KR20160006532A - 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치 및 이를 이용한 눈비 영상 제거 방법 - Google Patents

카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치 및 이를 이용한 눈비 영상 제거 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치 및 이를 이용한 눈비 영상 제거 방법에 관한 것으로, 해결하고자 하는 기술적 과제는 CCTV 영상에 대하여 칼만 필터를 적용하여 눈비를 효과적으로 제거하고, 칼만 필터 적용시 발생하는 모션 블러를 시간 필터를 이용하여 효과적으로 제거할 수 있게 하는데 있다.
이를 위해 본 발명의 일 실시예는 카메라로부터 입력되는 영상 데이터를 입력받는 영상 입력부; 상기 영상 데이터의 각 픽셀을 감지하는 픽셀 감지부; 상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안 픽셀의 인텐시티값을 추적하여 예측값을 계산하고, 상기 픽셀이 입력된 시점에서의 인텐시티값을 측정한 측정값을 계산하며, 상기 예측값과 측정값의 차에 의하여 상기 픽셀이 눈 또는 비에 의하여 가려진 상태인 지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 예측값을 이용하여 상기 픽셀을 복원하는 픽셀 복원부; 상기 복원된 픽셀에서 움직임 검출 알고리즘을 이용하여 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 지 여부를 판단하는 움직임 픽셀 검출부; 및 상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀을 기초로 상기 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 보정하는 움직임 픽셀 보정부;를 포함하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치를 개시한다.

Description

카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치 및 이를 이용한 눈비 영상 제거 방법{APPARATUS FOR REMOVING SNOW RAIN IMAGE IN CAMERA IMAGES AND METHOD FOR REMOVING SNOW RAIN IMAGE USING THE SAME}
본 발명의 일 실시예는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치 및 이를 이용한 눈비 영상 제거 방법에 관한 것이다.
일반적으로 급변하는 사회적 환경으로 인해 장소에 구애받음없이 옥내 및 옥외 감시용 카메라가 널리 설치·사용되고 있는 바, 이들 설치·사용되고 있는 옥내 및 옥외 감시용 카메라는 전면에 투시창을 설치한 함체형의 카메라 하우징 내부에 외부의 모니터와 연결되는 카메라를 설치하여 목적한 감시가 이루어지도록 하는 실정이다.
이와 같이 사용되는 옥내 및 옥외 감시용 카메라는, 계절적인 요인과 설치장소 등의 요인으로 인해 투시창 및 카메라 렌즈에 눈 과 비(이하, 눈비라 함.)가 끼게 되어 감시 화면이 선명하지 않게 되어 감시효율이 떨어지게 되는 문제점 있었다.
최근 들어, 상기와 같이 투시창 및 카메라 렌즈에 눈비가 끼게 되는 경우 감시 화면을 선명하게 하기 위하여, 촬영된 영상을 시간 필터(temporal filter)를 사용하여 눈비를 제거하는 방식을 사용하였다. 그러나, 기존에 시간 필터를 사용하여 영상을 필터링하더라도 필터링 정도가 강인하지 않아 영상에서 눈비 제거 정도가 높지 않다는 문제점이 있었다.
등록특허공보 제10-1066900호 '씨씨티브이 카메라 영상에서의 특정 움직임 감지 장치' 공개특허공보 제10-2004-0089885호 '저조도 영상 보정 장치 및 그 방법'
본 발명의 일 실시예는 카메라 영상에 대하여 칼만 필터를 적용하여 눈비를 효과적으로 제거하고, 칼만 필터 적용시 발생하는 모션 블러를 시간 필터를 이용하여 효과적으로 제거하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치 및 이를 이용한 눈비 영상 제거 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치는 카메라로부터 입력되는 영상 데이터를 입력받는 영상 입력부; 상기 영상 데이터의 각 픽셀을 감지하는 픽셀 감지부; 상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안 픽셀의 인텐시티값을 추적하여 예측값을 계산하고, 상기 픽셀이 입력된 시점에서의 인텐시티값을 측정한 측정값을 계산하며, 상기 예측값과 측정값의 차에 의하여 상기 픽셀이 눈 또는 비에 의하여 가려진 상태인 지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 예측값을 이용하여 상기 픽셀을 복원하는 픽셀 복원부; 상기 복원된 픽셀에서 움직임 검출 알고리즘을 이용하여 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 지 여부를 판단하는 움직임 픽셀 검출부; 및 상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀을 기초로 상기 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 보정하는 움직임 픽셀 보정부;를 포함할 수 있다.
상기 픽셀 복원부는 칼만 필터를 이용하여 상기 픽셀을 필터링할 수 있다.
상기 움직임 검출 알고리즘은 코드 북 백그라운드(Codebook Backgroud) 모델링 알고리즘을 이용하여 동작할 수 있다.
상기 움직임 픽셀 검출부는 상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀로부터 특징점을 추출한 다음, 시간적으로 연속하는 픽셀에서 상기 특징점에 대응하는 대응점을 추출하며, 상기 특징점과 대응점의 좌표를 비교하여 각각의 좌표가 다를 경우 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
상기 움직임 픽셀 보정부는 상기 칼만 필터에 의하여 필터링된 픽셀에 발생되는 모션 블러(motion blur)를 보정할 수 있다.
상기 움직임 픽셀 보정부는 상기 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 시간 필터(temporal filter)를 이용하여 필터링할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치를 이용한 눈비 영상 제거 방법은, 카메라로부터 입력되는 영상 데이터를 입력받는 영상 입력 단계; 상기 영상 데이터의 각 픽셀을 감지하는 픽셀 감지 단계; 상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안 픽셀의 인텐시티값을 추적하여 예측값을 계산하고, 상기 픽셀이 입력된 시점에서의 인텐시티값을 측정한 측정값을 계산하며, 상기 예측값과 측정값의 차에 의하여 상기 픽셀이 눈 또는 비에 의하여 가려진 상태인 지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 예측값을 이용하여 상기 픽셀을 복원하는 픽셀 복원 단계; 상기 복원된 픽셀에서 움직임 검출 알고리즘을 이용하여 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 지 여부를 판단하는 움직임 픽셀 검출 단계; 및 상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀을 기초로 상기 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 보정하는 움직임 픽셀 보정 단계를 포함할 수 있다.
상기 픽셀 복원 단계는 칼만 필터를 이용하여 상기 픽셀을 필터링할 수 있다.
상기 움직임 검출 알고리즘은 코드 북 백그라운드(Codebook Backgroud) 모델링 알고리즘을 이용하여 동작할 수 있다.
상기 움직임 픽셀 검출 단계는 상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀로부터 특징점을 추출한 다음, 시간적으로 연속하는 픽셀에서 상기 특징점에 대응하는 대응점을 추출하며, 상기 특징점과 대응점의 좌표를 비교하여 각각의 좌표가 다를 경우 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
상기 움직임 픽셀 보정 단계는 상기 칼만 필터에 의하여 필터링된 픽셀에 발생되는 모션 블러(motion blur)를 보정할 수 있다.
상기 움직임 픽셀 보정 단계는 상기 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 시간 필터(temporal filter)를 이용하여 필터링할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치 및 이를 이용한 눈비 영상 제거 방법은 기존의 시간 필터를 이용한 눈비 영상 제거시 눈비 제거의 부족함을 보완하기 위하여, 칼만 필터를 적용하여 눈비를 제거하고, 이때 발생되는 모션 블러를 시간 필터를 통하여 제거함으로써, 효율적으로 눈비를 제거할 수 있고, 이를 통하여 눈비 영상 감시에 강인하게 대응할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치를 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1의 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치의 동작에 따라 촬영된 영상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 방법을 나타내는 순서도이다.
본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 본 발명의 바람직한 일 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.
이하, 본 발명에 적용되는 칼만 필터와 시간 필터는 당해 영상 처리 기술 분야에서는 공지된 필터링 장치로 사용되고 있으므로, 각각의 구조 및 동작에 관한 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치를 개략적으로 나타내는 블록도이고, 도 2는 도 1의 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치의 동작에 따라 촬영된 영상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치(100)는, 카메라 영상에서 눈비 및 모션 블러를 제거하기 위하여 관제소 등에 설치되는 장치로서, 영상 입력부(110), 픽셀 감지부(120), 픽셀 복원부(130), 움직임 픽셀 검출부(140) 및 움직임 픽셀 보정부(150)를 포함한다.
상기 영상 입력부(110)는 카메라(10)로부터 입력되는 영상 데이터를 입력받는 장치로서, 사용자의 용도에 따라 특정 위치 즉, 필드에 설치된 다수의 카메라(10)로부터 통상의 다채널 방식으로 영상 데이터를 전송받는다. 여기서, 상기 카메라(10)는 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라, PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라, CCTV 카메라 등이 적용될 수 있으나, 본 발명에서는 카메라의 종류를 한정하는 것은 아니다.
상기 픽셀 감지부(120)는 영상 데이터의 각 픽셀을 감지한다. 즉, 상기 픽셀 감지부(120)는 영상 입력부(110)에 의하여 입력되는 영상 데이터에 포함된 각각의 픽셀을 분할하여 감지한다.
상기 픽셀 복원부(130)는 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안 픽셀의 인텐시티값을 추적하여 예측값을 계산하고, 픽셀이 입력된 시점에서의 인텐시티값을 측정한 측정값을 계산하며, 예측값과 측정값의 차에 의하여 픽셀이 눈 또는 비에 의하여 가려진 상태인 지 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 예측값을 이용하여 픽셀을 복원한다.
이를 위하여, 상기 픽셀 복원부(130)는 칼만 필터를 이용하여 픽셀을 필터링할 수 있다. 상기 칼만 필터는 잡음이 포함되어 있는 선형 역학계의 상태를 추적하는 재귀 필터이다.
상기 픽셀 복원부(130)는 칼만 필터를 통하여 각 픽셀의 RGB 채널별로 들어오는 시간에 대한 인텐시티(Intensity)값을 추적(observation)하여 필터링을 수행하게 된다. 이때, 눈비 픽셀은 다른 경우보다 밝게 변하는 것을 가정하고 인텐시티값을 추적한 결과를 바탕으로 한 예측값과, 새로 들어온 색의 인텐시티값이 크게 다르게 된다. 이를 이용하여 상기 픽셀 복원부(130)는 해당 픽셀이 현재 눈이나 비에 가려있는 지를 판단할 수 있고, 또한 눈이나 비에 가린 경우에는 예측된 인텐시티값을 이용하여 해당 픽셀을 복원할 수 있다. 이때, 칼만 필터를 이용한 필터링을 수행하면 매번 참값의 예측값을 출력하게 되고, 이 값을 현재 입력받은 측정값과 비교하여 그 차이가 어떤 임계값(threshold)보다 클 경우, 현재 추정값 대신 이전 프레임의 픽셀의 측정값과 현재 추정값의 평균값으로 치환하여 출력한다. 이를 위하여 추정값과 오차공분산 초기값과 같은 초기값을 선정하고, 추정값과 오차 공분산 예측한 다음, 칼만 이득을 계산하여 앞의 과정을 통해 얻은 값과 입력으로 받은 측정값으로 계산하여 추정값을 출력한다. 이때, 오차 공분산이 작을수록 추정값이 참값에 가깝다. 일반적으로 알고리즘이 반복될수록 작은 값으로 수렴하는 것으로 알려져 있다. 즉, 상기 픽셀 복원부(130)는 상술한 과정을 통하여 현재 프레임의 픽셀에서 예측된 인텐시티값으로 해당 픽셀을 복원한다. 그러나, 상기 칼만 필터를 적용하여 필터링하는 경우 예측과 추정 과정을 거치게 되어 기존의 시간(temporal filter) 보다 복원이 잘 되나　화면 상에서 움직이는 빠른 물체가 나타날 경우에는 예측과 추정 과정에서 위치 해당 픽셀의 위치변화가 생겨서 모션 블러(motion blur) 현상이 나타나게 된다. 이러한 현상이 칼만 필터의 사이드 이펙트(side effect)이고, 본 발명에서는 이러한 현상을 제거하기 위해서 움직임 픽셀 검출부(140)를 통하여 움직이는 물체를 코드북 백그라운드(Codebook Background) 모델링을 사용하여 움직임이 나타나는 부분을 검출하고, 움직임 픽셀 보정부(150)를 통하여 그 부분 만을 시간 필터를 적용하여 칼만 필터의 사이드 이펙트를 제거하게 된다.
상기 움직임 픽셀 검출부(140)는 픽셀 복원부(130)에 의하여 복원된 픽셀에서 움직임 검출 알고리즘을 이용하여 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 지 여부를 판단한다. 이때, 상기 움직임 검출 알고리즘은 코드 북 백그라운드 모델링 알고리즘을 이용하여 동작할 수 있다. 즉, 상기 움직임 픽셀 검출부(140)는 칼만 필터 적용시 움직임이 있는 경우 발생되는 모션 블러를 처리하기 위하여, 움직임이 있는 물체를 검출한다.
예를 들어, 상기 움직임 픽셀 검출부(140)는 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀로부터 특징점을 추출한 다음, 시간적으로 연속하는 픽셀에서 특징점에 대응하는 대응점을 추출하며, 특징점과 대응점의 좌표를 비교하여 각각의 좌표가 다를 경우 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
상기 움직임 픽셀 보정부(150)는 칼만 필터에 의하여 필터링된 픽셀에 발생되는 모션 블러(motion blur)를 보정하기 위하여, 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀을 기초로 상기 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 보정한다. 여기서, 상기 움직임 픽셀 보정부(150)는 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 시간 필터를 이용하여 필터링할 수 있다.
한편, 도 2를 참조하면, 본 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치(100)는 PTZ 카메라에 눈비 영상이 입력되어 본 눈비 영상 제거 장치(100)가 구비된 관제소로 전송하고, 눈비 영상 제거 장치(100)는 전송받은 영상을 칼만 필터와 사이드 이펙트 솔루션을 이용한 눈비 제거를 수행하여 강인한 감시효과를 구현할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 눈비 영상 제거 장치(100)에서는 칼만 필터의 추적 과정을 거치고 이를 바탕으로 한 예측값을 가지고 이전 색의 인텐시티값과 새로 들어온 인텐시티값이 크게 다르게 될 때, 해당 픽셀이 눈이나 비에 가려짐을 판단한다. 그런 다음, 예측된 인텐시티값을 이용하여 해당 픽셀을 복원하는 과정을 거쳐서 눈비를 제거한다. 또한, 해당 영상 안에서 움직임이 있는 물체가 있는 경우도 같은 과정을 거치게 된다. 이때, 상기 눈비 영상 제거 장치(100)는 움직임이 있는 물체가 있는 경우 이전과 영상 인텐시티값이 달라져서 움직임이 있는 물체에 모션 블러 현상이 나타나게 된다. 즉, 상기 모션 블러는 칼만 필터를 사용하여 눈비는 제거되었지만, 사이드 이펙트가 나타나는 현상이다. 본 발명에서는 이러한 사이드 이펙트를 제거하여 강인한 눈비 제거 방법을 구현하기 위하여, 배경 모델링을 통하여 움직임이 있는 물체를 검출하여, 그 부분만을 시간 필터로 처리하여 칼만 필터의 사이드 이펙트를 제거한 다음, 관제소의 디스플레이 장치(20)로 전송하여 관리자에게 디스플레이한다. 이를 통하여, 관리자는 눈비 영상 감시에 강인하게 대응할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 방법을 나타내는 순서도이다. 도 3에 도시된 각 단계들은 도 1에 도시된 눈비 제거 영상 제거 장치를 이용하여 동작될 수 있다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 방법은 카메라로부터 입력되는 영상 데이터를 입력받는 영상 입력 단계(S10)와, 영상 데이터의 각 픽셀을 감지하는 픽셀 감지 단계(S20)와, 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안 픽셀의 인텐시티값을 추적하여 예측값을 계산하고, 픽셀이 입력된 시점에서의 인텐시티값을 측정한 측정값을 계산하며, 예측값과 측정값의 차에 의하여 픽셀이 눈 또는 비에 의하여 가려진 상태인 지 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 예측값을 이용하여 픽셀을 복원하는 픽셀 복원 단계(S30)와, 픽셀 복원 단계(S30)에서 복원된 픽셀에서 움직임 검출 알고리즘을 이용하여 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 지 여부를 판단하는 움직임 픽셀 검출 단계(S40)와, 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀을 기초로 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 보정하는 움직임 픽셀 보정 단계(S50)를 포함할 수 있다.
이때, 상기 픽셀 복원 단계(S30)는 칼만 필터를 이용하여 픽셀을 필터링할 수 있다.
또한, 상기 움직임 검출 알고리즘은 코드 북 백그라운드(Codebook Backgroud) 모델링 알고리즘을 이용하여 동작할 수 있다.
상기 움직임 픽셀 검출 단계(S40)는 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀로부터 특징점을 추출한 다음, 시간적으로 연속하는 픽셀에서 특징점에 대응하는 대응점을 추출하며, 특징점과 대응점의 좌표를 비교하여 각각의 좌표가 다를 경우 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
상기 움직임 픽셀 보정 단계(S50)는 칼만 필터에 의하여 필터링된 픽셀에 발생되는 모션 블러(motion blur)를 보정할 수 있다.
상기 움직임 픽셀 보정 단계(S50)는 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 시간 필터(temporal filter)를 이용하여 필터링할 수 있다.
따라서, 상기와 같이 구성된 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 방법은 기존의 시간 필터를 이용한 눈비 영상 제거시 눈비 제거의 부족함을 보완하기 위하여, 칼만 필터를 적용하여 눈비를 제거하고, 이때 발생되는 모션 블러를 시간 필터를 통하여 제거함으로써, 효율적으로 눈비를 제거할 수 있고, 이를 통하여 눈비 영상 감시에 강인하게 대응할 수 있다.
이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치(100) 및 이를 이용한 눈비 영상 제거 방법을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.
10: 카메라 20: 디스플레이 장치
100: 눈비 영상 제거 장치 110: 영상 입력부
120: 픽셀 감지부 130: 픽셀 복원부
140: 움직임 픽셀 검출부 150: 움직임 픽셀 보정부

Claims (12)

  1. 카메라로부터 입력되는 영상 데이터를 입력받는 영상 입력부;
    상기 영상 데이터의 각 픽셀을 감지하는 픽셀 감지부;
    상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안 픽셀의 인텐시티값을 추적하여 예측값을 계산하고, 상기 픽셀이 입력된 시점에서의 인텐시티값을 측정한 측정값을 계산하며, 상기 예측값과 측정값의 차에 의하여 상기 픽셀이 눈 또는 비에 의하여 가려진 상태인 지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 예측값을 이용하여 상기 픽셀을 복원하는 픽셀 복원부;
    상기 복원된 픽셀에서 움직임 검출 알고리즘을 이용하여 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 지 여부를 판단하는 움직임 픽셀 검출부; 및
    상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀을 기초로 상기 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 보정하는 움직임 픽셀 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 픽셀 복원부는 칼만 필터를 이용하여 상기 픽셀을 필터링하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 움직임 검출 알고리즘은 코드 북 백그라운드(Codebook Backgroud) 모델링 알고리즘을 이용하여 동작하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 움직임 픽셀 검출부는
    상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀로부터 특징점을 추출한 다음, 시간적으로 연속하는 픽셀에서 상기 특징점에 대응하는 대응점을 추출하며, 상기 특징점과 대응점의 좌표를 비교하여 각각의 좌표가 다를 경우 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 움직임 픽셀 보정부는 상기 칼만 필터에 의하여 필터링된 픽셀에 발생되는 모션 블러(motion blur)를 보정하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 움직임 픽셀 보정부는 상기 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 시간 필터(temporal filter)를 이용하여 필터링하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 기재된 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 장치를 이용한 눈비 영상 제거 방법이고,
    카메라로부터 입력되는 영상 데이터를 입력받는 영상 입력 단계;
    상기 영상 데이터의 각 픽셀을 감지하는 픽셀 감지 단계;
    상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안 픽셀의 인텐시티값을 추적하여 예측값을 계산하고, 상기 픽셀이 입력된 시점에서의 인텐시티값을 측정한 측정값을 계산하며, 상기 예측값과 측정값의 차에 의하여 상기 픽셀이 눈 또는 비에 의하여 가려진 상태인 지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 예측값을 이용하여 상기 픽셀을 복원하는 픽셀 복원 단계;
    상기 복원된 픽셀에서 움직임 검출 알고리즘을 이용하여 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 지 여부를 판단하는 움직임 픽셀 검출 단계; 및
    상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀을 기초로 상기 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 보정하는 움직임 픽셀 보정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 픽셀 복원 단계는 칼만 필터를 이용하여 상기 픽셀을 필터링하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 움직임 검출 알고리즘은 코드 북 백그라운드(Codebook Backgroud) 모델링 알고리즘을 이용하여 동작하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 움직임 픽셀 검출 단계는
    상기 픽셀이 입력된 시점 전에 설정된 측정 시간동안의 픽셀로부터 특징점을 추출한 다음, 시간적으로 연속하는 픽셀에서 상기 특징점에 대응하는 대응점을 추출하며, 상기 특징점과 대응점의 좌표를 비교하여 각각의 좌표가 다를 경우 해당 픽셀이 움직임이 있는 물체를 포함하고 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 움직임 픽셀 보정 단계는 상기 칼만 필터에 의하여 필터링된 픽셀에 발생되는 모션 블러(motion blur)를 보정하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 방법.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 움직임 픽셀 보정 단계는 상기 움직임이 있는 물체를 포함하는 픽셀을 시간 필터(temporal filter)를 이용하여 필터링하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상에서의 눈비 영상 제거 방법.
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