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두 영상에서 특징점을 추출하고 상기 특징점을 삼각형 모양으로 그룹화하여 정합된 삼각형을 생성하고, 상기 정합된 삼각형을 비교하여 비교 결과에 따라 두 영상의 유사영역을 계산한 후 상기 유사영역의 좌표값을 토대로 중복영역 이미지를 생성하는 중복영역 계산 모듈; 상기 중복영역 이미지에서 오류 매트릭스를 생성하는 오류 매트릭스 추출부; 상기 중복영역 이미지에서 다중 사물의 움직임을 검출하고 검출된 다중 사물을 모두 포함하는 가상의 경계선을 생성하는 사물 추출부; 상기 중복영역 이미지에서 검출된 이전 영상의 경계선 값으로부터 x축으로 차이가 클수록 값이 커지는 최소오류경계 기반 가중치를 생성하는 가중치 생성부; 및 상기 오류 매트릭스, 상기 경계선, 및 상기 최소오류경계 기반 가중치를 이용하여 최소오류경계 MES(Minimum Error Seam)를 산출한 후, 상기 최소오류경계 MES를 토대로 두 영상을 정합하여 블랜딩처리하는 영상 블랜딩부를 포함하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 중복영역 계산 모듈은 상기 특징점을 추출하는 특징점 추출부; 상기 특징점 각각을 삼각형으로 그룹화하여 상기 정합된 삼각형을 생성하는 특징점 그룹화부; 상기 정합된 삼각형 쌍들을 서로 비교하여 같은 위치에 존재할 것으로 판단되는 정합된 삼각형 쌍들을 매칭하는 정합쌍 비교부; 상기 정합된 삼각형 쌍을 모두 포함하는 최소 크기의 직사각형을 상기 유사영역으로 설정하는 유사영역 설정부; 및상기 유사영역의 좌표값을 이용하여 상기 중복영역 이미지를 생성하는 중복영역 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 특징점의 수는 영상의 크기에 비례하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 특징점 추출부는 우선순위에 따라 상기 특징점을 추출하되, 상기 특징점 간의 거리가 기 설정된 설정거리 이내인지에 따라 상기 특징점 중 어느 하나를 제외하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 특징점 그룹화부는 상기 특징점 중 상대적으로 가장 가까운 위치에 있는 3개의 특징점을 묶어 상기 정합된 삼각형을 생성하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 정합쌍 비교부는 정합쌍 삼각형 쌍을 비교하는 과정을 삼각형의 닮음 조건을 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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제 6 항에 있어서, 상기 정합쌍 비교부는 상기 정합된 삼각형 쌍의 각 변의 길이 비를 비교하여 상기 정합된 삼각형의 닮음 유무를 판단하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 유사영역 설정부는 상기 정합된 삼각형 쌍을 모두 포함하는 최소 크기의 직사각형을 상기 유사영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 유사영역 설정부는 상기 정합된 삼각형 쌍에 포함된 좌표들 중 최대값 또는 최소값을 이용하여 상기 유사영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 사물 추출부는 상기 중복영역 이미지에서 엣지 픽셀 중 최상단 픽셀과 최좌측 픽셀을 연결한 제1라인 및 최하단 픽셀과 최좌측 픽셀을 연결한 제2라인을 연결하고, 상기 제1라인과 상기 제2라인 각각에서 상대적으로 가장 먼 거리(Distance)에 있는 픽셀을 찾아 상기 제1라인과 상기 제2라인을 Y축을 따라 수평으로 이동한 후, 상기 제1라인과 상기 제2라인의 가장 왼쪽 픽셀을 각각 연결하여 상기 다중 사물을 모두 포함하는 상기 경계선을 생성하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 영상 블랜딩부는 상기 오류 매트릭스, 상기 경계선, 및 상기 최소오류경계 기반 가중치를 통해 생성된 에러값을 생성하고, 상기 에러값의 y축 방향 상위 3개의 행렬값 중 가장 낮은 값을 합하여 상기 최소오류경계를 생성하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 장치
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중복영역 계산 모듈이 두 영상에서 특징점을 추출하고 상기 특징점을 삼각형 모양으로 그룹화하여 정합된 삼각형을 생성하고, 상기 정합된 삼각형을 비교하여 비교 결과에 따라 두 영상의 유사영역을 계산한 후 상기 유사영역의 좌표값을 토대로 중복영역 이미지를 생성하는 단계; 오류 매트릭스 추출부가 상기 중복영역 이미지에서 오류 매트릭스를 생성하는 단계; 사물 추출부가 상기 중복영역 이미지에서 다중 사물의 움직임을 검출하고 검출된 다중 사물을 모두 포함하는 가상의 경계선을 생성하는 단계; 가중치 생성부가 상기 중복영역 이미지에서 검출된 이전 영상의 경계선 값으로부터 x축으로 차이가 클수록 값이 커지는 최소오류경계 기반 가중치를 생성하는 단계; 및 영상 블랜딩부가 상기 오류 매트릭스, 상기 경계선, 및 상기 최소오류경계 기반 가중치를 이용하여 최소오류경계 MES(Minimum Error Seam)를 산출한 후, 상기 최소오류경계 MES를 토대로 두 영상을 정합하여 블랜딩처리하는 단계를 포함하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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제 12 항에 있어서, 상기 중복영역 이미지를 생성하는 단계는 상기 특징점을 추출하는 단계;상기 특징점 각각을 삼각형으로 그룹화하여 상기 정합된 삼각형을 생성하는 단계; 상기 정합된 삼각형 쌍들을 서로 비교하여 같은 위치에 존재할 것으로 판단되는 정합된 삼각형 쌍들을 매칭하는 단계; 상기 정합된 삼각형 쌍을 모두 포함하는 최소 크기의 직사각형을 상기 유사영역으로 설정하는 단계; 및상기 유사영역의 좌표값을 이용하여 상기 중복영역 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 특징점의 수는 영상의 크기에 비례하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 특징점 각각을 삼각형으로 그룹화하여 상기 정합된 삼각형을 생성하는 단계는, 우선순위에 따라 상기 특징점을 추출하되, 상기 특징점 간의 거리가 기 설정된 설정거리 이내인지에 따라 상기 특징점 중 어느 하나를 제외하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 특징점 각각을 삼각형으로 그룹화하여 상기 정합된 삼각형을 생성하는 단계는, 상기 특징점 중 상대적으로 가장 가까운 위치에 있는 3개의 특징점을 묶어 상기 정합된 삼각형을 생성하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 정합된 삼각형 쌍들을 서로 비교하여 같은 위치에 존재할 것으로 판단되는 정합된 삼각형 쌍들을 매칭하는 단계는, 정합쌍 삼각형 쌍을 비교하는 과정을 삼각형의 닮음 조건을 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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제 17 항에 있어서, 상기 정합된 삼각형 쌍들을 서로 비교하여 같은 위치에 존재할 것으로 판단되는 정합된 삼각형 쌍들을 매칭하는 단계는, 상기 정합된 삼각형 쌍의 각 변의 길이 비를 비교하여 상기 정합된 삼각형의 닮음 유무를 판단하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 정합된 삼각형 쌍을 모두 포함하는 최소 크기의 직사각형을 상기 유사영역으로 설정하는 단계는, 상기 정합된 삼각형 쌍을 모두 포함하는 최소 크기의 직사각형을 상기 유사영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 정합된 삼각형 쌍을 모두 포함하는 최소 크기의 직사각형을 상기 유사영역으로 설정하는 단계는, 상기 정합된 삼각형 쌍에 포함된 좌표들 중 최대값 또는 최소값을 이용하여 상기 유사영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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제 12 항에 있어서, 상기 가상의 경계선을 생성하는 단계는, 상기 중복영역 이미지에서 엣지 픽셀 중 최상단 픽셀과 최좌측 픽셀을 연결한 제1라인 및 최하단 픽셀과 최좌측 픽셀을 연결한 제2라인을 연결하고, 상기 제1라인과 상기 제2라인 각각에서 상대적으로 가장 먼 거리(Distance)에 있는 픽셀을 찾아 상기 제1라인과 상기 제2라인을 Y축을 따라 수평으로 이동한 후, 상기 제1라인과 상기 제2라인의 가장 왼쪽 픽셀을 각각 연결하여 상기 다중 사물을 모두 포함하는 상기 경계선을 생성하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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제 12 항에 있어서, 상기 최소오류경계 MES를 토대로 두 영상을 정합하여 블랜딩처리하는 단계는, 상기 오류 매트릭스, 상기 경계선, 및 상기 최소오류경계 기반 가중치를 통해 생성된 에러값을 생성하고, 상기 에러값의 y축 방향 상위 3개의 행렬값 중 가장 낮은 값을 합하여 상기 최소오류경계를 생성하는 것을 특징으로 하는 다중물체 포함 영상 정합 방법
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