상 처리 수단(300) 및 디스플레이 수단(400)을 포함한다.2 is a block diagram showing a configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the image processing apparatus includes a plurality of network cameras 100, a network 200, an image processing means 300, and a display means 400.

네트워크 카메라(100)는 임의의 영역에 적어도 하나 이상 설치되고, 촬영 영상을 디지털 영상 신호로 출력하고 네트워크(200)를 통하여 디지털 비디오 레코더 또는 네트워크 비디오 레코더와 같은 영상 저장 수단(400)으로 출력한다. 네트워크 카메라(100)는 특정 장소의 고정된 위치에 배치되는 스피드 돔 카메라일 수 있다. 또한 네트워크 카메라(100)는 고정렌즈가 구비되어 촬영 범위가 고정된 단일 고정식 카메라로 구성될 수 있고, 또는 촬영 범위가 가변적인 PTZ(pan-tilt-zoom) 카메라로 구성될 수 있다. 여기서 PTZ 카메라는 수평 방향으로 회전되는 팬(pan) 동작과 수직 방향으로 회전되는 틸트(tilt) 동작 및 줌인/줌아웃(zoom in/zoom out) 동작에 의해 한 대의 카메라로 다양한 감시 영역을 용이하게 변경시킬 수 있다.At least one network camera 100 is installed in an arbitrary area. The network camera 100 outputs a captured image as a digital video signal and outputs the captured video image to a video storage unit 400 such as a digital video recorder or a network video recorder through the network 200. The network camera 100 may be a speed dome camera disposed at a fixed position of a specific place. Also, the network camera 100 may be constituted by a single fixed camera having a fixed lens and a fixed photographing range, or a pan-tilt-zoom (PTZ) camera having a variable photographing range. Here, the PTZ camera can easily change various surveillance areas with one camera by pan operation rotated in the horizontal direction, tilt operation rotated in the vertical direction, and zoom in / zoom out operation .

영상 처리 수단(300)은 적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100)가 촬영한 영상을 수신하여 저장하고, 영상을 디스플레이 가능한 신호로 처리한다. 영상 처리 수단(300)은 카메라(100)로부터 출력되는 영상 신호에 대해 노이즈를 저감하고, 감마 보정(Gamma Correction), 색필터 배열보간(color filter array interpolation), 색 매트릭스(color matrix), 색보정(color correction), 색 향상(color enhancement) 등의 화질 개선을 위한 영상 신호 처리를 수행한다. 또한, 영상 처리 수단(300)은 화질 개선을 위한 영상 신호 처리를 하여 생성한 영상 데이터를 압축 처리하여 영상 파일을 생성할 수 있으며, 또는 상기 영상 파일로부터 영상 데이터를 복원할 수 있다. 영상의 압축형식은 가역 형식 또는 비가역 형식을 포함한다. 또한, 영상 처리 수단(300)에서는 기능적으로 색채 처리, 블러 처리, 에지 강조 처리, 영상 해석 처리, 영상 인식 처리, 영상 이펙트 처리 등도 행할 수 있다. 영상 인식 처리로 얼굴 인식, 장면 인식 처리 등을 행할 수 있다. 예를 들어, 휘도 레벨 조정, 색 보정, 콘트라스트 조정, 윤곽 강조 조정, 화면 분할 처리, 캐릭터 영상 등 생성 및 영상의 합성 처리 등을 행할 수 있다. 본 실시 예에서 영상 처리 수단(300)은 입력영상에 대해, 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타내는 민감도를 산출하여 움직임 검출 결과에 반영함으로써 관심 이외의 정보를 차단한다. 이하, 영상 처리 수단(300)의 상세한 설명은 하기에 설명하도록 한다.The image processing means 300 receives and stores images photographed by at least one network camera 100, and processes the images into displayable signals. The image processing unit 300 reduces noise of a video signal output from the camera 100 and performs gamma correction, color filter array interpolation, color matrix, and performs image signal processing for image quality improvement such as color correction and color enhancement. In addition, the image processing unit 300 may generate image files by compressing the image data generated by the image signal processing for improving image quality, or may restore the image data from the image files. The compression format of the image includes reversible format or irreversible format. The image processing means 300 can also functionally perform color processing, blur processing, edge emphasis processing, image analysis processing, image recognition processing, image effect processing, and the like. The face recognizing process, the scene recognizing process, and the like can be performed by the image recognizing process. For example, brightness level adjustment, color correction, contrast adjustment, contour enhancement adjustment, screen division processing, character image generation, and image synthesis processing can be performed. In the present embodiment, the image processing unit 300 calculates the sensitivity of the input image, which indicates the frequency of change of the moving object in the image, and reflects the sensitivity to the motion detection result to block information other than the interest. Hereinafter, a detailed description of the image processing means 300 will be given below.

디스플레이 수단(400)은 영상 처리 수단(300)에서 처리된 영상을 디스플레이 한다. 디스플레이 수단(400)은 사용자가 모니터하고자 하는 적어도 하나 이상의 채널 영상을 분할하여 디스플레이 할 수 있다. 이러한 디스플레이 수단(400)은 액정 디스플레이(LCD), 유기 발광 디스플레이(OLED), 전기 영동 디스플레이(EPD), 플렉서블 디스플레이, 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수도 있다.The display means 400 displays an image processed by the image processing means 300. The display means 400 may divide and display at least one channel image to be monitored by the user. The display means 400 may include at least one of a liquid crystal display (LCD), an organic light emitting display (OLED), an electrophoretic display (EPD), a flexible display, and a 3D display.

이어서, 영상 처리 수단(300)에 대해 상세히 설명하도록 한다. 영상 처리 수단(300)은 움직임 검출부(310), 움직임 벡터 생성부(320), 민감도 처리부(330), 움직임 처리부(340) 및 움직임 보정부(350)를 포함할 수 있다.Next, the image processing means 300 will be described in detail. The image processing unit 300 may include a motion estimation unit 310, a motion vector generation unit 320, a sensitivity processing unit 330, a motion processing unit 340, and a motion correction unit 350.

움직임 검출부(310)는 기준영상 및 입력영상을 비교하여 입력 영상으로부터 물체를 검출한다. 여기서, 기준영상은, 물체를 촬영하여 생성된 영상 데이터에 포함되는 영상들 중에서 흔들림이 가장 적은 영상 또는 이들을 누적한 영상일 수 있다.The motion detection unit 310 detects an object from an input image by comparing the reference image and the input image. Here, the reference image may be an image having the least amount of shaking or an accumulated image among the images included in the image data generated by photographing the object.

움직임 벡터 생성부(320)는 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 선택한 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성한다. 여기서, 대표점은 영상에 고르게 분포하도록 임의로 설정할 수 있다. 또한 움직임 벡터 생성부(320)는 영상 처리수단(300)에 구비되어 크기와 방향을 갖는 대표점의 움직임 벡터를 생성할 수 있다.The motion vector generation unit 320 selects a plurality of representative points from the input image and generates a representative point motion vector for the selected representative points. Here, the representative point can be arbitrarily set so as to be evenly distributed on the image. Also, the motion vector generation unit 320 may generate a motion vector of a representative point having a size and a direction in the image processing unit 300.

그러나, 이와는 별도로 DIS(digital image stabilization) 장치(미도시)에 의해 크기와 방향을 갖는 대표점의 움직임 벡터를 생성할 수도 있다. 전반적인 카메라 기술이 발달하고, 감시 카메라의 본연 기능인 영상의 분별력 향상을 위해 고해상도의 영상이 중요해짐에 따라, 고화소의 영상 정보가 감시 카메라에 매우 중요한 기본 기능이 되고 있다. 영상 진동의 왜곡 정도는 고해상도의 영상에서 더욱 심해지는 것이 일반적이며, 이에 따라 영상의 안정성 유지를 위해 DIS와 같은 영상 처리는 기초적인 감시 카메라 기능으로 필수적이다. 영상 떨림 발생 시에 DIS 장치가 샘플링하는 움직임 벡터 정보는 현재 영상의 왜곡 정도를 나타내며, 이 지표는 움직임 검출 처리에서 활용하는 정보가 될 수 있다. DIS 장치는 전체 영상에 대한 부분적인 움직임 벡터를 활용하여 전체 영상의 움직임을 판단하는 원리이며, 움직임 벡터의 방향과 크기 정보를 종합하여 현재 입력영상의 상황을 유추할 수 있다.However, it is also possible to generate a motion vector of a representative point having a size and a direction by a DIS (digital image stabilization) apparatus (not shown). As the overall camera technology develops and high-resolution images become important for improving the discrimination power of the surveillance camera, high-resolution image information is becoming a very important basic function for surveillance cameras. The degree of distortion of the video image is generally worsened in high resolution images. Therefore, in order to maintain the stability of the image, image processing such as DIS is essential as a basic surveillance camera function. The motion vector information sampled by the DIS apparatus at the time of image blur indicates the degree of distortion of the current image, and this index can be information used in motion detection processing. A DIS (Moving Picture Experts Group) device is a principle that determines the motion of a whole image by using a partial motion vector of the whole image, and can compute the current input image state by synthesizing the direction and size information of the motion vector.

민감도 처리부(330)는 움직임 벡터 생성부(320)로부터 출력되는 대표점 움직임 벡터에 대한 크기 및 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향에 대한 일관성 여부에 따라 민감도를 생성한다. 종래의 DIS 처리를 위한 용도로만 사용되었던 대표점 움직임 벡터 정보를, 저장 및 가공하여 움직임 검출 결과에 적용할 수 있다. 여기서 민감도는 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타낸다. 이와 같은 민감도를 움직임 검출 결과에 적용하여 관심 이외의 정보를 차단할 수 있게 된다. 예를 들어, 눈, 비가 오는 상황과 같이 불필요한 움직임(관심 이외의 정보)이 많은 영상에서는 민감도를 낮추고, 그 반대의 상황에서는 민감도를 높이면, 사용자가 원하는 관심 정보를 획득할 수 있다.The sensitivity processing unit 330 calculates whether the representative point motion vector outputted from the motion vector generation unit 320 is consistent with the size and direction, and generates the sensitivity according to whether the representative point motion vector is consistent with the size and direction do. The representative point motion vector information used only for the conventional DIS processing can be stored and processed and applied to the motion detection result. Sensitivity refers to the frequency of change of moving objects in an image. Such sensitivity can be applied to the motion detection result to block information other than the interest. For example, the sensitivity can be lowered in an image having many unnecessary movements (information other than interest), such as an eye or a rain, and in a reverse case, a user can obtain interest information desired by increasing the sensitivity.

이러한 민감도 처리부(330)는 크기 산출부(331), 방향 산출부(332) 및 민감도 산출부(333)를 포함할 수 있다.The sensitivity processing unit 330 may include a size calculating unit 331, a direction calculating unit 332, and a sensitivity calculating unit 333.

크기 산출부(331)는 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리한다. 소정 시간으로 누적한 움직임 벡터의 평균 크기를 종합하여, 해당 현상이 일시적인 형상인지 지속적인 현상인지 판단할 수 있다. 일시적인 현상일 경우, 예를 들어, 눈, 비 등의 요인일 가능성이 현저히 줄어들고, 움직임 검출이 감지해야 할 순간적인 움직임일 가능성이 커지게 된다.The size calculation unit 331 accumulates the average size of representative point motion vectors for a predetermined time. It is possible to determine whether the phenomenon is a temporary shape or a continuous phenomenon by synthesizing the average size of the motion vectors accumulated at a predetermined time. In the case of a temporary phenomenon, the likelihood of a factor such as snow, rain, and the like is significantly reduced, and the likelihood that the motion detection is a momentary motion to be detected increases.

방향 산출부(332)는 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 방향에 대한 일관성 여부를 산출한다. 여기서 대표점 벡터의 평균 방향의 누적이 의미하는 것은 영상의 지속적이고 전체적인 변화를 의미한다. 이로부터 예를 들어, 지속적인 바람 등에 의해 나뭇잎과 같은 사물이 동일한 방향으로 동시에 움직이거나, 폭우/폭설로 인한 눈이나 비와 같은 사물의 동시적인 움직임을 예측할 수 있다.The direction calculating unit 332 accumulates the average direction of the representative point motion vectors for a predetermined time and calculates whether or not the directions are coherent. Here, the accumulation of the average direction of the representative point vector means continuous and overall change of the image. From this, for example, a continuous wind or the like can move objects such as leaves simultaneously in the same direction, or predict simultaneous movement of objects such as snow or rain due to heavy rain / heavy snow.

민감도 산출부(333)는 움직임 벡터의 누적 크기 및 대표점 움직임 벡터의 누적 방향 일관성 여부에 따라 다른 민감도를 생성하는데, 일반적인 상황에서는 움직임 검출 민감도를 충분히 높게(기준값 이상) 유지하여 감시 장비의 특정 목적 하, 최대한의 움직임 검출 성능을 유지하다가, 움직임 벡터 생성부(320)로부터 출력되는 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정한다. 여기서, 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우라 함은 영상 내에 관심 이외의 정보 즉, 예를 들어, 눈/비와 같은 움직임이 존재함을 의미한다.The sensitivity calculator 333 generates different sensitivities according to the cumulative size of the motion vector and the cumulative directionality of the representative point motion vectors. In general, the sensitivity of the motion detection is maintained to be sufficiently high (above the reference value) If the accumulation size of the motion vector output from the motion vector generator 320 is equal to or greater than the reference value and the cumulative direction of the representative point motion vector is consistent, the sensitivity is set to be lower than the reference sensitivity . Here, the case where the cumulative size of the motion vector is equal to or greater than the reference value and the cumulative direction of the representative point motion vector is consistent means that there is motion other than information of interest in the image, for example, an eye / rain motion .

또한 민감도 산출부(333)는 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정한다. 여기서, 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 또는 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우라 함은 영상 내에 관심 정보가 더 많이 존재함을 의미한다.In addition, the sensitivity calculation unit 333 may be configured such that the cumulative size of the representative point motion vector is less than the reference value, the cumulative direction of the motion vector is consistent, and the cumulative size of the representative point motion vector is greater than or equal to a reference value, The sensitivity is set higher than the reference sensitivity. Here, the case where the cumulative size of the representative point motion vector is less than the reference value, the cumulative direction of the motion vector is consistent, or the cumulative size of the representative point motion vector is equal to or larger than the reference value and the cumulative direction of the motion vector is inconsistent Which means that there is more information of interest in the image.

이와 같이 움직임 벡터의 누적 크기 및 대표점 움직임 벡터의 누적 방향 일관성 여부에 따라 다른 민감도를 생성하여, 움직임 검출 시에 불필요하게 동작하여도 사용자로 하여금 정확한 움직임에 대한 정보를 전달하게 하고, 동시에 감시 장치의 불필요한 소비 전력을 줄임으로써 성능 낭비를 줄일 수 있게 된다.In this manner, different sensitivities are generated according to the cumulative size of the motion vector and the cumulative direction coherence of the representative point motion vector, thereby allowing the user to transmit accurate motion information even when it is unnecessarily operated at the motion detection, Thereby reducing the waste of performance.

움직임 처리부(340)는 움직임 검출부(310)의 움직임 검출 결과에 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하도록 한다. 이와 같은 움직임 검출 결과에 민감도를 반영한 움직임 처리부(340)의 동작으로 목표로 하는 물체 검출의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다.The motion processing unit 340 reflects the sensitivity of the motion detection result of the motion detection unit 310 to block information other than the interest. The motion of the motion processing unit 340, which reflects the sensitivity of the motion detection result, can improve the accuracy of target object detection.

움직임 보정부(350)는 민감도가 반영된 움직임 처리 결과를 이용하여 움직임을 보정한 후 디스플레이 수단(400)으로 출력한다.The motion correcting unit 350 corrects the motion using the motion processing result reflecting the sensitivity, and outputs the corrected motion to the display unit 400.

이어서, 도 3 및 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 움직임 검출 방법을 설명하기로 한다. 본 발명에 따른 움직임 처리 방법은 도 1에 도시된 바와 같이 주변 구성요소들의 도움을 받아 영상 처리 수단(300)에서 수행될 수 있다. 이하의 설명에서 도 1 및 도 2에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.Next, a motion detection method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 3 and 4. FIG. The motion processing method according to the present invention can be performed in the image processing means 300 with the help of peripheral components as shown in FIG. In the following description, the description of the parts that are the same as those in FIG. 1 and FIG. 2 will be omitted.

도 3을 참조하면, 영상 처리 수단(300)은 기준영상 및 입력영상의 비교에 의한 움직임을 검출하는 단계(S100)를 수행한다. 여기서, 기준영상은, 물체를 촬영하여 생성된 영상 데이터에 포함되는 영상들 중에서 흔들림이 가장 적은 영상 또는 이들을 누적한 영상일 수 있다.Referring to FIG. 3, the image processing unit 300 performs a step S100 of detecting a motion by comparing a reference image and an input image. Here, the reference image may be an image having the least amount of shaking or an accumulated image among the images included in the image data generated by photographing the object.

영상 처리 수단(300)은 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 선택한 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성하는 단계(S200)를 수행한다. 여기서 대표점 움직임 벡터는 영상 처리 수단(300)에서 생성될 수 있고, 이와는 별도로 DIS(digital image stabilization) 알고리즘에 의해 생성될 수도 있다.The image processing unit 300 performs a step S200 of selecting a plurality of representative points from the input image and generating a representative point motion vector for the selected representative points. Here, the representative point motion vector may be generated by the image processing means 300, or alternatively may be generated by a digital image stabilization (DIS) algorithm.

영상 처리 수단(300)은 대표점 움직임 벡터에 대한 크기 및 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향에 대한 일관성 여부에 따라 민감도를 생성한다. 여기서 민감도는 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타낸다. 이와 같은 민감도를 움직임 검출 결과에 적용하여 관심 이외의 정보를 차단할 수 있게 된다. 예를 들어, 눈, 비가 오는 상황과 같이 불필요한 움직임(관심 이외의 정보)이 많은 영상에서는 민감도를 낮추고, 그 반대의 상황에서는 민감도를 높이면, 사용자가 원하는 관심 정보를 획득할 수 있다.The image processing unit 300 calculates whether the representative point motion vector is consistent with the size and direction, and generates sensitivity according to whether the representative point motion vector is consistent with the size and direction. Sensitivity refers to the frequency of change of moving objects in an image. Such sensitivity can be applied to the motion detection result to block information other than the interest. For example, the sensitivity can be lowered in an image having many unnecessary movements (information other than interest), such as an eye or a rain, and in a reverse case, a user can obtain interest information desired by increasing the sensitivity.

도 4에는 민감도 처리 방법의 상세 흐름도가 도시되어 있다. 도 4를 참조하면, 영상 처리 수단(300)은 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리하는 단계(S310)를 수행한다. 소정 시간으로 누적한 움직임 벡터의 평균 크기를 종합하여, 해당 현상이 일시적인 형상인지 지속적인 현상인지 판단할 수 있다. FIG. 4 shows a detailed flowchart of the sensitivity processing method. Referring to FIG. 4, the image processing unit 300 performs a step S310 of accumulating the average size of representative point motion vectors for a predetermined time. It is possible to determine whether the phenomenon is a temporary shape or a continuous phenomenon by synthesizing the average size of the motion vectors accumulated at a predetermined time.

영상 처리 수단(300)은 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 방향에 대한 일관성 여부를 산출하는 단계(S320)를 수행한다. 여기서 대표점 벡터의 평균 방향의 누적이 의미하는 것은 영상의 지속적이고 전체적인 변화를 의미한다. The image processing means 300 performs a step S320 of calculating the consistency of the direction by accumulating the average direction of the representative point motion vectors for a predetermined time. Here, the accumulation of the average direction of the representative point vector means continuous and overall change of the image.

영상 처리 수단(300)은 일반적인 상황에서는 움직임 검출 민감도를 충분히 높게(기준값 이상) 유지하여 감시 장비의 특정 목적 하, 최대한의 움직임 검출 성능을 유지하다가, 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정하는 단계(S330)를 수행한다. 여기서, 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우라 함은 영상 내에 관심 이외의 정보 즉, 예를 들어, 눈/비와 같은 움직임이 존재함을 의미한다.The image processing means 300 maintains the motion detection sensitivity to a sufficiently high level (more than a reference value) to maintain the maximum motion detection performance for a specific purpose of the surveillance equipment. If the cumulative size of the motion vector is greater than or equal to the reference value, If the cumulative directions of the vectors are consistent, setting the sensitivity lower than the reference sensitivity is performed (S330). Here, the case where the cumulative size of the motion vector is equal to or greater than the reference value and the cumulative direction of the representative point motion vector is consistent means that there is motion other than information of interest in the image, for example, an eye / rain motion .

영상 처리 수단(300)은 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정하는 단계(S340)를 수행한다. 여기서, 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 또는 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우라 함은 영상 내에 관심 정보가 더 많이 존재함을 의미한다.When the cumulative size of the representative point motion vector is less than the reference value, the cumulative direction of the motion vector is consistent, the cumulative size of the representative point motion vector is equal to or greater than the reference value, and the cumulative direction of the motion vector is consistent (S340) of setting the sensitivity to be higher than the reference sensitivity. Here, the case where the cumulative size of the representative point motion vector is less than the reference value, the cumulative direction of the motion vector is consistent, or the cumulative size of the representative point motion vector is equal to or larger than the reference value and the cumulative direction of the motion vector is inconsistent Which means that there is more information of interest in the image.

민감도 생성이 완료되면, 영상 처리 수단(300)은 움직임 검출 결과에 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하는 단계(S400)를 수행한다. 이와 같은 움직임 검출 결과에 민감도를 반영한 움직임 처리부(340)의 동작으로 목표로 하는 물체 검출의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다.When the sensitivity generation is completed, the image processing unit 300 performs step S400 of blocking the information other than the interest by reflecting the sensitivity to the motion detection result. The motion of the motion processing unit 340, which reflects the sensitivity of the motion detection result, can improve the accuracy of target object detection.

이후 영상 처리 수단(300)은 민감도가 반영된 움직임 처리 결과를 이용하여 움직임을 보정한 후 디스플레이 수단(400)으로 출력한다.Then, the image processing unit 300 corrects the motion using the motion process result reflecting the sensitivity, and outputs the corrected motion to the display unit 400. [

본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. The use of the terms "above" and similar indication words in the specification of the present invention (particularly in the claims) may refer to both singular and plural. In addition, in the present invention, when a range is described, it includes the invention to which the individual values belonging to the above range are applied (unless there is contradiction thereto), and each individual value constituting the above range is described in the detailed description of the invention The same.

본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.Unless there is explicitly stated or contrary to the description of the steps constituting the method according to the invention, the steps may be carried out in any suitable order. The present invention is not necessarily limited to the order of description of the above steps. The use of all examples or exemplary language (e.g., etc.) in this invention is for the purpose of describing the present invention only in detail and is not to be limited by the scope of the claims, It is not. It will also be appreciated by those skilled in the art that various modifications, combinations, and alterations may be made depending on design criteria and factors within the scope of the appended claims or equivalents thereof.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present invention should not be construed as being limited to the above-described embodiments, and all ranges that are equivalent to or equivalent to the claims of the present invention as well as the claims .

100: 감시 카메라 200: 네트워크
300: 영상 처리 수단 310: 움직임 검출부
320: 움직임 벡터 생성부 330: 민감도 처리부
331: 크기 산출부 332: 방향 산출부
333: 민감도 생성부 340: 움직임 처리부
350: 움직임 보정부 400: 디스플레이 수단100: surveillance camera 200: network
300: image processing means 310: motion detection unit
320: motion vector generation unit 330: sensitivity processing unit
331: size calculating unit 332: direction calculating unit
333: Sensitivity generation unit 340: Motion processing unit
350: motion correction unit 400: display means

Claims (6)

기준영상 및 입력영상의 비교에 의한 움직임을 검출하는 움직임 검출부;
상기 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 상기 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성하는 움직임 벡터 생성부;
상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 상기 대표점 움직임 벡터의 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향의 일관성 여부에 따라 상기 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타내는 민감도를 생성하는 민감도 처리부; 및
상기 움직임 검출 결과에 상기 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하는 움직임 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.A motion detector for detecting a motion by comparing a reference image and an input image;
A motion vector generation unit for selecting a plurality of representative points from the input image and generating a representative point motion vector for the representative points;
The method comprising the steps of: calculating a magnitude of the representative point motion vector and a consistency of the representative point motion vector with respect to the direction of the representative point motion vector, and determining whether the representative point motion vector is consistent with the magnitude and direction of the representative point motion vector, A sensitivity processing unit for generating a sensitivity; And
And a motion processor for blocking information other than the information of interest based on the sensitivity of the motion detection result. 제 1항에 있어서, 상기 움직임 벡터 생성부는,
DIS(digital image stabilization) 장치에 의해 상기 대표점 움직임 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.2. The apparatus of claim 1,
And the representative point motion vector is generated by a digital image stabilization (DIS) apparatus. 제 1항에 있어서, 민감도 처리부는,
상기 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리하는 크기 산출부;
상기 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 상기 방향에 대한 일관성 여부를 산출하는 방향 산출부; 및
상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정하고, 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정하는 민감도 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.2. The apparatus of claim 1,
A size calculating unit for accumulating the average size of the representative point motion vector for a predetermined time;
A direction calculating unit for calculating the consistency of the direction of the representative point motion vectors by accumulating the average direction of the representative point motion vectors for a predetermined time; And
When the cumulative size of the representative point motion vector is equal to or greater than a reference value and the cumulative direction of the representative point motion vector is consistent, the sensitivity is set to be lower than the reference sensitivity, and the cumulative size of the representative point motion vector is less than a reference value, And a sensitivity calculation unit for setting the sensitivity higher than the reference sensitivity when cumulative directions of vectors are consistent and cumulative magnitudes of the representative point motion vectors are equal to or greater than a reference value and cumulative directions of the motion vectors are inconsistent And the image processing apparatus. 기준영상 및 입력영상의 비교에 의한 움직임을 검출하는 움직임 검출단계;
상기 입력영상으로부터 복수개의 대표점들을 선택하고, 상기 대표점들에 대하여 대표점 움직임 벡터를 생성하는 움직임 벡터 생성단계;
상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 상기 대표점 움직임 벡터의 방향에 대한 일관성 여부를 산출하고, 상기 대표점 움직임 벡터의 크기 및 방향의 일관성 여부에 따라 상기 영상 내에서 움직이는 물체의 변화빈도를 나타내는 민감도를 생성하는 민감도 처리단계; 및
상기 움직임 검출 결과에 상기 민감도를 반영하여 관심 이외의 정보를 차단하는 움직임 처리단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.A motion detection step of detecting a motion by comparing a reference image and an input image;
A motion vector generation step of selecting a plurality of representative points from the input image and generating a representative point motion vector for the representative points;
The method comprising the steps of: calculating a magnitude of the representative point motion vector and a consistency of the representative point motion vector with respect to the direction of the representative point motion vector, and determining whether the representative point motion vector is consistent with the magnitude and direction of the representative point motion vector, A sensitivity processing step to generate; And
And a motion processing step of blocking the information other than the interest by reflecting the sensitivity to the motion detection result. 제 4항에 있어서, 상기 움직임 벡터 생성단계는,
DIS(digital image stabilization) 알고리즘에 의해 상기 대표점 움직임 벡터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.5. The method according to claim 4,
And generating the representative point motion vector by a digital image stabilization (DIS) algorithm. 제 4항에 있어서, 민감도 처리단계는,
상기 대표점 움직임 벡터의 평균 크기를 소정 시간 누적 처리하는 단계;
상기 대표점 움직임 벡터의 평균 방향을 소정 시간 누적 처리하여 상기 방향에 대한 일관성 여부를 산출하는 단계;
상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 낮게 설정하는 단계; 및
상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 미만이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 있는 경우 및 상기 대표점 움직임 벡터의 누적 크기가 기준값 이상이고, 상기 움직임 벡터의 누적 방향이 일관성이 없는 경우 상기 민감도를 기준 민감도 보다 높게 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.5. The method of claim 4,
Accumulating the average size of the representative point motion vectors for a predetermined time;
Accumulating the average direction of the representative point motion vectors for a predetermined time and calculating whether the direction is consistent with the direction;
Setting the sensitivity to be lower than the reference sensitivity when the cumulative size of the representative point motion vector is equal to or greater than a reference value and the cumulative direction of the representative point motion vector is consistent; And
When the cumulative size of the representative point motion vector is less than the reference value and the cumulative direction of the motion vector is consistent and when the cumulative size of the representative point motion vector is greater than or equal to a reference value and the cumulative direction of the motion vector is inconsistent, And setting the sensitivity to be higher than the reference sensitivity.
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