KR20210042563A

KR20210042563A - 전경 분리 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20210042563A
Application number: KR1020190125274A
Authority: KR
Inventors: 조상현
Original assignee: 주식회사 신세계아이앤씨
Priority date: 2019-10-10
Filing date: 2019-10-10
Publication date: 2021-04-20
Also published as: KR102398874B1; WO2021071118A1

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 전경 분리 장치는 촬영장치로부터 입력영상을 획득하는 영상획득모듈; 상기 입력영상 중 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델을 저장하는 배경모델관리모듈; 상기 입력영상에서 이진 영상으로 이루어진 전경영상을 추출하는 전경영상추출모듈; 상기 이진 영상으로 이루어진 전경영상에서 경계선을 추출하는 경계선추출모듈; 상기 경계선의 내부 영역인 전경영역을 추출하는 전경영역추출모듈; 상기 전경영역의 내부 좌표인 전경좌표를 추출하는 전경좌표추출모듈; 및 상기 입력영상에서 상기 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 상기 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력하는 결과영상출력모듈을 포함한다.

Description

전경 분리 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SEPARATING FOREGROUND FROM BACKGROUND}

본 발명은 전경 분리 장치 및 방법에 관한 것이다.

배경(背景)과 전경(前景)을 구비하고 있는 원본 영상에서, 전경(前景, foreground) 부분에 해당하는 영상(이하, 이 영상을 '전경 영상'이라 함)만을 추출하기 위해서는 배경의 색상을 녹색(green)이나 청색(blue)으로 한 후 피사체를 촬영하여 영상 데이터를 획득한 후 배경 부분에 해당하는 영상(이하, 이 영상을 '배경 영상'이라 함) 에 대한 컬러 키(color key)에 해당하는 영상 데이터만을 분리하여 전경 영상만을 남기는 기법[이른바, 크로마 키(Chroma Key) 기법)]을 사용하였다.

그러나 이러한 경우, 전경 영상의 적어도 일부가 배경 영상과 동일한 컬러 키를 갖는 경우, 전경 영상의 해당 부분도 함께 삭제되어 온전한 전경 영상의 획득이 어렵다는 문제가 있었다.

예컨대, 푸른 눈동자를 가진 기상 캐스터를 청색의 스크린(screen) 앞에서 촬영을 하는 경우, 영상 편집 후 눈 동자 부위가 텅 비게 되는 문제가 있었다.

따라서, 이러한 문제를 해결하기 위하여 각각의 촬영된 영상에 대한 영상 데이터를 구비하고 있는 영상 프레임 마다 손실된 전경 영상의 영역을 수작업으로 마킹해주는 방법을 사용하기도 하였다.

그러나, 이러한 방법은 동영상 촬영 시 1초 당 수십 개의 영상 프레임이 획득되므로, 획득된 각 영상 프레임 각 각에 대하여 수작업으로 해당 영상 영역을 보정하는 데 많은 시간과 인력이 소요되므로, 시간과 인력의 낭비가 심각하였다.

또한, 수작업으로 이루어짐에 따라 해당 영상 영역에 대한 마킹 동작이 정밀하게 이루어지지 않음으로써, 획득되는 전경 영상에 원치 않는 영상이 부가되거나 전경 영상의 일부가 손실되는 문제가 발생하였다.

특히, 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 제품 사진을 식별한 후 식별된 제품 사진과 제품 정보를 매칭하는 동작을 실시하는 시스템 등과 같이 머신 러닝에서 제품의 영상을 학습하여야 하는 경우, 추출된 영상을 이용하여 머신 러닝이 이루어지므로 "제품만의 영상"만을 정확히 추출해야 러닝 머신 학습 엔진의 정확성이 높아질 수 있다.

이처럼, 남겨진 제품 영상의 정확도에 따라 러닝 머신 학습 엔진의 정확도가 정해지므로, 제품 영상의 추출에 대한 많은 시간과 인력이 낭비되고 있다.

따라서, 특정 대상물(object)을 포함하도록 촬영된 영상에서 특정 대상물만을 남기고 배경을 제거하는 영상처리 기술에 대한 요구가 절실히 요구되고 있다.

본 발명의 실시예는 전경이 배경과 유사한 색상을 갖는 영역을 포함하는 경우에도 오류 없이 배경으로부터 전경을 분리할 수 있는 전경 분리 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 배경모델관리모듈은: 상기 입력영상이 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델인지 여부를 판단하는 배경모델판단부; 및 상기 배경모델을 업데이트하는 배경모델학습부를 포함할 수 있다.

상기 전경영상추출모듈은: 상기 입력영상과 상기 배경모델을 비교하여 이진 영상으로 이루어진 전경영상인 전경이진영상을 추출하는 전경이진영상추출부; 및 상기 전경이진영상의 노이즈를 제거하는 노이즈제거부를 포함할 수 있다.

상기 경계선추출모듈은: 상기 전경이진영상에서 경계선을 추출하는 경계선추출부; 및 상기 경계선을 최외곽 경계선인 제 1 경계선과 상기 제 1 경계선 내부에 존재하는 경계선인 제 2 경계선으로 분류하는 경계선분류부를 포함할 수 있다.

상기 경계선추출부는: 상기 전경이진영상에서 경계선에 해당하는 픽셀인 경계픽셀을 추출하는 경계픽셀추출유닛; 상기 경계픽셀 중 노이즈 경계픽셀을 제거하는 노이즈경계픽셀제거유닛; 상기 노이즈 경계픽셀이 제거된 경계픽셀에 라벨링을 하는 경계픽셀라벨링유닛; 상기 라벨링 된 경계픽셀 중 인접한 경계픽셀을 연결하는 경계픽셀연결유닛; 및 상기 연결된 경계픽셀이 폐루프를 형성하는 경우 경계선 리스트에 등록하는 경계선리스트형성유닛을 포함할 수 있다.

상기 전경영역추출모듈은: 상기 전경영역을 상기 제 1 경계선의 내부 영역인 제 1 전경영역과 상기 제 2 경계선의 내부 영역인 제 2 전경영역으로 구분하는 전경영역구분부; 상기 제 2 전경영역 내부의 그림자 존재 여부를 확인하는 그림자검출부; 및 상기 제 1 전경영역에서 상기 그림자가 존재하는 제 2 전경영역을 제외한 영역인 최종 전경영역을 추출하는 최종전경영역추출부를 포함할 수 있다.

상기 그림자검출부는: 상기 제 2 전경영역의 색상, 채도 및 명도를 포함하는 색 정보와 배경모델에서 상기 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 색 정보를 추출하는 색정보추출유닛; 상기 제 2 전경영역의 경계선 정보와 배경모델에서 상기 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 경계선 정보를 추출하는 경계선정보추출유닛; 및 상기 색 정보 및 및 상기 경계선 정보를 이용하여 그림자의 존재 여부를 판단하는 그림자판단유닛을 포함할 수 있다.

상기 전경좌표추출모듈은 상기 최종 전경영역의 내부 좌표인 최종 전경좌표를 추출할 수 있다.

상기 결과영상출력모듈은 상기 입력영상에서 상기 최종 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 상기 최종 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력할 수 있다

본 발명의 일 실시예에 따른 전경 분리 방법은 (a) 촬영장치로부터 입력영상을 획득하는 단계; (b) 상기 입력영상 중 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델을 저장하는 단계; (c) 상기 입력영상에서 이진 영상으로 이루어진 전경영상을 추출하는 단계; (d) 상기 이진 영상으로 이루어진 전경영상에서 경계선을 추출하는 단계; (e) 상기 경계선의 내부 영역인 전경영역을 추출하는 단계;

(f) 상기 전경영역의 내부 좌표인 전경좌표를 추출하는 단계; 및 (g) 상기 입력영상에서 상기 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 상기 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력하는 단계를 포함한다.

상기 (b) 단계는: (b-1) 상기 입력영상이 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델인지 여부를 판단하는 단계; 및 (b-2) 상기 배경모델을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (c) 단계는: (c-1) 상기 입력영상과 상기 배경모델을 비교하여 이진 영상으로 이루어진 전경영상인 전경이진영상을 추출하는 단계; 및 (c-2) 상기 전경이진영상의 노이즈를 제거하는 단계를 포함할 수 있다.

제 12항에 있어서, 상기 (d) 단계는: (d-1) 상기 전경이진영상에서 경계선을 추출하는 단계; 및 (d-2) 상기 경계선을 최외곽 경계선인 제 1 경계선과 상기 제 1 경계선 내부에 존재하는 경계선인 제 2 경계선으로 분류하는 단계를 포함하고, 상기 (d-1) 단계는: (d-1-1) 상기 전경이진영상에서 경계선에 해당하는 픽셀인 경계픽셀을 추출하는 단계; (d-1-2) 상기 경계픽셀 중 노이즈 경계픽셀을 제거하는 단계; (d-1-3) 상기 노이즈 경계픽셀이 제거된 경계픽셀에 라벨링을 하는 단계; (d-1-4) 상기 라벨링 된 경계픽셀 중 인접한 경계픽셀을 연결하는 단계; 및 (d-1-5) 상기 연결된 경계픽셀이 폐루프를 형성하는 경우 경계선 리스트에 등록하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (e) 단계는: (e-1) 상기 전경영역을 상기 제 1 경계선의 내부 영역인 제 1 전경영역과 상기 제 2 경계선의 내부 영역인 제 2 전경영역으로 구분하는 단계; (e-2) 상기 제 2 전경영역 내부의 그림자 존재 여부를 확인하는 단계; 및 (e-3) 상기 제 1 전경영역에서 상기 그림자가 존재하는 제 2 전경영역을 제외한 영역인 최종 전경영역을 추출하는 단계를 포함하고, 상기 (e-2) 단계는: (e-2-1) 상기 제 2 전경영역의 색상, 채도 및 명도를 포함하는 색 정보와 배경모델에서 상기 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 색 정보를 추출하는 단계; (e-2-2 상기 제 2 전경영역의 경계선 정보와 배경모델에서 상기 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 경계선 정보를 추출하는 단계; 및 (e-2-3) 상기 색 정보 및 상기 경계선 정보를 이용하여 그림자의 존재 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (f) 단계는 상기 최종 전경영역의 내부 좌표인 최종 전경좌표를 추출하는 단계일 수 있다.

상기 (g) 단계는 상기 입력영상에서 상기 최종 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 상기 최종 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력하는 단계일 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 기록매체는 상술한 전경 분리 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된다.

본 발명의 실시예에 따른 전경 분리 장치 및 방법은 전경이 배경과 유사한 색상을 갖는 영역을 포함하는 경우에도 오류 없이 배경으로부터 전경을 분리할 수 있다.

한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전경 분리 시스템의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 입력영상을 나타낸 사진이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 배경모델관리모듈(200)의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 배경모델을 나타낸 사진이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전경영상추출모듈(300)의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전경영상추출모듈(300)을 통해 도 2의 입력영상에서 전경영역을 분리한 후 이진 영상으로 변환한 모습을 나타낸 사진이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 경계선추출모듈(400)의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 최종전경영역추출모듈(500)의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 최종 전경영역을 나타낸 사진이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 결과영상을 나타낸 사진이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 전경 분리 방법의 대략적인 흐름을 나타낸 블록도이다.

본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적인 사전들에 의해 정의된 용어들은 관련된 기술 그리고/혹은 본 출원의 본문에 의미하는 것과 동일한 의미를 갖는 것으로 해석될 수 있고, 그리고 여기서 명확하게 정의된 표현이 아니더라도 개념화되거나 혹은 과도하게 형식적으로 해석되지 않을 것이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다' 및/또는 이 동사의 다양한 활용형들 예를 들어, '포함', '포함하는', '포함하고', '포함하며' 등은 언급된 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 '및/또는' 이라는 용어는 나열된 구성들 각각 또는 이들의 다양한 조합을 가리킨다.

한편, 본 명세서 전체에서 사용되는 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등이 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.

따라서, 일 예로서 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 더 분리될 수 있다.

이하, 본 명세서의 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전경 분리 시스템(10)의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.

도 1을 참조하면, 전경 분리 시스템(10)은 영상획득모듈(100), 배경모델관리모듈(200), 전경영상추출모듈(300), 경계선추출모듈(400), 전경영역추출모듈(500), 전경좌표추출모듈(600) 및 결과영상추출모듈(700)을 포함한다.

영상획득모듈(100)은 촬영장치(미도시)로부터 입력영상을 획득한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 입력영상을 나타낸 사진이다.

도 2를 참조하면, 입력영상은 촬영장치의 동작에 의해 배경과 배경 앞에 놓인 피사체를 모두 촬영하여 획득한 영상을 말한다. 입력영상은 배경에 해당하는 영상인 배경영상과 피사체 부분인 전경에 해당하는 영상인 전경영상을 포함한다.

이러한 입력영상은 입력영상을 이루는 각 픽셀의 위치정보인 좌표값과 각 픽셀의 색상(Hue), 명도(Saturation) 및 채도(Value)에 관련된 색 정보를 포함한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 배경모델관리모듈(200)의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.

도 3을 참조하면, 배경모델관리모듈(200)은 배경모델판단부(210) 및 배경모델학습부(220)를 포함한다.

배경모델관리모듈(200)은 입력영상 중 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델을 저장한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 배경모델을 나타낸 사진이다.

도 4를 참조하면, 촬영장치가 피사체가 놓여있지 않은 공간을 촬영함으로써 얻게 되는 배경영상만이 존재하는 입력영상을 배경모델이라고 한다.

본 발명의 전경 분리 시스템(10)은 촬영장치가 설치되고 촬영장치가 촬영하는 영역에 피사체가 놓이지 않음으로써 전경영상 없이 배경영상만이 존재하는 초기의 입력영상을 통해 배경모델을 얻을 수 있다. 또한, 피사체가 촬영 영역 안에 존재하였다가 촬영 영역 밖으로 벗어났을 때 역시 배경모델을 얻을 수 있다. 이로 인해 획득한 배경모델은 배경모델학습부(220)에 저장된다.

배경모델판단부(210)는 입력영상이 전경영상 없이 배경영상만 존재하는 영상인 배경모델에 해당하는지 여부를 판단한다.

배경모델판단부(210)는 영상획득모듈(100)로부터 연속적인 프레임으로 이루어진 복수의 입력영상을 수신한다. 각각의 입력영상은 복수의 픽셀의 집합으로 구성된다. 각 픽셀들은 각기 다른 색 정보를 갖는다. 색 정보는 색상(Hue), 명도(Saturation) 및 채도(Value)를 포함한다.

배경모델판단부(210)는 현재 입력영상의 색 정보와 배경모델학습부(220)에 저장된 배경모델의 색 정보의 차이가 기준치보다 작은 경우 현재 입력영상이 배경모델과 일치한다고 판단한다.

배경모델학습부(220)는 배경모델판단부(210)에서 배경모델이라고 판단된 입력영상을 저장 및 학습한다.

배경모델학습부(220)에서는 배경모델판단부(210)에서 배경모델과 일치한다고 판단된 입력영상을 저장함으로써 배경모델을 지속적으로 업데이트 할 수 있다.

이러한 과정을 통해 배경모델학습부(220)에는 초기 배경모델과의 색 정보 차이가 기준치보다 작은 배경모델이 지속적으로 업데이트 될 수 있다.

지속적인 배경모델의 학습을 통해 배경모델학습부(220)는 많은 양의 배경모델 데이터를 학습할 수 있고, 이에 따라 조명 등에 의해 배경의 색 정보에 차이가 발생하더라도 해당 영상이 배경모델에 해당한다는 것을 착오없이 인지할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전경영상추출모듈(300)의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.

도 5를 참조하면, 전경영상추출모듈(300)은 전경이진영상추출부(310) 및 노이즈제거부(320)를 포함한다.

전경영상추출모듈(300)은 입력영상으로부터 이진 영상으로 이루어진 전경영상을 추출한다.

전경이진영상추출부(310)는 영상획득모듈(100)로부터 수신한 입력영상과 배경모델관리모듈(200)에 저장된 배경모델의 각각의 픽셀 별 색 정보 차이를 비교하여 이진 영상(binary image)으로 이루어진 전경 영상인 전경이진영상을 추출한다.

입력영상 및 배경모델은 복수의 픽셀로 이루어져 있다. 각각의 픽셀은 서로 다른 색 정보 및 좌표값을 갖는다.

입력영상에서 어느 한 픽셀을 선택하게 되면 그 픽셀은 고유의 색 정보 및 좌표값을 갖는다. 배경모델에서도 입력영상에서 선택된 픽셀의 좌표값과 대응되는 지점의 픽셀을 선택할 수 있고, 선택된 두 픽셀 간의 색 정보 비교가 가능하다.

두 픽셀 간의 색 정보를 비교했을 때 그 차이가 기준치를 초과하면 입력영상에서 선택된 픽셀은 전경영상에 해당하는 픽셀이라고 판단할 수 있다.

이에 반해, 두 픽셀 간의 색 정보 차이가 기준치 미만이라면 입력영상에서 선택된 픽셀은 배경영상에 해당하는 픽셀이라고 판단할 수 있다.

유의할 점은, 전경영상 내부에 배경모델과 유사한 색 정보를 갖는 영역이 존재할 수 있다는 점이다. 이 경우 실제로는 전경영상에 해당하는 픽셀임에도 불구하고 배경영상에 해당하는 픽셀이라고 오인될 수 있다.

해당 픽셀이 전경에 제공되는 홀(Hole, 구멍)에 의한 실제 배경영상에 해당하는 픽셀인지, 그렇지 않으면 배경영상과 색 정보가 유사한 전경영상의 무늬인지를 판단하는 방법은 전경영역추출모듈(500)에서 설명한다.

전경이진영상추출부(310)는 입력영상에서 전경영상을 추출한 후, 추출된 전경영상을 이진 영상(Binary Image)으로 변환한다.

전경이진영상추출부(310)에서는 전경영상에 해당하는 것으로 판단된 픽셀의 색 정보를 제 1 색으로 지정하고, 그 외의 영상에 해당하는 것으로 판단된 픽셀의 색 정보를 제 2 색으로 지정한다. 여기서 제 1 색은 흰색에 해당할 수 있고, 제 2 색은 검은색에 해당할 수 있다.

이러한 과정을 통해 전경에 해당하는 영상은 흰색으로, 그 외의 해당하는 영상은 검은색으로 지정된 이진 영상(binary image)를 얻을 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전경영상추출모듈(300)을 통해 도 2의 입력영상에서 전경영상을 분리한 후 이진 영상으로 변환한 모습을 나타낸 사진이다.

도 6을 참조하면, 입력영상에서 전경영상을 추출한 후 전경영상은 흰색으로, 그 외의 영상은 검은색으로 지정함으로써 이진 영상으로 변환된 모습를 확인할 수 있다.

노이즈제거부(320)는 전경이진영상에서 노이즈 픽셀을 제거한다.

노이즈 픽셀 제거는 평균값 필터 또는 미디안 필터가 사용될 수 있다.

평균값 필터는 하나의 픽셀에 대해서 주변의 픽셀과 거의 비슷한 RGB값을 가지게 되는 특성을 사용한 알고리즘으로써 주변의 픽셀 값을 더하여 픽셀 수로 나누는 방법을 말한다. 추가적인 정렬과정이 없으므로 수행 시간이 단축이 가능하고 영상 내에 노이즈가 전반적으로 분포할 때 좋은 성능을 보인다.

중앙값 필터는 솔트 및 페퍼 노이즈와 같은 점 노이즈의 제거에 좋은 성능을 보이지만 경계 부분이 뭉그러지는 현상이 발생할 수 있다.

이 외에도 가우시안 필터 또는 양방향 필터 등이 사용될 수 있으며 이미지 픽셀의 노이즈를 제거하기 위한 일반적인 방법들이 모두 적용될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 경계선추출모듈(400)의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.

도 7을 참조하면, 경계선추출모듈(400)은 경계선추출부(410) 및 경계선분류부(420)를 포함한다.

경계선추출부(410)는 이진 영상(binary image)으로 이루어진 전경 영상인 전경이진영상으로부터 경계선을 추출한다.

경계선추출부(410)는 경계픽셀추출유닛(411), 노이즈경계픽셀제거유닛(412), 경계픽셀라벨링유닛(413), 경계픽셀연결유닛(414) 및 경계선리스트형성유닛(415)을 포함한다.

경계픽셀추출유닛(411)은 전경이진영상추출부(310)에서 추출된 이진 영상으로 이루어진 전경 영상인 전경이진영상에서 경계선에 해당하는 픽셀인 경계픽셀을 추출한다.

경계선은 상대적으로 다른 명암도를 가진 두 영역 간의 경계를 말한다. 영상의 경계선 부분에서 명암값이 작은 값에서 큰 값으로 변하면 미분값은 0보다 큰 값을 갖게 된다. 반대로 명암값이 큰 값에서 작은 값으로 변하면 미분값은 0보다 작은 값을 갖게 된다. 또한, 면 내부에서와 같이 명암값의 변화가 없는 곳에서는 미분값은 0을 갖게 된다.

전경이진영상추출부(310)에서 추출된 전경이진영상은 제 1 색으로 지정된 전경영상과 제 2 색으로 지정된 그 외의 영상을 포함한다.

제 1 색을 흰색으로, 제 2 색은 검은색으로 지정할 경우 전경영상과 그 외의 영상은 극명한 명암 차이를 갖는다. 따라서, 전경영상과 그 외의 영상 사이에 명암값의 변화를 쉽게 파악할 수 있고 이를 통해 입력영상에서 전경영상과 그 외의 영상 간의 경계인 경계선을 용이하게 파악할 수 있다.

노이즈경계픽셀제거유닛(412)은 경계픽셀 중 노이즈 경계픽셀을 제거한다.

노이즈 제거는 평균값 필터, 미디안 필터, 중앙값 필터, 가우시안 필터 또는 양방향 필터가 사용될 수 있으며, 그 외에도 노이즈 제거가 가능한 다양한 방식의 필터가 적용될 수 있다.

경계픽셀라벨링유닛(413)은 노이즈 경계픽셀이 제거된 경계픽셀에 라벨링을 한다.

라벨링은 이진화 한 이미지에서 객체를 분별하기 위해 인접한 픽셀 값들끼리 그룹화하여 번호를 매기는 것을 말한다. 즉, 인접한 경계픽셀들을 묶어 하나의 객체로 판단한다. 이때 라벨링은 4방향 라벨링 또는 8방향 라벨링으로 이루어 질 수 있다.

경계픽셀연결유닛(414)은 라벨링 된 경계픽셀 중 인접한 경계픽셀을 연결한다.

라벨링 된 경계픽셀이 서로 연결됨으로써 경계선이 형성된다.

경계선리스트형성유닛(415)은 경계픽셀연결유닛(414)를 통해 형성된 경계선이 개루프를 이루는지 혹은 폐루프를 이루는지를 판단한다.

경계선이 폐루프를 이루는 것으로 판단된 경우 해당 경계선을 경계선리스트에 등록한다.

경계선분류부(420)는 경계선추출부(410)에서 추출된 경계선을 제 1 경계선과 제 2 경계선으로 분류한다.

제 1 경계선은 경계선추출부(410)에서 추출된 경계선 중 최외곽에 존재하는 경계선을 말하며, 제 2 경계선은 제 1 경계선의 내부에 존재하는 경계선을 말한다.

제 1 경계선은 전경영역의 최외곽 테두리 부분에 형성되는 경계선이다. 전경영상을 제 1 색으로, 그 외의 영상을 제 2 색으로 지정하였기에 해당 경계선은 경계선추출부에서 당연히 추출된다.

제 2 경계선은 제 1 경계선의 내부에 형성되는 경계선이다. 전경영상에 실제 홀이 형성되어 있거나 배경영상과 유사한 색 정보를 갖는 무늬가 형성되어 있는 경우 전경영상추출모듈(300)에서는 해당 부분을 배경으로 인식하게 된다. 따라서, 이 경우 전경영상의 내부에 제 2 색이 채워지는 부분이 존재할 수 있고, 제 2 경계선은 이 부분을 감싸는 경계선을 말한다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전경영역추출모듈(500)의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.

도 8을 참조하면, 전경영역추출모듈(500)은 전경영역구분부(510), 그림자검출부(520) 및 최종전경영역추출부(530)를 포함한다.

전경영역추출모듈(500)은 경계선의 내부 영역인 전경영역을 추출한다.

전경영역구분부(510)는 경계선분류부(420)에서 분류된 제 1 경계선의 내부 영역을 제 1 전경영역으로 분류하고, 제 2 경계선의 내부 영역을 제 2 전경영역으로 분류한다.

제 2 경계선은 제 1 경계선의 내부에 존재하기에 기본적으로 제 1 전경영역은 제 2 전경영역을 포함한다.

그림자검출부(520)는 제 2 전경영역의 내부에 그림자가 존재하는지 여부를 확인한다.

그림자검출부(520)는 색정보추출유닛(521), 경계선정보추출유닛(522) 및 그림자판단유닛(523)을 포함한다.

그림자검출부(520)는 제 2 전격영역 내부에 그림자가 존재하는지 여부를 판단하기 위해 색정보추출유닛(521)에서 추출된 색 정보 및 경계선정보추출유닛(522)에서 추출된 경계선 정보를 활용할 수 있다.

색정보추출유닛(521)은 제 2 전경영역의 색 정보를 추출한다. 색 정보는 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Value) 값을 포함한다. 또한, 색정보추출유닛(521)은 배경모델에서 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 색 정보를 추출한다.

제 2 전경 영역에 실제 홀(Hole, 구멍)이 존재하는 경우 홀의 내부에는 그림자가 생기게 된다. 즉, 제 2 전경 영역의 그림자 존재 여부를 통해 제 2 전경 영역이 실제 홀인지 여부의 판단 자료로 활용할 수 있다.

그림자가 드리워진 지점에는 색 정보의 변화가 나타난다. 색 정보는 색상, 채도 및 명도 값인 HSV값을 말한다.

자세히 말하면, 그림자 생겼을 때의 명도는 그렇지 않을 때에 비해 작아진다. 반면 색상 및 채도의 경우는 그림자가 생기기 전과 큰 차이를 보이지 않는다.

따라서, 제 2 전경 영역의 색상, 채도 및 명도 값과 배경모델에서 제 2 전경 영역의 좌표 값에 대응되는 영역의 색상, 채도 및 명도 값을 비교하면 제 2 전경 영역 내부의 그림자 존재 여부에 대한 판단 자료로 활용할 수 있다.

예를 들면, 제 2 전경 영역의 명도 값을 배경모델에서 제 2 전경 영역의 좌표 값에 대응되는 영역의 명도 값으로 나눈 값이 제 1 명도 기준치 내지 제 2 명도 기준치 범위에 들어가고, 제 2 전경 영역의 채도 값에서 배경모델에서 제 2 전경영역의 좌표 값에 대응되는 영역의 채도 값을 뺀 값이 채도 기준치 이내이고, 제 2 전경 영역의 색상 값에서 배경모델에서 제 2 전경영역의 좌표 값에 대응되는 영역의 색상 값을 뺀 값이 색상 기준치 이내인 경우 제 2 전경 영역에 그림자가 존재할 수 있는 조건을 만족시킨다.

제 1 명도 기준치 및 제 2 명도 기준치는 조명 환경에 따라 경험적으로 정해지며, 0과 1 사이의 실수 값이 사용될 수 있다.

채도 기준치 및 색상 기준치 역시 조명 환경에 따라 경험적으로 정해지며, 0과 1 사이의 실수 값이 사용될 수 있다.

경계선정보추출유닛(522)는 제 2 전경영역의 경계선 정보와 배경모델에서 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 경계선 정보를 추출한다.

제 2 전경 영역에 실제 홀(Hole, 구멍)이 존재하는 경우, 제 2 전경 영역에 포함된 경계선과 배경모델에서 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역에 포함된 경계선은 큰 차이를 보이지 않게 된다.

다시 말해, 제 2 전경영역의 경계선과 배경모델에서 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 경계선 사이의 차이가 경계선 기준치 이내인 경우, 제 2 전경영역은 실제 홀(Hole, 구멍)이라고 판단할 수 있다.

경계선 기준치는 경험적으로 정해지며, 0과 1 사이의 실수 값이 사용될 수 있다.

그림자판단유닛(523)에서는 색정보추출유닛(521)과 경계선정보추출유닛(522) 모두에서 제 2 전경 영역 내부의 그림자 존재 조건을 만족할 경우 제 2 전경 영역 내부에 그림자가 존재하는 것으로 판단한다.

최종전경영역추출부(530)는 전경영역 중 물체가 존재하는 전경영역인 최종 전경영역을 추출한다.

최종전경영역추출부(530)는 그림자검출부(520)에서 제 2 전경 영역 내부에 그림자가 존재하는 것으로 판단한 경우, 제 1 전경영역에서 그림자가 존재하는 해당 제 2 전경 영역을 제외한 영역을 최종 전경영역으로 추출한다.

또한, 최종전경영역추출부(530)는 그림자검출부(520)에서 제 2 전경 영역 내부에 그림자가 존재하지 않는 것으로 판단한 경우, 제 1 전경영역에 해당 제 2 전경 영역을 그대로 포함시킨 영역을 최종 전경영역으로 추출한다.

즉, 최종전경영역추출부(530)는 제 1 경계선의 내부 영역인 제 1 전경영역에서 그림자가 존재하는 것으로 판단된 제 2 전경영역을 제외한 최종 전경영역을 추출한다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 최종 전경영역을 나타낸 사진이다.

도 9를 참조하면, 도 9의 전경의 경우 전경 내부에 실제 홀이 제공되지 않는 경우에 해당한다. 따라서 그림자가 존재하는 제 2 전경 영역 역시 존재하지 않는다. 따라서 최종 전경영역은 제 1 전경영역과 일치한다.

전경좌표추출모듈(600)은 전경영역의 내부 좌표인 전경좌표를 추출한다.

일 실시예에 따르면, 전경좌표추출모듈(600)은 최종전경영역추출모듈(500)에서 추출된 최종 전경영역의 내부 좌표인 최종 전경좌표를 추출한다.

결과영상출력모듈(700)은 입력영상에서 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 전경좌표의 색 정보로 기록한 결과영상을 출력한다.

일 실시예에 따르면, 결과영상출력모듈(700)은 입력영상에서 최종 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 최종 전경좌표의 색 정보로 기록한 결과영상을 출력한다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 결과영상을 나타낸 사진이다.

도 10을 참조하면, 입력영상에서 최종 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 최종 전경좌표의 색 정보로 기록하였다는 것을 확인할 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 전경 분리 방법(S10)의 대략적인 흐름을 나타낸 블록도이다.

도 11을 참조하면, 전경 분리 방법(S10)은 촬영장치로부터 입력영상을 획득하는 단계(S100), 입력영상 중 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델을 저장하는 단계(S200), 입력영상에서 이진 영상으로 이루어진 전경영상을 추출하는 단계(S300), 이진 영상으로 이루어진 전경영상에서 경계선을 추출하는 단계(S400), 경계선의 내부 영역인 전경영역을 추출하는 단계(S500), 전경영역의 내부 좌표인 전경좌표를 추출하는 단계(S600) 및 입력영상에서 상기 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 상기 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력하는 단계(S700)를 포함한다.

입력영상 중 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델을 저장하는 단계(S200)는 입력영상이 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델인지 여부를 판단하는 단계(S210) 및 배경모델을 업데이트하는 단계(S220)를 포함한다.

입력영상에서 이진 영상으로 이루어진 전경영상을 추출하는 단계(S300)는 입력영상과 배경모델을 비교하여 이진 영상으로 이루어진 전경영상인 전경이진영상을 추출하는 단계(S310) 및 전경이진영상의 노이즈를 제거하는 단계(S320)를 포함한다.

이진 영상으로 이루어진 전경영상에서 경계선을 추출하는 단계(S400)는 전경이진영상에서 경계선을 추출하는 단계(S410) 및 경계선을 최외곽 경계선인 제 1 경계선과 상기 제 1 경계선 내부에 존재하는 경계선인 제 2 경계선으로 분류하는 단계(S420)를 포함한다.

전경이진영상에서 경계선을 추출하는 단계(S410)는 전경이진영상에서 경계선에 해당하는 픽셀인 경계픽셀을 추출하는 단계(S411), 경계픽셀 중 노이즈 경계픽셀을 제거하는 단계(S412), 노이즈 경계픽셀이 제거된 경계픽셀에 라벨링을 하는 단계(S413), 라벨링 된 경계픽셀 중 인접한 경계픽셀을 연결하는 단계(S414) 및 연결된 경계픽셀이 폐루프를 형성하는 경우 경계선 리스트에 등록하는 단계(S415)를 포함한다.

경계선의 내부 영역인 전경영역을 추출하는 단계(S500)는 전경영역을 제 1 경계선의 내부 영역인 제 1 전경영역과 제 2 경계선의 내부 영역인 제 2 전경영역으로 구분하는 단계(S510), 제 2 전경영역 내부의 그림자 존재 여부를 확인하는 단계(S520) 및 제 1 전경영역에서 그림자가 존재하는 제 2 전경영역을 제외한 영역인 최종 전경영역을 추출하는 단계(S530)를 포함한다.

제 2 전경영역 내부의 그림자 존재 여부를 확인하는 단계(S520)는 제 2 전경영역의 색상, 채도 및 명도를 포함하는 색 정보와 배경모델에서 상기 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 색 정보를 추출하는 단계(S521), 제 2 전경영역의 경계선 정보와 배경모델에서 상기 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 경계선 정보를 추출하는 단계(S522) 및 색 정보와 경계선 정보를 이용하여 그림자의 존재 여부를 판단하는 단계(S523)를 포함한다.

전경영역의 내부 좌표인 전경좌표를 추출하는 단계(S600)는 최종 전경영역의 내부 좌표인 최종 전경좌표를 추출하는 단계(S610)를 포함한다.

입력영상에서 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력하는 단계(S700)는 입력영상에서 최종 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 최종 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력하는 단계(S710)를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 본 발명은 상술한 전경 분리 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체를 포함한다.

본 발명의 실시예에 따른 전경 분리 시스템은 최외곽 경계선의 내부 영역을 전경영역으로 구분하되 그림자 검출을 통해 전경영역 내부에 실제 홀이 존재하는 영역을 검출하여 해당 영역을 전경영역에서 제외할 수 있다.

이상에서 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 위 실시예는 단지 본 발명의 사상을 설명하기 위한 것으로 이에 한정되지 않는다. 통상의 기술자는 전술한 실시예에 다양한 변형이 가해질 수 있음을 이해할 것이다. 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위의 해석을 통해서만 정해진다.

10: 전경 분리 시스템 100: 영상획득모듈
200: 배경모델관리모듈 210: 배경모델판단부
220: 배경모델학습부 300: 전경영상추출모듈
310: 전경이진영상추출부 320: 노이즈제거부
400: 경계선추출모듈 410: 경계선추출부
411: 경계픽셀추출유닛 412: 노이즈경계픽셀제거유닛
413: 경계픽셀라벨링유닛 414: 경계픽셀연결유닛
415: 경계선리스트형성유닛 500: 전경영역추출모듈
510: 전경영역구분부 520: 그림자검출부
521: 색정보추출유닛 522: 경계선정보추출유닛
523: 그림자판단유닛 530: 최종전경영역추출부
600: 전경좌표추출모듈 700: 결과영상출력모듈

Claims

촬영장치로부터 입력영상을 획득하는 영상획득모듈;
상기 입력영상 중 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델을 저장하는 배경모델관리모듈;
상기 입력영상에서 이진 영상으로 이루어진 전경영상을 추출하는 전경영상추출모듈;
상기 이진 영상으로 이루어진 전경영상에서 경계선을 추출하는 경계선추출모듈;
상기 경계선의 내부 영역인 전경영역을 추출하는 전경영역추출모듈;
상기 전경영역의 내부 좌표인 전경좌표를 추출하는 전경좌표추출모듈; 및
상기 입력영상에서 상기 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 상기 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력하는 결과영상출력모듈을 포함하는
전경 분리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 배경모델관리모듈은:
상기 입력영상이 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델인지 여부를 판단하는 배경모델판단부; 및
상기 배경모델을 업데이트하는 배경모델학습부를 포함하는
전경 분리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 전경영상추출모듈은:
상기 입력영상과 상기 배경모델을 비교하여 이진 영상으로 이루어진 전경영상인 전경이진영상을 추출하는 전경이진영상추출부; 및
상기 전경이진영상의 노이즈를 제거하는 노이즈제거부를 포함하는
전경 분리 장치.
제 3 항에 있어서,
상기 경계선추출모듈은:
상기 전경이진영상에서 경계선을 추출하는 경계선추출부; 및
상기 경계선을 최외곽 경계선인 제 1 경계선과 상기 제 1 경계선 내부에 존재하는 경계선인 제 2 경계선으로 분류하는 경계선분류부를 포함하는
전경 분리 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 경계선추출부는:
상기 전경이진영상에서 경계선에 해당하는 픽셀인 경계픽셀을 추출하는 경계픽셀추출유닛;
상기 경계픽셀 중 노이즈 경계픽셀을 제거하는 노이즈경계픽셀제거유닛;
상기 노이즈 경계픽셀이 제거된 경계픽셀에 라벨링을 하는 경계픽셀라벨링유닛;
상기 라벨링 된 경계픽셀 중 인접한 경계픽셀을 연결하는 경계픽셀연결유닛; 및
상기 연결된 경계픽셀이 폐루프를 형성하는 경우 경계선 리스트에 등록하는 경계선리스트형성유닛을 포함하는
전경 분리 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 전경영역추출모듈은:
상기 전경영역을 상기 제 1 경계선의 내부 영역인 제 1 전경영역과 상기 제 2 경계선의 내부 영역인 제 2 전경영역으로 구분하는 전경영역구분부;
상기 제 2 전경영역 내부의 그림자 존재 여부를 확인하는 그림자검출부; 및
상기 제 1 전경영역에서 상기 그림자가 존재하는 제 2 전경영역을 제외한 영역인 최종 전경영역을 추출하는 최종전경영역추출부를 포함하는
전경 분리 장치.
제 6 항에 있어서,
상기 그림자검출부는:
상기 제 2 전경영역의 색상, 채도 및 명도를 포함하는 색 정보와 배경모델에서 상기 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 색 정보를 추출하는 색정보추출유닛;
상기 제 2 전경영역의 경계선 정보와 배경모델에서 상기 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 경계선 정보를 추출하는 경계선정보추출유닛; 및
상기 색 정보 및 및 상기 경계선 정보를 이용하여 그림자의 존재 여부를 판단하는 그림자판단유닛을 포함하는
전경 분리 장치.
제 6 항에 있어서,
상기 전경좌표추출모듈은 상기 최종 전경영역의 내부 좌표인 최종 전경좌표를 추출하는
전경 분리 장치.
제 8 항에 있어서,
상기 결과영상출력모듈은 상기 입력영상에서 상기 최종 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 상기 최종 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력하는
전경 분리 장치.
(a) 촬영장치로부터 입력영상을 획득하는 단계;
(b) 상기 입력영상 중 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델을 저장하는 단계;
(c) 상기 입력영상에서 이진 영상으로 이루어진 전경영상을 추출하는 단계;
(d) 상기 이진 영상으로 이루어진 전경영상에서 경계선을 추출하는 단계;
(e) 상기 경계선의 내부 영역인 전경영역을 추출하는 단계;
(f) 상기 전경영역의 내부 좌표인 전경좌표를 추출하는 단계; 및
(g) 상기 입력영상에서 상기 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 상기 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력하는 단계를 포함하는
전경 분리 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 (b) 단계는:
(b-1) 상기 입력영상이 배경영상만으로 이루어진 영상인 배경모델인지 여부를 판단하는 단계; 및
(b-2) 상기 배경모델을 업데이트하는 단계를 포함하는
전경 분리 방법
제 10 항에 있어서,
상기 (c) 단계는:
(c-1) 상기 입력영상과 상기 배경모델을 비교하여 이진 영상으로 이루어진 전경영상인 전경이진영상을 추출하는 단계; 및
(c-2) 상기 전경이진영상의 노이즈를 제거하는 단계를 포함하는
전경 분리 방법.
제 12항에 있어서,
상기 (d) 단계는:
(d-1) 상기 전경이진영상에서 경계선을 추출하는 단계; 및
(d-2) 상기 경계선을 최외곽 경계선인 제 1 경계선과 상기 제 1 경계선 내부에 존재하는 경계선인 제 2 경계선으로 분류하는 단계를 포함하고,
상기 (d-1) 단계는:
(d-1-1) 상기 전경이진영상에서 경계선에 해당하는 픽셀인 경계픽셀을 추출하는 단계;
(d-1-2) 상기 경계픽셀 중 노이즈 경계픽셀을 제거하는 단계;
(d-1-3) 상기 노이즈 경계픽셀이 제거된 경계픽셀에 라벨링을 하는 단계;
(d-1-4) 상기 라벨링 된 경계픽셀 중 인접한 경계픽셀을 연결하는 단계; 및
(d-1-5) 상기 연결된 경계픽셀이 폐루프를 형성하는 경우 경계선 리스트에 등록하는 단계를 포함하는
전경 분리 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 (e) 단계는:
(e-1) 상기 전경영역을 상기 제 1 경계선의 내부 영역인 제 1 전경영역과 상기 제 2 경계선의 내부 영역인 제 2 전경영역으로 구분하는 단계;
(e-2) 상기 제 2 전경영역 내부의 그림자 존재 여부를 확인하는 단계; 및
(e-3) 상기 제 1 전경영역에서 상기 그림자가 존재하는 제 2 전경영역을 제외한 영역인 최종 전경영역을 추출하는 단계를 포함하고,
상기 (e-2) 단계는:
(e-2-1) 상기 제 2 전경영역의 색상, 채도 및 명도를 포함하는 색 정보와 배경모델에서 상기 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 색 정보를 추출하는 단계;
(e-2-2 상기 제 2 전경영역의 경계선 정보와 배경모델에서 상기 제 2 전경영역의 좌표값에 대응되는 영역의 경계선 정보를 추출하는 단계; 및
(e-2-3) 상기 색 정보 및 상기 경계선 정보를 이용하여 그림자의 존재 여부를 판단하는 단계를 포함하는
전경 분리 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 (f) 단계는 상기 최종 전경영역의 내부 좌표인 최종 전경좌표를 추출하는 단계인
전경 분리 방법.
제 15 항에 있어서,
상기 (g) 단계는 상기 입력영상에서 상기 최종 전경좌표에 대응되는 지점의 색 정보를 상기 최종 전경좌표의 색 정보로 기록한 영상인 결과영상을 출력하는 단계인
전경 분리 방법.
컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 있어서,
제 10 항에 따른 전경 분리 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체.