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KR100558383B1 - 움직임 블록 검출 방법 및 이에 기초한 움직이는 물체추적 방법 - Google Patents

움직임 블록 검출 방법 및 이에 기초한 움직이는 물체추적 방법 Download PDF

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KR100558383B1
KR100558383B1 KR1020030014472A KR20030014472A KR100558383B1 KR 100558383 B1 KR100558383 B1 KR 100558383B1 KR 1020030014472 A KR1020030014472 A KR 1020030014472A KR 20030014472 A KR20030014472 A KR 20030014472A KR 100558383 B1 KR100558383 B1 KR 100558383B1
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South Korea
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motion
blocks
motion block
predetermined
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Inventor
성하영
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주식회사 밀리오네어즈
정보통신연구진흥원
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Publication date
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    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 복수개의 블록으로 이루어진 입력 영상에서의 움직임 블록 검출 방법에 관한 것으로서, 현재 영상의 소정의 블록과 이전 영상의 대응하는 블록간의 블록간 차이 정보를 계산하는 단계와, 상기 계산된 블록간 차이 정보와 기준값을 비교하여, 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록인지 여부를 판단하는 1차 움직임 블록 판단 단계와, 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록으로 판단된 경우, 상기 현재 영상의 소정의 블록의 주변 블록들을 고려하여, 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록인지 여부를 판단하는 2차 움직임 블록 판단 단계를 포함하는 방법에 의하여 달성된다.

Description

움직임 블록 검출 방법 및 이에 기초한 움직이는 물체 추적 방법{Method for detecting a motion block and method for tracking a moving object based on the method for detecting motion block}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 블록 검출 방법을 도시하는 흐름도
도 2 (a)(b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 블록 검출 방법을 설명하기 위한 도면
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 블록 검출 방법을 도시하는 흐름도
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 블록 검출 방법을 설명하기 위한 도면
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 블록 검출 방법에 기반한 움직이는 물체 추적 방법을 도시하는 흐름도
도 6은 (a)(b)(c)는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직이는 물체 추적 방법을 설명하기 위한 도면
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 블록 검출 방법에 기초한 움직이는 물체 추적 방법을 설명하기 위한 도면
도 8 (a)(b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직이는 물체 추적 방법을 설명하기 위한 도면
본 발명은 입력 영상에서 움직이는 물체의 움직임을 검출하여, 입력 영상에서 전경(foreground)과 배경 영상을 효과적으로 분할하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
종래 텔레비전 일기예보에 많이 사용되는 블루 스크린 기술은 인간의 피부색과 가장 대조적인 파란색의 배경을 사용한다. 즉, 파란색의 배경 앞에서 기상 캐스터가 기상 상태를 설명하도록 한다. 이 경우, 카메라는 기상 캐스터와 파란색 배경을 촬영하지만, 파란색 배경은 방송 장비 등을 통해 일기 예보에 필요한 위성 사진이나 지도 등으로 바뀌어지고, 시청자들은 합성된 영상을 볼 수 있게된다. 이와 같이, 기존의 기술은 색의 차이만을 이용하여 전경과 배경을 분리한다.
하지만, 종래 기술에서는 전경과 배경을 분리하기 위해서는 배경을 전경과 대비되는 특정 색으로 모두 바꾸어야하며, 특히 일반 사용자가 종래 기술을 사용하고자 하는 경우, 배경에 전경과 배경을 분리할 수 있도록 특수한 장치를 사용해야 하기 때문에, 입력 영상에서 전경과 배경을 분리하기 위한 추가적인 비용 및 노력이 소요되는 문제점이 있었다.
상기한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 발명은 움직임 정보에 기초하여 움직임 블록을 검출할 수 있도록 함으로써, 추가적인 배경 장치를 추가할 필요 없이, 전경 및 배경을 분리할 수 있도록 하는 움직임 블록 검출 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 움직임 블록 검출 방법에 기초한 움직이는 물체의 효과적인 추적이 가능하도록 함으로써, 동영상에서 움직이는 객체와 배경을 효과적으로 분리할 수 있는 움직이는 물체의 추적 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적은 복수개의 블록으로 이루어진 입력 영상에서의 움직임 블록 검출 방법에 있어서, (a) 상기 현재 영상의 소정의 블록과 이전 영상의 대응하는 블록간의 블록간 차이 정보를 계산하는 단계와, (b) 상기 (a) 단계에서 계산된 블록간 차이 정보와 기준값을 비교하여, 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록인지 여부를 판단하는 1차 움직임 블록 판단 단계와, (c) 상기 (b) 단계에서 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록으로 판단된 경우, 상기 현재 영상의 소정의 블록의 주변 블록들을 고려하여, 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록인지 여부를 판단하는 2차 움직임 블록 판단 단계를 포함하는 방법에 의하여 달성된다.
또한, 상기 목적은 복수개의 블록으로 이루어진 입력 영상에서의, 움직임 블록 검출 방법에 기초한 움직임 객체 추적 방법에 있어서, (a) 현재 영상 및 이전 영상의 대응하는 블록간의 차이 정보를 계산하고, 상기 계산된 차이 정보에 기초하여 상기 현재 영상의 복수개의 블록들 중 움직임 블록들을 검출하여 움직임 블록 그룹을 생성하는 단계와, (b) 상기 (a) 단계에서 생성된 움직임 블록 그룹에 포함된 움직임 블록들 중 경계 블록들을 선택하는 단계와, (c) 상기 이전 영상에서 구해진 움직임 블록 그룹에 포함된 움직임 블록들과 상기 (a) 단계에서 구해진 움직임 블록 그룹에 포함된 움직임 블록들을 모두 포함하는 움직임 블록 그룹을 생성하는 단계와, (d) 상기 (c) 단계에서 생성된 움직임 블록 그룹에 속하는 움직임 블록들 중, 상기 (b) 단계에서 선택된 경계 블록들 외부에 위치하는 움직임 블록들을 제외시켜, 갱신된 움직임 블록 그룹을 생성하는 단계를 포함하는 방법에 의해 달성된다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 움직임 블록 검출 방법 및 이에 기초한 움직이는 물체의 추적 방법의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 블록 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하에서는, 도 1 및 도 2 (a) (b)를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 블록 검출 방법을 설명한다.
입력 영상을 컴퓨터가 인식할 수 있도록 수치화하는 방식에는 몇가지가 있다. 일반적으로 사용되는 수치화 방식은 빛의 3 요소, 즉 레드(red), 그린(green), 및 블루(blue)를 각각 수치적으로 표현하는 RGB 방식이다. 본 발명의 일 실시예에서는 수치화 방식으로서, MPEG 등에서 주로 채택하고 있는 YUV 방식을 사용한다. 특히, 움직임 블록 검출을 위해, 휘도 성분인 Y 성분을 사용한다. 하지만, 선택적으로 Y 성분이외의 성분 이나 다른 수치화 방식을 사용하는 것도 가능하다.
단계 110에서는 n 번째 프레임 영상을 4 × 4 화소 단위로 블록화한다. 예를 들어, 프레임의 크기가 320 × 240 화소인 경우, 이를 4 × 4 화소 단위로 블록화함으로써 프레임 각각을 80 × 60 개수 만큼의 블록으로 분할하여, 각각의 블록이 움직임 블록에 속하는지 여부를 검출하여, 프레임내 전경과 배경을 분리한다. 하지만, 선택적으로 보다 세밀한 움직임을 검출하기 위해, 블록의 단위를 감축하거나, 또는 계산량을 줄이기 위해 블록의 단위를 확장하는 것도 가능하다.
단계 120에서는 n+1 번째 프레임 영상을 단계 110에서와 동일한 방식으로 블록화 한다.
단계 130에서는 n 번째 프레임 영상과 n+1 번째 프레임 영상간의 차를 구한다. 본 실시예에서는 움직임 블록을 검출하기 위해, 아래 수학식 1을 사용하여, n 번째 프레임 영상과 n + 1 번째 프레임 영상의 같은 위치에 해당하는 블록을 비교하여, 블록간의 화소 차의 절대값을 계산한다.
Figure 112003008149458-pat00001
여기에서, S는 n 번째 프레임의 하나의 블록과, n +1 번째 프레임의 대응 블록간의 화소 차의 절대값의 합(sum of absolute difference: SAD)이다. 또한, Pn(i,j) 및 Pn+1(i,j)은 각각 n 번째 프레임 및 n + 1 번째 프레임에서의 (i,j) 블록 (단, i, j = 0, 1, 2, 3)에 위치한 픽셀의 휘도 값이다.
단계 140에서는 단계 130에서 계산된 블록간 화소차 S를 이용하여, 해당 블 록에서 움직임이 있는지 여부를 판단한다. 이하에서는, 단계 140에서 이루어지는 움직임 블록 판단 단계를 1차 움직임 블록 판단 단계라고 한다.
단계 140에서는 블록간 화소 차 S와 소정의 기준값 STH를 비교하여, 블록간 화소차 S가 기준값 STH 보다 큰 경우에는 단계 150으로 진행하고, 블록간 화소차 S가 기준값 STH 보다 작은 경우에는 단계 170으로 진행한다. 이하에서는, 블록간 화소차 S가 기준값 STH 보다 큰 블록들을 1차 움직임 블록이라고 한다. 여기에서, 0이 아닌 모든 S 값을 움직임으로 판단하지 않는 이유는 블록간 화소 차 S는 카메라에 발생하는 노이즈나 미세한 밝기 변화에도 민감하게 반응하기 때문이다.
단계 170에서는 해당 블록을 배경 블록으로 결정한다.
단계 150에서는 단계 140에서 얻어진 1차 움직임 블록들 중 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하는 2차 움직임 블록 판단 과정을 수행한다. 이하에서는, 도 2 (a)(b)를 참조하여 2차 움직임 블록 판단 방법을 상세히 설명한다.
상기에서 설명한 바와 같이, 카메라의 노이즈 현상 등으로 인해서 1차 움직임 블록들은 움직이는 물체 뿐만 아니라 배경의 여기 저기에 퍼져 있다. 따라서, 1차 움직임 블록들 중 배경 속에 있는 움직임 블록들을 제외 시키는 2차 움직임 블록 판별 단계가 필요하다.
2차 움직임 블록 판별 단계에서는 판별 대상이 되는 블록의 주변 블록들의 상황을 고려하여 판별한다. 예를 들어, 1차 움직임 블록들 중 소정의 블록에 인접하는 블록들이 모두 움직임이 없는 블록들이면, 해당하는 소정의 블록을 2차 움직 임 블록에서 제외시킨다.
즉, 도 2(a)에 도시된 바와 같이, 해당 블록 (빗금친 블록)의 8-접속 주변 블록들(8-connected neighborhood blocks), A, B, C, D, E, F, G, 및 H가 모두 움직임이 없는 블록인 경우, 해당 블록은 움직임 블록이 아니라고 판정한다.
또한, 선택적으로 도 2(b)에 도시된 바와 같이, 해당 블록 (빗금친 블록)의 4-접속 주변 블록들(4-connected neighborhood blocks), I, J, K, 및 L이 모두 움직임이 없는 블록인 경우, 해당 블록은 움직임 블록이 아니라고 판단하는 것도 가능하다.
이와 같이, 단계 150에서는 2차 움직임 블록 판단 결과, 움직임 블록이 아니라고 판단되는 경우, 단계 170으로 진행하여 해당 블록은 배경 블록으로 결정된다.
또한, 단계 150에서 2차 움직임 블록 판단 결과, 움직임 블록으로 판단된 경우, 단계 160으로 진행하여 해당 블록은 움직임 블록으로 최종 결정된다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 움직임 블록 검출 방법을 설명하기 위한 블록도이다. 이하에서는, 도 3 및 도 4를 참조하여 본 발명에 따른 움직임 블록 검출 방법을 설명한다.
단계 310 내지 단계 350에서 수행되는 과정은 도 1의 대응하는 단계 110 내지 150과 유사하므로 설명의 간단을 위해 상세한 설명은 생략한다.
단계 350에서는 단계 340에서 얻어진 1차 움직임 블록들 중 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하는 2차 움직임 블록 판단 과정을 수행한다. 단계 350에서 2차 움직임 블록 판단 결과, 움직임 블록이 아니라고 판단되는 경우, 단계 360으로 진행하고, 움직임 블록으로 판단된 경우, 단계 380으로 진행하여 해당 블록은 움직임 블록으로 최종 결정된다.
단계 360에서는 이전 단계에서 움직임 블록으로 판단된 블록들 중 움직임 물체의 경계 부분에 해당하는 경계 블록을 선택하고, 현재 블록이 선택된 블록들의 경계 블록 내부에 해당하는지 여부를 판단하여, 경계 블록 내부에 해당하는 경우에는 해당 블록을 움직임 블록으로 판단한다. 1차 움직임 블록 판단 단계 및/또는 2차 움직임 블록 판단 단계에서 움직임 블록들로 판단된 블록들은 움직이는 물체의 경계 부분에 집중되는데, 이는 움직이는 객체와 배경 사이의 경계 부분에서 가장 많은 휘도 변화가 발생하고, 감지되기 때문이다.
단계 360은 이러한 특징을 고려하여, 도 4에 도시된 바와 같이, 단계 340 및/또는 단계 350에서 얻어진 움직임 블록에 기초하여 좌우의 움직임 블록들 A, B, C, . . . N을 경계 블록으로 선택하고, 경계 블록들 사이의 블록들을 움직이는 물체로 간주한다.
예를 들어, 도 4에서 경계 블록 A 및 B 사이의 블록들, 1, 2, 및 3 블록은 경계 블록들 A 및 B 내부에 있기 때문에, 움직임을 가지는 블록으로 간주된다. 또한, 경계 블록 C 및 D 사이의 블록들, 4, 5, 6, 7, 및 8 블록들도 움직임을 가지는 블록으로 간주된다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 움직임 블록 검출 방법에 기반한 움직이는 물체 추적 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하에서는, 도 5 및 도 6(a)(b)(c)를 참조하여 본 발명에 따른 움직이는 물체 추적 방법을 설명한다.
단계 510에서는 현재 영상 및 이전 영상의 대응 블록간 차이값에 기초한 제1 움직임 블록 그룹을 생성한다. 단계 510은 입력 영상의 모든 블록들에 대해 도 1의 단계 130 및 140과, 도 3의 단계 330 및 단계 340에서의 과정을 수행하여, 움직임 블록으로 판단된 모든 블록들을 포함하는 제1 움직임 블록 그룹을 생성한다. 해당 블록이 움직임 블록인지 여부를 판단하는 과정은 도 1 및 도 3의 대응 단계와 동일한 과정을 수행하므로, 설명의 간단을 위해 상세한 설명은 생략한다.
본 실시예에서는, 현재 영상 및 이전 영상의 대응 블록간 차이값에 기초해서 제1 움직임 블록 그룹을 생성하였다. 하지만, 선택적으로 도 1의 단계 150에 도시된 해당 블록의 주변 블록들을 고려한 2차 움직임 블록 판단 알고리즘 및 도 3의 단계 360에 도시된 해당 블록이 경계 블록 내부에 위치하는지를 고려한 알고리즘을 사용하여 제1 움직임 블록 그룹을 갱신하는 것도 가능하다. 이들 알고리즘에 대한 상세한 설명은 설명의 간단을 위해 생략한다.
단계 520에서는 단계 510에서 생성된 제1 움직임 블록 그룹들에 포함된 움직임 블록들 중 움직이는 물체의 경계 부분에 해당하는 움직임 블록들을 경계 블록으로 선택한다.
단계 530에서는 메모리(532)로부터 이전 영상의 최종 움직임 블록 그룹과 현재 영상의 제1 움직임 블록 그룹을 포함하는 제2 움직임 블록 그룹을 생성한다. 이 과정은 움직이는 물체를 추적하기 위해 필요한 것이다. 예를 들어, 움직이는 물체가 사람인 경우, 움직이는 사람은 한 프레임차라는 작은 시간차 속에서 전 부분에 움직임이 나타나는 것이 아니다. 예를 들어, 사람이 카메라 앞에서 움직임을 취하는 경우, 사람은 여러 프레임에 걸쳐서 사람 전체의 움직임이 반영된다. 따라서, 움직이는 사람을 포착하기 위해 여러 프레임의 정보를 모으는 것이 필요하다.
즉, 움직이는 사람의 전모습을 추적하기 위해서는 이전 프레임들의 움직임 블록들을 소정의 프레임 동안 계속 축적하는 것이 필요하다.
단계 540에서는 단계 530에서 생성된 제2 움직임 블록 그룹들 중 단계 520에서 선택된 경계 블록의 외부에 위치하는 움직임 블록을 제외시켜 현재 영상의 최종 움직임 블록 그룹을 생성한다.
이는, 단계 530에서와 같이 이전 영상의 움직임 블록들을 축적시키는 과정을 거치면 움직이는 물체의 전 모습을 추적하는 것은 가능하지만, 축적만 시키는 경우, 움직이는 물체가 지나가는 자취는 계속해서 남아서, 움직임 블록 영역이 계속해서 확장만 될 것이다. 따라서, 단계 540에서는 경계에서 사라지는 블록들을 움직임 블록에서 제외시키고 배경 블록에 포함시키는 작업을 수행한다.
이하에서는, 도 6 (a), (b), 및 (c)를 참조하여, 경계에서 사라지는 블록들을 움직임 블록에서 제외시키고 배경 블록에 포함시키는 과정을 설명한다.
도 6(a)에 도시된 바와 같이, n 번째 프레임의 최종 움직임 블록들이 n +1 번째 프레임의 움직임 블록들에 축적된 결과를 보여주고 있다. 도 6 (a)에 도시된 바와 같이, 움직이는 물체가 지나가는 자취를 제거하기 위해서는, 경계에서 사라지는 블록들, 즉 빗금친 블록들을 검출하여 최종 움직임 블록에서 제외시키는 것이 필요하다.
예를 들어, 도 6(a)에서 일부 블록들을 도시하고 있는 도 6(b)에 도시된 바 와 같이, n 번째 프레임의 경우, 움직임 블록들 C, D, 및 E가 배치되어 있다.
또한, n + 1 번째 프레임의 3차 움직임 블록을 도시하는 도 6(c)에서는 움직임 블록들은 D 및 E이다. 이와 같이, 움직임 물체가 이전 프레임에 비해, 현재 프레임이 한칸씩 우측으로 비껴 나간 경우, 블록 C는 현재 영상, 즉 n +1 번째 프레임의 경계 블록 D의 외부에 위치하므로, 최종 움직임 블록 그룹에서 제외시킨다. 이러한 알고리즘을 경계 부분의 좌, 우측, 위, 및 아래에 적용함으로써, 물체의 자연스러운 움직임을 포착하는 것이 가능하다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 움직임 블록 검출 및 움직임 물체 추적 방법을 설명하기 위한 블록도이다.
단계 710에서는 n 번째 프레임 영상을 소정의 화소 단위로 블록화한다.
단계 720에서는 n+1 번째 프레임 영상을 단계 710에서와 동일한 방식으로 블록화 한다.
단계 730에서는 n 번째 프레임 영상과 n+1 번째 프레임 영상간의 대응 블록간 화소차 S를 구한다.
단계 740에서는 단계 730에서 계산된 블록간 화소차 S를 이용하여, 해당 블록에서 움직임이 있는지 여부를 판단하는 1차 움직임 블록 판단 단계를 수행한다. 단계 740에서는 블록간 화소 차 S와 소정의 기준값 STH를 비교하여, 블록간 화소차 S가 기준값 STH 보다 큰 경우에는 단계 750으로 진행하고, 블록간 화소차 S가 기준값 STH 보다 작은 경우에는 단계 760으로 진행한다.
단계 750에서는 단계 740에서 얻어진 1차 움직임 블록들 중 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하는 2차 움직임 블록 판단 과정을 수행한다. 단계 750에서의 2차 움직임 블록 판단 결과, 움직임 블록이 아니라고 판단되는 경우, 단계 760으로 진행하여 해당 블록은 배경 블록으로 결정된다.
또한, 단계 750에서 2차 움직임 블록 판단 결과, 움직임 블록으로 판단된 경우, 단계 780으로 진행한다.
단계 760에서는 이전 단계에서 움직임 블록으로 판단된 블록들 중 움직임 물체의 경계 부분에 해당하는 경계 블록을 선택하고, 현재 블록이 선택된 블록들의 경계 블록 내부에 해당하는지 여부를 판단하여, 경계 블록 내부에 해당하는 경우에는 해당 블록을 움직임 블록으로 판단하고, 단계 780으로 진행한다.
단계 780에서는 현재 프레임의 3차 움직임 블록 그룹을 생성하여 단계 782로 출력하고, 생성된 현재 프레임의 3차 움직임 블록 그룹으로부터 경계 블록을 선택한다.
단계 782에서는 단계780에서의 현재 프레임의 3차 움직임 블록 그룹과 메모리(784)로부터의 이전 영상의 최종 움직임 블록 그룹을 포함하는 움직임 블록 그룹을 생성한다.
단계 790에서는 단계 782에서 생성된 움직임 블록 그룹들 중 단계 780에서 선택된 경계 블록의 외부에 위치하는 움직임 블록을 제외시켜 현재 영상의 최종 움직임 블록 그룹을 생성한다.
도 8 (a) 및 (b)는 본원 발명에 따른 전경 및 배경 분리 방법에 의해 구해진 움직임 물체를 보다 부드럽게 처리하기 위한 블록 처리 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 (a)는 본원 발명에 따른 전경 및 배경 분리 방법을 이용해서 구해진 움직임 물체의 경계 블록들을 도시한다. 본 실시예에서는 4 × 4 단위로 움직임 블록을 검출하였기 때문에, 결과적으로 얻어진 움직임 물체의 경계 부분에는 각진 부분이 상당이 많이 나타나는 것을 볼 수 있다.
도 8 (b)는 도 8 (a)에 나타난 전경 및 배경 간의 차이를 보다 부드럽게 만들기 위해 처리된 움직임 물체의 경계 부분을 도시한다.
본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상내에서 당업자에 의한 변형이 가능함은 물론이다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드디스크, 플로피디스크, 플래쉬 메모리, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
본 발명에 따른 움직임 블록 검출 방법 및 이에 기초한 움직임 물체 추적 방 법은 전경의 움직임에 따라 움직임 블록을 검출하고, 이에 따라 전경 및 배경을 분리시키기 때문에, i) 전경과 배경의 색차에 기반한 종래 방법에서와 달리, 전경 및 배경 분리를 위해 부가적인 배경 장치를 사용하지 않고서도 효과적인 전경 검출이 가능하며, ii) 움직이는 물체의 영상을 가리지 않으면서 배경을 다른 영상으로 효과적으로 대체하는 것이 가능하며, 또한 iii) 유선 인터넷 (화상 채팅)과 무선 인터넷 (무선 통신 단말기) 환경에서 활용도가 높아진다는 효과가 있다.

Claims (7)

  1. 복수개의 블록으로 이루어진 입력 영상에서의 움직임 블록 검출 방법에 있어서,
    (a) 상기 현재 영상의 소정의 블록과 이전 영상의 대응하는 블록간의 블록간 차이 정보를 계산하는 단계와,
    (b) 상기 (a) 단계에서 계산된 블록간 차이 정보와 기준값을 비교하여, 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록인지 여부를 판단하는 1차 움직임 블록 판단 단계와,
    (c) 상기 (b) 단계에서 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록으로 판단된 경우, 상기 현재 영상의 소정의 블록의 주변 블록들을 고려하여, 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록인지 여부를 판단하는 2차 움직임 블록 판단 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, (d) 상기 (c) 단계의 2차 움직임 블록 판단 단계에서 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록이 아닌 것으로 판단되고, 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록들 사이에 위치하는 경우, 상기 현재 영상의 소정의 블록을 움직임 블록으로 판단하는 3차 움직임 블록 판단 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, (e) 상기 (b) 단계의 1차 움직임 블록 판단 단계에서 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록이 아닌 것으로 판단되고, 상기 현재 영상의 소정의 블록이 움직임 블록들 사이에 위치하는 경우, 상기 현재 영상의 소정의 블록을 움직임 블록으로 판단하는 3차 움직임 블록 판단 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 복수개의 블록으로 이루어진 입력 영상에서의, 움직임 블록 검출 방법에 기초한 움직임 객체 추적 방법에 있어서,
    (a) 현재 영상 및 이전 영상의 대응하는 블록간의 차이 정보를 계산하고, 상기 계산된 차이 정보에 기초하여 상기 현재 영상의 복수개의 블록들 중 움직임 블록들을 검출하여 움직임 블록 그룹을 생성하는 단계와,
    (b) 상기 (a) 단계에서 생성된 움직임 블록 그룹에 포함된 움직임 블록들 중 경계 블록들을 선택하는 단계와,
    (c) 상기 이전 영상에서 구해진 움직임 블록 그룹에 포함된 움직임 블록들과 상기 (a) 단계에서 구해진 움직임 블록 그룹에 포함된 움직임 블록들을 모두 포함하는 움직임 블록 그룹을 생성하는 단계와,
    (d) 상기 (c) 단계에서 생성된 움직임 블록 그룹에 속하는 움직임 블록들 중, 상기 (b) 단계에서 선택된 경계 블록들 외부에 위치하는 움직임 블록들을 제외시켜, 갱신된 움직임 블록 그룹을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 (a) 단계는 (a1) 상기 생성된 움직임 블록 그룹에 포함되는 움직임 블록들 중 소정의 블록에 대해, 상기 소정의 블록의 주변 블록들을 고려하여 상기 소정의 블록이 움직임 블록인지 여부를 판단하는 움직임 블록 필터링 과정을 수행하고, 수행된 움직임 블록 필터링 결과에 기초하여, 상기 생성된 움직임 블록 그룹을 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제5항에 있어서, (a2) 상기 (a1) 단계의 움직임 블록 필터링 결과, 상기 소정의 블록이 움직임 블록이 아닌 것으로 판단되고, 상기 소정의 블록이 (b) 단계에서 선택된 경계 블록들 사이에 위치하는 경우, 상기 소정의 블록을 상기 움직임 블록 그룹에 포함시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제4항에 있어서, (a3) 상기 (a) 단계에서 상기 소정의 블록이 움직임 블록이 아닌 것으로 판단되고, 상기 소정의 블록이 (b) 단계에서 선택된 경계 블록들 사이 에 위치하는 경우, 상기 소정의 블록을 상기 움직임 블록 그룹에 포함시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
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