KR20200082959A - 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치에 관한 것으로, 이진화 코드로 인코딩된 기준 영상에 대한 바이트 당 비트값 1의 기준 확률을 산출하는 기준 확률 산출부, 영상 데이터의 비트스트림(bitstream)을 수신하는 수신부, 상기 수신된 비트스트림으로부터 상기 프레임 단위로, 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률을 산출하는 움직임 검출값 산출부 및 상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하고, 상기 생성된 히스토그램에 임계값에 따른 마스킹(masking)을 수행하여 움직임이 있는 프레임을 검출하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치이다.

Description

동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치 및 방법{MOTION DETECTION APPARATUS AND METHOD BASED ON VIDEO COMPRESSION BITSTREAM}
본 발명은 동영상의 비트스트림으로부터 움직임이 있는 프레임을 검출하기 위한 장치 및 방법에 대한 것이다.
통상적으로 CCTV와 감시카메라 같이 디지털 방식의 동영상 촬영 장치는 카메라로부터 센싱되는 영상을 비트스트림 형태로 인코딩하고, 상기 비트스트림을 수신측에 전송하는 구조를 가진다. 그리고 상기 비트스트림을 수신한 수신측은 상기 인코딩된 영상을 수신 및, 수신된 비트스트림을 픽셀 레벨의 영상으로 디코딩함으로써 사람이 인식할 수 있는 영상으로 출력할 수 있다.
한편 상기 CCTV와 감시카메라 등은, 절도, 도난, 또는 사고 등의 특이 사항의 발생을 감시하기 위해 설치되는 것이 일반적이다. 따라서 상기 CCTV와 감시카메라 등에서 센싱되는 영상은 상기 특이 사항과 관련된 움직임이 포함되지 않은 영상이 대부분을 차지하게 된다. 따라서 상기 CCTV와 감시카메라와 같은 동영상 촬영 장치로부터 수신되는 비트스트림은, 상기 움직임이 없는, 마치 정지 영상과 같은 특정 장소에 대한 영상에 대한 인코딩 정보들이 거의 대부분을 차지하게 된다.
한편 이와 같이 움직임이 없는 영상이 상기 동영상 촬영 장치로부터 촬영되는 영상의 대부분이므로, 상기 특이사항이 발생하는 경우 사람이 일일이 상기 특이 사항과 관련된 움직임이 있는 부분을 상기 촬영된 영상을 확인하여야 한다. 그러나 이처럼 촬영된 영상 전체를 확인하여 움직임이 있는 장면을 찾는 경우, 엄청난 시간 및 노력이 요구된다는 문제가 있었다.
따라서 상기 동영상 촬영 장치로부터 전송되는 영상으로부터, 움직임을 포함하는 부분을 추출할 수 있는 다양한 방법들이 등장하였다. 이러한 방법의 예로서, 상기 동영상 촬영 장치로부터 전송된 영상으로부터 휘도를 분석하여 휘도가 변경되는 프레임을 검출하거나, 또는 영상 속에 포함된 물체를 추출하고, 기 설정된 움직임 예측 알고리즘에 따라 추출된 물체의 움직임을 예측하는 방식 또는 동영상의 각 프레임들 사이의 화소 차이값을 산출하고 산출된 화소 차이값에 근거하여 움직임이 있는 프레임을 검출하는 방법등이 등장하였다.
그런데 이러한 방법들은 상기 비트스트림 방식으로 수신된 정보들을 다시 디코딩한 이후에, 디코딩된 이후의 처리를 통해 움직임을 검출하는 것이라는 문제가 있다. 즉, 상술한 방식들은 디코딩된 영상에 기반하여 움직임을 검출하는 것으로, 수신된 비트스트림 전체를 디코딩하는 과정을 필요로 한다는 문제가 있으며, 복잡한 알고리즘으로 인해 많은 시간과 ㅍ노력이 요구된다는 문제가 있다.
또한 종래의 비트스트림을 기반으로 움직임 검출 방법 중 수신된 영상의 비트스트림으로부터 윈도우 단위로 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률과 기준 확률의 절대 차이 값들의 합산한 값과 움직임 있는 프레임의 상관관계를 이용하여 움직임이 있는 프레임을 검출하였는데, 이는 움직임 있는 프레임과의 상관관계가 낮아 검출의 정확도가 낮은 문제점이 있다.
본 발명은 전술한 문제 및 다른 문제를 해결하는 것을 목적으로 하는 것으로, 동영상 촬영 장치로부터 수신되는 비트스트림을 디코딩하지 않고, 비트스트림 단계에서 움직임이 있는 장면들에 대응하는 부분들을 추출할 수 있도록 하는 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치에 관한 것으로, 이진화 코드로 인코딩된 기준 영상에 대한 바이트 당 비트값 1의 기준 확률을 산출하는 기준 확률 산출부, 영상 데이터의 비트스트림(bitstream)을 수신하는 수신부, 상기 수신된 비트스트림으로부터 상기 프레임 단위로, 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률을 산출하는 움직임 검출값 산출부 및 상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하고, 상기 생성된 히스토그램에 임계값에 따른 마스킹(masking)을 수행하여 움직임이 있는 프레임을 검출하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치이다.
또한 본 발명에 따른 일 실시 예에서, 임계값은, 상기 기준 확률 산출부에서 산출된 기준 확률 중 바이트 당 비트값 1이 0개인 경우의 기준 확률인 것을 특징으로 한다.
한편 상기 기준 확률은, 기 설정된 동영상 비트스트림의 바이트 당 비트값 패턴 분포로부터 산출되는 바이트 당 비트값 1의 평균 개수에 따라 산출되며, 상기 기 설정된 동영상 비트스트림의 바이트 당 비트값 패턴 분포는, 정규분포의 형태를 가지는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 수신된 비트스트림을 프레임 단위로 구분하여 저장하는 프레임부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 제어부는, 상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부, 상기 생성된 히스토그램에 마스킹을 수행하여, 상기 히스토그램이 상기 임계값을 초과하는 경우, 움직임이 있는 프레임으로 판단하고 움직임 있는 프레임을 검출하는 마스킹 수행부를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치이다.
본 발명에 다른 실시 예에 따른 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 방법은, 기준 확률 산출부가 이진화 코드로 인코딩된 기준 영상에 대한 바이트 당 비트값 1의 기준 확률을 산출하는 제1단계, 수신부가 영상 데이터의 비트스트림(bitstream)을 수신하는 제2단계, 움직임 검출값 산출부가 상기 수신된 비트스트림으로부터 상기 프레임 단위로, 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률을 산출하는 제3단계 및 제어부가 상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하고, 상기 생성된 히스토그램에 임계값에 따른 마스킹(masking)을 수행하여, 움직임이 있는 프레임으로 판단하는 제4단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 따른 상기 임계값은, 상기 기준 확률 산출부에서 산출된 기준 확률 중 바이트 당 비트값 1이 0개인 경우의 기준 확률인 것을 특징으로 한다.
한편 상기 기준 확률은, 기 설정된 동영상 비트스트림의 바이트 당 비트값 패턴 분포로부터 산출되는 바이트 당 비트값 1의 평균 개수에 따라 산출되며, 상기 기 설정된 동영상 비트스트림의 바이트 당 비트값 패턴 분포는, 정규분포의 형태를 가지는 것을 특징으로 한다.
한편 상기 제4단계는, 히스토그램 생성부가 상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하는 제4-1단계, 마스킹 수행부가 상기 생성된 히스토그램에 마스킹을 수행하여, 상기 히스토그램이 상기 임계값을 초과하는 경우, 움직임이 있는 프레임으로 판단하고 움직임 있는 프레임을 검출하는 제4-2단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 방법이다.
본 발명에 따른 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치 및 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 본 발명은 비트스트림 단계에서 움직임을 포함하는 영상의 프레임들을 추출함으로써, 전체 비트스트림을 모두 디코딩하지 않고서도 상기 움직임을 포함하는 영상을 검출할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한 본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 본 발명은 움직임이 있는 프레임을 검출하는 과정을 단순화하였다. 또한, 움직임이 있는 프레임과 상관관계가 높은 히스토그램을 생성하여 보다 빠르고 정확하게 움직임이 있는 프레임을 검출할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치의 제어부를 도시한 블록도이다.
도 3a는 종래의 비트스트림 기반의 움직임 검출을 위한 히스토그램을 나타낸다.
도 3b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출을 위한 히스토그램을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 방법을 나타낸 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일한 도면 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 이해를 돕기 위해, 본 발명의 원리를 간단히 설명하면, 본 발명은 움직임이 있는 영상의 프레임의 경우, 프레임 단위에서 바이트 당 비트값 1이 0개인 경우의 확률이 기준 확률보다 크다는 원리를 이용하여, 수신된 비트스트림으로부터 움직임이 있는 것으로 판단되는 구간들을 검출할 수 있도록 한다. 이를 위해 본 발명은 이상적으로 압축, 즉 이진화 코드로 인코딩된 영상에서, 한 바이트 내에 비트값 1이 나타날 평균 확률을 산출하고, 상기 산출된 확률과 검출 대상 영상의 비트스트림으로부터 산출된 비트값 1이 나타날 평균 확률을 비교하여, 그 비교 결과에 따라 움직임이 포함된 부분을 검출할 수 있도록 하는 구성을 가질 수 있다.
도 1은 이러한 본 발명의 실시 예에 따른 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치는 기준 확률 산출부(110), 수신부(120), 프레임부(130), 움직임 검출값 산출부(140), 제어부(150) 및 출력부(160)로 구성된다.
먼저 기준 확률 산출부(110)는, 이상적으로 압축된 영상, 즉 이진화 코드로 인코딩된 영상에서, 한 바이트 내에 비트값 1이 나타날 평균 확률을 가질 수 있는 모든 패턴 분포로부터 산출할 수 있다. 예를 들어 이상적으로 압축된 영상의 경우, 한 바이트(byte)에서 비트값 '1'이 존재할 확률은 정규분포의 형태를 가질 수 있다.
수신부는(120), 검출 대상인 영상의 압축 비트스트림을 수신한다. 예를 들어 상기 수신부(120)를 통해 수신되는 비트스트림은, CCTV 또는 감시카메라와 같이 특정 장소를 감시하기 위해 상기 특정 장소의 영상이 지속적으로 촬영된 영상에 대한 비트스트림일 수 있다.
프레임부(130)는, 상기 수신한 압축 비트스트림을 프레임 단위로 구분하고 저장할 수 있다.
종래의 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치는 수신된 비트스트림으로부터 기 설정된 윈도우 크기에 따라 각각 복수개의 프레임을 포함하는 복수개의 윈도우 구간을 생성한다. 그러나 본 발명은 윈도우 구간을 설정하지 않고, 각각의 프레임 단위로 구분하여 바이트 당 비트 1값이 0개인 경우의 평균 확률로 구한 움직임 검출 값과 움직임이 있는 프레임과의 상관관계가 종래의 윈도우 구간에서 구한 움직임 검출 값보다 높은 특징을 이용하였기 때문에 보다 정확도 높은 움직임 검출 결과를 얻을 수 있다.
움직임 검출값 산출부(140)는, 상기 프레임부(130)에서 형성된 각각의 프레임 단위로 바이트 당 비트값 1의 평균 확률을 이용하여 움직임 검출 값을 산출할 수 있다. 프레임 단위의 바이트 당 비트값 1의 평균 확률 중에서 비트값이 1이 0개인 경우가 움직임이 있는 프레임과 상관관계가 높아 이를 움직임 검출 값으로 정의하였다. 예를 들면 한 프레임이 1000 바이트로 구성되어 있고 바이트 당 비트값 1이 0개인 바이트, 즉 한 바이트를 나타내는 8비트가 비트값 1이 존재하지 않고 모두 비트값 0인 00000000 으로 표현되는 바이트의 개수가 프레임 내에 2개 존재한다면 2/1000 = 0.002 가 해당 프레임의 움직임 검출 값이 된다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치의 제어부(150)를 도시한 블록도이다.
제어부(150)는, 상기 기준 확률 산출부(110), 수신부(120), 프레임부(130), 움직임 검출값 산출부(140) 및 출력부(160)와 각각 연결되어 이들을 제어할 수 있다.
또한 제어부(150)는 상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하고, 상기 생성된 히스토그램에 임계값에 따른 마스킹(masking)을 수행하여 움직임이 있는 프레임을 검출할 수 있다.
구체적으로 제어부(150)는, 히스토그램 생성부(151)와 마스킹 수행부(152)를 포함할 수 있다.
히스토그램 생성부(150)는 기준 확률 산출부와 움직임 검출값 산출부의 산출 결과를 이용하여 히스토그램을 생성한다. 구체적으로 움직임 검출값 산출부에서 산출된 상기 바이트 당 비트값 1이 0개부터 8개까지의 평균 확률 중에서 0개인 평균 확률을 히스토그램의 세로축으로 한다. 또한 프레임 번호를 히스토그램의 가로축으로 한다.
여기서 프레임 단위의 바이트 당 비트값 1의 평균 확률 중에서 비트값이 1이 0개인 경우 움직임이 있는 프레임과 상관 관계가 높기 때문에 이러한 특징을 이용하여 움직임 있는 프레임 검출 성능을 높일 수 있다.
한편, 움직임이 있는 프레임을 판단하기 위한 임계값은, 기준 확률 산출부에서 산출된 기준 확률 중에서 바이트 당 비트값 1이 0개인 경우의 기준 확률로 정의한다.
마스킹 수행부(152)는 생성된 히스토그램에 마스킹을 수행하여, 히스토그램에서 움직임 검출값이 임계값을 초과하는 경우 움직임이 있는 프레임으로 판단하고, 움직임 검출값이 임계값 이하인 경우 움직임이 없는 프레임으로 판단하여 그 결과 값을 출력한다.
종래의 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치의 움직임이 있는 프레임 검출 방법은, 먼저 종래의 움직임 검출값 산출부에서 산출된 바이트당 비트값 1의 평균 확률들 각각과, 상기 종래의 기준 확률 산출부에서 산출된 기준 확률의 차이값들을 산출할 수 있다. 그리고 산출된 차이값들의 절대값들을 구하고, 산출된 절대값들을 각 윈도우 별로 합산하여, 윈도우별 각 프레임들의 차이값 합산 결과, 즉 움직임 검출값을 산출할 수 있다. 산출된 움직임 값을 종래의 히스토그램의 세로축으로 하고, 각각의 윈도우 구간을 종래의 히스토그램의 가로축으로 구성된 종래의 히스토그램을 생성한다. 또한 생성한 종래의 히스토그램에서 움직임 검출값의 최대값과 최소값의 평균을 임계값으로 정의하여 임계값 이하를 0으로 초기화 한다. 즉 임계값을 초과하는 움직임 검출 값을 가지는 윈도우 구간과 대응하는 프레임을 움직임이 있는 프레임으로 판단한다.
도 3a는 종래의 비트스트림 기반의 움직임 검출을 위한 히스토그램을 나타낸다. 도 3b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출을 위한 히스토그램을 나타낸다.
먼저 도 3a는 종래의 비트스트림 기반의 움직임 검출을 위한 히스토그램으로, 수신된 비트스트림 각각의 윈도우 구간을 종래의 히스토그램의 가로축으로 구성된다. 또한 종래의 움직임 검출값 산출부에서 산출된 바이트당 비트값 1의 평균 확률들 각각과, 상기 종래의 기준 확률 산출부에서 산출된 기준 확률의 차이값들을 산출하고, 산출된 차이값들의 절대값들을 구하고, 산출된 절대값들을 각 윈도우 별로 합산하여, 윈도우별 각 프레임들의 차이값 합산 결과인 산출된 움직임 값을 종래의 히스토그램의 세로축으로 한다.
또한 종래 기술인 도3a의 히스토그램을 가로지는 가로선이 임계값(220)을 의미한다. 임계값(220)은 움직임 검출값의 최대값과 최소값의 평균을 임계값으로 정의하여 임계값을 초과하는 움직임 검출 값을 가지는 윈도우 구간과 대응하는 프레임을 움직임이 있는 프레임으로 판단한다.
즉 도3a의 제1 구간(200) 및 제2 구간(210)이 움직임이 있는 구간이지만 움직임 있는 부분의 히스토그램의 상당 부분이 임계값(220)보다 낮아 움직임이 있는 프레임으로 검출되지 않아 그 검출의 정확성이 떨어짐을 확인할 수 있다.
도 3b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출을 위한 히스토그램에 관한 것으로 움직임 검출값 산출부에서 산출된 상기 바이트 당 비트값 1이 0개부터 8개까지의 평균 확률 중에서 0개인 평균 확률을 히스토그램의 세로축으로 한다. 또한 프레임 번호를 히스토그램의 가로축으로 한다. 임계값은 산출된 움직임 검출값을 이용하는 것이 아니라, 기준 확률 산출부(110)에서 산출된 기준 확률 중에서 바이트 당 비트값 1이 0개인 경우의 기준 확률로 정의한다.
제어부(150)는 히스토그램에서 움직임 검출값이 임계값을 초과하는 경우 움직임이 있는 프레임으로 판단하고, 움직임 검출값이 임계값 이하인 경우 움직임이 없는 프레임으로 판단한다.
즉 도3a의 제1 구간(200) 및 제2 구간(210)이 움직임이 있는 구간으로, 움직임이 없는 구간에 비해 두드러지게 높아 임계값 기준으로 움직임 있는 프레임을 종래 기술보다 정확하게 검출할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 임계값이 도 3b의 세로축 0.004값으로 설정된 경우 종래의 기술보다 움직임이 있는 구간의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 방법을 나타낸 흐름도이다.
먼저 기준 확률 산출부(110)가 이상적으로 압축된 영상, 즉 이진화 코드로 인코딩된 기준 영상에 대한 바이트 당 비트값 1의 기준 확률을 산출한다(S100).
여기서 기준 확률은, 기 설정된 동영상 비트스트림의 바이트 당 비트값 패턴 분포로부터 산출되는 바이트 당 비트값 1의 평균 개수에 따라 산출되며, 상기 기 설정된 동영상 비트스트림의 바이트 당 비트값 패턴 분포는, 정규분포의 형태를 가질 수 있다.
상기 기준 확률을 산출하면, 수신부(130)가 영상 데이터의 비트스트림(bitstream)을 수신한다(S110).
움직임 검출값 산출부(140)가 상기 수신된 비트스트림으로부터 상기 프레임 단위로, 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률을 산출한다(S120).
제어부(150)가 상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하고(S130), 상기 생성된 히스토그램에 임계값에 따른 마스킹(masking)을 수행하여, 움직임이 있는 프레임으로 검출한다(S140).
구체적으로 제어부(150)는 히스토그램 생성부(151) 및 마스킹 수행부(152)를 포함한다. 히스토그램 생성부(151)가 상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성한다.
마스킹 수행부(152)가 상기 생성된 히스토그램에 마스킹을 수행하여, 상기 히스토그램이 상기 임계값을 초과하는 경우, 움직임이 있는 프레임으로 판단하고 움직임 있는 프레임을 검출한다.
여기서 본 발명에 따른 임계값은, 상기 기준 확률 산출부(110)에서 산출된 기준 확률 중 바이트 당 비트값 1이 0개인 경우의 기준 확률인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 실험 결과는 표1과 같다. 본 실험은 H.264/ AVC 동영상 코덱으로 압축한 비트스트림을 실험을 위해 사용하였다.
Figure pat00001
hall_1, hall_2 및 hall_3의 세가지 테스트 영상을 사용하여 실험하였다.
hall_1 테스트 영상은 연구실 안에서 밖을 감시할 때 한 사람이 지나가는 움직임을 포함한 영상이다. hall_2 테스트 영상은 hall_1과 같은 상황에서 두 사람이 지나가는 움직임을 포함한 영상이다. hall_3 테스트 영상은 긴 복도 방향으로 사람이 지나가는 움직임을 포함한 영상이다. 이와 같은 테스트 영상에 대하여 종래 기술과 본 발명의 움직임 검출 정확도를 비교하는 실험을 진행하였다. 압축된 비트스트림을 복원하고 사람의 눈으로 관찰하여 복도에 사람이 나타나는 순간부터 사라지는 순간까지를 움직임이 있는 프레임들로 분류하였고 그렇지 않은 부분을 움직임 없는 프레임으로 분류하였다. 움직임 검출 정확도는 첫째, 움직임이 있는 프레임들이라고 판단된 구간 중에서 움직임이 있는 프레임이라고 검출된 프레임 수의 비중과 둘째, 움직임이 없는 프레임들이라고 판단된 구간 중에서 움직임이 없는 프레임이라고 검출된 프레임 수의 비중으로 측정하였다. 상기 [표 1]의 실험 결과와 같이 본 발명이 종래 기술보다 모든 테스트 영상에 대해 두 가지의 움직임 검출 정확도에서 모두 우수함을 확인할 수 있다.
상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
110: 기준 확률 산출부
120: 수신부
130: 프레임부
140: 움직임 검출값 산출부
150: 제어부
151: 히스토그램 생성부
152: 마스킹 수행부
160: 출력부

Claims (9)

  1. 이진화 코드로 인코딩된 기준 영상에 대한 바이트 당 비트값 1의 기준 확률을 산출하는 기준 확률 산출부;
    영상 데이터의 비트스트림(bitstream)을 수신하는 수신부;
    상기 수신된 비트스트림으로부터 상기 프레임 단위로, 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률을 산출하는 움직임 검출값 산출부; 및
    상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하고, 상기 생성된 히스토그램에 기 설정된 임계값에 따른 마스킹(masking)을 수행하여 움직임이 있는 프레임을 검출하는 제어부;를 포함하고,
    상기 임계값은,
    상기 기준 확률 산출부에서 산출된 값을 기반으로 설정되는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 임계값은,
    상기 기준 확률 산출부에서 산출된 기준 확률 중 바이트 당 비트값 1이 0개인 경우의 기준 확률인 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 기준 확률은,
    기 설정된 동영상 비트스트림의 바이트 당 비트값 패턴 분포로부터 산출되는 바이트 당 비트값 1의 평균 개수에 따라 산출되며,
    상기 기 설정된 동영상 비트스트림의 바이트 당 비트값 패턴 분포는,
    정규분포의 형태를 가지는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 수신된 비트스트림을 프레임 단위로 구분하여 저장하는 프레임부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부;
    상기 생성된 히스토그램에 마스킹을 수행하여, 상기 히스토그램이 상기 임계값을 초과하는 경우, 움직임이 있는 프레임으로 판단하고 움직임 있는 프레임을 검출하는 마스킹 수행부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 장치.
  6. 기준 확률 산출부가 이진화 코드로 인코딩된 기준 영상에 대한 바이트 당 비트값 1의 기준 확률을 산출하는 제1단계;
    수신부가 영상 데이터의 비트스트림(bitstream)을 수신하는 제2단계;
    움직임 검출값 산출부가 상기 수신된 비트스트림으로부터 상기 프레임 단위로, 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률을 산출하는 제3단계; 및
    제어부가 상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하고, 상기 생성된 히스토그램에 기 설정된 임계값에 따른 마스킹(masking)을 수행하여, 움직임이 있는 프레임으로 판단하는 제4단계;를 포함하고,
    상기 임계값은,
    상기 기준 확률 산출부에서 산출된 값을 기반으로 설정되는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 임계값은,
    상기 기준 확률 산출부에서 산출된 기준 확률 중 바이트 당 비트값 1이 0개인 경우의 기준 확률인 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 기준 확률은,
    기 설정된 동영상 비트스트림의 바이트 당 비트값 패턴 분포로부터 산출되는 바이트 당 비트값 1의 평균 개수에 따라 산출되며,
    상기 기 설정된 동영상 비트스트림의 바이트 당 비트값 패턴 분포는,
    정규분포의 형태를 가지는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 제4단계는,
    히스토그램 생성부가 상기 산출된 바이트 당 비트 값 1의 평균 확률 중 상기 바이트 당 비트 값 1이 0개를 가지는 평균 확률을 도출하여 히스토그램을 생성하는 제4-1단계;
    마스킹 수행부가 상기 생성된 히스토그램에 마스킹을 수행하여, 상기 히스토그램이 상기 임계값을 초과하는 경우, 움직임이 있는 프레임으로 판단하고 움직임 있는 프레임을 검출하는 제4-2단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 압축 비트스트림 기반의 움직임 검출 방법.
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