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영상 텍스쳐 분석 방법과 장치, 및 이를 이용한 영상 분류방법과 장치

  • 기술번호 : KST2015174038
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 영상 텍스쳐 분석 방법과 장치, 및 이를 이용한 영상 분류 방법과 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 회전 불변한 영상의 텍스쳐 분석이 가능하도록 하고 분석 효율 및 속도를 증가시키는 영상 텍스쳐 분석 방법과 장치, 및 영상 텍스쳐를 기반으로 하여 영상의 대분류 카테고리를 결정하고 가버 필터링을 통해 영상 특성값을 산출하여 기준이 되는 영상 텍스쳐와 비교함으로써 영상을 분류하는 영상 분류 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명은 종래 영상 분석에 사용되던 라돈 변환의 문제점을 개선하여 영상 텍스쳐 분석의 효율 및 속도 증진 가능하도록 한 영상 분석 장치 및 방법과, 이러한 영상 분석 장치 및 방법을 이용하여 영상 텍스쳐에 기반한 영상 분류를 용이하게 하는 영상 분류 방법 및 장치를 제공한다. 이미지, 영상, 텍스쳐, 분석, 라돈 변환, 영상 분류
Int. CL G06T 7/00 (2011.01) G06T 7/40 (2011.01)
CPC G06T 7/40(2013.01) G06T 7/40(2013.01) G06T 7/40(2013.01) G06T 7/40(2013.01)
출원번호/일자 1020070004709 (2007.01.16)
출원인 광주과학기술원
등록번호/일자 10-0849691-0000 (2008.07.25)
공개번호/일자 10-2008-0067434 (2008.07.21) 문서열기
공고번호/일자 (20080731) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.01.16)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 마무드레자 헤저지 이란 광주 북구
2 호요성 대한민국 광주 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 대한민국 광주광역시 북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2007.01.16 수리 (Accepted) 1-1-2007-0043540-29
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2007.10.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2007.11.09 수리 (Accepted) 9-1-2007-0065925-62
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2008.01.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0014431-63
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2008.03.07 수리 (Accepted) 1-1-2008-0168256-44
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2008.03.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2008-0168263-64
7 등록결정서
Decision to grant		 2008.07.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0374337-12
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.09.15 수리 (Accepted) 4-1-2011-5187089-85
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
영상의 텍스쳐를 분석하는 영상 분석 장치에 있어서, 상기 영상을 입력받는 영상 입력부;주어진 방향에 따라 상기 영상에 다수의 참조 라인을 설정하는 참조라인 설정부;상기 영상의 픽셀을 상기 참조 라인 중 해당되는 참조 라인에 할당하는 픽셀 할당부;상기 각 참조 라인에 할당된 픽셀의 인텐시티 값에 대한 샘플 평균값을 구한 후 상기 픽셀 간 거리의 미소 변이량의 곱을 이용하여 수정된 이산 라돈 변환을 산출하는 제 1 라돈 변환부;상기 제 1 라돈 변환부에서 산출된 각 참조 라인에 대한 수정된 이산 라돈 변환의 분산값을 계산하는 분산 계산부; 및상기 참조 라인이 모든 방향에 대해 설정되도록 하여 상기 수정된 이산 라돈 변환 및 상기 분산값 계산이 수행되도록 하고, 상기 참조 라인의 설정 방향에 따른 상기 분산값들을 이용하여 상기 영상 텍스쳐의 방향 정보를 분석하는 영상 텍스쳐 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 영상 입력부는, 입력된 영상에서 영상 정보 분석에 활용될 픽셀을 일정한 비율로 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 제 1 라돈 변환부에서의 상기 수정된 이산 라돈 변환은,변환 대상이 되는 상기 참조 라인의 파라미터를 ρr, 상기 참조 라인의 방향을 θt, 상기 참조 라인에 할당된 픽셀의 집합을 Φr,t, 그리고 상기 참조 라인에 할당된 픽셀 간 거리의 미소 변이량을 Δs라 할 경우, 의 수학식에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치
4 4
영상의 텍스쳐를 분석하는 영상 분석 방법에 있어서, (a) 상기 영상을 입력받는 단계;(b) 주어진 방향에 따라 상기 영상에 참조 라인을 설정하는 단계;(c) 상기 참조 라인에 상기 영상의 픽셀을 할당하는 단계;(d) 상기 참조 라인에 할당된 픽셀의 인텐시티에 대한 평균값을 이용하여 각 참조 라인별로 수정된 이산 라돈 변환을 수행하는 단계;(e) 각 참조 라인별로 수행된 상기 수정된 이산 라돈 변환의 분산값을 계산하는 단계; (f) 상기 (b) 내지 상기 (e) 단계를 상기 영상의 모든 방향에 대해 수행하는 단계; 및(g) 모든 방향에 대한 상기 분산값들을 이용하여 상기 영상의 텍스쳐를 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법
5 5
제 4 항에 있어서, 상기 수정된 이산 라돈 변환은, 상기 참조 라인의 파라미터를 ρr, 상기 참조 라인의 방향을 θt, 상기 참조 라인에 할당된 픽셀의 집합을 Φr,t, 그리고 상기 참조 라인에 할당된 픽셀 간 거리의 미소 변이량을 Δs라 할 경우, 의 수학식에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법
6 6
영상의 텍스쳐를 분석하는 영상 분석 장치에 있어서, 상기 영상을 입력받는 영상 입력부;주어진 방향에 따라 상기 영상에 다수의 참조 라인을 설정하는 참조라인 설정부;상기 영상의 픽셀을 상기 참조 라인 중 해당되는 참조 라인에 할당하는 픽셀 할당부;각 참조 라인에 할당된 픽셀 전체에 대해 연속적 합성을 수행한 후 동일한 개수를 가진 픽셀의 그룹으로 재조정하는 픽셀 재할당부;상기 픽셀 재할당부에서 재할당된 픽셀 그룹별로 픽셀의 인텐시티 값에 대한 샘플 평균값을 구한 후 상기 픽셀 간 거리의 미소 변이량을 이용하여 재수정된 이산 라돈 변환을 산출하는 제 2 라돈 변환부;상기 제 2 라돈 변환부에서 산출된 각 픽셀 그룹에 대한 재수정된 이산 라돈 변환의 분산값을 계산하는 분산 계산부; 및상기 참조 라인이 모든 방향에 대해 설정되도록 하여 상기 재수정된 이산 라돈 변환 및 상기 분산값 계산이 수행되도록 하고, 상기 참조 라인의 설정 방향에 따른 상기 분산값들을 이용하여 상기 영상 텍스쳐의 방향 정보를 분석하는 영상 텍스쳐 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 영상 입력부는, 입력된 영상에서 영상 정보 분석에 활용될 픽셀을 일정한 비율로 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치
8 8
제 6 항에 있어서, 상기 픽셀 할당부에서 각 참조 라인에 할당한 픽셀의 집합을 Φr,t(여기서, 참조 라인의 방향은 θt이고 참조 라인의 파라미터가 ρr)라 할 경우, 모든 픽셀의 집합은 (여기서 Pθ는 참조 라인의 수)가 되고, 모든 픽셀의 집합에 대한 연속적 합성은,로 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치
9 9
제 6 항에 있어서, 상기 영상이 M×N의 픽셀로 이루어진 경우, 상기 픽셀 재할당부에서 재조정된 상기 픽셀 그룹은 각각 N개의 원소를 가진 집합인 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치
10 10
제 6 항에 있어서, 상기 재수정된 이산 라돈 변환은, 상기 픽셀 그룹 중 j번째 그룹을 λj, λj의 픽셀 그룹의 픽셀 집합을 ψjt, 상기 참조 라인의 방향을 θt, 픽셀 간 거리의 미소 변이량을 Δs라 할 경우,의 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치
11 11
영상의 텍스쳐를 분석하는 영상 분석 방법에 있어서, (a) 상기 영상을 입력받는 단계;(b) 주어진 방향에 따라 상기 영상에 참조 라인을 설정하는 단계;(c) 상기 참조 라인에 상기 영상의 픽셀을 할당하는 단계;(d) 상기 참조 라인에 할당된 픽셀에 대해 연속적 합성을 수행한 후 이를 동일한 원소 개수를 갖는 다수의 픽셀 그룹을 조정하는 단계;(e) 상기 픽셀 그룹에 속하는 픽셀의 인텐시티에 대한 평균값을 이용하여 각 픽셀 그룹별로 재수정된 이산 라돈 변환을 수행하는 단계;(f) 각 픽셀 그룹별로 수행된 상기 재수정된 이산 라돈 변환의 분산값을 계산하는 단계; (g) 상기 (b) 내지 상기 (f) 단계를 상기 영상의 모든 방향에 대해 수행하는 단계; 및(h) 모든 방향에 대한 상기 분산값들을 이용하여 상기 영상의 텍스쳐를 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법
12 12
제 11 항에 있어서, 상기 (c) 단계에서 각 참조 라인에 할당한 픽셀의 집합을 Φr,t(여기서, 참조 라인의 방향은 θt이고 참조 라인의 파라미터가 ρr)라 할 경우, 모든 픽셀의 집합은 (여기서 Pθ는 참조 라인의 수)가 되고, 상기 (d) 단계에서 이루어지는 모든 픽셀의 집합에 대한 연속적 합성은,의 수학식에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법
13 13
제 11 항에 있어서, 상기 (e) 단계에서의 상기 재수정된 이산 라돈 변환은, 상기 픽셀 그룹 중 j번째 그룹을 λj, λj의 픽셀 그룹의 픽셀 집합을 ψjt, 상기 참조 라인의 방향을 θt, 픽셀 간 거리의 미소 변이량을 Δs라 할 경우,의 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법
14 14
영상의 텍스쳐를 기반으로 하여 영상을 분류하는 장치에 있어서, 제 1 항 내지 제 3 항 및 제 6 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따른 영상 분석 장치;상기 영상 분석 장치에서 획득한 상기 영상에 대한 수정된 또는 재수정된 이산 라돈 변환의 분산값들의 추이로부터 상기 영상의 대분류 카테고리를 결정하는 카테고리 결정부;상기 영상 분석 장치의 분산값들의 추이로부터 최대 피크로 나타내는 주된 방향을 기반으로 하여 가버 필터링을 수행하는 가버 필터부;상기 가버 필터부에서 필터링된 영상으로부터 평균 및 표준편차(또는 분산)을 계산하고 이를 이용하여 상기 영상의 소분류 클래스를 결정하기 위한 영상 특성값을 산출하는 영상 특성 산출부; 및상기 카테고리 결정부에서 결정된 카테고리와 상기 영상 특성 산출부에서 산출된 상기 영상 특성값을 기준이 되는 영상의 카테고리 및 기준 영상 특성값과 비교하여 상기 영상을 분류하는 영상 분류부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분류 장치
15 15
제 14 항에 있어서,상기 카테고리 결정부는, 상기 라돈 변환의 분산값들의 추이로부터 주된 방향을 나타내는 최대 피크와 상기 최대 피크 이외의 피크의 수로부터 영상을 일방향성, 다방형성, 등방성과 같은 카테고리로 구분하는 것을 특징으로 하는 영상 분류 장치
16 16
제 15 항에 있어서, 상기 카테고리 결정부는, 상기 분산값들을 평활화하여 노이즈 형태의 작은 피크를 제거하는 분산값 평활화부, 상기 분산값 평활화부에서 처리된 분산값으로부터 상기 피크의 수를 산출하는 피크 산출부, 상기 피크 산출부의 결과에 따라 상기 영상의 카테고리를 결정하는 주 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분류 장치
17 17
제 14 항에 있어서, 상기 가버 필터부는, 상기 주된 방향에 따라 회전된 회전형 가버 변환을 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 분류 장치
18 18
제 14 항에 있어서, 상기 영상 특성 산출부는 상기 영상 특성값을 산출시 상기 가버 필터부의 고주파 부대역의 계수는 무시하는 것을 특징으로 하는 영상 분류 장치
19 19
영상의 텍스쳐를 기반으로 하여 영상을 분류하는 방법에 있어서,(a) 입력된 영상의 모든 방향에 대해 수정된 또는 재수정된 이산 라돈 변환을 수행하여 분산값을 계산하는 단계;(b) 상기 분산값으로부터 주된 방향을 나타내는 최대 피크와 상기 최대 피크보다 낮은 기준치 사이의 피크수를 산출하여 상기 영상의 대분류 카테고리를 결정하는 단계;(c) 가버 필터부에서 상기 주된 방향에 기초하여 회전된 회전형 가버 필터를 생성하고 가버 필터링을 수행하는 단계;(d) 상기 가버 필터부에서 산출된 영상의 평균 및 표준편차(또는 분산)를 이용하여 영상 특성값을 산출하는 단계; 및(e) 상기 (b)단계에서 결정된 카테고리와 상기 (d)단계에서 산출된 영상 특성값을 기준이 되는 영상의 카테고리 및 영상 특성값과 비교하여 영상을 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분류 방법
20 20
제 19 항에 있어서, 상기 (b) 단계는 상기 분산값들을 평활화하여 노이즈 형태의 작은 피크를 제거하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분류 방법
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