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(a)원 영상에 표현된 인식 대상 피사체를 다른 피사체로부터 분리하기 위해 상기 원 영상을 영상 정보의 특징이 동질인 영상으로 분할하는 단계;
(b)상기 분할된 각 영상 중에서 상기 인식 대상 피사체가 차지하는 영역을 추출하기 위한 후보 영상을 선별하는 단계; 및
(c)상기 선별된 후보 영상으로부터 상기 인식 대상 피사체가 차지하는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역에 상기 인식 대상 피사체의 상기 원 영상에서의 색상을 결합하여 상기 인식 대상 피사체의 인식 영상을 도출하는 단계를 포함하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 (a)단계는
(a1)K-means 알고리즘을 이용하여 상기 원 영상으로부터 상기 영상 정보의 특징이 동질인 각 단위 영상을 도출하는 단계;
(a2)상기 도출된 각 단위 영상의 영상 정보의 히스토그램 사이의 유사도를 판단하는 단계; 및
(a3)상기 유사도가 특정 임계치 이상인 경우에는 상기 히스토그램이 유사한 단위 영상끼리 병합하여 하나의 단위 영상으로 결정하고, 상기 특정 임계치 이하인 경우에는 상기 (a1)단계에서 도출된 단위 영상을 그대로 하나의 단위 영상으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 (b)단계는
(b1)상기 하나의 단위 영상으로 결정된 각 단위 영상을 이진화하는 단계; 및
(b2)상기 이진화된 각 단위 영상에 가중치를 부여하여 상기 가중치 부여의 결과값이 최대인 단위 영상을 상기 후보 영상으로 확정하는 단계를 포함하고,
상기 가중치의 부여는 상기 이진화된 각 단위 영상의 크기와 동일한 크기의 가중치 마스크를 설정하고 상기 설정된 가중치 마스크를 상기 이진화된 각 단위 영상에 적용하여 이루어지며,
상기 가중치 마스크는 플러스 가중치 블록, 제로 가중치 블록, 마이너스 가중치 블록으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 방법
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(a)원 영상에 표현된 인식 대상 피사체를 다른 피사체로부터 분리하기 위해 상기 원 영상을 영상 정보의 특징이 동질인 영상으로 분할하는 단계;
(b)상기 분할된 각 영상 중에서 상기 인식 대상 피사체가 차지하는 영역을 추출하기 위한 후보 영상을 선별하는 단계;
(c)상기 선별된 후보 영상에서 상기 차지하는 영역의 개수가 다수인지를 판단하는 단계; 및
(d)상기 개수가 다수인 경우, 그 중 하나의 영역을 추출하고, 상기 추출된 하나의 영역에 상기 인식 대상 피사체의 상기 원 영상에서의 색상을 결합하여 상기 인식 대상 피사체의 인식 영상을 도출하는 단계를 포함하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 (a)단계는
(a1)K-means 알고리즘을 이용하여 상기 원 영상으로부터 상기 영상 정보의 특징이 동질인 각 단위 영상을 도출하는 단계;
(a2)상기 도출된 각 단위 영상의 영상 정보의 히스토그램 사이의 유사도를 판단하는 단계; 및
(a3)상기 유사도가 특정 임계치 이상인 경우에는 상기 히스토그램이 유사한 단위 영상끼리 병합하여 하나의 단위 영상으로 결정하고, 상기 특정 임계치 이하인 경우에는 상기 (a1)단계에서 도출된 단위 영상을 그대로 하나의 단위 영상으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 방법
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6
제 5 항에 있어서, 상기 (b)단계는
(b1)상기 하나의 단위 영상으로 결정된 각 단위 영상을 이진화하는 단계; 및
(b2)상기 이진화된 각 단위 영상에 가중치를 부여하여 상기 가중치 부여의 결과값이 최대인 단위 영상을 상기 후보 영상으로 확정하는 단계를 포함하고,
상기 가중치의 부여는 상기 이진화된 각 단위 영상의 크기와 동일한 크기의 가중치 마스크를 설정하고 상기 설정된 가중치 마스크를 상기 이진화된 각 단위 영상에 적용하여 이루어지며,
상기 가중치 마스크는 플러스 가중치 블록, 제로 가중치 블록, 마이너스 가중치 블록으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 방법
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제 4 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 (d)단계는
상기 각 영역 중 가장 많은 화소를 가지는 영역을 상기 하나의 영역으로 추출하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 방법
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제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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9
원 영상에 표현된 인식 대상 피사체를 다른 피사체로부터 분리하기 위해 상기 원 영상을 영상 정보의 특징이 동질인 영상으로 분할하는 원 영상 분할부;
상기 분할된 각 영상 중에서 상기 인식 대상 피사체가 차지하는 영역을 추출하기 위한 후보 영상을 선별하는 후보 영상 선별부; 및
상기 선별된 후보 영상으로부터 상기 인식 대상 피사체가 차지하는 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역에 상기 인식 대상 피사체의 상기 원 영상에서의 색상을 결합하여 상기 인식 대상 피사체의 인식 영상을 도출하는 인식 영상 도출부를 포함하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 시스템
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10
제 9 항에 있어서, 상기 원 영상 분할부는
K-means 알고리즘을 이용하여 상기 원 영상으로부터 상기 영상 정보의 특징이 동질인 각 단위 영상을 도출하는 단위 영상 도출부;
상기 도출된 각 단위 영상의 영상 정보의 히스토그램 사이의 유사도를 판단하는 히스토그램 유사도 판단부; 및
상기 유사도가 특정 임계치 이상인 경우에는 상기 히스토그램이 유사한 단위 영상끼리 병합하여 하나의 단위 영상으로 결정하고, 상기 특정 임계치 이하인 경우에는 상기 단위 영상 도출부에서 도출된 단위 영상을 그대로 하나의 단위 영상으로 결정하는 단위 영상 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 시스템
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11
제 10 항에 있어서, 상기 후보 영상 선별부는
상기 하나의 단위 영상으로 결정된 각 단위 영상을 이진화하는 단위 영상 이진화부; 및
상기 이진화된 각 단위 영상에 가중치를 부여하여 상기 가중치 부여의 결과값이 최대인 단위 영상을 상기 후보 영상으로 확정하는 후보 영상 확정부를 포함하고,
상기 후보 영상 확정부는 상기 가중치의 부여를 위해 상기 이진화된 각 단위 영상의 크기와 동일한 크기의 가중치 마스크를 설정하여 상기 설정된 가중치 마스크를 상기 이진화된 각 단위 영상에 적용하며,
상기 가중치 마스크는 플러스 가중치 블록, 제로 가중치 블록, 마이너스 가중치 블록으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 시스템
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12
원 영상에 표현된 인식 대상 피사체를 다른 피사체로부터 분리하기 위해 상기 원 영상을 영상 정보의 특징이 동질인 영상으로 분할하는 원 영상 분할부;
상기 분할된 각 영상 중에서 상기 인식 대상 피사체가 차지하는 영역을 추출하기 위한 후보 영상을 선별하는 후보 영상 선별부;
상기 선별된 후보 영상에서 상기 차지하는 영역의 개수가 다수인지를 판단하는 영역 개수 판단부; 및
상기 개수가 다수인 경우, 그 중 하나의 영역을 추출하고, 상기 추출된 하나의 영역에 상기 인식 대상 피사체의 상기 원 영상에서의 색상을 결합하여 상기 인식 대상 피사체의 인식 영상을 도출하는 인식 영상 도출부를 포함하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 시스템
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13
제 12 항에 있어서, 상기 원 영상 분할부는
K-means 알고리즘을 이용하여 상기 원 영상으로부터 상기 영상 정보의 특징이 동질인 각 단위 영상을 도출하는 단위 영상 도출부;
상기 도출된 각 단위 영상의 영상 정보의 히스토그램 사이의 유사도를 판단하는 히스토그램 유사도 판단부; 및
상기 유사도가 특정 임계치 이상인 경우에는 상기 히스토그램이 유사한 단위 영상끼리 병합하여 하나의 단위 영상으로 결정하고, 상기 특정 임계치 이하인 경우에는 상기 단위 영상 도출부에서 도출된 단위 영상을 그대로 하나의 단위 영상으로 결정하는 단위 영상 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 시스템
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14
제 13 항에 있어서, 상기 후보 영상 선별부는
상기 하나의 단위 영상으로 결정된 각 단위 영상을 이진화하는 단위 영상 이진화부; 및
상기 이진화된 각 단위 영상에 가중치를 부여하여 상기 가중치 부여의 결과값이 최대인 단위 영상을 상기 후보 영상으로 확정하는 후보 영상 확정부를 포함하고,
상기 후보 영상 확정부는 상기 가중치의 부여를 위해 상기 이진화된 각 단위 영상의 크기와 동일한 크기의 가중치 마스크를 설정하여 상기 설정된 가중치 마스크를 상기 이진화된 각 단위 영상에 적용하며,
상기 가중치 마스크는 플러스 가중치 블록, 제로 가중치 블록, 마이너스 가중치 블록으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 시스템
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제 12 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 인식 영상 도출부는
상기 각 영역 중 가장 많은 화소를 가지는 영역을 상기 하나의 영역으로 추출하는 것을 특징으로 하는 영상에서 특정 피사체를 인식하는 시스템
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