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영상 처리 장치가 물고기 이미지를 포함하는 소스 영상을 입력받는 단계;상기 영상 처리 장치가 상기 물고기 이미지에서 분석 영역을 결정하는 단계; 및상기 영상 처리 장치가 상기 분석 영역의 색상 특징, 질감 특징 및 모양 특징 중 적어도 하나를 상기 물고기 이미지의 특징 정보로 추출하는 단계를 포함하되,상기 결정하는 단계는 상기 영상 처리 장치가 상기 소스 영상을 그레이스케일(gray scale)로 변환하는 단계; 그레이스케일로 변환된 물고기 이미지를 물고기 길이 방향으로 1:2:1로 분할하여 머리 영역, 몸통 영역 및 꼬리 영역으로 구분하는 단계; 상기 몸통 영역을 몸통 영역의 높이 방향으로 3등분하여 위쪽 영역, 중간 영역 및 아래 영역으로 구분하는 단계; 및 상기 위쪽 영역과 상기 아래 영역 중 그레이스케일의 평균값이 큰 영역을 배 영역으로 결정하는 단계를 포함하는 물고기 영상의 특징 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 분석 영역은 전체 영역, 머리 영역, 꼬리 영역 및 몸통 영역 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 몸통 영역은 몸통 높이 방향으로 3등분된 영역 중 적어도 하나를 포함하는 물고기 영상의 특징 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 색상 특징은 상기 분석 영역의 RGB 영상에서 R 평균값, 상기 RGB 영상에서 G 평균값, 상기 RGB 영상에서 B 평균값, 상기 분석 영역의 YCbCr 영상에서 Y 평균값, 상기 YCbCr 영상에서 Cb 평균값, 상기 YCbCr 영상에서 Cr 평균값, 상기 분석 영역의 HSV 영상에서 H 평균값, 상기 HSV 영상에서 S 평균값 및 상기 HSV 영상에서 V 평균값 중 적어도 하나를 포함하는 물고기 영상의 특징 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 모양 특징은 상기 물고기 이미지 전체의 둥근 정도(roundness)인 물고기 영상의 특징 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 질감 특징은 상기 물고기 이미지에 대한 GLCM(Grey Level Co-Occurrence Matrix)를 이용하여 결정하는 물고기 영상의 특징 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 추출하는 단계에서 상기 영상 처리 장치는 상기 배 영역의 색상 특징 및 질감 특징 중 적어도 하나를 상기 특징 정보로 추출하는 물고기 영상의 특징 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 추출하는 단계에서 상기 영상 처리 장치는 상기 위쪽 영역, 상기 중간 영역 및 상기 아래 영역 중 적어도 하나에 대한 색상 특징 및 질감 특징을 상기 특징 정보로 추출하는 물고기 영상의 특징 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 분석 영역은 상기 물고기 이미지의 몸통 영역이고, 상기 특징 정보는 상기 물고기 이미지 전체의 둥근 정도, 상기 몸통 영역에 대한 색상 특징 및 상기 몸통 영역에 대한 질감 특징 중 적어도 하나를 포함하는 물고기 영상의 특징 정보 추출 방법
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제9항에 있어서,상기 색상 특징은 상기 몸통 영역의 RGB 영상에서 R 평균값, 상기 RGB 영상에서 G 평균값, 상기 RGB 영상에서 B 평균값, 상기 몸통 영역의 YCbCr 영상에서 Y 평균값, 상기 YCbCr 영상에서 Cb 평균값, 상기 YCbCr 영상에서 Cr 평균값, 상기 몸통 영역의 HSV 영상에서 H 평균값, 상기 HSV 영상에서 S 평균값 및 상기 HSV 영상에서 V 평균값 중 적어도 하나를 포함하는 물고기 영상의 특징 정보 추출 방법
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제9항에 있어서,상기 질감 특징은 상기 몸통 영역에 대한 GLCM(Grey Level Co-Occurrence Matrix)를 이용하여 결정되는 물고기 영상의 특징 정보 추출 방법
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영상 처리 장치가 물고기 이미지를 포함하는 소스 영상을 입력받는 단계;상기 영상 처리 장치가 상기 물고기 이미지에서 분석 영역을 결정하는 단계; 상기 영상 처리 장치가 상기 분석 영역의 색상 특징, 질감 특징 및 모양 특징 중 적어도 하나를 상기 물고기 이미지의 특징 정보로 추출하는 단계; 및상기 영상 처리 장치가 상기 특징 정보와 사전에 저장한 표준 특징 정보를 비교하여 상기 물고기 이미지의 물고기 종류를 결정하는 단계를 포함하되,상기 분석 영역을 결정하는 단계는 상기 영상 처리 장치가 상기 소스 영상을 그레이스케일(gray scale)로 변환하는 단계; 그레이스케일로 변환된 물고기 이미지를 물고기 길이 방향으로 1:2:1로 분할하여 머리 영역, 몸통 영역 및 꼬리 영역으로 구분하는 단계; 상기 몸통 영역을 몸통 영역의 높이 방향으로 3등분하여 위쪽 영역, 중간 영역 및 아래 영역으로 구분하는 단계; 및 상기 위쪽 영역과 상기 아래 영역 중 그레이스케일의 평균값이 큰 영역을 배 영역으로 결정하는 단계를 포함하는 물고기 영상의 특징 정보를 이용한 물고기 식별 방법
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삭제
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제12항에 있어서,상기 특징 정보는 상기 물고기 이미지 전체의 둥근 정도, 상기 중간 영역에 대한 색상 특징, 상기 중간 영역에 대한 질감 특징, 상기 배 영역에 대한 색상 특징 및 상기 배 영역의 질감 특징 중 적어도 하나를 포함하는 물고기 영상의 특징 정보를 이용한 물고기 식별 방법
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제12항에 있어서,상기 색상 특징은 상기 분석 영역의 RGB 영상에서 R 평균값, 상기 RGB 영상에서 G 평균값, 상기 RGB 영상에서 B 평균값, 상기 분석 영역의 YCbCr 영상에서 Y 평균값, 상기 YCbCr 영상에서 Cb 평균값, 상기 YCbCr 영상에서 Cr 평균값, 상기 분석 영역의 HSV 영상에서 H 평균값, 상기 HSV 영상에서 S 평균값 및 상기 HSV 영상에서 V 평균값 중 적어도 하나를 포함하는 물고기 영상의 특징 정보를 이용한 물고기 식별 방법
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제12항에 있어서,상기 질감 특징은 상기 물고기 이미지에 대한 GLCM(Grey Level Co-Occurrence Matrix)인 물고기 영상의 특징 정보를 이용한 물고기 식별 방법
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