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입력영상을 구성하는 각 화소의 화소값의 크기에 따라 사전에 설정된 색상값을 부여하고, 상기 각 화소에 부여된 색상값을 기초로 상기 입력영상을 이진화하여 전처리 영상을 생성하는 전처리부;상기 전처리 영상을 서로 다른 레이블이 각각 부여된 복수의 영역으로 분할하여 목표형상을 검출하기 위한 후보영역을 추출하는 레이블링부; 및상기 후보영역의 외곽선 형상으로부터 추출된 특징점이 사전에 설정된 견본형상의 특징과 일치하면 상기 후보영역을 상기 목표형상으로 결정하여 출력하는 형상 검출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출장치
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제 1항에 있어서,상기 레이블링부는 상기 복수의 영역 중에서 사전에 설정된 임계치 이상의 화소수를 가지는 영역을 상기 후보영역으로 결정하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출장치
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제 1항에 있어서,상기 레이블링부는 상기 전처리 영상의 각 화소를 스캔하여 서로 다른 레이블이 부여된 각각의 후보영역의 너비 및 높이를 산출하고 상기 전처리 영상으로부터 분할하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출장치
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제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서,상기 입력영상은 수중에서 촬영된 영상이며, 상기 후보영역 및 상기 목표형상은 불가사리의 형상인 것을 특징으로 하는 목표형상 검출장치
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제 4항에 있어서,상기 형상 검출부는,상기 후보영역을 구성하는 화소들의 좌표정보를 기초로 상기 후보영역의 중심점을 산출하는 중심 결정부;상기 후보영역의 외곽선을 추적하여 상기 목표형상의 중심으로부터 외부를 향해 돌출된 지점에 대응하는 복수의 볼록 특징점을 추출하는 볼록 특징 추출부;상기 볼록 특징점들을 기초로 상기 후보영역의 외곽선을 분할하여 상기 목표형상의 중심을 향해 함몰된 지점에 대응하는 복수의 오목 특징점을 추출하는 오목 특징 추출부; 및상기 볼록 특징점 및 상기 오목 특징점의 개수가 상기 견본형상과 일치하면 상기 후보영역을 상기 목표형상으로 결정하여 출력하는 형상 인식부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출장치
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제 5항에 있어서,상기 볼록 특징 추출부는 상기 후보영역을 포함하는 최소 크기의 영역인 외곽선 추적 영역을 구성하는 화소들을 순차적으로 스캔하여 얻어진 후보 블록점들을 서로 인접한 정도에 따라 복수의 후보군으로 분류하고, 각각의 후보군에 속하는 상기 후보 블록점 중에서 상기 후보영역의 중심점으로부터의 거리가 최대인 후보 블록점을 상기 후보군의 볼록 특징점으로 결정하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출장치
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제 5항에 있어서,상기 오목 특징 추출부는 상기 볼록 특징점들을 기초로 상기 후보영역의 외곽선을 분할하여 얻어진 복수의 부분 외곽선 각각에 대하여 상기 중심점으로부터의 거리가 최소인 화소를 후보 오목점으로 결정하고, 상기 중심점으로부터 상기 각각의 볼록 특징점까지의 거리의 평균에 대한 상기 중심점으로부터 상기 후보 오목점까지의 거리의 비가 사전에 설정된 기준비율보다 작으면 상기 후보 오목점을 상기 오목 특징점으로 결정하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출장치
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8
입력영상을 구성하는 각 화소의 화소값의 크기에 따라 사전에 설정된 색상값을 부여하고, 상기 각 화소에 부여된 색상값을 기초로 상기 입력영상을 이진화하여 전처리 영상을 생성하는 전처리단계;상기 전처리 영상을 서로 다른 레이블이 각각 부여된 복수의 영역으로 분할하여 목표형상을 검출하기 위한 후보영역을 추출하는 레이블링단계; 및상기 후보영역의 외곽선 형상으로부터 추출된 특징점이 사전에 설정된 견본형상의 특징과 일치하면 상기 후보영역을 상기 목표형상으로 결정하여 출력하는 형상 검출단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출방법
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제 8항에 있어서,상기 레이블링단계에서, 상기 복수의 영역 중에서 사전에 설정된 임계치 이상의 화소수를 가지는 영역을 상기 후보영역으로 결정하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출방법
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10
제 8항에 있어서,상기 레이블링단계에서, 상기 전처리 영상의 각 화소를 스캔하여 서로 다른 레이블이 부여된 각각의 후보영역의 너비 및 높이를 산출하고 상기 전처리 영상으로부터 분할하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출방법
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제 8항 내지 제 10항 중 어느 한 항에 있어서,상기 입력영상은 수중에서 촬영된 영상이며, 상기 후보영역 및 상기 목표형상은 불가사리의 형상인 것을 특징으로 하는 목표형상 검출방법
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제 11항에 있어서,상기 형상 검출단계는,상기 후보영역을 구성하는 화소들의 좌표정보를 기초로 상기 후보영역의 중심점을 산출하는 중심 결정단계;상기 후보영역의 외곽선을 추적하여 상기 목표형상의 중심으로부터 외부를 향해 돌출된 지점에 대응하는 복수의 볼록 특징점을 추출하는 볼록 특징 추출단계;상기 볼록 특징점들을 기초로 상기 후보영역의 외곽선을 분할하여 상기 목표형상의 중심을 향해 함몰된 지점에 대응하는 복수의 오목 특징점을 추출하는 오목 특징 추출단계; 및상기 볼록 특징점 및 상기 오목 특징점의 개수가 상기 견본형상과 일치하면 상기 후보영역을 상기 목표형상으로 결정하여 출력하는 형상 인식단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출방법
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13
제 12항에 있어서,상기 볼록 특징 추출단계에서, 상기 후보영역을 포함하는 최소 크기의 영역인 외곽선 추적 영역을 구성하는 화소들을 순차적으로 스캔하여 얻어진 후보 블록점들을 서로 인접한 정도에 따라 복수의 후보군으로 분류하고, 각각의 후보군에 속하는 상기 후보 블록점 중에서 상기 후보영역의 중심점으로부터의 거리가 최대인 후보 블록점을 상기 후보군의 볼록 특징점으로 결정하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출방법
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14
제 12항에 있어서,상기 오목 특징 추출단계에서, 상기 볼록 특징점들을 기초로 상기 후보영역의 외곽선을 분할하여 얻어진 복수의 부분 외곽선 각각에 대하여 상기 중심점으로부터의 거리가 최소인 화소를 후보 오목점으로 결정하고, 상기 중심점으로부터 상기 각각의 볼록 특징점까지의 거리의 평균에 대한 상기 중심점으로부터 상기 후보 오목점까지의 거리의 비가 사전에 설정된 기준비율보다 작으면 상기 후보 오목점을 상기 오목 특징점으로 결정하는 것을 특징으로 하는 목표형상 검출방법
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제 8항 내지 제 10항 중 어느 한 항에 기재된 목표형상 검출방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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