KR20170093775A - Group photo amednding system - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 복수의 인물 이미지가 포함된 사진을 보정하는 단체 인물 사진 보정 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a group portrait correction system for correcting a photograph including a plurality of portrait images.
사진은 지난 시간 들을 추억할 수 있는 매개체로 긴 시간 사용되고 있다. 최근에는 디지털 카메라 등이 급속도로 보급되면서 용지상에 인화하지 않고, 디지털 형태로 저장하거나 웹 페이지에 업로드시켜서 저장한다.Photography has been used for a long time as a medium to remember past times. In recent years, digital cameras and the like have become popular, and they are not stored on paper but stored in digital form or uploaded to a web page.
일반적으로 디지털 카메라를 통해 획득된 이미지는 다양한 방법으로 보정하거나 합성하여 변형을 가할 수 있다. 이미지의 보정은 포토샵, 일러스트레이트 등 상용프로그램을 이용하여 이루어질 수 있다.In general, an image acquired through a digital camera can be corrected or synthesized in various ways and applied to the modification. The image can be corrected using commercial programs such as Photoshop and Illustrator.
기념식을 하거나 여행을 하는 경우에는 일반적으로 기념사진을 촬영한다. 기념사진은 많은 인원이 함께 참여하므로 한사람이 빠진 경우에는 모든 사람들을 다시 모아서 재촬영하는 것은 매우 어렵다.When taking a ceremony or traveling, usually take commemorative photos. It is very difficult to recapture and recapture everyone when a person is missing because the commemorative photographs involve many people.
빠진 사람만을 촬영한 후 상용 프로그램을 이용하여 단체 인물 사진에 합성할 수 있으나 이 경우에는 많은 시간과 고도의 기술이 필요한 문제가 있다.
After shooting only missing persons, they can be synthesized into a group portrait using a commercial program, but in this case, there is a problem that requires a lot of time and a high level of skill.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 용이하게 단체 인물 사진을 보정할 수 있는 단체 인물 사진 보정 시스템 및 단체 인물 사진 보정 방법을 제공한다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide a group portrait correction system and a group portrait correction method which can easily correct a group portrait.
본 발명의 일 측면에 따른 단체 인물 사진 보정 시스템은 복수 개의 사진들에서 피사체를 인식하고 피사체 윤곽선을 형성하는 피사체 윤곽선 생성부, 보정의 베이스로 이용할 주사진을 선택하는 주사진 선택부, 상기 사진들에 나타난 객체들 중 인물을 이루는 객체들을 조합하여 인물 윤곽선을 형성하는 인물 윤곽선 생성부, 상기 사진들에 나타난 인물들을 비교하여 동일한 인물들을 판단하는 동일 인물 인식부, 및 합성 대상 인물의 객체를 상기 주사진의 배경 영역에 위치시키는 인물 합성부를 포함한다.A group portrait correction system according to an aspect of the present invention includes a subject contour generation unit for recognizing a subject in a plurality of photographs and forming a subject contour, a main photograph selection unit for selecting a main photograph to be used as a base of correction, A character outline generation unit for forming a character outline by combining objects constituting a character among objects displayed in the images, a same person recognition unit for comparing the characters displayed in the photographs to determine the same characters, And a portrait synthesizing unit for positioning the background image in the background area of the photograph.
여기서 상기 피사체 윤곽선 생성부는 상기 이미지들에 포함된 단위 객체를 픽셀 그룹핑(grouping)하는 픽셀 판별 모듈과 픽셀 그룹핑이 된 영역의 형태를 복수의 다각형으로 매칭시키는 형태 판별 모듈을 포함할 수 있다.Here, the subject contour generating unit may include a pixel discriminating module for grouping the unit objects included in the images, and a type determining module for matching the shape of the pixel grouped region to a plurality of polygons.
또한, 상기 픽셀 판별 모듈은 픽셀들 중 색상 값의 수치가 비슷한 픽셀을 선택하고, 이중에서 픽셀 간의 거리가 설정 범위 이내의 것을 선택할 수 있다.In addition, the pixel discrimination module may select a pixel having a similar color value among the pixels, and select a pixel within a set range of the distance between the pixels.
또한, 상기 픽셀 판별 모듈은 상기 색상값의 수치를 컬러유사도로 정의하고, 상기 컬러유사도를 상기 픽셀 간의 거리로 나눈 값을 결합력으로 정의하는 경우에 상기 결합력이 기 설정값 보다 큰 경우에 픽셀 그룹핑할 수 있다.
The pixel discrimination module may define a value of the color value as a degree of color similarity, define a value obtained by dividing the color similarity by the distance between the pixels as a binding force, and group the pixels when the binding force is larger than the predetermined value .
*또한, 상기 단체 인물 사진 보정 시스템은 상기 복수개의 사진들의 크기, 밝기, 또는 콘트라스트를 조절하는 얼라인부를 더 포함할 수 있다.In addition, the group portrait correction system may further include an alignment portion for adjusting the size, brightness, or contrast of the plurality of photographs.
또한, 상기 얼라인부는 선택된 모든 사진들에 공통으로 나타나는 기준 객체를 선택하는 기준 설정 모듈을 포함할 수 있다.In addition, the aligner may include a reference setting module for selecting a reference object common to all selected pictures.
또한, 상기 얼라인부는 상기 기준 객체들의 크기를 비교하여 상기 사진들에 나타난 기준 객체들의 크기가 일치되도록 사진들의 크기를 조절하는 리사이징 모듈과, 상기 사진들에 나타난 상기 기준 객체들의 밝기가 일치하도록 사진들의 밝기를 조절하는 밝기 조절 모듈과, 상기 사진들에 나타난 상기 기준 객체들의 콘트라스트가 일치하도록 사진들의 콘트라스트를 조절하는 콘트라스트 조절 모듈을 더 포함할 수 있다.In addition, the aligner may include a resizing module for comparing sizes of the reference objects to adjust sizes of the pictures so that the sizes of the reference objects indicated by the pictures are identical to each other, and a resizing module for adjusting the sizes of the reference objects, And a contrast adjusting module for adjusting the contrast of the photographs so that the contrast of the reference objects indicated in the photographs coincides with each other.
또한, 상기 인물 윤곽선 생성부는 기록매체에 저장된 인물 형상 데이터와 사진들에 나타낸 객체들을 비교하고 객체들을 조합하여 인물 윤곽선을 생성할 수 있다.In addition, the figure outline generation unit may compare the object shape data stored in the recording medium with the objects shown in the photographs, and combine objects to generate a character outline.
또한, 상기 동일 인물 인식부는 상기 주사진에 나타난 인물들을 특정하고, 주사진에 나타난 인물과 주사진 이외의 사진인 종사진에 나타난 인물들 중 동일한 인물들을 특정할 수 있다.In addition, the same person recognizing unit may identify the characters displayed on the main photograph, and identify the same characters among the characters displayed on the main photograph and the photographs other than the main photograph.
또한, 상기 동일 인물 인식부는 상기 종사진에는 나타나 있지만 주사진에 나타나 있지 않은 합성 대상 인물을 특정할 수 있다.Further, the same person recognizing unit can specify a synthesizing target person, which is shown in the seed photograph but is not shown in the main photograph.
또한, 상기 단체 인물 사진 보정 시스템은 상기 주사진에 합성된 객체를 엣지 스무딩, 노출 조정, 콘트라스트 조정, 마스킹으로 조절하여 객체를 주변과 조화시키는 미세 조절부를 더 포함할 수 있다.
In addition, the group portrait correction system may further include a fine adjustment unit for adjusting an object synthesized in the main photo by edge smoothing, exposure adjustment, contrast adjustment, and masking to harmonize the object with the surroundings.
상기와 같이 본 발명에 따르면 복수 개의 이미지들에 배치된 인물들을 인식하고 인물들을 하나의 사진으로 보정하여 단체 인물 사진을 보다 용이하게 보정할 수 있다.
As described above, according to the present invention, it is possible to more easily correct a group portrait by recognizing the characters arranged in the plurality of images and correcting the characters into a single photograph.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 단체 인물 사진 보정 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단체 인물 사진 보정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 보정 대상인 주사진을 나타낸 도면이다.
도 4는 보정 대상인 종사진을 나타낸 도면이다.
도 5 보정 완료 후의 사진을 나타낸 도면이다.FIG. 1 is a block diagram illustrating a system for correcting a group portrait photograph according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of correcting a group portrait according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
3 is a view showing a main photograph to be corrected.
Fig. 4 is a view showing a species photograph to be corrected.
FIG. 5 is a photograph showing a state after correction is completed. FIG.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하여 상세하게 설명한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The present invention can be variously modified and may have various embodiments, and specific embodiments will be described in detail with reference to the drawings. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. Terms including ordinals, such as first, second, etc., may be used to describe various elements, but the elements are not limited to these terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 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.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.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 당업자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되는 것은 아니다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 단체 인물 사진 보정 시스템을 나타낸 구성도이다.FIG. 1 is a block diagram illustrating a system for correcting a group portrait photograph according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 1을 참조하여 설명하면 본 실시예에 따른 단체 인물 사진 보정 시스템(100)은 피사체 윤곽선 생성부(10), 얼라인부(20), 주사진 선택부(30), 인물 윤곽선 생성부(40), 동일 인물 인식부(50), 인물 합성부(60), 미세 조절부(70)를 포함한다.1, a group
복수개의 사진이 선택되면 피사체 윤곽선 생성부(10)는 복수 개의 사진들에서 사람과 배경 등의 피사체를 인식하고 피사체에 대한 윤곽선을 생성한다. 피사체 윤곽선 생성부(10)는 이미지들에 포함된 단위 객체를 픽셀 그룹핑(grouping)하는 픽셀 판별 모듈(11)과 픽셀 그룹핑이 된 영역의 형태를 복수의 다각형으로 매칭시키는 형태 판별 모듈(12)을 포함한다.When a plurality of photographs are selected, the subject
먼저 픽셀 판별 모듈(11)은 디지털 이미지 상에 존재하는 픽셀들의 색상 값을 수치화하고, 이 중 유사 수치의 픽셀들을 선택한 후, 각 픽셀들 간의 거리가 설정 범위 이내인 것을 취합하여 픽셀 그룹핑을 수행한다. 이에 따라, 하나의 사람이나 사물의 경우에 대부분 연속되는 픽셀로 구성되어 있으므로 하나의 객체로 인식될 수 있다.First, the
더욱 상세하게, 픽셀 판별 모듈(11)은 상기한 색상 값의 수치를 컬러 유사도로 정의하는데, 컬러 유사도를 픽셀 간의 거리로 나눈 값을 결합력으로 정의하고, 이 결합력이 설정값 보다 큰 경우의 객체를 취합하면 더욱 도출 정합성을 향상시킬 수 있다. More specifically, the
형태 판별 모듈(12)은 픽셀 판별 모듈(11)이 그룹핑한 픽셀들이 객체로 인식되는 정확성을 더욱 높이기 위해서, 픽셀 그룹핑이 된 영역의 형태를 복수의 다각형을 이용하여 매칭 분포시키는 역할을 수행한다. The
형태 판별 모듈(12)은 그룹핑된 픽셀의 집합에서 사각형 및 이에 붙어 연속되는 두 개의 긴 사각형을 그룹핑된 픽셀 상에 형성하여 픽셀 그룹핑을 통해 돌출된 픽셀을 제거하거나 연속 선상에서 일부 홈이 파인 픽셀 부위를 메꾸어 주게 되어 더욱 실제의 객체 이미지에 근접하도록 하는 역할을 수행한다. The
얼라인부(20)는 복수개의 사진들의 크기를 조절하거나 밝기를 조절하거나 콘트라스트를 조절한다. 얼라인부(20)는 사진들에서 나타난 동일한 객체를 인식하는 기준 설정 모듈(21)과 사진들의 크기를 조절하는 리사이징 모듈(22)과 사진들의 밝기를 조절하는 밝기 조절 모듈(23), 및 사진들의 콘트라스트를 조절하는 콘트라스트 조절 모듈(24)을 포함한다.The
기준 설정 모듈(21)은 선택된 모든 사진들에 공통으로 나타나는 기준 객체를 선택하는데, 사진의 배경, 인물에서 기준 객체를 설정한다. 리사이징 모듈(22)은 기준 객체들의 크기를 비교하여 사진들에 나타난 기준 객체들의 크기가 일치되도록 사진들의 크기를 조절한다. 밝기 조절 모듈(23)은 사진들에 나타난 기준 객체들의 밝기가 일치하도록 사진들의 밝기를 조절한다. 콘트라스트 조절 모듈(24)은 사진들에 나타난 기준 객체들의 콘트라스트가 일치하도록 사진들의 콘트라스트를 조절한다.The
도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이 주사진 선택부(30)는 사진들의 선명도, 노출, 화이트 밸런스를 비교하여 보정의 베이스로 이용할 주사진(81)을 선택하고 나머지 사진들은 종사진(82)으로 지정한다. 주사진(81)은 보정이 수행될 사진을 의미하며 종사진에만 나타난 인물 이미지를 주사진에 붙여 넣어 합성한다.3 and 4, the main
인물 윤곽선 생성부(40)는 사진들에 나타난 객체들 중 인물을 이루는 객체들을 조합하여 인물 윤곽선을 생성한다. 인물 윤곽선 생성부(40)는 기록매체에 저장된 인물 형상 데이터와 사진들에 나타난 객체들을 비교하고 객체들을 조합하여 인물 윤곽선을 생성한다. 하나의 인물은 얼굴, 팔, 다리, 신발을 포함하는데 피사체 윤곽선 형성부(10)는 다른 색상으로 이루어진 부분들을 각각 별개의 객체로 인식한다. 인물 윤곽선 생성부(40)는 이러한 객체들이 하나의 인물로 인식하기 위해서 인물 형상 데이터와 비교하여 하나의 인물을 구성하는 객체들을 조합시킨다. 인물 형상 데이터는 일반적으로 사람의 모습을 하고 있는 이미지 데이터를 의미한다.The character
동일 인물 인식부(50)는 복수개의 사진에 나타난 인물들을 비교하여 동일한 인물들을 판단한다. 동일 인물 인식부(50)는 주사진(81)에 나타난 인물들을 특정하고, 주사진(81)에 나타난 인물과 종사진(82)에 나타난 인물들 중 동일한 인물(85) 및 상이한 인물(86, 87)을 특정한다. 동일 인물 인식부(50)는 먼저 인물의 키를 비교하여 동일 인물인지 여부를 판단하며, 키가 유사한 인물인 경우에는 얼굴을 비교하여 동일 인물인지 여부를 판단한다. 또한 동일 인물 인식부(50)는 종사진(82)에 나타나 있지만 주사진(81)에 나타나지 않은 합성 대상 인물(87)을 특정한다.The same
도 5에 도시된 바와 같이 인물 합성부(60)는 합성 대상 인물(87)의 객체를 주사진(81)에 겹치게 붙여 넣어 합성하는데, 인물 합성부(60)는 주사진(81)에서 인물들이 위치하지 않는 배경 영역에 합성 대상 인물(87)의 객체를 위치시킨다. 미세 조절부(70)는 주사진(81)에 합성된 객체를 엣지 스무딩, 노출 조정, 콘트라스트 조정, 마스킹 등의 방식으로 조절하여 객체를 주변과 조화시킨다.5, the
상기한 바와 같이 본 실시예에 따르면 사진만 선택되면 각 사진들에 나타난 인물들을 합성하여 자동으로 하나의 단체 사진을 형성할 수 있다.As described above, according to the present embodiment, if only the photographs are selected, the characters displayed in the respective photographs can be synthesized to automatically form one group photo.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단체 인물 사진 보정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of correcting a group portrait according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
도 2를 참조하여 설명하면, 본 실시예에 따른 단체 인물 사진 보정 방법은 피사체 윤곽선 생성 단계(S101), 얼라인 단계(S102), 주사진 선택 단계(S103), 인물 윤곽선 생성 단계(S104), 동일 인물 인식 단계(S105), 인물 합성 단계(S106), 미세 조절 단계(S107)를 포함한다.2, a group portrait photographing method according to the present embodiment includes a subject contour creating step S101, an aligning step S102, a main photograph selecting step S103, a person contour creating step S104, The same person recognition step S105, the person synthesis step S106, and the fine adjustment step S107.
본 실시예에 따른 단체 인물 사진 보정 방법은 상기한 단체 인물 사진 보정 시스템에 의하여 이루어진다. The group portrait correction method according to the present embodiment is performed by the above-described group portrait correction system.
피사체 윤곽선 생성 단계(S101)는 피사체 윤곽선 생성부(10)에 의하여 이루어지며 복수개의 사진이 선택되면 피사체 는 사진 속에 위치하는 사람과 배경에 대한 윤곽선을 생성한다. 피사체 윤곽선 생성 단계(S101)는 이미지들에 포함된 단위 객체를 픽셀 그룹핑(grouping)하는 픽셀 판별 단계와 픽셀 그룹핑이 된 영역의 형태를 복수의 다각형으로 매칭시키는 형태 판별 단계를 포함한다.The subject contour generation step S101 is performed by the subject
픽셀 판별 단계는 픽셀 판별 모듈(11)에 의하여 수행되며 디지털 이미지 상에 존재하는 픽셀들의 색상 값을 수치화하고, 이 중 유사 수치의 픽셀들을 선택한 후, 각 픽셀들 간의 거리가 설정 범위 이내인 것을 취합하여 픽셀 그룹핑을 수행한다. 이에 따라, 하나의 사람이나 사물의 경우에 대부분 연속되는 픽셀로 구성되어 있으므로 하나의 객체로 인식될 수 있다.The pixel discrimination step is performed by the
더욱 상세하게, 픽셀 판별 단계는 상기한 색상 값의 수치를 컬러 유사도로 정의하는데, 컬러 유사도를 픽셀 간의 거리로 나눈 값을 결합력으로 정의하고, 이 결합력이 설정값 보다 큰 경우의 객체를 취합하면 더욱 도출 정합성을 향상시킬 수 있다. More specifically, the pixel discrimination step defines the numerical value of the color value as a color similarity degree. When a value obtained by dividing the color similarity degree by the distance between pixels is defined as a cohesion force and the object when the cohesion force is larger than the set value is collected And the matching performance can be improved.
형태 판별 단계는 형태 판별 모듈(12)에 의하여 수행되며 픽셀 판별 단계에서 그룹핑한 픽셀들이 객체로 인식되는 정확성을 더욱 높이기 위해서, 픽셀 그룹핑이 된 영역의 형태를 복수의 다각형을 이용하여 매칭 분포시킨다.The type determination step is performed by the
형태 판별 단계는 그룹핑된 픽셀의 집합에서 사각형 및 이에 붙어 연속되는 두 개의 긴 사각형을 그룹핑된 픽셀 상에 형성하여 픽셀 그룹핑을 통해 돌출된 픽셀을 제거하거나 연속 선상에서 일부 홈이 파인 픽셀 부위를 메꾸어 주게 되어 더욱 실제의 객체 이미지에 근접하도록 하는 역할을 수행한다. The shape determination step forms a rectangle and two consecutive long rectangles on the grouped pixel in the group of the grouped pixels to remove the protruded pixel through the pixel grouping or to fill the pixel area where the part of the groove is continuous on the continuous line So that it is closer to the actual object image.
얼라인 단계(S102)는 얼라인부(20)에 의하여 수행되며 복수개의 사진들의 크기를 조절하거나 밝기를 조절하거나 콘트라스트를 조절한다. 얼라인 단계(S102)는 사진들에서 나타난 동일한 객체를 인식하는 기준 설정 단계와 사진들의 크기를 조절하는 리사이징 단계와 사진들의 밝기를 조절하는 밝기 조절 단계, 및 사진들의 콘트라스트를 조절하는 콘트라스트 조절 단계를 포함한다.The aligning step S102 is performed by the aligning
기준 설정 단계는 기준 설정 모듈(21)에 의하여 수행되며 선택된 모든 사진들에 공통으로 나타나는 기준 객체를 선택하는데, 사진의 배경, 인물에서 기준 객체를 설정한다. 리사이징 단계는 리사이징 모듈(22)에 의하여 수행되며 기준 객체들의 크기를 비교하여 사진들에 나타난 기준 객체들의 크기가 일치되도록 사진들의 크기를 조절한다. 밝기 조절 단계는 밝기 조절 모듈(23)에 의하여 수행되며 사진들에 나타난 기준 객체들의 밝기가 일치하도록 사진들의 밝기를 조절한다. 콘트라스트 조절 단계는 콘트라스트 조절 모듈(24)에 의하여 수행되며 사진들에 나타난 기준 객체들의 콘트라스트가 일치하도록 사진들의 콘트라스트를 조절한다.The reference setting step selects a reference object which is performed by the
주사진 선택 단계(S103)는 주사진 선택부(30)에 의하여 수행되며 사진들의 선명도, 노출, 화이트 밸런스를 비교하여 보정의 베이스로 이용할 주사진(81)을 선택하고 나머지 사진들은 종사진(82)으로 지정한다. 주사진(81)은 보정이 수행될 사진을 의미하며 종사진에만 나타난 인물 이미지를 주사진에 붙여 넣어 합성한다.The main photograph selection step S103 is performed by the main
인물 윤곽선 생성 단계(S104)는 인물 윤곽선 생성부(40)에 의하여 수행되며 사진들에 나타난 객체들을 기록매체에 저장된 인물 형상 데이터와 비교하여 객체들을 조합하여 인물 윤곽선을 형성한다. 하나의 인물은 얼굴, 팔, 다리, 신발을 포함하는데 피사체 윤곽선 형성 단계는 다른 색상으로 이루어진 부분들을 각각 별개의 객체로 인식한다. 인물 윤곽선 생성 단계는 이러한 객체들이 하나의 인물로 인식하기 위해서 인물 형상 데이터와 비교하여 하나의 인물을 구성하는 객체들을 조합시킨다. 인물 형상 데이터는 일반적으로 사람의 모습을 하고 있는 이미지 데이터를 의미한다.The person contour generation step S104 is performed by the person
동일 인물 인식 단계(S105)는 동일 인물 인식부(50)에 의하여 수행되며 복수개의 사진에 나타난 인물들을 비교하여 동일한 인물들을 판단한다. 동일 인물 인식 단계는 주사진(81)에 나타난 인물들을 특정하고, 주사진(81)에 나타난 인물과 종사진(82)에 나타난 인물들 중 동일한 인물(85) 및 상이한 인물(86, 87)을 특정한다. 동일 인물 인식 단계(S105)는 먼저 인물의 키를 비교하여 동일 인물인지 여부를 판단하며, 키가 유사한 인물인 경우에는 얼굴을 비교하여 동일 인물인지 여부를 판단한다. 또한 동일 인물 인식 단계(S105)는 종사진(82)에 나타나 있지만 주사진(81)에 나타나지 않은 합성 대상 인물(87)을 판단한다.The same person recognition step S105 is performed by the same
인물 합성 단계(S106)는 인물 합성부(60)에 의하여 수행되며 합성 대상 인물(87) 이미지를 주사진(81)에 겹치게 붙여 넣어 합성하는데, 인물 합성부(60)는 주사진(81)에서 인물들이 위치하지 않는 배경 영역에 합성 대상 인물(87)의 이미지를 위치시킨다. 미세 조절 단계(S107)는 미세 조절부(70)에 의하여 수행되며 주사진(81)에 합성된 객체를 엣지 스무딩, 노출 조정, 콘트라스트 조정, 마스킹 등의 방식으로 조절하여 객체를 주변과 조화시킨다.The person synthesizing step S 106 is performed by the
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명의 범위에 속하는 것은 당연하다.
While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, Of course.
100: 사진 보정 시스템
10: 피사체 윤곽선 형성부
11: 픽셀 판별 모듈
12: 형태 판별 모듈
20: 얼라인부
21: 기준 설정 모듈
22: 리사이징 모듈
23: 밝기 조절 모듈
24: 콘트라스트 조절 모듈
30: 주사진 선택부
40: 인물 윤곽선 생성부
50: 동일 인물 인식부
60: 인물 합성부
70: 미세 조절부
81: 주사진
82: 종사진100: Photo correction system
10: Subject contour forming part
11: Pixel discrimination module
12: type determination module
20: Allied worker
21: Reference setting module
22: Resizing module
23: Brightness adjustment module
24: Contrast adjustment module
30: main picture selection unit
40: Character contour generation unit
50:
60:
70:
81: State photo
82: Bell picture
Claims (1)
보정의 베이스로 이용할 주사진을 선택하는 주사진 선택부;
상기 사진들에 나타난 객체들 중 인물을 이루는 객체들을 조합하여 인물 윤곽선을 형성하는 인물 윤곽선 생성부;
상기 사진들에 나타난 인물들을 비교하여 동일한 인물들을 판단하는 동일 인물 인식부;
합성 대상 인물의 객체를 상기 주사진의 배경 영역에 위치시키는 인물 합성부; 및
상기 복수 개의 사진들의 크기, 밝기, 또는 콘트라스트를 조절하는 얼라인부;
를 포함하고,
상기 피사체 윤곽선 생성부는 이미지들에 포함된 단위 객체를 픽셀 그룹핑(grouping)하는 픽셀 판별 모듈과 픽셀 그룹핑이 된 영역의 형태를 복수의 다각형으로 매칭시키는 형태 판별 모듈을 포함하고
상기 형태 판별 모듈은 그룹핑한 픽셀의 집합에서 사각형 및 사각형에 붙어 연속되는 긴 사각형을 그룹핑된 픽셀 상에 형성하여, 상기 그룹핑한 픽셀의 집합 중에서 상기 사각형 및 사각형에 붙어 연속되는 긴 사각형과 대비하여 돌출된 픽셀은 제거하고, 상기 그룹핑한 픽셀의 집합 중에서 상기 사각형 및 사각형에 붙어 연속되는 긴 사각형과 대비하여 홈이 파인 픽셀 부위는 메꾸고,
상기 얼라인부는 선택된 모든 사진들에 공통으로 나타나는 기준 객체를 선택하는 기준 설정 모듈을 포함하고
상기 인물 윤곽선 생성부는 기록매체에 저장된 인물 형상 데이터와 사진들에 나타낸 객체들을 비교하고 객체들을 조합하여 인물 윤곽선을 생성하고,
상기 동일 인물 인식부는 상기 주사진에 나타난 인물들을 특정하고, 주사진에 나타난 인물과 주사진 이외의 사진인 종사진에 나타난 인물들 중 동일한 인물들을 특정하고, 상기 동일 인물 인식부는 상기 종사진에는 나타나 있지만 주사진에 나타나 있지 않은 합성 대상 인물을 특정하는 것을 특징으로 하는 단체 인물 사진 보정 시스템.
A subject contour generation unit for recognizing a subject and forming a subject contour line from a plurality of pictures;
A main picture selection unit for selecting a main picture to be used as a base of correction;
A figure contour generating unit for forming a figure contour by combining objects constituting a character among the objects shown in the photographs;
A same person recognition unit for comparing the characters displayed on the photographs to determine the same characters;
A person synthesizing unit for positioning an object of a person to be synthesized in a background area of the main picture; And
An aligner for adjusting the size, brightness, or contrast of the plurality of pictures;
Lt; / RTI >
The subject contour generating unit may include a pixel discriminating module for grouping pixels of the unit objects included in the images and a type discriminating module for matching the shape of the pixel grouped region into a plurality of polygons
Wherein the type determination module forms a series of long rectangles attached to a rectangle and a rectangle on a grouped pixel set on a grouped pixel so as to project a long rectangle contiguous to the rectangle and the rectangle among the group of the grouped pixels, Removing a pixel having a groove that is contiguous with the long rectangle connected to the rectangle and the rectangle among the group of the grouped pixels,
The aligner includes a reference setting module for selecting a reference object common to all selected pictures
The figure outline generation unit compares the figure data stored in the recording medium with the objects shown in the photographs, combines the objects to generate a figure outline,
The same person recognizing unit specifies the characters displayed on the main photograph, identifies the same person among the characters displayed on the main photograph and the species photographs other than the main photograph, and the same person recognizing unit identifies the same person But does not appear in the main picture, is specified.
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KR1020170099600A KR20170093775A (en) | 2017-08-07 | 2017-08-07 | Group photo amednding system |
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Cited By (1)
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CN113473239A (en) * | 2020-07-15 | 2021-10-01 | 青岛海信电子产业控股股份有限公司 | Intelligent terminal, server and image processing method |
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2017
- 2017-08-07 KR KR1020170099600A patent/KR20170093775A/en active Application Filing
Cited By (2)
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CN113473239A (en) * | 2020-07-15 | 2021-10-01 | 青岛海信电子产业控股股份有限公司 | Intelligent terminal, server and image processing method |
CN113473239B (en) * | 2020-07-15 | 2023-10-13 | 青岛海信电子产业控股股份有限公司 | Intelligent terminal, server and image processing method |
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A107 | Divisional application of patent |