KR20180032488A - 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 낚시와 같은 어로행위를 통해 수득되는 어류의 종류 및 어류의 길이를 측정할 수 있는 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법에 관한 것으로, 사용자 단말기가 어류와, 상기 어류로부터 지근거리에 위치하여 마커가 새겨진 보조물이 촬영된 이미지를 획득되는 단계와, 획득한 이미지에서 특정 마커를 인식하여 보조물을 구분하는 단계와, 상기 획득한 이미지를 영상처리하여 어류의 외곽선 이미지를 추출하는 단계와, 추출된 외곽선 이미지를 기 저장된 어류별 형태 정보와 대비하여 어류의 종류를 판단하는 단계와, 상기 마커를 통해 인식된 보조물을 마커별로 기 저장된 보조물 크기 정보와 대비하여 보조물의 길이를 측정하는 단계와, 상기 영상처리된 이미지로부터 외곽선 형태를 스캔하고, 외곽선 중에 어류의 길이에 해당하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리 중 최대값을 산출하는 단계와, 상기 보조물의 실제 길이와 이미지상의 길이의 비율인 계수와 상기 어류의 제1 지점과 제2 지점간의 거리인 변수를 서로 곱하기 산술하여 상기 어류의 길이를 판단하는 단계를 통해, 낚시로 잡은 어류를 보편화된 스마트폰과 같은 이동통신 가능한 단말기를 이용해 이미지로 촬영하여, 촬영된 이미지로부터 어류의 종류 및 길이와 같은 체장을 손쉽게 측정할 수 있다.

Description

이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법{Fish species and body length measurement method using the image}

본 발명은 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 낚시와 같은 어로행위를 통해 수득되는 어류의 종류 및 어류의 길이를 측정할 수 있는 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법에 관한 것이다.

일반적으로 낚시는 수중에 사는 생물체를 낚아 잡는 레저스포츠로서, 낚은 어류가 그 크기와 종류에 따라서 기네스북에 올라갈 정도로 낚은 어류와 크기에 대해서 큰 즐거움과 흥미를 가질 수 있는 스포츠 중에 하나의 분야이다.

이러한 이유로 낚시를 즐기는 낚시인들이 증가되어 삶의 질적 향상을 위한 취미 활동으로 많이 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 낚시인들은 이러한 어류를 낚아서 크기를 측정하고자 할 때에 줄자와 같은 계측공구를 이용하여 측정할 수 있으나, 시작점과 끝점을 기준으로 하여 계측공구를 일정한 곳에 위치한 상태로 측정하여야 하는 까닭에 다소 불편함을 가지게 되었다.

특히, 선상낚시와 같은 흔들리는 선박에서 낚시를 즐기는 경우 어류를 낚은 후 크기를 바로 측정하고자 하여도 선박의 흔들림과 어류의 움직임, 협소한 선박의 공간에서 어류를 계측공구를 이용하여 측정하여야 하여 어류의 체장 측정에 대한 어려움이 발생하게 되었다. 또한, 어류의 종류를 판단함에도 해당 어류에 대한 어류 종류를 구분하기에는 전문적인 분야를 넘어 광범위한 범위에서 어류의 종류를 즉각적으로 알기에는 어려움이 있었다.

이러한, 종래의 선행기술들을 살펴보면 공개특허공보 제2015-0124613, 실용신안공보 0447451호와 같은 선행기술이 개발되었으나, 종래의 기술들은 어류의 크기를 측정함에 여전히 계측공구를 이용하여 측정하여야 하는 문제점이 있으며, 또한, 별도의 계측센서가 구비된 대형의 부가 장치를 이용하여 측정하기에는 낚시인들이 별도로 구비할 부가장치의 가격이 비싸 부가장치를 구비할 여건 마련이 어려워 상술한 문제점에 대한 근본적인 해결잭은 제시되지 못하는 실정이다.

따라서, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명의 목적은, 낚시로 잡은 어류를 보편화된 스마트폰과 같은 이동통신 가능한 단말기를 이용해 이미지로 촬영하여, 촬영된 이미지로부터 어류의 종류 및 길이와 같은 체장을 측정할 수 있는 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 다른 목적은, 장소 및 위치에 구애받지 않고, 촬영된 이미지 만으로 정확도 높은 어류의 종류를 감별할 수 있으며, 촬영된 이미지로부터 일정한 규칙에 의하여 어류의 종류 및 체장을 측정하여 비교적 긴밀하고 객관적인 어류 계측을 할 수 있는 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 또 다른 목적은, 길이를 측정하는 계측공구 없이도 흔한 물건과 스마트폰과 같은 단말기를 이용하여 즉각적인 어류의 길이를 측정할 수 있는 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 또 다른 목적은, 어류의 종류 및 체장이 측정된 측정치를 이미지에 병합하여 지인이나, 인터넷상에 전송할 때 사용자가 용이하게 확인할 수 있는 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법을 제공하는 것이다.

전술한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법은, 사용자 단말기가 어류와, 상기 어류로부터 지근거리에 위치하여 마커가 새겨진 보조물이 촬영된 이미지를 획득되는 단계;획득한 이미지에서 특정 마커를 인식하여 보조물을 구분하는 단계;상기 획득한 이미지를 영상처리하여 어류의 외곽선 이미지를 추출하는 단계;추출된 외곽선 이미지를 기 저장된 어류별 형태 정보와 대비하여 어류의 종류를 판단하는 단계; 상기 마커를 통해 인식된 보조물을 마커별로 기 저장된 보조물 크기 정보와 대비하여 보조물의 길이를 측정하는 단계;상기 영상처리된 이미지로부터 외곽선 형태를 스캔하고, 외곽선 중에 어류의 길이에 해당하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리 중 최대값을 산출하는 단계; 상기 보조물의 실제 길이와 이미지상의 길이의 비율인 계수와 상기 어류의 제1 지점과 제2 지점간의 거리인 변수를 서로 곱하기 산술하여 상기 어류의 길이를 판단하는 단계; 를 포함하는데 촬영된 이미지를 획득하는 단계에서 마커가 새겨진 보조물은 미리 정해진 마커인식부 내부에 위치하여 어류와 함께 촬영하도록 하여 마커의 인식속도를 높이도록 한다.

상기 특정 마커는 상기 사용자 단말기에서 구동되는 어플리케이션상에서 인식가능한 것으로서, 보조물의 각 모서리에 위치한 패턴,눈금, 상기 보조물의 표면상에 새겨지는 로고, QR코드 또는 바코드 중에 적어도 하나 이며 사용자 단말기 상에 표시되는 마커인식부는 사각형을 포함한 다각형, 물건의 외곽선 이미지 중 어느 하나 일 수 있다.

마커인식부가 물건의 외곽선이미지인 경우 촬영시 마커가 되는 물건의 외곽선이 마커인식부가 제시하는 외곽선과 일치하도록 하고 사용자단말기는 미리저장된 물체의 크기를 마커인식부의 크기로 하여 어류의 길이를 계산하도록 할 수 있다.

사용자 단말기는 촬영된 이미지에서 마커인식부의 외곽선과 유사한외곽선을 갖는 물체를 전부 인식한뒤 크기순서대로 배열하고 가장 큰 것을 마커로 인식하며 마커인식부 내부에 미리정해져서 사용자단말기에 저장된 로고와 유사한 로고가 위치하고 있는지 확인된후 마커로 확정할 수 있다.

상기 마커인식부는 외곽선이 사각형 형태이며 인식된 사각형이 수평이 맞는지 확인하기 위하여 사각혀의 두 개의 대각선의 길이를 비교하여 같은지 여부를 판단할 수 있다.

상기 마커인식부는 수평이 맞는지 확인하기 위하여 마커인식부 내부의 로고를 이루는 글자들의 가로세로의 길이를 비교할 수 있다.

상기 판단된 어류의 종류와 어류의 길이 정보를 상기 촬영된 이미지 정보에 병합시켜 해당 사용자 단말기의 어플리케이션으로 저장시키는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 이미지 영상처리는 어류를 배경으로부터 구획시켜 어류의 외곽선 이미지를 추출하는 화질변환 알고리즘이 적용되며,상기 화질변환 알고리즘은 상기 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환시키는 단계와,그레이스케일 이미지의 명암비율이 조정되는 단계와, 명암비율이 조정된 이미지를 이진화에 의해 흑백이미지로 변환시키는 단계와, 이진화된 흑백이미지를 이용하여 어류를 외곽선이 추출되는 단계를 포함하며 상기 어류의 종류를 판단하는 단계는 추출된 외곽선 이미지를 기 저장된 어류별 형태 정보와 확대 또는 축소 시키면서 대비되며 상기 어류의 길이에 해당하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리는 이미지의 픽셀 수로 측정되는 것일 수 있다.

상기 판단된 어류의 종류와 어류의 길이 정보를 상기 촬영된 이미지 정보에 병합시켜 해당 사용자 단말기의 어플리케이션으로 저장시키는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 패턴은 보조물의 각 모서리에 위치하는 점이 2 이상으로 구비되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 이미지 영상처리는 어류를 배경으로부터 구획시켜 어류의 외곽선 이미지를 추출하는 화질변환 알고리즘이 적용되며, 상기 화질변환 알고리즘은 상기 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환시키는 단계와, 그레이스케일 이미지의 명암비율이 조정되는 단계와, 명암비율이 조정된 이미지를 이진화에 의해 흑백이미지로 변환시키는 단계와, 이진화된 흑백이미지를 이용하여 어류를 외곽선이 추출되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 어류의 종류를 판단하는 단계는 추출된 외곽선 이미지를 기 저장된 어류별 형태 정보와 확대 또는 축소 시키면서 대비되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 어류의 길이에 해당하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리는 이미지의 픽셀 수로 측정되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 판단된 어류의 종류와 어류의 길이 정보를 상기 촬영된 이미지 정보에 병합시켜 해당 사용자 단말기의 어플리케이션으로 저장시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 어류와, 상기 어류로부터 지근거리에 위치하여 마커가 새겨진 보조물이 촬영된 이미지는 사용자 단말기에서 구동되는 어플리케이션에 의하여 상기 마커를 인식하고, 상기 마커에 할당된 계측공구 가상이미지를 화면에 표출한 상태로 촬영되는 것을 특징으로 한다.

또한, 계측공구 가상이미지는 단위별, 길이별로 복수로 마련되어, 화면에 리스트로 표출하여 선택에 따라 변동되는 것을 특징으로 한다.

이상 살펴본 바와 같은 본 발명의 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법에 따르면, 낚시로 잡은 어류를 보편화된 스마트폰과 같은 이동통신 가능한 단말기를 이용해 이미지로 촬영하여, 촬영된 이미지로부터 어류의 종류 및 길이와 같은 체장을 측정할 수 있다.

또한, 장소 및 위치에 구애받지 않고, 촬영된 이미지만으로 정확도 높은 어류의 종류를 감별할 수 있으며, 촬영된 이미지로부터 일정한 규칙에 의하여 어류의 종류 및 체장을 측정하여 비교적 긴밀하고 객관적인 어류 계측을 수행할 수 있다.

또한, 길이를 측정하는 계측공구 없이도 흔한 물건과 스마트폰과 같은 단말기를 이용하여 즉각적인 어류의 길이를 측정할 수 있다.

또한, 어류의 종류 및 체장이 측정된 측정치를 이미지에 병합하여 지인이나, 인터넷상에 전송할 때 사용자가 용이하게 확인할 수 있는 이점이 있다.

이상에서의 본 발명에 따른 효과는 상기에 한정되는 것은 아니며, 기타 본 발명의 효과들은 후술할 실시예 및 청구범위에 기재된 사항을 통하여 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의하여 분명하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법을 나타낸 블록도
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지의 영상처리과정을 도시한 흐름도

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다.

먼저, 본 발명의 실시예에 있어서 단말기라 함은 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 스마트폰, PDA, 휴대전화, 게임기 등 데이터를 수집, 판독, 처리, 가공, 저장, 표시할 수 있는 모든 정보제공수단을 의미한다. 특히, 본 발명의 실시예에 있어서의 단말기는 해독 가능한 코드로 작성된 소프트웨어를 실행시킬 수 있으며, 이를 사용자에게 표시하여 전달할 수 있는 기능을 갖는 장치이다. 또한, 필요에 따라서는 소프트웨어를 자체적으로 저장할 수 있고, 외부로부터 데이터와 함께 읽어 들일 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에서 단말기는 위와 같은 데이터 처리 기능 뿐만 아니라, 입력, 출력, 저장 등의 기능이 포함될 수 있으며, 이를 위하여 일반적인 컴퓨터들이 갖는 CPU, 메인보드, 그래픽카드, 하드디스크, 사운드카드, 스피커, 키보드, 마우스, 모니터, USB, 통신모뎀 등의 각종 요소들 뿐만 아니라, 무선 스마트폰이 갖는 CPU, 메인보드, 그래픽 칩, 메모리 칩, 사운드엔진, 스피커, 터치패드, USB 등의 외부 연결단자 및, 유선, 무선 인터넷, 적외선 통신, 블루투스, WCDMA, Wibro, WiFi, LTE, 유무선 전화망 등의 통신을 구현할 수 있는 통신모듈 등을 포함할 수 있다. 이러한 각종 요소들이 단독으로 또는 2 이상이 상호, 또는 각종 요소들의 일부분이 결합되어 하나 또는 그 이상의 기능을 구현할 수 있으며, 본 발명의 실시예 또는 도면에서 하나 또는 그 이상의 블록으로 표시된 장치 또는 그 일부분들은 위와 같은 단말기에 포함되어 있는 각종 요소들이 단독 또는 2 이상이 상호, 또는 각종요소들의 일부분이 결합되어 하나 또는 그 이상의 기능을 나타내는 것을 의미할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법을 나타낸 블록도이다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법은 사용자 단말기가 어류와, 상기 어류로부터 지근거리에 위치하여 마커가 새겨진 보조물이 촬영된 이미지를 획득되는 단계(S100)와, 상기 획득한 이미지에서 특정 마커를 인식하여 보조물을 구분하는 단계(S200)와, 상기 획득한 이미지를 영상처리하여 어류의 외곽선 이미지를 추출하는 단계(S300)와, 추출된 외곽선 이미지를 기 저장된 어류별 형태 정보와 대비하여 어류의 종류를 판단하는 단계(S400)와, 상기 마커를 통해 인식된 보조물을 마커별로 기 저장된 보조물 크기 정보와 대비하여 보조물의 길이를 측정하는 단계(S500)와, 상기 영상처리된 이미지로부터 외곽선 형태를 스캔하고, 외곽선 중에 어류의 길이에 해당하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리 중 최대값을 산출하는 단계(S600)와, 상기 보조물의 실제 길이와 이미지상의 길이의 비율인 계수와 상기 어류의 제1 지점과 제2 지점간의 거리인 변수를 서로 곱하기 산술하여 상기 어류의 길이를 판단하는 단계(S700)를 포함하여 이루어질 수 있다.

상기 사용자 단말기가 어류와, 상기 어류로부터 지근거리에 위치하여 마커가 새겨진 보조물이 촬영된 이미지를 획득되는 단계(S100)는 사용자 단말기가 카메라를 통하여 어류와 보조물이 촬영되어 이미지가 획득되는 단계이다. 여기서 사용자 단말기에는 카메라가 장착되어 마련될 수 있다. 또한, 사용자 단말기에 연결된 카메라로 촬영될 수 있음은 물론이다. 그리고 상기 카메라를 통해 사용자 단말기는 어류와 보조물이 촬영된 이미지를 획득한다. 여기서, 어류(100)는 사용자가 낚시와 같은 스포츠 활동을 통하여 잡은 어류이며 생물체를 의미할 수 있으며, 일반적으로 낚시를 통해 잡을 수 있는 물고기이다. 그리고 보조물(200)은 바탕면에서 어류의 지근거리에 위치하여 카메라의 촬영 범위안에서 어류와 함께 촬영된다. 본 발명에서 지근거리라 함은 어류로부터 일정거리 떨어져 분리되되, 카메라의 촬영범위 내에서의 어류와 카메라 간의 거리를 의미할 수 있다.

이때, 상기 보조물(200)의 표면에는 마커(210)가 마련된다. 여기서, 마커라 함은 상기 사용자 단말기에서 구동되는 어플리케이션이 인식가능한 표시로서 예컨대, 패턴, 로고, QR코드 또는 바코드 중 적어도 하나를 적용할 수 있다. 본 발명에서 패턴이라 함은 예컨대, 보조물의 외곽 모서리에 일정한 개수 또는 형태로 이루어져 있는 것일 수 있으며, 바람직하게는 패턴은 보조물의 다양한 길이 및 오염물로 인한 인식오류가 최소화되도록 각 모서리에 위치하는 점이 2 이상으로 구비될 수 있다. 그리고 로고는 예컨대 회사의 상호나 그림과 같은 트레이드 마크를 적용 할 수 있다. 또한, 어플리케이션 상에서 인식이 가능하게 각 마커는 보조물의 표면상에 마련되어 카메라의 촬영범위 내에서 보여지는 것이 바람직하다.

다음으로, 획득한 이미지에서 특정 마커를 인식하여 보조물을 구분하는 단계(S200)는 상기 획득한 이미지의 마커(210)를 인식하여 이미지 내의 보조물 유무를 판단한다. 즉, 상기 나열된 패턴, 로고, QR코드 또는 바코드 중 적어도 하나를 사용자 단말의 어플리케이션이 인식하여 인식된 대상물을 보조물로 판단한다. 보다 구체적으로, 상기 보조물은 해당 어플리케이션으로 구동 가능한 데이터베이스 상에 보조물의 종류와 해당 보조물에 대응되는 마커 정보가 저장되어, 저장된 마커 정보를 실시간 매칭을 통하여 해당 마커를 인식할 수 있다.

이때, 마커가 마련된 보조물이 촬영된 이미지는 사용자 단말기에서 구동되는 어플리케이션에 의하여 상기 마커를 인식하고, 상기 마커에 할당된 계측공구 가상이미지를 화면에 표출한 상태로 촬영된다. 즉, 사용자는 보조물로부터 일정거리에 어류를 놓은 상태에서 보조물과 어류가 함께 촬영할 수 있도록 구현된다. 보다 구체적으로 계측공부 가상이미지는 예컨대 줄자와 같은 일반적인 계측공구를 이미지화한 것이며, 사용자가 어류를 촬영할 때에 마커가 인식되면 해당 마커에 할당된 계측공구 가상이미지를 화면에 표출시켜, 계측공구가 없이도 사용자가 카메라를 통하여 어류의 길이를 확인할 수 있도록 구성된다. 이때, 사용자는 어류의 크기에 따라 다양한 계측공구 가상이미지를 선택할 수 있도록 구성되는 것이 바람직하다. 예컨대, 계측공구는 센치미터(cm), 피트(ft), 인치(in)등 다양한 단위로 선택할 수 있도록 각각의 단위에 따라 가상이미지의 종류를 세분화할 수 있다. 특히, 어류의 길이는 종류에 따라서 다양할 수 있으며, 일정 길이별로, 구체적으로 30cm, 60cm, 10in, 20in, 1ft, 2ft 등의 다양한 길이로 세분화하여, 서로 상이한 계측공구 가상이미지 리스트를 화면에 표출하여 사용자가 선택할 수 있도록 구현하는 것이 바람직하다.

이를 통해 보조물이 카메라의 촬영범위 내에 위치된 상태로 촬영될 수 있게 유도함으로써, 본 발명의 어류의 종류 및 체장 측정이 긴밀하고 정확하게 수행되도록 한다.

다음으로, 획득한 이미지를 영상처리하여 어류의 외곽선 이미지를 추출하는 단계(S300)는 상기 획득한 이미지로부터 어류를 배경과 구분될 수 있도록 영상처리 하여 어류 및 보조물의 외곽선이 추출된다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지의 영상처리과정을 도시한 흐름도로서, 상기 이미지 영상 처리는 어류 및 보조물을 배경으로부터 구획시켜 어류의 외곽선 이미지를 추출하는 화질변환 알고리즘이 구현될 수 있다. 보다 구체적으로 화질변환 알고리즘은 촬영된 이미지를 그레이스케일(Gray scale) 이미지로 변환시키는 단계(S310)와, 그레이스케일 이미지의 명암비율이 조정되는 단계(S320)와, 명암비율이 조정된 이미지를 이진화(Binarization)에 의해 흑백이미지로 변환시키는 단계(S330) 및 이진화된 흑백이미지를 이용하여 어류의 외곽선이 추출되는 단계(S340)을 포함하여 이루어진다. 첨부된 도 2에는 조피볼락(우럭)을 이용하여 어류의 외곽선 이미지가 추출되는 것이 개시된다.

보다 구체적으로, 상기 화질변환 알고리즘은 상기 사용자 단말기에서 어류와 보조물을 촬영한 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환시킨다. 여기서, 그레이스케일 이미지는 대략 8 비트의 그레이스케일 이미지로 변환된다. 가장 밝은 영상정보를 255로 가장 어두운 영상정보를 0으로 되는 8비트 그레이스케일 이미지를 생성하게 된다. 즉, 본 발명에서는 검은 색과 흰색의 명도 차이로 인한 회색이 포함된 이미지로 변환되며, 이를 통해 검은색과 흰색 및 명도 차이로 인한 회색을 제외한 색상은 제외된다.

다음으로, 그레이스케일의 명암비율이 조정되는 단계(S320)는 상기 그레이스케일 이미지화에서 나타난 명암비율을 조절하여 그레이스케일 이미지의 명암을 선택적으로 구간을 확대하여 밝기 레벨을 기준으로 흑과 백이 선명해 지고 어류 및 보조물의 윤곽이 선명하게 된다.

그리고 명암비율이 조정된 이미지를 이진화에 의하여 흑백이미지로 변환(S330)시킨다. 이를 통하여 흑색과 백색인 두가지 색으로만 나타난 이미지를 획득하게 되며, 이를 통해 측정하기 위한 어류 및 보조물은 검은색으로 나타나게 되고, 어류 및 보조물을 제외한 배경화면은 흰색으로 표현된다.

다음으로, 흑백이미지를 이용하여 어류의 외곽선이 추출되는 단계(S440)는 흑백이미지에서 어류와 보조물인 흑색 부분의 최외각 점을 서로 연결한 선이 외곽선으로 추출될 수 있다. 예컨대, 에지 위치 검출 기법을 이용하여 어류의 외곽선을 검출할 수 있으며, 상기한 바와 같은 외곽선을 제외한 부분을 이진화 방식에 의하여 영상처리하게 되면 도 2에서와 같이 어류의 외곽선과 보조물의 외곽선만 뚜렷하게 표현되게 되는 것이다.

상기한 바와 같은 화질변환 알고리즘은 본 발명에서 어류의 외형과 더불어 보조물의 외형을 추출할 수 있게 되며, 실질적으로, 상기 외곽선이 연결된 개체가 아닌 경우 기타 물질로 분류하여 제외시킴으로써, 효과적으로 어류와 보조물만 분류될 수 있다. 이는 일반적인 이미지촬영에서 중심에 위치한 개체는 이미지 상에서 비교적 전체의 형태가 표출되고, 이외의 개체는 변두리에 위치되도록 촬영하는 것에서 기인된다. 즉, 사람의 이미지 촬영 습관으로부터 어류 및 보조물을 이미지에서 구분할 수 있도록 하는 것이다.

상술한 바와 같이 본 발명에서 화질변환 알고리즘은 어류의 외곽선을 이용하여 어류의 종류를 판단할 수 있도록 하고, 보조물의 외곽선을 통하여 보조물에 대한 어류의 크기를 측정 할 수 있게 된다.

계속하여 추출된 외곽선 이미지를 기 저장된 어류별 형태 정보와 대비하여 어류의 종류를 판단하는 단계(S400)는 상기한 바와 같이 어류의 외곽선 이미지와 기 저장된 어류별 형태 정보와 대비하여 어류의 종류를 판단한다. 여기서 어류의 형태 측정 및 이를 기초로 한 어류 종류 판단하는 과정은 실험실 규모의 공간에서 설치된 어류 측정 시스템을 이용하여 어류의 외곽선 정보를 분석하고, 이를 기초로 하여 어류의 외곽 형태와 어류의 종류의 상관관계를 규정하여 어류별로 어체의 외곽선과 비늘의 특징점, 아가미의 형태 또는 어류의 색상으로 구분되는 데이터베이스를 구축하는 과정이 필수적으로 요구될 수 있다.

즉, 본 발명에서 상기 어류의 종류를 판단하는 단계는 추출된 외곽선 이미지를 기 저장된 어류별 형태 정보와 대비하여 어류의 종류를 판단할 수 있는 것이다. 특히, 외곽선으로 나타난 어류의 비늘 특징, 아가미의 형태를 통해 어류의 종류를 판단할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자 단말기에서 구동되는 어플리케이션은 사용자 단말기를 하드웨어적인 요소, 즉, 중앙처리모듈, 저장모듈을 사용하여 수행되는 것이 바람직하다.

예컨대, 사용자 단말기의 데이터베이스는 상기 어플리케이션에서 구동가능한 어류별 형태 정보, 바람직하게는 이미 알고 있는 어류로부터 외곽선을 어류별 형태 정보로 규정하여 이를 데이터베이스화 된 상태에서 구현할 수 있다. 여기서, 어플리케이션에서 데이터베이스화된 어류별 외곽선과 상기 사용자 단말기를 통해 이미지로부터 추출된 어류의 외곽선을 매칭하여 상호 동일 또는 유사 여부를 판단한다. 이때, 동일 또는 유사 여부는 추출된 외곽선 이미지를 축소 및 확대를 통해, 비율을 가감시키면서 동일 또는 유사한 형태 정보를 추출하고, 추출된 형태 정보에 해당하는 어류의 종류를 알 수 있게 된다.

이어서, 마커를 통해 인식된 보조물을 마커별로 기 저장된 보조물 크기정보와 대비하여 보조물의 길이를 측정하는 단계(500)는 상기 사용자 단말에서 인식한 보조물의 마커를 기 저장된 마커별로 분류된 보조물 리스트로부터 해당 보조물의 정보를 추출한다. 예컨대, 데이터베이스 상에 10cm의 길이를 가진 보조물에 특정 마커가 마련된 경우 상기 사용자 단말기는 이미지로부터 마커를 인식하고, 인식된 마커가 데이터베이스에 저장된 마커를 가진 보조물의 길이 정보를 추출하여 해당 마커를 가진 보조물의 길이를 측정할 수 있게 된다.

다음으로, 영상 처리된 이미지로부터 외곽선 형태를 스캔하고, 외곽선 중에 어류의 길이에 해당하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리 중 최대값을 산출하는 단계(S600)는 상기 화질변환 알고리즘을 통해 변환된 외곽선 이미지로부터 어류의 체장을 구분할 수 있도록 구현된다. 보다 구체적으로 어류의 외곽선 이미지로부터 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리 중에 최대값은 어류의 머리 끝단위치에서부터 어류의 꼬리 끝단까지의 거리를 의미하며, 이와 같은 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리가 최대값인 것은 일반적인 어류는 머리에서 꼬리로 향하는 체장이 배에서부터 등으로 연결되는 체고보다 긴 것에서부터 기인된다. 본 발명에서는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리 중에 최대값은 외곽선 이미지의 형태를 임의의 제1 지점으로부터 마주하는 제2 지점까지를 거리를 산출하면서 스캔하게 되고, 이중 제1 지점으로부터 반대편에 위치한 제2 지점까지의 거리가 최대값을 추출하게 된다.

이때, 상기 어류의 길이에 해당하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리는 외곽선 이미지의 픽셀 수로 나타낼 수 있으며, 이때, 픽셀 수는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 직선인 픽셀들의 수를 통하여 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리를 판단하는 것이 바람직하다.

다음으로, 어류의 길이를 판단하는 단계(S700)는 상기 추출된 보조물의 실제 길이와, 상기 화질변환 알고리즘을 통해 변환된 이미지 상에서 보조물의 외곽선으로부터 추출된 픽셀의 수를 통하여 어류의 길이를 판단하는 단계이다. 구체적으로 상기 보조물의 실제 길이를 데이터베이스에 저장된 해당 보조물의 길이를 추출하고, 이미지 상의 보조물의 픽셀 수와 비율을 산출한다. 예컨대, 보조물의 길이가 5cm 이고, 픽셀 수가 50개인 경우에는, 보조물의 길이 / 픽셀 수 인 수식에 의하여 0.1 cm/개(픽셀) 이다. 여기서 보조물의 픽셀 수는 상술한 이미지 상에서 어류의 길이를 측정하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 픽셀 수로 측정하는 방식과 동일하다. 다만, 보조물의 픽셀 수와 어류의 픽셀 수가 서로 교차적용 가능하도록 스위칭하여, 실질적으로 어류가 보조물 보다 크기가 작은 경우에도 해당 이미지 상에서 어류와 보조물의 픽셀 수를 통해 어류의 체장을 보다 정확하게 확인할 수 있다.

그리고 상기 변환된 이미지의 어류의 길이에 해당하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리인 픽셀 수를 추출한다. 그리고, 상기 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리인 픽셀 수를 상기 비율에 곱하기 산술을 하면 해당 어류의 길이가 산정되는 것이다. 예를 들어 이미지상 어류의 외곽선에서 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 픽셀 수가 300개 인 경우, 상기 비율인 0.1 cm/개(픽셀)에 어류의 픽셀 수를 곱하여 30cm의 어류 길이가 산출되는 것이다. 물론, 본 발명에서는 어류의 길이를 센티미터(cm) 단위로 측정될 수 있으며, 환산을 통하여 인치, 피트 등의 다양한 단위로 측정될 수 있을 것이다. 제1지점은 어류의 이미지의 외곽선상의 어느 하점이 될 수 있으며 이 점으로부터 가장멀리에 있는 점이 제2지점이 될 수 있다.

따라서, 제1지점은 어류의 이미지의 외곽선의 모든 점이 될 수 있는데 제1지점과 제2지점을 구해서 거리를 구했을때 가장 길이가 긴지점이 최종적인 제1지점과 제2지점이 된다.

상술한 바와 같은 어류의 종류 및 길이를 산출한 산출값은 상기 사용자 단말기의 어플리케이션으로 저장시키는 단계를 더 포함할 수 있다. 즉, 상기 사용자 단말기는 어플리케이션을 통해 유무선 통신망으로 연결된 다른 사용자 단말기 또는 제공서버로 이미지를 전송할 수 있도록 한다. 본 발명에서는 상기 사용자 단말기가 획득한 이미지로부터 해당 어류의 종류 및 어류의 길이를 측정하여 측정된 어류정보를 상기 촬영된 이미지에 병합시켜 사용자 단말기의 어플리케이션과 연동되는 데이터베이스에 저장된다. 이때, 상기 사용자 단말기는 해당 어플리케이션은 본 발명에서 측정된 어류 정보를 포함하는 이미지 정보에 고유ID를 부여하여 해당 고유ID를 통하여 해당 이미지 정보에 포함된 어류의 종류와 길이 정보에 객관성을 가질 수 있게 된다. 여기서 고유ID 해당 이미지의 생성 일자와 사용자 단말기의 전화번호를 조합하여 이루어지는 것이 바람직하다.

도3내지도6은 본 발명에 따른 또 다른 실시예를 도시한다. 도3은 실시예는 사진촬영부터 길이측정까지를 좀더 자세하게 도시한 것이며 도4는 실제 제작된 보조물로서 보조물의 하단에는 마커기능을 하는 로고'HALASZ'와 눈금이 사각형 안에 들어가 있는것을 확인할 수 있다. 도5는 실제 앱에 표시되는 화면을 표시한것으로서 상단에는 물고기가 오도록 하고 하단에는 보조물이 찍히는 공간을 별도로 마련한다. 도6은 실제 촬영화면을 도시한다.

본 발명에 따라 사진촬영을 하며 화면을 준비할때 계측기준점이 되는 보조물을 물고기와 함게 촬영하도록 한다. 이때 보조물은 화면 하단의 사각형내에 위치하도록 한다. 이것은 보조물과 마커를 빨리 검출되도록 하기 위하여 보조물을 사각형내에 위치하도록 한것으로서 물고기의 사진을 찍을때 보조물을 사각형내에 오도록 하고 물고기를 그 주위에 오도록 하는 것은 크게 어려운일이 아니지만 이렇게 함으로서 보조물을 검출하는 것이 매우 용이하게 이루어질 수 있다.

또한, 정확도 향상을 위하여 수평계를 추가할 수 있는데 촬영시에 카메라나 핸드폰의 각도가 지면과 평행하지 않고 비스듬하게 촬영하게 되면 측정시에 오차가 증가하기 때문에 평평한 바닥에 유선형의 물고기를 눕히고 촬영시에 핸드폰또한 수평계에 의하여 수평을 유지한다면 촬영각도가 항상 지면에 대해 평행한 방향을 유지할 수 있다.

수평계가 없다고 하여도 화면하단의 사각형내에 오는 보조물을 가로방향으로 길쭉한 것을 사용하여 보조물의 크기가 왼쪽이나 오른쪽으로 갈 수록 작아지는지 여부를 특정하여 수평을 맞추도록 할 수 있다. 혹은 사각형자체를 검출하여 사각형의 두 개의 대각선의 길이가 같은지를 판단하여 수평이 맞추어 졌는지를 판단할 수 있다.

보조적으로는 마커내부의 로고등을 인식하여 수평이 맞았는지를 판단할 수 있는데 보조물을 'HALASZ'와 같은 여섯개의 글자를 이용하는 경우 측정시에 여섯개 글자의 높이는 모두 같아야 하는데 왼쪽이나 오른쪽으로 높이가 조금씩 작아지는 경우 왼쪽이나 오른쪽으로 기울어진 것을 확인할 수 있게 된다. 이 경우에 수평을 유지하도록 사용자에게 알리도록 할 수 있다.

보조물은 마커와 마커외부의 장식물을 포함하는 것을 일컬으며 마커는 다각형이나 물건의 외곽선을 딴 형상일 수 있다. 다각형 형태의 마커는 정밀한 크기 판단과 수평여부를 판단하기 위하여 다각형 형태 내부의 별도의 로고, QR코드, 바코드, 패턴, 눈금중 어느 하나 이상일 수 있다. 예를들어 다각형의 외곽선을 갖는 마커내부에 로고와 눈금을 포함하도록 할 수 있는데 도4에 도시된 것이 이러한 예가 될 수 있다.

사진을 촬영하게 되면 하단의 사각형 이미지 부분을 먼저 분리하여 보조물내의 마커를 분리하게 되는데 위에서 설명하였듯이 마커는 패턴, 로고, QR코드 또는 바코드중 어느 하나 일 수 있다. 도3에서는 마커로서 'HALASZ'라는 여섯개의 영문으로 이루어진 로고가 내부에 있는 사각형을 선택하였는데 길쭉한 형태이기 때문에 수평을 이루고 있는지 확인하는 것이 용이하며 마커와 함께 실제 규격의 자의 눈금을 함께 표시하였기 때문에 보조물만으로도 대략적인 크기의 확인이 가능하게 된다.

또한, 앱은 앱내에 저장된 로고와 분리된 사각형 이미지를 비교하여 특징점을 검출하여 검출된 특징점을 비교하여 유사점의 개수를 검출한다. 두개의 이미지를 비교하여 유사한지 여부를 판단하는 것은 공지된 기술이며 OpenCV등으로 공개되어 있는 것도 있다. 사각형 이미지내부의 글자의 유사성을 비교하는 것으로서 유사점의 갯수가

유사점의 갯수가 미리 정해진 상수보다 크면 마커를 찾은것으로 판단하는데 유사점의 갯수는 핸드폰의 사양에 따라 변하도록 할 수 있다.

이후 사각형을 검출하는데 마커를 사각형으로 함으로써 좌우, 상하의 길이를 대비하여 어느쪽으로 기울어져 있는지 찾기가 용이하기 때문이다.

이미지내에서 찾아진 사각형은 큰순서로 정렬하는데 이미지 내에 있는 모든 사각형을 찾아서 큰순서대로 정렬하는데 가장 큰 사각형이 마커가 되는 사각형일 가능성이 높기 때문이다.

여기서 다시 사각형내부에 있는 마커의 유사점을 판단할 수 있는데 사각형내부에 있는 유사점이 이미 정해진 갯수보다 많은 경우 마커를 찾은것으로 확인할 수 있기 때문이다. 사각형을 찾더라도 유사점을 찾지못하면 마커가 될 수 없다.

사각형이 검출되면 검출된 사각형을 표시하고 사각형의 대각선의 길이를 확인한다. 사각형의 대각선의 길이 두개가 같은 경우 수평하게 찍힌것을 확인할 수 있기 때문이다.

이후 위에서 설명한 방법을 이용하여 물고기의 길이를 측정하고 측정된 정보는 사진파일의 유저커멘트 란에 저장할 수 있다. 이때 경위도좌펴, 안드로이드/아이폰유무, 디바이스시리얼넘버, 조황일시, 현재 대각선 길이정보등을 저장할 수 있다. 또한, 저장된 사진은 서버에 별도로 업로드 하도록 할 수 있는데 온라인 낚시 대회에 참가하는 경우나 클라우드 서비스를 원하는 경우 자동적으로 서버에 업로드 하게 된다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법은 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명되었으나, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다. 또한, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 어류 200: 보조물
210: 마커

Claims (9)

1. 사용자 단말기가 어류와, 상기 어류로부터 지근거리에 위치하여 마커가 새겨진 보조물이 촬영된 이미지를 획득되는 단계;
   획득한 이미지에서 특정 마커를 인식하여 보조물을 구분하는 단계;
   상기 획득한 이미지를 영상처리하여 어류의 외곽선 이미지를 추출하는 단계;
   추출된 외곽선 이미지를 기 저장된 어류별 형태 정보와 대비하여 어류의 종류를 판단하는 단계;
   상기 마커를 통해 인식된 보조물을 마커별로 기 저장된 보조물 크기 정보와 대비하여 보조물의 길이를 측정하는 단계;
   상기 영상처리된 이미지로부터 외곽선 형태를 스캔하고, 외곽선 중에 어류의 길이에 해당하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리 중 최대값을 산출하는 단계;
   상기 보조물의 실제 길이와 이미지상의 길이의 비율인 계수와 상기 어류의 제1 지점과 제2 지점간의 거리인 변수를 서로 곱하기 산술하여 상기 어류의 길이를 판단하는 단계;
   를 포함하는데
   촬영된 이미지를 획득하는 단계에서 마커가 새겨진 보조물은 미리 정해진 마커인식부 내부에 위치하여 어류와 함께 촬영하도록 하여 마커의 인식속도를 높이도록 하는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 특정 마커는 상기 사용자 단말기에서 구동되는 어플리케이션상에서 인식가능한 것으로서, 보조물의 각 모서리에 위치한 패턴,눈금, 상기 보조물의 표면상에 새겨지는 로고, QR코드 또는 바코드 중에 적어도 하나 이며 사용자 단말기 상에 표시되는 마커인식부는 사각형을 포함한 다각형, 물건의 외곽선 이미지 중 어느 하나 인 것을 특징으로 하는, 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법
3. 제2항에 있어서, 마커인식부가 물건의 외곽선이미지인 경우 촬영시 마커가 되는 물건의 외곽선이 마커인식부가 제시하는 외곽선과 일치하도록 하고 사용자단말기는 미리저장된 물체의 크기를 마커인식부의 크기로 하여 어류의 길이를 계산하도록 하는, 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법
4. 제2항에 있어서, 사용자 단말기는 촬영된 이미지에서 마커인식부의 외곽선과 유사한외곽선을 갖는 물체를 전부 인식한뒤 크기순서대로 배열하고 가장 큰 것을 마커로 인식하며 마커인식부 내부에 미리정해져서 사용자단말기에 저장된 로고와 유사한 로고가 위치하고 있는지 확인된후 마커로 확정하는, 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법
5. 제4항에 있어서, 상기 마커인식부는 외곽선이 사각형 형태이며 인식된 사각형이 수평이 맞는지 확인하기 위하여 사각혀의 두 개의 대각선의 길이를 비교하여 같은지 여부를 판단하는, 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법
   
6. 제4항에 있어서, 상기 마커인식부는 수평이 맞는지 확인하기 위하여 마커인식부 내부의 로고를 이루는 글자들의 가로세로의 길이를 비교하는 것을 특징으로 하는, 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법
   
7. 제1내지 제6항중 어느 한항에 있어서,상기 판단된 어류의 종류와 어류의 길이 정보를 상기 촬영된 이미지 정보에 병합시켜 해당 사용자 단말기의 어플리케이션으로 저장시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 이미지 영상처리는 어류를 배경으로부터 구획시켜 어류의 외곽선 이미지를 추출하는 화질변환 알고리즘이 적용되며,
   상기 화질변환 알고리즘은 상기 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환시키는 단계와,
   그레이스케일 이미지의 명암비율이 조정되는 단계와,
   명암비율이 조정된 이미지를 이진화에 의해 흑백이미지로 변환시키는 단계와,
   이진화된 흑백이미지를 이용하여 어류를 외곽선이 추출되는 단계를 포함하며
   상기 어류의 종류를 판단하는 단계는 추출된 외곽선 이미지를 기 저장된 어류별 형태 정보와 확대 또는 축소 시키면서 대비되며
   상기 어류의 길이에 해당하는 제1 지점으로부터 제2 지점까지의 거리는 이미지의 픽셀 수로 측정되는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법.
   
9. 제8항에 있어서, 상기 판단된 어류의 종류와 어류의 길이 정보를 상기 촬영된 이미지 정보에 병합시켜 해당 사용자 단말기의 어플리케이션으로 저장시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지를 이용한 어류 종류 및 체장 측정 방법.

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