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1
설체의 RGB 영상 데이터를 HSV 영상 데이터로 변환하는 제 1 단계;
상기 HSV 영상 데이터의 전체 H 평균값을 계산하는 제 2 단계;
상기 전체 H 평균값 이상의 H값을 가지는 픽셀들의 H 평균값과 상기 전체 H 평균값 이하의 H값을 가지는 픽셀들의 H 평균값의 차이를 기설정된 제1기준값과 비교하는 제 3 단계;
상기 제 3 단계의 비교결과 상기 차이가 상기 제1기준값보다 크면 상기 전체 H 평균값 이상의 H값을 가지는 픽셀들의 밀도 및 상기 픽셀들간 거리를 고려하여 그룹화하여 설태 영역을 분할하는 제 4 단계; 및
상기 그룹화된 설태 영역 내부에 포함된 픽셀들의 HSV 평균값에 따라 설태/설질의 종류를 분류하는 제 5 단계를 포함하여 이루어지는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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2
청구항 1에 있어서,
상기 제 1 단계는 HSV 컬러 테이블의 H값이 0 에서 255 범위가 되도록 리사이징하는 제 1 과정;
상기 HSV 컬러 테이블의 H값이 0인 경우를 빨간색으로 설정하고, 상기 H값이 255인 경우를 보라색으로 설정하여 그 사이값들이 빨간색에서 보라색까지 연속적인 색상을 가지도록 HSV 컬러 테이블을 재구성하는 제 2 과정; 및
상기 설체의 RGB 영상 데이터를 상기 재구성된 HSV 컬러 테이블을 이용하여 HSV 영상 데이터로 변환하는 제 3 과정을 포함하여 이루어지는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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3
청구항 2에 있어서,
상기 제 2 과정은 상기 제 1 과정에 의해 리사이징 된 H값이 220 이상인 경우 220을 빼고, 220 미만인 경우에는 36을 더하여 HSV 컬러 테이블을 재구성하는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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| 4 |
4
청구항 1에 있어서,
상기 제 4 단계는 소정 사이즈의 마스크 필터를 사용하여 상기 전체 H 평균값 이상의 H값을 가지는 픽셀들간 밀도가 기설정된 제2기준값 이상인 픽셀들을 검출하는 제 1 과정;
상기 검출된 픽셀들간 최단 거리를 계산하는 제 2 과정; 및
상기 최단 거리를 고려하여 상기 검출된 픽셀들을 그룹화하여 설태 영역을 분할하는 제 3 과정을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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5
청구항 4에 있어서,
상기 마스크 필터의 사이즈는 3×3 픽셀인 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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6
청구항 4에 있어서,
상기 제 1 과정은 상기 전체 H 평균값 이상의 H값을 가지는 픽셀이 상기 마스크 필터에 의해 검출되는 수에 따라 밀도를 판별하는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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7
청구항 4에 있어서,
상기 제 3 과정은 상기 최단거리가 기설정된 제3기준값보다 짧은 픽셀들을 서로 그룹화하는 과정;
상기 구룹화된 각 그룹의 무게 중심을 계산하는 과정; 및
상기 무게 중심을 기준으로 360도 회전하면서 그룹 내의 픽셀 중 상기 무게 중심으로부터 최원거리인 픽셀들을 서로 연결하여 설태 영역을 구획하는 과정을 포함하여 이루어지는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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8
청구항 1에 있어서,
상기 제 5 단계는 상기 HSV 평균값을 설태/설질 컬러 테이블과 비교하여 설태/설질의 종류를 분류하는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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9
청구항 8에 있어서,
상기 설태/설질 컬러 테이블은 HSV 컬러값에 따라 붉은색, 노란색, 흰색, 블랙 영역으로 구분되는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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10
청구항 9에 있어서,
상기 HSV 평균값이 붉은색 영역에 해당되는 경우 해당 그룹은 설질 영역으로 판별되는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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11
청구항 9에 있어서,
상기 HSV 평균값이 노란색 영역에 해당되는 경우 해당 그룹은 황태 영역으로 판별되는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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12
청구항 9에 있어서,
상기 HSV 평균값이 흰색 영역에 해당되는 경우 해당 그룹은 백태 영역으로 판별되는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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13
청구항 9에 있어서,
상기 HSV 평균값이 검은색 영역에 해당되는 경우 해당 그룹은 흑태 영역으로 판별되는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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14
청구항 1에 있어서,
상기 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법은 상기 그룹화된 영역의 설태 종류를 전체적으로 종합하여 설체 전체가 설질이거나, 설체 전체가 설태이거나, 설태가 부분적으로 백태, 황태 또는 흑태 임을 판별하는 제 6 단계를 더 포함하여 이루어지는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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15
청구항 14에 있어서,
상기 제 6 단계는 상기 제 3 단계의 비교 결과 상기 차이가 상기 제1기준값보다 작거나 같은 경우 또는 상기 전체 H 평균이 상기 제1기준값보다 작은 경우에는 설체 전체가 설질이라고 판별하는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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16
청구항 1에 있어서,
상기 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법은 제 1 단계 이전에 설체를 포함하는 안면 전체 영상으로부터 실체 영역만을 검출하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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17
카메라를 이용하여 설체를 포함하는 안면 영상을 획득하는 제 1 단계;
상기 안면 영상에서 설체 영역만을 추출하는 제 2 단계;
상기 설체 영역 영상을 HSV 컬러 영상으로 포맷을 변환하는 제 3 단계;
상기 설체 영역 전체 H 평균값을 구하는 제 4 단계;
상기 전체 H 평균값 이상의 픽셀들을 밀도 및 픽셀간 거리를 고려하여 인접 픽셀끼리 그룹화하는 제 5 단계; 및
상기 그룹화된 설태 영역 내부에 포함된 픽셀들의 HSV 평균값에 따라 설태/설질의 종류를 분류하는 제 6 단계를 포함하여 이루어지는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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18
청구항 17에 있어서,
상기 제 3 단계는 HSV 컬러 테이블의 H값이 0 에서 255 범위가 되도록 리사이징하는 제 1 과정;
상기 HSV 컬러 테이블의 H값이 220 이상이면 그 H 값에 220을 빼고, 220 미만이면 36을 더하여 HSV 컬러 테이블을 재구성하는 제 2 과정; 및
상기 재구성된 HSV 컬러 테이블을 이용하여 HSV 영상 데이터로 변환하는 제 3 과정을 포함하여 이루어지는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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19
청구항 17에 있어서,
상기 제 5 단계는 소정 사이즈의 마스크 필터를 사용하여 상기 전체 H 평균값 이상의 H값을 가지는 픽셀들간 밀도가 기설정된 제2기준값 이상인 픽셀들을 검출하는 제 1 과정;
상기 검출된 픽셀들간 최단 거리를 계산하는 제 2 과정;
상기 최단거리가 기설정된 제3기준값보다 짧은 픽셀들을 서로 그룹화하는 제 3 과정;
상기 구룹화된 각 그룹의 무게 중심을 계산하는 제 4 과정; 및
상기 무게 중심을 기준으로 360도 회전하면서 그룹 내의 픽셀 중 상기 무게 중심으로부터 최원거리인 픽셀들을 서로 연결하여 설태 영역을 구획하는 제 5 과정을 포함하여 이루어지는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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20
청구항 17에 있어서,
상기 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법은 상기 그룹화된 영역의 설태 종류를 전체적으로 종합하여 설체 전체가 설질이거나, 설체 전체가 설태이거나, 설태가 부분적으로 백태, 황태 또는 흑태 임을 판별하는 제 7 단계를 더 포함하여 이루어지는 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
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