KR20170019200A - 설 촬영 장치 및 설 영상의 프로세싱 방법 - Google Patents

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KR20170019200A
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Abstract

설 촬영 및 분석 장치가 제공된다. 장치는 설진 대상의 혀의 깊이 영상을 획득하는 깊이 카메라, 상기 혀의 칼라 영상을 획득하는 칼라 카메라, 및 상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

설 촬영 장치 및 설 영상의 프로세싱 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ACQUIRING AND PROCESSING TONGUE IMAGE}
영상 처리 장치 및 방법에 연관되며, 보다 상세하게는 설(혀) 분석을 위해 촬영된 설 영상에서 분석과 진단 정확도를 향상시키도록 설 분석 영역을 추출하는 방법에 연관된다.
설진은 한의학 진단에서 혀를 통해 환자의 건강을 진단하는 것이다. 즉, 설의 형태, 설질 및 설태 등의 정보를 이용하여 환자의 건강 상태를 진단할 수 있다. 근래에는 이러한 설진을 보조하는 설진기가 개발되어 보급되고 있다. 설진기는 환자의 혀 영상(사진)을 촬영하여 미리 지정된 알고리즘에 따른 진단 결과를 도출하거나, 및/또는 의료인에게 제공하는 장치이다.
이러한 설진을 위해 혀를 내밀고 있는 영상을 획득하여 분석 대상인 혀 부분만을 정확하게 분리하는 것이 요구된다. 혀 영상을 획득할 경우 크게 얼굴, 입술, 혀, 구강영역이 영상에 포함이 된다. 그런데 입술과 혀의 색상은 유사한 색상이기 때문에 색상을 기반으로 하는 검출에 있어서 어려움이 있다.
혀 안쪽에 그늘이 지는 설근 영역이 색상 분석에 사용될 경우 잘못된 결과가 도출되기 때문에 그늘진 영역은 색상 분석 영역에서 제외시켜야 할 필요가 있다. 하지만, 설근 영역은 설태가 많이 분포하고 그 색상의 경향이 설 중심과 설첨 영역과 차이가 큰 경우가 많아 그림자가 진 부분의 영역을 구분하기 쉽지 않은 특성이 있다.
1. 등록특허 제10-1265849호 (등록공고일: 2013년05월20일)
일측에 따르면, 설진 대상의 혀의 깊이 영상을 획득하는 깊이 카메라; 상기 혀의 칼라 영상을 획득하는 칼라 카메라; 및 상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 프로세서를 포함하는 설 촬영 장치가 제공된다.
일실시예에 따르면 상기 칼라 카메라는 상기 깊이 카메라와 15도 이상 25도 이하의 각도를 이루며 상기 깊이 카메라의 하부에 배치된다. 일실시예에 따르면 상기 프로세서는 변형 능동 윤곽 모델(Active contour model)에 깊이 정보 항목을 추가한 에너지가 최소화 되는 방향으로 경계 점들을 업데이트 함으로써 상기 설진 분석 영역을 추출할 수 있다.
일실시예에 따르면 상기 프로세서는 상기 깊이 영상에서 깊이 값이 임계치 이상 변하는 입술과 설근의 변곡부를 추출하고, 상기 변곡부 주변 영역을 상기 설근 영역으로 식별하여 상기 설진 분석 영역으로부터 제외시킬 수 있다. 여기서 상기 변곡부는 상기 깊이 영상의 그라데이션 패턴이 상기 임계치 이상 변하는 적어도 하나의 포인트를 중심으로 영역 확장하여 추출될 수 있다.
다른 일측에 따르면, 설진기의 깊이 카메라가 촬영한 설진 대상의 혀의 깊이 영상 및 상기 설진기의 칼라 카메라가 촬영한 상기 혀의 칼라 영상을 수신하는 수신부; 및 상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 프로세서를 포함하는 설진 장치가 제공된다.
일실시예에 따르면 상기 프로세서는 변형 능동 윤곽 모델(Active contour model)에 깊이 정보 항목을 추가한 에너지가 최소화 되는 방향으로 경계 점들을 업데이트 함으로써 상기 설진 분석 영역을 추출할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 깊이 영상에서 깊이 값이 임계치 이상 변하는 입술과 설근의 변곡부를 추출하고, 상기 변곡부 주변 영역을 상기 설근 영역으로 식별하여 상기 설진 분석 영역으로부터 제외시킬 수 있다. 여기서 상기 변곡부는 상기 깊이 영상의 그라데이션 패턴이 상기 임계치 이상 변하는 적어도 하나의 포인트를 중심으로 영역 확장하여 추출될 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 설 촬영 장치의 깊이 카메라가 설진 대상의 혀의 깊이 영상을 획득하는 단계; 상기 설 촬영 장치의 칼라 카메라가 상기 깊이 영상 획득과 동시에 상기 혀의 칼라 영상을 획득하는 단계; 및 상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 단계를 포함하는 설 촬영 장치의 영상 처리 방법이 제공된다.
일실시예에 따르면 상기 추출하는 단계는, 변형 능동 윤곽 모델(Active contour model)에 깊이 정보 항목을 추가한 에너지가 최소화 되는 방향으로 경계 점들을 업데이트 함으로써 상기 설진 분석 영역을 추출한다. 한편, 상기 추출하는 단계는, 상기 깊이 영상에서 깊이 값이 임계치 이상 변하는 입술과 설근의 변곡부를 추출하는 단계; 및 상기 변곡부 주변 영역을 상기 설근 영역으로 식별하여 상기 설진 분석 영역으로부터 제외시켜서 상기 설진 분석 영역을 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 변곡부는 상기 깊이 영상의 그라데이션 패턴이 상기 임계치 이상 변하는 적어도 하나의 포인트를 중심으로 영역 확장하여 추출될 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 설 촬영 장치를 블록도이다.
도 2는 일실시예에 따른 설 촬영 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 설 영상의 프로세싱 과정을 도시한다.
도 4는 일실시예에 따른 설진 장치의 카메라의 동작을 도시한다.
도 5는 일실시예에 따라 촬영된 설 촬영 영상을 분석하는 설진 장치를 도시하는 블록도이다.
도 6은 일실시예에 따른 설 촬영 장치의 영상 처리 방법을 도시한다.
이하에서, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 권리범위는 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명에서 사용되는 용어는, 연관되는 기술 분야에서 일반적이고 보편적인 것으로 선택되었으나, 기술의 발달 및/또는 변화, 관례, 기술자의 선호 등에 따라 다른 용어가 있을 수 있다. 따라서, 아래 설명에서 사용되는 용어는 기술적 사상을 한정하는 것으로 이해되어서는 안 되며, 실시예들을 설명하기 위한 예시적 용어로 이해되어야 한다.
또한 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세한 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 아래 설명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 의미와 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 이해되어야 한다.
도 1은 일실시예에 따른 설 촬영 장치(100)를 도시하는 블록도이다.
일측에 따르면, 설진 대상의 혀의 깊이 영상을 획득하는 깊이 카메라(110); 상기 혀의 칼라 영상을 획득하는 칼라 카메라(120); 및 상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 프로세서(130)를 포함하는 설 촬영 장치(100)가 제공된다. 설 촬영 장치(100)는 설진 대상 혀에 대해, 칼라영상뿐 아니라 깊이영상을 함께 획득하고 획득한 칼라영상과 깊이영상을 함께 이용하여 암부(그림자)에 해당하는 설근 부분은 제외한 영상을 획득할 수 있다.
혀 및 설태의 색상은 건강상태에 따라 변화를 보이며, 중국, 일본, 한국 등의 전통의학에서는 이들의 색상변화를 진단에 활용한다. 객관적인 색상 분석을 위해, 칼라 영상을 통해 획득한 혀 및 설태의 영상은 혀 색상 분석에 사용되는 유효한 분석 영역을 검출하는 과정이 선행된다. 이런 설 색상 분석 영역을 정의하는 방법에 따라 색상 값 및 이에 따른 진단의 결과가 달라지게 되므로, 객관적이고 정확한 기준에 의해 분석 영역을 정의할 필요가 있고, 설 촬영 장치(100)가 일실시예가 될 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 설 촬영 과정을 설명하기 위한 도면이다.
일실시예에 따른 설 촬영 장치(200)는 깊이 카메라(210), 칼라 카메라(220), 프로세서(230)를 포함할 수 있다. 도면에 표시된 θ는 깊이 카메라의 촬영 방향과 칼라 카메라의 촬영 방향이 이루는 각도이다.
일실시예에 따르면 상기 칼라 카메라는 상기 깊이 카메라와 15도 이상 25도 이하의 각도를 이루며 상기 깊이 카메라의 하부에 배치된다. 또한 깊이 카메라의 위치는 영상 획득을 위한 설 촬영이 용이하도록 조정될 수 있다. 예를 들어, 깊이 카메라는 설첨으로부터 설근까지 이르는 설 전체 영역과의 거리가 고르도록 배치될 수 있고, 이는 도 2에 도시된 바와 같이 깊이 카메라가 혀 표면의 정면에 위치한 배치 양상과 같을 수 있다. 이런 배치를 통해 설 촬영 장치는 두 종류의 카메라를 통해 깊이 및 색상 정보를 동시에 측정할 수 있다.
도 3은 일실시예에 따른 설 영상의 프로세싱 과정을 도시한다.
도 3을 참조하면, 얼굴의 일부와 입술 및 혀를 포함하는 영상(310)과 혀만을 포함하고 있는 영상(320), 혀의 그늘진 부분이 제거되어 실질적으로 진단에 이용되는 영상(330)이 도시된다.
일실시예에 따르면 상기 프로세서는 변형 능동 윤곽 모델(Active Contour Model)에 깊이 정보 항목을 추가한 에너지가 최소화 되는 방향으로 경계 점들을 업데이트 함으로써 상기 설진 분석 영역을 추출할 수 있다. 이를 통해 설 촬영 장치는 능동 윤곽 기술에 깊이 정보 항목을 추가하여 경계 및 분석 영역을 추출할 수 있다.
혀를 내밀고 있는 영상을 획득할 경우 크게 얼굴, 입술, 혀, 구강영역이 영상에 포함이 된다. 특히 입술과 혀의 색상은 유사한 색상이기 때문에, 색상을 기반으로 하는 영상을 획득하고 이를 바탕으로 진단을 진행할 경우 입술과 혀를 구별한 영상에 기초하여 진단이 수행되어야 한다. 또한, 혀 안쪽에 입술에 의한 그늘에 의해 그림자가 지는 설근 영역도 색상 분석에 사용될 경우 실제 설의 색상과 다른 어두운 색상의 데이터가 진단에 이용되어 오진을 유도할 수 있다. 따라서 그림자가 지는 설근 영역도 색상 분석 영역에서 제외시켜야 할 필요가 있다. 하지만, 설근 영역은 설태가 많이 분포하고 그 색상의 경향이 설 중심과 설첨 영역과 차이가 큰 경우가 많아 색상 데이터만을 이용하여, 설태와 그림자가 진 부분의 영역을 구분하기 쉽지 않다. 이 경우, 색상 데이터와 깊이 카메라로부터 획득한 깊이 데이터를 함께 이용하여 설 분석 영역을 검출할 수 있다.
전술한 바와 같이 색상 또는 인텐시티(intensity) 영상을 사용하여 설 분석 영역을 검출하기 위해, 능동 윤곽(Active Contour) 기술을 포함한 알고리즘이 이용될 수 있다. 이 알고리즘은 크게 혀 내부 색상의 유사성, 혀 경계 면에서의 낮은 인텐시티 또는 큰 색상 차, 혀 경계의 타원형 형태의 특성을 활용할 수 있다. 얼굴, 입술, 혀는 비교적 유사한 색상을 지니고 있으며, 혀 내부에는 다양한 패턴의 색상이 분포하는데, 혀 경계의 정보는 혀를 내미는 각도, 얼굴 및 구강 구조에 등 따라 뚜렷하게 나타나지 않을 수 있다. 이런 경우에 생길 수 있는 검출 오차는 색상 데이터와 깊이 카메라로부터 획득한 깊이 데이터를 함께 이용하여 설 분석 영역을 검출함으로써 보정할 수 있다. 이를 통해 설태 등 어두운 부분을 그늘로 인식하는, 색상 데이터만을 이용할 때 생기는 오류를 보정할 수 있다.
능동 윤곽(Active Contour) 기술에 깊이 정보를 활용하도록 하여 검출 정확도를 향상시키는 과정을 수식으로 표현하면 수학식 1과 같다.
Figure pat00001
여기서, E는 능동 윤곽 에너지(active contour energy)이고, Einternal는 윤곽선을 구부리는 내부 에너지이고, Econstraint는 외부 에너지이고, Eimages는 이미지 포스(force)이고, Edepthdiff는 깊이 정보 항목이다. 이때, Einternal, Econstraint 및 Eimages의 합은 색상 데이터 또는 인텐시티 만을 이용하여 구한 능동 윤곽 에너지이고, Edepthdiff는 깊이 데이터를 이용하게 해주는 보정항이다. Edepthdiff는 수학식 2와 같이 나타날 수 있다.
Figure pat00002
여기서,
Figure pat00003
는 깊이 이미지(depth image)이고, 이를 통해 수학식 1은 외부 에너지(external energy) 계산식에 깊이 정보항목을 추가하여 색상 정보 및 깊이 정보가 함께 설 경계 검출 및 분석에 이용되도록 할 수 있다.
도 4는 일실시예에 따른 설진 장치의 카메라의 동작을 도시한다.
도 4를 참조하면 깊이 카메라(410)가 설 영상을 촬영하고 있고, 화살표 방향이자 깊이 카메라의 촬영 방향과 동일한 방향으로 조명이 비춰지고 있다. 또한 입술 때문에 생긴 그늘 영역(420)이 도시되어 있다.
일실시예에 따르면 상기 프로세서는 상기 깊이 영상에서 깊이 값이 임계치 이상 변하는 입술과 설근의 변곡부를 추출하고, 상기 변곡부 주변 영역을 상기 설근 영역으로 식별하여 상기 설진 분석 영역으로부터 제외시킬 수 있다. 이를 통해 설 촬영 장치는 획득된 영상에서 그림자 영역을 제외한 영상을 추출할 수 있다. 이는 설근 영역에서 그림자가 지는 영역의 객관적인 기준을 제시하고 설 분석 영역에서 제외시키기 위함이다. 또한 그림자 부분을 찾는 방법은 깊이 값의 그라데이션 패턴을 이용하는 방식으로 구체화될 수 있고, 일실시예로 상기 변곡부는 상기 깊이 영상의 그라데이션 패턴이 상기 임계치 이상 변하는 적어도 하나의 포인트를 중심으로 영역 확장하여 추출될 수 있다.
변곡부와 그라데이션 패턴을 이용한 분석은 입술과 설 각각의 깊이 정보를 통한 3차원상의 공간 위치(좌표)를 통해 그림자가 질 수 있는 영역을 추정하여 정의할 수 있게 한다. 이는 도 3을 참조한 설명에서 전술한 바와 같이, 색상 또는 인텐시티를 기반으로 그림자 영역을 정의함으로 인해 생길 수 있는 오류를 보정할 수 있다.
도 5는 일실시예에 따라 촬영된 설 촬영 영상을 분석하는 설진 장치를 도시하는 블록도이다.
도 5를 참조하면 설 촬영 영상을 분석하는 설진 장치(500)는 수신부(510)와 프로세서(520)를 포함하고 있다.
다른 일측에 따르면, 설진기의 깊이 카메라가 촬영한 설진 대상의 혀의 깊이 영상 및 상기 설진기의 칼라 카메라가 촬영한 상기 혀의 칼라 영상을 수신하는 수신부; 및 상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 프로세서를 포함하는 설진 장치가 제공된다. 예를 들어, 설 진단을 위한 시스템은 설진 촬영기 외부의 별도 시스템에서 촬영기로부터의 영상을 수신하여 처리하는 설진 장치를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면 설진 장치는 데스크탑, 노트북, 스마트폰, 태블릿 등 하나 이상의 연산장치를 포함하는 컴퓨팅 장치일 수 있다.
일실시예에 따르면 상기 프로세서는 변형 능동 윤곽 모델(Active contour model)에 깊이 정보 항목을 추가한 에너지가 최소화 되는 방향으로 경계 점들을 업데이트 함으로써 상기 설진 분석 영역을 추출한다. 이를 통해 설진 장치는 능동 윤곽 기술에 깊이 정보 항목을 추가하여 경계 및 분석 영역을 추출할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 깊이 영상에서 깊이 값이 임계치 이상 변하는 입술과 설근의 변곡부를 추출하고, 상기 변곡부 주변 영역을 상기 설근 영역으로 식별하여 상기 설진 분석 영역으로부터 제외시킨다. 이를 통해 설 촬영 장치는 획득된 영상에서 그림자 영역을 제외한 영상을 추출할 수 있다. 또한 그림자 부분을 찾는 방법은 깊이 값의 그라데이션 패턴을 이용하는 방식으로 구체화될 수 있고, 일실시예로 상기 변곡부는 상기 깊이 영상의 그라데이션 패턴이 상기 임계치 이상 변하는 적어도 하나의 포인트를 중심으로 영역 확장하여 추출될 수 있다.
도 6은 일실시예에 따른 설 촬영 장치의 영상 처리 방법을 도시한다.
도 6을 참조하면, 설 촬영 장치의 영상 처리 방법은 설 촬영 장치의 깊이 카메라가 설진 대상의 혀의 깊이 영상을 획득하는 단계(610), 상기 설 촬영 장치의 칼라 카메라가 상기 깊이 영상 획득과 동시에 상기 혀의 칼라 영상을 획득하는 단계(620), 및 상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 단계(630)를 포함하는 설 촬영 장치의 영상 처리 방법이 제공된다. 설 촬영 장치의 영상 처리 방법을 통해 설진 대상 혀에 대해, 칼라영상뿐 아니라 깊이영상을 함께 획득하고 획득한 칼라영상과 깊이영상을 함께 이용하여 암부(그림자)에 해당하는 설근 부분은 제외한 영상을 획득할 수 있다.
설 색상 분석 영역을 정의하는 방법에 따라 색상 값 및 이에 따른 진단의 결과가 달라지게 되고, 객관적인 색상 분석을 위해, 칼라 영상을 통해 획득한 혀 및 설태의 영상은 혀 색상 분석에 사용되는 유효한 분석 영역을 검출하는 과정을 선행할 수 있다. 이때, 설 촬영 장치의 영상 처리 방법이 일실시예가 될 수 있다. 일실시예에 따르면 설 촬영 장치의 영상 처리 방법에 사용되는 칼라 카메라는 깊이 카메라와 15도 이상 25도 이하의 각도를 이루며 상기 깊이 카메라의 하부에 배치되는 방식으로 이용될 수 있다. 또한 깊이 카메라의 위치는 영상 획득을 위한 설 촬영이 용이하도록 조정될 수 있다. 예를 들어, 깊이 카메라는 설첨으로부터 설근까지 이르는 설 전체 영역과의 거리가 고르도록 배치될 수 있고, 이는 도 2에 도시된 바와 같이 깊이 카메라가 혀 표면의 정면에 위치한 배치 양상과 같을 수 있다.
일실시예에 따르면 상기 추출하는 단계는, 변형 능동 윤곽 모델(Active contour model)에 깊이 정보 항목을 추가한 에너지가 최소화 되는 방향으로 경계 점들을 업데이트 함으로써 상기 설진 분석 영역을 추출할 수 있다. 이런 단계를 통해 설 촬영 장치의 영상 처리 방법은 능동 윤곽 기술에 깊이 정보 항목을 추가하여 경계 및 분석 영역을 추출할 수 있다.
한편, 상기 추출하는 단계는, 상기 깊이 영상에서 깊이 값이 임계치 이상 변하는 입술과 설근의 변곡부를 추출하는 단계; 및 상기 변곡부 주변 영역을 상기 설근 영역으로 식별하여 상기 설진 분석 영역으로부터 제외시켜서 상기 설진 분석 영역을 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 이런 단계를 통해 설 촬영 장치의 영상 처리 방법은 획득된 영상에서 그림자 영역을 제외한 영상을 추출할 수 있다. 또한 그림자 부분을 찾는 방법은 깊이 값의 그라데이션 패턴을 이용하는 방식으로 구체화될 수 있고, 일실시예로 상기 변곡부는 상기 깊이 영상의 그라데이션 패턴이 상기 임계치 이상 변하는 적어도 하나의 포인트를 중심으로 영역 확장하여 추출될 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-tical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 비록 한정된 도면에 의해 실시예들이 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 설진 대상의 혀의 깊이 영상을 획득하는 깊이 카메라;
    상기 혀의 칼라 영상을 획득하는 칼라 카메라; 및
    상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 프로세서
    를 포함하는 설 촬영 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 칼라 카메라는 상기 깊이 카메라와 15도 이상 25도 이하의 각도를 이루며 상기 깊이 카메라의 하부에 배치되는 설 촬영 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는 변형 능동 윤곽 모델(Active contour model)에 깊이 정보 항목을 추가한 에너지가 최소화 되는 방향으로 경계 점들을 업데이트 함으로써 상기 설진 분석 영역을 추출하는 설 촬영 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 깊이 영상에서 깊이 값이 임계치 이상 변하는 입술과 설근의 변곡부를 추출하고, 상기 변곡부 주변 영역을 상기 설근 영역으로 식별하여 상기 설진 분석 영역으로부터 제외시키는 설 촬영 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 변곡부는 상기 깊이 영상의 그라데이션 패턴이 상기 임계치 이상 변하는 적어도 하나의 포인트를 중심으로 영역 확장하여 추출되는 설 촬영 장치.
  6. 설진기의 깊이 카메라가 촬영한 설진 대상의 혀의 깊이 영상 및 상기 설진기의 칼라 카메라가 촬영한 상기 혀의 칼라 영상을 수신하는 수신부; 및
    상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 프로세서
    를 포함하는 설진 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는 변형 능동 윤곽 모델(Active contour model)에 깊이 정보 항목을 추가한 에너지가 최소화 되는 방향으로 경계 점들을 업데이트 함으로써 상기 설진 분석 영역을 추출하는 설진 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 깊이 영상에서 깊이 값이 임계치 이상 변하는 입술과 설근의 변곡부를 추출하고, 상기 변곡부 주변 영역을 상기 설근 영역으로 식별하여 상기 설진 분석 영역으로부터 제외시키는 설진 장치.
  9. 설 촬영 장치의 깊이 카메라가 설진 대상의 혀의 깊이 영상을 획득하는 단계;
    상기 설 촬영 장치의 칼라 카메라가 상기 깊이 영상 획득과 동시에 상기 혀의 칼라 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 단계
    를 포함하는 설 촬영 장치의 영상 처리 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 추출하는 단계는, 변형 능동 윤곽 모델(Active contour model)에 깊이 정보 항목을 추가한 에너지가 최소화 되는 방향으로 경계 점들을 업데이트 함으로써 상기 설진 분석 영역을 추출하는 설 촬영 장치의 영상 처리 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 추출하는 단계는,
    상기 깊이 영상에서 깊이 값이 임계치 이상 변하는 입술과 설근의 변곡부를 추출하는 단계; 및
    상기 변곡부 주변 영역을 상기 설근 영역으로 식별하여 상기 설진 분석 영역으로부터 제외시켜서 상기 설진 분석 영역을 추출하는 단계
    를 포함하는 설 촬영 장치의 영상 처리 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 변곡부는 상기 깊이 영상의 그라데이션 패턴이 상기 임계치 이상 변하는 적어도 하나의 포인트를 중심으로 영역 확장하여 추출되는 설 촬영 장치의 영상 처리 방법.
  13. 기록 매체에 저장되는 소프트웨어로서, 상기 소프트웨어가 정보 단말에서 구동되는 경우 상기 정보 단말이:
    깊이 카메라가 촬영한 설진 대상의 혀의 깊이 영상을 수신하는 단계;
    칼라 카메라가 상기 깊이 영상 촬영과 동시에 촬영한 상기 혀의 칼라 영상을 수신하는 단계; 및
    상기 깊이 영상 및 상기 칼라 영상을 함께 이용하여, 상기 칼라 영상으로부터 암부로 식별되는 설근 영역을 제외한 설진 분석 영역을 추출하는 단계
    를 포함하는 영상 처리 방법을 수행하도록 하는, 기록 매체에 저장되는 소프트웨어.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 추출하는 단계는, 변형 능동 윤곽 모델(Active contour model)에 깊이 정보 항목을 추가한 에너지가 최소화 되는 방향으로 경계 점들을 업데이트 함으로써 상기 설진 분석 영역을 추출하는, 기록 매체에 저장되는 소프트웨어.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100889014B1 (ko) * 2007-09-21 2009-03-17 한국 한의학 연구원 그래프 기반 접근 방법을 이용한 설진 영역 추출 방법
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190043776A (ko) * 2017-10-19 2019-04-29 한국 한의학 연구원 깊이 정보를 이용한 혀 영상 촬영장치 및 방법

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