KR20200086584A - Image processing apparatus and method for generating true ortho-image - Google Patents
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Abstract
Description
본 개시는 영상 처리 분야에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 개시는 오브젝트에 의해 가려질 수 있는 차선 등의 용이한 추출이 가능한 진정사 영상을 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present disclosure relates to the field of image processing. More specifically, the present disclosure relates to a method and apparatus for generating a calming image that can be easily extracted such as a lane that may be obscured by an object.
특정 지역의 지리 정보를 획득하기 위해 포털 사이트 등에서 지도를 검색하는 일은 평범한 일상이 되었다. 웹 사이트는 항공기 등에서 실제 촬영된 영상에 기반한 지도를 위성지도라는 이름으로 제공하고 있는데, 이러한 영상 지도는 특정 지역의 상공에서 지면을 수직 방향으로 바라본 것과 같은 뷰(view)를 제공한다. 이와 같이 사용자가 수직 방향의 상공에서 바라본 것과 같은 뷰를 제공하는 영상 중, 디지털 표면 모델(digital surface model)을 이용하여 지형 지물의 높이 변화로 인한 왜곡을 최소화하여 만들어진 수직 영상을 진정사 영상(true ortho-photo)라 한다Searching for maps on portal sites, etc., to obtain geographic information in a specific area has become a common daily routine. Websites provide maps based on images actually taken from aircraft, etc. under the name of satellite maps, which provide views such as viewing the ground vertically from a specific area. As described above, a vertical image created by minimizing distortion caused by a height change of a terrain feature using a digital surface model among images that provide a view as viewed from above by a user in a vertical direction is a true image (true). ortho-photo)
자율주행 또는 내비게이션 등은 지상에서 획득된 데이터에 기초하여 제공되는 것이 일반적인데, 진정사 영상은 도로 맵을 작성하기 위한 많은 정보들을 제공할 수 있으므로, 진정사 영상으로부터 도로 맵을 생성하는 방안도 논의되고 있다. 그러나, 앞서 설명한 바와 같이, 진정사 영상은 수직 상공에서 지표면을 바라본 것과 같은 뷰를 제공하므로, 도로 맵 생성을 위해 이용되는 차선 및/또는 노면 표지가 나무나 도로 위의 자동차 등에 의해 가려지는 경우가 많다. 나무나 자동차 등에 의해 차선 및 노면 표지가 가려지면 도로 맵의 정확성과 완전성에 문제가 발생하게 된다.Autonomous driving or navigation is generally provided on the basis of data obtained from the ground, and since the calming footage image can provide a lot of information to create a road map, a method of generating a roadmap from the calming footage image is also discussed. Is becoming. However, as described above, since the sedation image provides the same view of the ground surface from above, the lanes and/or road signs used for road map generation may be obscured by trees or cars on the road. many. If the lanes and road signs are obscured by trees or automobiles, there will be problems with the accuracy and completeness of the road map.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치 및 이에 의한 진정사 영상 생성 방법은 차선의 추출이 용이한 진정사 영상을 생성하는 것을 기술적 과제로 한다.An image processing apparatus according to an embodiment and a method for generating a calm image using the same have a technical problem of generating a calm image that is easy to extract lanes.
또한, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치 및 이에 의한 진정사 영상 생성 방법은 정확성과 완전성을 갖는 도로 맵을 생성하는 것을 기술적 과제로 한다.In addition, an image processing apparatus according to an embodiment and a method for generating a calm image according to the present invention have a technical problem of generating a road map having accuracy and completeness.
일 실시예에 따른 진정사 영상 생성 방법은, 복수의 영상 내 오브젝트의 높이 정보를 포함하는 디지털 표면 모델(digital surface model)을 획득하는 단계; 상기 획득한 디지털 표면 모델에서 도로 영역을 식별하는 단계; 상기 식별된 도로 영역의 높이 값을 변경하여 수정 디지털 표면 모델을 획득하는 단계; 상기 수정 디지털 표면 모델에 기초하여, 상기 복수의 영상 각각에 대응하는 복수의 패치를 생성하는 단계; 및 상기 복수의 패치를 조합하여 소정 영역에 대한 진정사 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.A method for generating a calming image according to an embodiment includes the steps of obtaining a digital surface model including height information of objects in a plurality of images; Identifying a road area in the acquired digital surface model; Changing the height value of the identified road area to obtain a modified digital surface model; Generating a plurality of patches corresponding to each of the plurality of images based on the modified digital surface model; And combining the plurality of patches to generate a calming image for a predetermined region.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는, 복수의 영상 내 오브젝트의 높이 정보를 포함하는 디지털 표면 모델(digital surface model)을 획득하는 DSM 획득부; 상기 획득한 디지털 표면 모델에서 도로 영역을 식별하는 영역 식별부; 상기 식별된 도로 영역의 높이 값을 변경하여 수정 디지털 표면 모델을 획득하는 DSM 수정부; 및 상기 수정 디지털 표면 모델에 기초하여, 상기 복수의 영상 각각에 대응하는 복수의 패치를 생성하고, 상기 복수의 패치를 조합하여 소정 영역에 대한 진정사 영상을 생성하는 영상 처리부를 포함할 수 있다.An image processing apparatus according to an embodiment includes: a DSM acquisition unit that acquires a digital surface model including height information of objects in a plurality of images; An area identification unit that identifies a road area in the acquired digital surface model; A DSM correction unit for acquiring a modified digital surface model by changing the height value of the identified road area; And an image processing unit generating a plurality of patches corresponding to each of the plurality of images based on the modified digital surface model, and combining the plurality of patches to generate a calming image for a predetermined region.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치 및 이에 의한 진정사 영상 생성 방법은 차선의 추출이 용이한 진정사 영상을 생성할 수 있다.An image processing apparatus according to an embodiment and a method for generating a calm image by the same may generate a calm image that is easy to extract lanes.
또한, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치 및 이에 의한 진정사 영상 생성 방법은 정확성과 완전성을 갖는 도로 맵을 생성할 수 있다.In addition, the image processing apparatus according to an embodiment and the method for generating a calm image by the method may generate a road map having accuracy and completeness.
다만, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치 및 이에 의한 진정사 영상 생성 방법이 달성할 수 있는 효과는 이상에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, effects that can be achieved by the image processing apparatus according to an embodiment and the method for generating a calming image therefor are not limited to those mentioned above, and other effects that are not mentioned belong to the present disclosure from the following description. It will be clearly understood by those skilled in the art.
본 명세서에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치를 도시하는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 진정사 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 디지털 표면 모델이 생성되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 수정 디지털 표면 모델을 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 디지털 표면 모델과 수정 디지털 표면 모델을 비교하는 도면이다.
도 6은 복수의 영상 및 이들 각각에 대응하는 복수의 패치를 도시하는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따라 생성된 진정사 영상을 도시하는 도면이다.
도 8은 다른 실시예에 따른 진정사 영상의 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 디지털 표면 모델 기반의 복수의 패치를 모자이킹하여 생성한 진정사 영상을 도시하는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.Brief descriptions of each drawing are provided in order to better understand the drawings cited herein.
1 is a diagram illustrating an image processing apparatus according to an embodiment.
2 is a flowchart for explaining a method of generating a calming image according to an embodiment.
3 is a view for explaining the process of creating a digital surface model.
4 is a diagram for explaining a method of generating a modified digital surface model.
5 is a diagram comparing a digital surface model and a modified digital surface model.
6 is a view showing a plurality of images and a plurality of patches corresponding to each of them.
7 is a diagram illustrating a calming image generated according to an embodiment.
8 is a view for explaining a method of generating a calming image according to another embodiment.
9 is a diagram showing a calming image generated by hatking a plurality of patches based on a digital surface model.
10 is a block diagram showing the configuration of an image processing apparatus according to an embodiment.
본 개시는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고, 이를 상세한 설명을 통해 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 개시를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The present disclosure may be variously modified and may have various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and will be described through detailed description. However, this is not intended to limit the present disclosure to specific embodiments, and it should be understood that all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present disclosure are included.
실시예를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 실시예의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제 1, 제 2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.In describing the embodiments, when it is determined that detailed descriptions of related known technologies may unnecessarily obscure the subject matter, detailed descriptions thereof will be omitted. In addition, the numbers used in the description process of the embodiment (for example, first, second, etc.) are only identification symbols for distinguishing one component from other components.
또한, 본 명세서에서 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 7접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, when one component is referred to as “connected” or “connected” with another component in the present specification, the one component may be directly connected to the other component, or may be directly connected to the seven components. It should be understood that, as long as there is no objection to the contrary, it may or may be connected via another component in the middle.
또한, 본 명세서에서 '~부(유닛)', '모듈' 등으로 표현되는 구성요소는 2개 이상의 구성요소가 하나의 구성요소로 합쳐지거나 또는 하나의 구성요소가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화될 수도 있다. 또한, 이하에서 설명할 구성요소 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성요소가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성요소 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성요소에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.In addition, in this specification, two or more components are expressed as'~ unit (unit)' or'module', or two or more components are combined into one component, or two or more components are divided into more detailed functions. It may be differentiated into. In addition, each of the components to be described below may additionally perform some or all of the functions of other components in addition to the main functions in charge of them, and some of the main functions of each component are different. Needless to say, it may also be carried out exclusively by components.
이하, 본 개시의 기술적 사상에 의한 실시예들을 차례로 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments according to the technical spirit of the present disclosure will be described in detail.
도 1은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치(100)를 도시하는 도면이다.1 is a diagram illustrating an
도 1을 참조하면, 영상 처리 장치(100)는 복수의 영상(10a, 10b, 10c)을 획득하고, 복수의 영상(10a, 10b, 10c)에 기초하여 진정사 영상(30)을 생성한다. 복수의 영상(10a, 10b, 10c)은 항공 사진, 드론 사진 및 위성 사진 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 영상 처리 장치(100)는 복수의 영상(10a, 10b, 10c)으로부터 디지털 지표면 모델(digital surface model, 이하 DSM)(40, 도 3 참조)을 생성하고, DSM(40)에 기초하여 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 각각에 대응하는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 생성한 후, 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 조합하여 진정사 영상(30)을 생성할 수 있다. 복수의 패치(20a, 20b, 20c) 각각도 수직 방향의 상공에서 지표면을 바라본 것과 같은 진정사 영상일 수 있다. Referring to FIG. 1, the
DSM(40)은 지표면, 건물, 나무 등 영상에 포함된 오브젝트의 높이 정보를 포함하는 데이터일 수 있다. 예를 들어, DSM(40)은 3차원 이미지의 형태로 구현될 수 있다. The DSM 40 may be data including height information of an object included in an image such as a ground surface, a building, or a tree. For example, DSM 40 may be implemented in the form of a three-dimensional image.
복수의 영상(10a, 10b, 10c)을 DSM(40)에 기초하여 복수의 패치로 변환하고, 복수의 패치에 기초하여 진정사 영상을 생성하는 경우, 도로의 차선 및 노면 표지가 나무나 자동차에 의해 가려질 가능성이 높아진다. 가로수가 도로의 바깥(즉, 인도)쪽에 심어져 있더라도, 이러한 가로수를 수직 상공에서 바라보면 가로수의 나뭇가지 등이 도로를 침범할 수 있기 때문이다. When converting a plurality of
일 실시예에 따른 영상 처리 장치(100)는 일정 기준에 따라 DSM(40)을 수정하고, 수정된 DSM(60, 도 4 참조)에 기초하여 진정사 영상(30)을 생성함으로써, 진정사 영상(30) 내 차선 가림을 최소화할 수 있다.The
한편, 도 1은 영상 처리 장치(100)로서 데스크탑 컴퓨터를 도시하고 있으나, 영상 처리 장치(100)는 이에 한정되는 것은 아니다. 영상 처리 장치(100)는 데이터를 수신하여 일정 처리를 할 수 있는 다양한 종류의 기기, 예를 들어, 서버, 태블릿 PC, 스마트폰, 노트북, 웨어러블 기기 등을 포함할 수 있다.Meanwhile, FIG. 1 illustrates a desktop computer as the
또한, 도 1은 진정사 영상(30)의 생성을 위해 세 개의 영상(10a, 10b, 10c)이 이용되는 것으로 도시하고 있으나, 진정사 영상(30)의 생성에 이용될 수 있는 영상의 개수는 당업자에게 자명한 범위에서 다양할 수 있다.In addition, although FIG. 1 shows that three
도 2는 일 실시예에 따른 진정사 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart for explaining a method of generating a calming image according to an embodiment.
S210 단계에서, 영상 처리 장치(100)는 복수의 영상(10a, 10b, 10c)을 획득하고, 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 내 오브젝트의 높이 정보를 포함하는 DSM(40)을 획득한다. 복수의 영상(10a, 10b, 10c)은 항공 영상, 드론 영상 및 위성 영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 각각은 공통된 소정 영역(R)에 대한 영상을 포함할 수 있다.In step S210, the
전술한 바와 같이, DSM(40)은 지표면, 건물, 나무 등 각 영상(10a, 10b, 10c)에 포함된 오브젝트들의 높이 값을 가질 수 있다. DSM(40)은 여러 영상으로부터 스테레오 매칭 방식 등을 통해 생성될 수 있는데, DSM(40)의 생성 방법 자체는 공지된 것이므로, 본 명세서에서는 상세한 설명을 생략한다.As described above, the DSM 40 may have height values of objects included in each
일 실시예에서, 영상 처리 장치(100)는 외부 장치로부터 복수의 영상(10a, 10b, 10c)을 수신하거나, 관리자로부터 복수의 영상(10a, 10b, 10c)을 입력받고, 복수의 영상(10a, 10b, 10c)에 기초하여 DSM(40)을 생성할 수 있다.In one embodiment, the
또한, 영상 처리 장치(100)는 외부 장치나 관리자로부터 복수의 영상(10a, 10b, 10c)이 저장되어 있는 네트워크 주소 정보(예를 들어, URL 주소 등)를 수신 또는 입력받을 수도 있다. 영상 처리 장치(100)는 네트워크 주소 정보에 따라 외부 장치에 접속하여 복수의 영상(10a, 10b, 10c)을 획득하고, 복수의 영상(10a, 10b, 10c)에 기초하여 DSM(40)을 생성할 수 있다.Also, the
또한, 일 실시예에서, 영상 처리 장치(100)는 외부 장치로부터 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 및 이에 대응하는 DSM(40)을 수신하거나 관리자로부터 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 및 이에 대응하는 DSM(40)을 입력받을 수도 있다.In addition, in one embodiment, the
도 3은 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 및 DSM(40)을 도시하고 있는데, 복수의 영상(10a, 10b, 10c)은 공통된 소정의 영역(R)을 포함할 수 있고, 복수의 영상(10a, 10b, 10c)에 기초하여 소정 영역(R)에 대한 DSM(40)이 생성될 수 있다. 도 3은 3개의 영상(10a, 10b, 10c)을 도시하고 있는데, DSM(40)의 생성 및 후술하는 진정사 영상(30)의 생성에 이용되는 영상의 개수는 3개에 한정되는 것은 아니며, 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 개수의 영상이 이용될 수 있다.3 illustrates a plurality of
다시 도 2를 보면, S220 단계에서, 영상 처리 장치(100)는 DSM(40)에서 도로 영역을 식별한다. 도로 영역은 DSM(40)에서 도로로 판정된 영역으로서, 일 실시예에서는 도로 영역을 추출하기 위한 마스크를 DSM(40)에 적용하여 도로 영역을 식별할 수 있다. 마스크는 도 4에 도시된 것과 같은 2진(binary) 영상 형태일 수 있고, 또는, 도로에 해당하는 좌표 값 데이터일 수도 있다. 영상 처리 장치(100)는 마스크를 외부 장치로부터 수신하거나 관리자로부터 입력받을 수 있다.Referring back to FIG. 2, in step S220, the
예를 들어, 영상 처리 장치(100)는 DSM(40)에 2진 영상 형태의 마스크를 적용하여 도로 영역을 추출할 수 있다. For example, the
또는, 예를 들어, DSM(40)은 소정 영역 내 각 지점에 대한 좌표 값(예를 들어, GPS 좌표 값)을 포함할 수 있는데, 영상 처리 장치(100)는 DSM(40)에서 도로 좌표 값들에 대응하는 도로 영역을 추출할 수 있다. Alternatively, for example, the
S230 단계에서, 영상 처리 장치(100)는 DSM(40)에서 식별된 도로 영역의 높이 값을 변경하여 수정 디지털 표면 모델(이하, 수정 DSM)(60)을 획득한다.In operation S230, the
영상 처리 장치(100)는 DSM(40)에서 식별된 도로 영역의 높이 값을 미리 획득한 지형 높이 값으로 변경할 수 있다. 상기 지형 높이 값은 도로의 높이 값일 수 있다.The
나무, 자동차, 사람 등의 오브젝트가 도로 상에 존재하는 경우, 해당 오브젝트의 높이 값이, 해당 오브젝트가 위치하는 지점의 높이 값으로 DSM(40)에 포함되지만, 영상 처리 장치(100)는 이러한 오브젝트의 높이 값을 오브젝트를 제외시킨 지형의 높이 값으로 변경할 수 있는 것이다. 예를 들어, 도로 위에 나뭇가지가 위치하는 경우, DSM(40)은 나뭇가지의 높이 값을 해당 지점에서의 높이 값으로 가지고 있으나, 영상 처리 장치(100)는 나뭇가지의 높이 값을 도로의 높이 값으로 변경할 수 있다.When an object such as a tree, a car, or a person exists on the road, the height value of the object is included in the
도 4는 수정 DSM(60)을 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 DSM(40)과 수정 DSM(60)을 비교하는 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, DSM(40)에 마스크(50)를 적용시켜 DSM(40)에서 도로 영역을 식별하고, 식별된 도로 영역의 높이 값을 지형 높이 값으로 변경함으로써 수정 DSM(60)이 획득될 수 있다. 도 5를 참조하면, 예를 들어, DSM(40)에 포함된 영역(41)의 가장자리는 나무의 높이 값이 할당되어 표면이 불규칙하지만, 수정 DSM(60)에 포함된 대응 영역(61)의 가장자리는 나무의 높이 값 대신 도로의 높이 값이 할당되어 비교적 평탄해진 것을 알 수 있다.4 is a diagram for explaining a method of generating a modified
일 실시예에 따르면, 건물 등의 구조물 영역에 대해서는 수정 DSM(60)에서 높이 값이 변경되지 않을 수도 있는데, 그 이유는 구조물의 높이 값을 지형의 높이 값으로 변경하는 경우, 패치(20a, 20b, 20c)에서 구조물이 도로를 침범하게 되어 오히려 가독성이 저감되기 때문이다.According to an embodiment, the height value may not be changed in the modified
다시 도 2를 참조하면, S240 단계에서, 영상 처리 장치(100)는 수정 DSM(60)에 기초하여 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 각각에 대응하는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 생성한다. 복수의 패치(20a, 20b, 20c) 각각은 수직 방향의 상공에서 바라본 것과 같은 영상에 해당한다. 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 각각은 예를 들어, 항공기가 비행을 하면서 촬영을 한 것이기 때문에 지표면상의 구조물과 항공기 사이의 상대적인 위치 관계에 따라 사시도의 형태를 가질 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 수정 DSM(60)에 기반하여 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 각각을 평면도와 같은 복수의 패치(20a, 20b, 20c)로 변환할 수 있다. DSM(40)에 포함된 각 지점별 좌표 값 및 높이 값(예를 들어, 각 화소별 좌표 값 및 높이 값)에 기초하여 영상(10a, 10b, 10c)을 진정사 영상 형태의 패치(20a, 20b, 20c)로 변환하는 방법은 공지된 것이므로, 본 명세서에서 상세한 설명은 생략한다.Referring back to FIG. 2, in step S240, the
S250 단계에서, 영상 처리 장치(100)는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 조합하여 소정 영역에 대한 진정사 영상(30)을 생성한다. In step S250, the
하나의 패치가 아닌 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 이용하여 진정사 영상(30)을 생성하는 이유는, 하나의 패치에는 픽셀 값이 존재하지 않는 영역이 존재할 수 있기 때문이다. 복수의 패치(20a, 20b, 20c) 각각도 진정사 영상의 형태를 가지고 있으나, 특정 하나의 영상(예를 들어, 10a)을 진정사 영상 형태로 변환하는 경우, 진정사 영상 내 일부 영역에 픽셀 값이 존재하지 않을 수 있다. 예를 들어, 어느 구조물과 항공기의 상대적인 위치 관계에 따라, 해당 구조물의 옥상의 일부만이 영상(10a) 내에 포함되어 있던 경우, 옥상의 나머지에 대응하는 픽셀 값들은 원 영상(10a)에도 포함되어 있지 않으므로 해당 영상(10a)을 진정사 영상 형태로 변환시키더라도, 진정사 영상 내에서 옥상의 나머지가 표현될 수 없게 되는 것이다. 도 6을 참조하면, 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 각각에 대응하는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)에서 픽셀 값이 존재하지 않는 영역(예를 들어, 도면부호 21 부분)이 존재하는 것을 알 수 있다. 한편, 픽셀 값이 존재하지 않는다는 것은, 픽셀 값이 소정 값, 예를 들어, 255인 경우를 포함할 수 있다.The reason why the
따라서, 영상 처리 장치(100)는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 조합하는 방식으로 진정사 영상(30)을 생성할 수 있다.Therefore, the
일 방법으로서, 영상 처리 장치(100)는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 오버래핑시켜 진정사 영상(30)을 생성할 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 복수의 패치(20a, 20b, 20c) 각각이 소정의 투명도를 갖도록 처리한 후, 이들 복수의 패치(20a, 20b, 20c)들을 오버래핑시킬 수 있다. As one method, the
도 7은 오버래핑 기법을 통해 생성된 진정사 영상(30)을 도시한다. 전술한 바와 같이, 복수의 패치(20a, 20b, 20c)는 수정 DSM(60)에 기반하여 생성되었으므로, 복수의 영상(10a, 10b, 10c)에서 도로 영역에 해당하는 부분은 복수의 패치(20a, 20b, 20c)에서 크게 변경되지 않는다. 즉, 일부 영상 내 도로 영역은 사시 방향에서 바라본 그대로 패치에 포함되게 되는 것이다. 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 중 도로 영역의 수직 상공에서 촬영된 영상 내 도로의 차선은 나무 등에 의해 가려진 형태 그대로 패치에 포함되게 되지만, 도로 영역을 사시 방향으로 바라보면서 촬영된 영상 내 도로의 차선은 나무에 의해 가려지지 않은 형태로 패치에 포함될 수 있게 된다. 이러한 복수의 영상(10a, 10b, 10c)들에 기반하여 생성된 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 오버래핑시킴으로써 차선을 특정하기 쉬워지게 된다.7 shows a
다른 방법으로서, 영상 처리 장치(100)는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)로부터 소정 영역(R) 내 부분 영상들을 추출하고, 추출된 부분 영상들을 위치에 따라 모자이킹(mosaicking)하여 진정사 영상(30)을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 제 1 패치(20a) 내 R1 영역에 해당하는 부분 영상, 제 2 패치(20b) 내 R2 영역에 해당하는 부분 영상 및 제 3 패치(20c) 내 R3 영역에 해당하는 부분 영상 등을 조합하여 진정사 영상(30)을 생성할 수 있다. As another method, the
영상 처리 장치(100)는 차선을 포함하는 부분 영상을 추출할 때, 복수의 패치(20a, 20b, 20c) 중 차선의 식별이 가능한 패치에서 차선을 포함하는 부분 영상을 추출할 수 있다. 예를 들어, 복수의 패치(20a, 20b, 20c)로부터 픽셀 값이 존재하는 부분 영상들을 추출하여 모자이킹할 수 있는데, 도로 영역에 해당하는 부분 영상을 제 1 패치(20a) 및 제 2 패치(20b) 모두에서 추출 가능한 경우, 차선이 식별되지 않는 제 1 패치(20a) 대신 차선이 식별되는 제 2 패치(20b)에서 부분 영상을 추출하여 모자이킹하는데 이용할 수 있다. When extracting a partial image including a lane, the
도 9는 DSM(40)에 기초하여 생성된 복수의 패치를 모자이킹하여 생성한 진정사 영상(90)을 도시하는 도면으로서, 앞서 설명한 오버래핑 방식에 따라 생성된 진정사 영상(30)과 비교하면, 도 9에 도시된 진정사 영상(90) 내 영역(91) 대비 일 실시예에 따른 진정사 영상(30) 중 차선을 포함하는 영역(31)에서 차선 식별이 보다 용이하다는 것을 알 수 있다. 오버래핑을 통해 진정사 영상(30)이 생성되었기 때문에 차선이 비교적 흐릿해지지만, 차선의 식별 자체는 가능해진다는 면에서, 식별이 불가능한 진정사 영상(90) 대비 차선 추출이 용이해질 수 있다.FIG. 9 is a diagram showing a
일 실시예에서, 영상 처리 장치(100)는 진정사 영상(30)에서 도로의 차선 및/또는 노면 표지를 식별하고, 식별된 차선 및/또는 노면 표지에 기초하여 도로 맵을 생성할 수도 있다.In one embodiment, the
도 10은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치(100)의 구성을 나타내는 블록도이다.10 is a block diagram showing the configuration of an
도 10을 참조하면, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치(100)는 DSM 획득부(1010), 영역 식별부(1030), DSM 수정부(1050) 및 영상 처리부(1070)를 포함할 수 있다. DSM 획득부(1010), 영역 식별부(1030), DSM 수정부(1050) 및 영상 처리부(1070)는 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있으며, 도시되지 않은 메모리에 저장된 프로그램에 따라 동작할 수 있다.Referring to FIG. 10, the
전술한 바와 같이, 영상 처리 장치(100)는 서버 장치로 구현될 수 있고, 데스크탑 컴퓨터, 태블릿 PC, 노트북, 스마트폰 등의 사용자 단말로 구현될 수도 있다. 영상 처리 장치(100)가 서버 장치로 구현되는 경우, 영상 처리 장치(100)는 전술한 방법들을 통해 생성된 진정사 영상(30)을 사용자 단말의 요청에 따라 네트워크를 통해 사용자 단말로 제공할 수 있다.As described above, the
DSM 획득부(1010)는 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 내 오브젝트(지표면, 도로, 구조물, 나무 등)의 높이 정보를 포함하는 DSM(40)을 획득한다. 일 예에서, DSM 획득부(1010)는 외부 장치 또는 관리자로부터 복수의 영상(10a, 10b, 10c)을 획득하고, 복수의 영상(10a, 10b, 10c)에 기초하여 DSM(40)을 생성할 수 있다. 또한, 일 예에서, DSM 획득부(1010)는 외부 장치 또는 관리자로부터 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 및 이에 대응하는 DSM(40)을 획득할 수도 있다.The
영역 식별부(1030)는 DSM(40)에서 도로 영역을 식별한다. 영역 식별부(1030)는 마스크(50)를 DSM(40)에 적용하여 도로 영역을 식별할 수 있다.The
DSM 수정부(1050)는 DSM(40)에서 식별된 도로 영역의 높이 값을 변경하여 수정 DSM(60)을 획득한다. DSM 수정부(1050)는 DSM(40)에서 식별된 도로 영역의 높이 값을 지형 높이 값으로 변경할 수 있다. DSM 수정부(1050)는 도로 영역 내 지형의 높이 값 정보를 미리 획득할 수 있다.The
영상 처리부(1070)는 수정 DSM(60)에 기초하여 복수의 영상(10a, 10b, 10c) 각각에 대응하는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 생성하고, 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 조합하여 진정사 영상(30)을 생성한다. 영상 처리부(1070)는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)에서 추출되는 여러 부분 영상들을 모자이킹하여 진정사 영상(30)을 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 영상 처리부(1070)는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)들을 오버래핑하여 진정사 영상(30)을 생성할 수도 있다. 이때, 영상 처리부(1070)는 복수의 패치(20a, 20b, 20c)들이 소정 투명도를 갖도록 처리한 후, 복수의 패치(20a, 20b, 20c)를 오버래핑시킬 수도 있다.The
영상 처리부(1070)는 진정사 영상(30)에서 차선 및/또는 노면 표지를 식별하고, 식별된 차선 및/또는 노면 표지를 이용하여 도로 맵을 생성할 수도 있다.The
한편, 상술한 본 개시의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 작성된 프로그램은 매체에 저장될 수 있다.Meanwhile, the above-described embodiments of the present disclosure may be written as a program executable on a computer, and the created program may be stored on a medium.
매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.The medium may be a computer that continuously stores executable programs or may be temporarily stored for execution or download. In addition, the medium may be various recording means or storage means in the form of a single or several hardware combinations, and is not limited to a medium directly connected to a computer system, but may be distributed on a network. Examples of the medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks, And program instructions including ROM, RAM, flash memory, and the like. In addition, examples of other media include an application store for distributing applications, a site for distributing or distributing various software, and a recording medium or storage medium managed by a server.
이상, 본 개시의 기술적 사상을 바람직한 실시예를 들어 상세하게 설명하였으나, 본 개시의 기술적 사상은 상기 실시예들에 한정되지 않고, 본 개시의 기술적 사상의 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러 가지 변형 및 변경이 가능하다.As described above, the technical idea of the present disclosure has been described in detail with reference to preferred embodiments, but the technical idea of the present disclosure is not limited to the above embodiments and has ordinary knowledge in the art within the scope of the technical idea of the present disclosure. Various modifications and changes are possible by the ruler.
100: 영상 처리 장치
1010: DSM 획득부
1030: 영역 식별부
1050: DSM 수정부
1070: 영상 처리부100: image processing device
1010: DSM acquisition unit
1030: area identification unit
1050: DSM Correction
1070: image processing unit
Claims (11)
복수의 영상 내 오브젝트의 높이 정보를 포함하는 디지털 표면 모델(digital surface model)을 획득하는 단계;
상기 획득한 디지털 표면 모델에서 도로 영역을 식별하는 단계;
상기 식별된 도로 영역의 높이 값을 변경하여 수정 디지털 표면 모델을 획득하는 단계;
상기 수정 디지털 표면 모델에 기초하여, 상기 복수의 영상 각각에 대응하는 복수의 패치를 생성하는 단계; 및
상기 복수의 패치를 조합하여 소정 영역에 대한 진정사 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진정사 영상 생성 방법.
In the method of generating a calm image by the image processing apparatus,
Obtaining a digital surface model including height information of objects in a plurality of images;
Identifying a road area in the acquired digital surface model;
Changing the height value of the identified road area to obtain a modified digital surface model;
Generating a plurality of patches corresponding to each of the plurality of images based on the modified digital surface model; And
And generating a calming image for a predetermined area by combining the plurality of patches.
상기 도로 영역을 식별하는 단계는,
상기 소정 영역에 포함된 상기 도로 영역을 추출하기 위한 마스크를 상기 디지털 표면 모델에 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진정사 영상 생성 방법.
According to claim 1,
The step of identifying the road area,
And applying a mask for extracting the road area included in the predetermined area to the digital surface model.
상기 수정 디지털 표면 모델을 획득하는 단계는,
상기 식별된 도로 영역의 높이 값을 미리 획득한 지형 높이 값으로 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진정사 영상 생성 방법.
According to claim 1,
Acquiring the modified digital surface model,
And changing the height value of the identified road area to a previously acquired terrain height value.
상기 식별된 도로 영역의 높이 값이 상기 미리 획득한 지형 높이 값으로 변경됨에 따라, 상기 식별된 도로 영역 내 위치하는 오브젝트의 높이 값이 상기 미리 획득한 지형 높이 값으로 변경되는 것을 특징으로 하는 진정사 영상 생성 방법.
According to claim 3,
When the height value of the identified road area is changed to the previously obtained terrain height value, the height value of the object located in the identified road area is changed to the previously obtained terrain height value How to create an image.
상기 진정사 영상을 생성하는 단계는,
상기 복수의 패치를 오버래핑하여 상기 진정사 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진정사 영상 생성 방법.
According to claim 1,
The step of generating the calmer image,
And overlapping the plurality of patches to generate the calming image.
상기 진정사 영상을 생성하는 단계는,
소정 투명도를 갖도록 처리된 상기 복수의 패치를 오버래핑하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진정사 영상 생성 방법.
The method of claim 5,
The step of generating the calmer image,
And overlapping the plurality of patches processed to have a predetermined transparency.
상기 진정사 영상을 생성하는 단계는,
상기 복수의 패치로부터 상기 소정 영역 내 부분 영상들을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 부분 영상들을 위치에 따라 모자이킹(mosaicking)하여 상기 진정사 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진정사 영상 생성 방법.
According to claim 1,
The step of generating the calmer image,
Extracting partial images in the predetermined region from the plurality of patches; And
And generating the calming image by mosaicking the extracted partial images according to a location.
상기 추출하는 단계는,
차선을 포함하는 부분 영상을 추출하는 경우, 상기 복수의 패치 중 상기 차선의 식별이 가능한 패치에서 상기 차선을 포함하는 부분 영상을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 진정사 영상 생성 방법.
The method of claim 7,
The extraction step,
And extracting a partial image including the lane from a patch capable of identifying the lane among the plurality of patches when extracting a partial image including the lane.
상기 진정사 영상 생성 방법은,
상기 진정사 영상에서 식별되는 차선을 이용하여 도로 맵을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진정사 영상 생성 방법.
According to claim 1,
The method of generating the calmer image,
And generating a road map using the lane identified in the calm image.
A program stored in a medium in combination with hardware to execute the method of generating a true image of claim 1.
상기 획득한 디지털 표면 모델에서 도로 영역을 식별하는 영역 식별부;
상기 식별된 도로 영역의 높이 값을 변경하여 수정 디지털 표면 모델을 획득하는 DSM 수정부; 및
상기 수정 디지털 표면 모델에 기초하여, 상기 복수의 영상 각각에 대응하는 복수의 패치를 생성하고, 상기 복수의 패치를 조합하여 소정 영역에 대한 진정사 영상을 생성하는 영상 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.A DSM acquiring unit that acquires a digital surface model including height information of objects in a plurality of images;
An area identification unit that identifies a road area in the acquired digital surface model;
A DSM correction unit for acquiring a modified digital surface model by changing the height value of the identified road area; And
And an image processing unit that generates a plurality of patches corresponding to each of the plurality of images based on the modified digital surface model, and combines the plurality of patches to generate a true image for a predetermined region. Image processing device.
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