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KR101907057B1 - Device and Method for Depth Information Compensation by Sphere Surface Modeling - Google Patents

Device and Method for Depth Information Compensation by Sphere Surface Modeling Download PDF

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KR101907057B1
KR101907057B1 KR1020160184509A KR20160184509A KR101907057B1 KR 101907057 B1 KR101907057 B1 KR 101907057B1 KR 1020160184509 A KR1020160184509 A KR 1020160184509A KR 20160184509 A KR20160184509 A KR 20160184509A KR 101907057 B1 KR101907057 B1 KR 101907057B1
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depth
value
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권순각
이동석
유강촌
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동의대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정 방법은, 깊이 영상 내의 구면의 객체 정보를 검출하는 단계; 및 상기 깊이 영상 내의 화소의 측정된 깊이 값을 상기 깊이 영상 내의 화소의 상기 구면의 객체 정보로부터 결정된 깊이 값으로 보정하는 단계;를 포함하는 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정방법을 제공할 수 있다.A method of correcting a depth image through spherical modeling according to an embodiment of the present invention includes: detecting object information of a spherical surface in a depth image; And correcting the measured depth value of the pixel in the depth image to a depth value determined from object information of the spherical surface of the pixel in the depth image.

Description

구면 모델링을 통한 깊이 정보 보정 방법과 보정장치{Device and Method for Depth Information Compensation by Sphere Surface Modeling}Field of the Invention The present invention relates to a depth information correction method and a depth information correction method,

본 발명의 구면 모델링을 통한 깊이 영상 내의 깊이 정보의 보정 방법과 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 깊이 영상 내의 구면의 정보를 검출하고 구면의 정보를 모델링함으로써 깊이 영상 내의 깊이 정보를 보정할 수 있는 보정 방법과 이를 이용한 보정 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and apparatus for correcting depth information in a depth image through spherical modeling. And more particularly, to a correction method capable of correcting depth information in a depth image by detecting information of a spherical surface in a depth image and modeling information of the spherical surface, and a correction apparatus using the correction method.

영상 내 화소의 거리 정보를 나타내는 깊이 정보를 구성 화소 요소로 가지는 깊이 영상을 이용하여 영상 처리에 응용하는 방법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 때, 깊이 영상을 이용하여 기존 색상 영상에서는 얻을 수 없었던, 객체의 위치 정보와 거리 정보를 획득하여, 이를 통한 새로운 객체의 정보를 획득할 수 있다. 이러한 깊이 영상의 특성으로 인해 깊이 영상을 이용한 새로운 응용분야에 대한 연구가 확대되고 있다. There has been actively studied a method of applying the depth image having the depth information indicating the distance information of the pixels in the image to the image processing. At this time, it is possible to acquire the position information and the distance information of the object, which can not be obtained in the existing color image, using the depth image, and acquire the information of the new object through the acquiring. Due to the characteristics of depth images, new applications using depth images are being studied.

색상 영상에서의 환경에 민감하고, 객체내의 여러 다른 색상 정보가 존재한다는 단점을 깊이 카메라를 통해 극복하여 좀 더 정확한 객체 검출을 수행하는 연구가 이루어졌다. 깊이 영상의 거리를 이용하여 깊이 영상 내의 특정한 정보를 이용하여 이를 통해 영상의 왜곡과 잡음을 제거하는 연구도 이루어졌다. 또한 깊이 영상의 거리정보를 이용하여 배경영역에 터치를 인식하는 연구와, 이를 이용하여 여러 이벤트를 제공하는 연구가 이루어졌다. 이뿐만 아니라 인물의 형태를 인식하여 사람의 얼굴을 인식하는 연구도 여러 이루어졌다.  In this paper, we propose a new method to detect objects in a color image by using depth camera. Using the distance information of the depth image, we used the specific information in the depth image to remove image distortion and noise. In addition, we study the recognition of the touch in the background area using the distance information of the depth image and the research that provides various events using it. In addition to this, several studies have been carried out to recognize the face of a person by recognizing the shape of the person.

이러한 깊이 영상의 응용분야의 확대로 인해 깊이 영상의 부호화에 대한 필요성이 증가되었다. 먼저 깊이 룩업 테이블(Depth Lookup Table)를 이용하여 깊이 영상을 부호화하는 방법이 연구되었다. 또한 객체의 경계 정보를 깊이 영상 부호화에 이용하는 방법이 제안되었다. 깊이 영상을 히스토그램기반으로 분석하여 깊이 영상을 부호화 하는 방법도 제안되었다. 이처럼 깊이 영상에 나타나는 특징을 이용하여 영상 부호화 효율을 높이는 연구가 많이 이루어졌다. 하지만 지금까지 이루어진 깊이 영상 부호화 연구는 대체로 색상 영상 부호화에 대해 보조적으로 이루어지거나, 색상 영상과 연계하여 깊이 영상을 부호화하는 방법에 한정되어 있었다. Due to the increased application of depth images, the need for depth image coding has increased. First, a method of coding a depth image using a depth lookup table has been studied. Also, a method of using the boundary information of the object for depth image coding has been proposed. A method of coding the depth image by analyzing the depth image based on the histogram has also been proposed. Many studies have been carried out to improve the image coding efficiency by using the feature of depth image. However, the depth image coding study so far has been limited to the method of encoding the depth image in cooperation with the color image, or as a supplementary to the color image coding.

또한 깊이를 측정할 때, 측정 오차로 인해 잡음을 포함하는 깊이 영상이 촬영된다. 이 잡음은 깊이를 이용한 정보 처리에 있어서 정확도를 저하시키는 요인이 된다. 깊이를 이용한 정보 처리에서 정확도를 향상시키기 위해서는 깊이 영상의 잡음을 제거하는 과정이 필수적이다.Also, when measuring the depth, a depth image including noise due to measurement error is taken. This noise degrades the accuracy in information processing using depth. In order to improve the accuracy of information processing using depth, it is essential to remove the noise of the depth image.

깊이 영상을 이용한 기존 보정 방법은 평면 모델에서 나타나는 잡음 모델을 이용하여 잡음을 제거하는 방법이 연구되었다. 또한 색상 영상과 정합을 통해 깊이 오차를 제거하는 방법도 제안되었다. 하지만 잡음 모델을 이용한 방법은 깊이 카메라의 깊이 측정 방법에 따라 잡음 모델이 달라지기 때문에 범용적으로 이용하기엔 무리가 있다. 또한 색상 영상을 이용하여 깊이를 보정하는 방법은 환경에 영향을 받는 색상 영상의 특성상 정확한 깊이 보정을 기대하긴 어려운 한계가 있다. The existing correction method using the depth image has been studied to remove the noise using the noise model in the plane model. Also, a method to remove the depth error by matching with the color image was proposed. However, the method using the noise model is not suitable for general use because the noise model varies depending on the depth measurement method of the depth camera. In addition, the method of correcting the depth using the color image has a limitation that it is difficult to expect an accurate depth correction due to the characteristics of the color image affected by the environment.

(논문 001) B. T. Oh, J. Lee, and D. S. Park, “Depth Map Coding Based on Synthesized View Distortion Function,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Vol. 5, No. 7, 2011, pp. 1344-1352.(Paper No. 001) B. T. Oh, J. Lee, and D. S. Park, "Depth Map Coding Based on Synthesized View Distortion Function," IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Vol. 5, No. 7, 2011, pp. 1344-1352.

본 발명의 목적은 구면 모델링을 통한 깊이 정보를 보정하여 깊이 값의 정확도를 향상시킬 수 있는 구면 모델링을 통한 깊이 정보 보정 방법과 보정 장치를 제공함에 있다.It is an object of the present invention to provide a depth information correction method and a correction device through spherical modeling which can improve the accuracy of depth values by correcting depth information through spherical modeling.

또한 본 발명은 깊이 영상 내의 구면 영역에 대한 정보를 추출하여 깊이 값을 예측할 수 있는 장치 및 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정 방법을 제공할 수 있다.Also, the present invention can provide a device capable of extracting information on a spherical region in a depth image to predict a depth value, and a method of correcting a depth image through spherical modeling.

본 발명의 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정 방법은, 깊이 영상 내의 구면의 객체 정보를 검출하는 단계; 및 상기 깊이 영상 내의 화소의 측정된 깊이 값을 상기 깊이 영상 내의 화소의 상기 구면의 객체 정보로부터 결정된 깊이 값으로 보정하는 단계;를 포함하는 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정방법을 제공할 수 있다.A method of correcting a depth image through spherical modeling according to an embodiment of the present invention includes: detecting object information of a spherical surface in a depth image; And correcting the measured depth value of the pixel in the depth image to a depth value determined from object information of the spherical surface of the pixel in the depth image.

또한 본 발명의 다른 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정 방법의 상기 구면의 객체 정보는 상기 깊이 영상 내의 화소의 상기 구면의 객체 정보로부터 결정된 깊이 값과 측정된 깊이 값의 오차가 최소가 되도록 하는 구면으로부터 검출되는 것을 특징으로 하는 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 부호화방법을 제공할 수도 있다.The object information of the spherical surface in the method of correcting the depth image through the spherical modeling according to another embodiment of the present invention may have a minimum difference between the depth value determined from the object information of the spherical surface of the pixel in the depth image and the measured depth value The method of the present invention can be applied to a method of encoding a depth image through spherical modeling.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정 방법의 3차원 공간 상의 객체의 좌표 값 중 깊이 좌표 값이 화소의 측정된 깊이 값으로 투영되는 깊이 영상을 생성하는 단계; 상기 객체를 미결정매개변수로 표현된 구의 방정식으로 모델링하는 단계; 보정 대상 화소의 미결정깊이변수와 측정된 화소의 깊이 값에 기초하여 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 결정매개변수를 생성하는 단계; 및 상기 결정매개변수로부터 상기 보정 대상 화소의 미결정깊이변수의 값을 결정하여 결정깊이값을 생성하는 단계;를 포함하는 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 부호화방법을 제공할 수도 있다.Generating a depth image in which a depth coordinate value of an object on a three-dimensional space in the method of correcting a depth image through spherical modeling according to another embodiment of the present invention is projected to a measured depth value of the pixel; Modeling the object as an equation of a sphere represented by an undetermined parameter; Determining a value of the undetermined parameter based on a depth value of a measured pixel and a microcrystalline depth variable of a pixel to be corrected to generate a determination parameter; And generating a determined depth value by determining a value of the uncertain depth variable of the correction target pixel from the determination parameter.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정 방법의 상기 결정매개변수를 생성하는 단계는, 상기 보정 대상 화소의 미결정깊이변수와 측정된 화소의 깊이 값의 오차가 최소가 되도록 하는 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 결정매개변수를 생성하는 것을 특징으로 하는 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 부호화방법을 제공할 수도 있다.The step of generating the decision parameter of the depth image correction method using spherical modeling according to another embodiment of the present invention may further include the steps of: And determining a value of the uncertainty parameter to generate a decision parameter. The method of the present invention may provide a method of encoding a depth image through spherical modeling.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정 방법은 최소자승법을 적용하여 상기 오차가 최소가 되도록 하는 상기 미결정매개변수의 값을 결정하는 것을 특징으로 하는According to still another aspect of the present invention, there is provided a method of correcting a depth image through spherical modeling, which comprises applying a least square method to determine a value of the uncertainty parameter that minimizes the error

구면 모델링을 통한 깊이 영상의 부호화방법을 제공할 수도 있다.A method of encoding a depth image through spherical modeling may be provided.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정 방법은 상기 측정된 깊이 값을 상기 결정깊이값으로 변경하여 상기 보정 대상 화소의 깊이 값을 보정하는 것을 특징으로 하는 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 부호화방법을 제공할 수도 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of correcting a depth image through spherical modeling, the method comprising: correcting a depth value of the correction target pixel by changing the measured depth value to the determined depth value; Thereby providing a depth image encoding method.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정 방법의 상기 결정깊이값을 생성하는 단계는, 상기 결정매개변수와 상기 보정 대상 화소의 좌표 값 그리고 초점거리에 기초하여 생성하는 것을 특징으로 하는 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 부호화방법을 제공할 수도 있다.The generating of the depth value of the depth image by the spherical modeling according to another embodiment of the present invention may include generating the depth value based on the determination parameter and the coordinate value of the correction target pixel and the focal distance The depth image may be encoded using the spherical surface modeling method.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정 방법은 상기 깊이 영상을 복수개의 블록으로 분할하는 단계;를 더 포함하고, 상기 복수개의 블록 별로 블록 내의 화소를 보정하는 것을 특징으로 하는 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 부호화방법을 제공할 수도 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of correcting a depth image through spherical modeling, the method further comprising: dividing the depth image into a plurality of blocks, A depth image may be encoded by using the spherical surface modeling.

본 발명에 따른 실시예는 카메라의 종류에 상관없이 깊이 영상을 보정할 수 있다.The embodiment according to the present invention can correct the depth image irrespective of the type of the camera.

또한 본 발명의 실시예는 깊이 영상 내의 구면 정보를 블록내의 깊이 값을 이용하여 찾아내어 구면을 포함하는 깊이 영상의 깊이 값을 예측하여 깊이 정보를 정확히 보정할 수 있다.Also, the embodiment of the present invention can accurately correct the depth information by finding the spherical information in the depth image using the depth value in the block and estimating the depth value of the depth image including the spherical surface.

또한 본 발명의 실시예는 구면을 촬영한 영상뿐만 아니라 복잡한 깊이 값을 가지는 영상에 대해서도 깊이 값의 보정의 정확도를 향상시킬 수 있다.In addition, the embodiment of the present invention can improve the accuracy of correction of the depth value not only for an image of a spherical surface but also for an image having a complex depth value.

또한 본 발명의 실시예는 정확한 깊이 값을 찾아내어 좀 더 정밀한 깊이 정보를 통한 제스처 인식이나 촬영 영역에 대한 모델링 정보를 획득할 수 있다.In addition, the embodiment of the present invention can acquire gesture recognition or modeling information for a shooting region by finding accurate depth values and using more accurate depth information.

도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 보정장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이다.
도 1b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 보정장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이다.
도 1c는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 보정장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에서 적용되는 깊이의 개념을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 구가 세계 좌표계 상에 표시되었을 때 영상 평면 상에 투영되는 구의 한 점에 대한 개념도이다.
도 4는 X, Z 축에 따른 임의의 한 점과 2차원 영상 평면의 한 점을 나타낸 직각 좌표계로써, 도 3의 구를 Y축과 수직한 평면으로 절단하여 구를 원으로 나타낸 도면이다.
도 5는 깊이정보보정부를 구성하는 구성들의 블록도이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 깊이 정보 보정 방법에 관한 흐름도이다.
FIG. 1A is a block diagram of a correction apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention and a configuration thereof.
FIG. 1B is a block diagram of a correction apparatus according to another embodiment of the present invention and the constructions constituting the correction apparatus.
FIG. 1C is a block diagram of a correction apparatus and structures of the correction apparatus according to another embodiment of the present invention.
2 is a conceptual diagram for explaining the concept of depth applied in the embodiment of the present invention.
3 is a conceptual diagram of a point of a sphere projected on an image plane when the sphere is displayed on the world coordinate system.
FIG. 4 is a rectangular coordinate system showing an arbitrary point along the X and Z axes and a point of the 2D image plane. FIG. 4 is a circle showing a sphere formed by cutting the sphere of FIG. 3 into a plane perpendicular to the Y axis.
5 is a block diagram of the constructions constituting the depth information correction section.
6 and 7 are flowcharts illustrating a method of correcting depth information of a depth image through spherical modeling according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. 또한, 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. The effects and features of the present invention and methods of achieving them will be apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described below, but may be implemented in various forms. In the following embodiments, the terms first, second, and the like are used for the purpose of distinguishing one element from another element, not the limitative meaning. Also, the singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. Also, the terms include, including, etc. mean that there is a feature, or element, recited in the specification and does not preclude the possibility that one or more other features or components may be added. Also, in the drawings, for convenience of explanation, the components may be exaggerated or reduced in size. For example, the size and thickness of each component shown in the drawings are arbitrarily shown for convenience of explanation, and thus the present invention is not necessarily limited to those shown in the drawings.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to like or corresponding components throughout the drawings, and a duplicate description thereof will be omitted .

<보정장치><Correction Apparatus>

도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 보정장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이고, 도 1b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 보정장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이고, 도 1c는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 보정장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이며, 도 1d는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 부호화부를 포함하는 보정장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이다. 그리고 도 2는 본 발명의 실시예에서 적용되는 깊이의 개념을 설명하기 위한 개념도이다.FIG. 1A is a block diagram of a correction apparatus according to an embodiment of the present invention and FIG. 1B is a block diagram of a correction apparatus according to another embodiment of the present invention, and FIG. FIG. 1D is a block diagram of a correction apparatus including an encoding unit according to another embodiment of the present invention, and a configuration thereof. FIG. 1D is a block diagram of a correction apparatus according to another embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining the concept of depth applied in the embodiment of the present invention.

또한 각 구성들 각각의 블록은 설명의 편의를 위하여 구분한 것으로 하나의 구성으로 통합될 수도 있다.Also, each block of each structure is classified for convenience of description and may be integrated into one configuration.

도 1a 내지 도 1d 각각에 따른 실시예를 설명함에 있어서 동일한 구성에 대해서는 동일한 도면 번호를 부여하고 기능과 효과면에서 중복된 설명은 생략한다.In the following description of the embodiment according to each of Figs. 1A to 1D, the same reference numerals are assigned to the same components, and redundant explanations in terms of function and effect are omitted.

또한 각 구성들 각각의 블록은 설명의 편의를 위하여 구분한 것으로 하나의 구성으로 통합될 수도 있다.Also, each block of each structure is classified for convenience of description and may be integrated into one configuration.

도 1 a를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 보정장치(10)는 깊이측정부(100), 깊이정보보정부(200) 및 제어부(300)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1A, a correction apparatus 10 according to an embodiment of the present invention may include a depth measurement unit 100, a depth information correction unit 200, and a control unit 300.

또한 도 1b를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 보정장치(10)는 깊이측정부(100), 깊이정보보정부(200), 제어부(300) 및 블록분할부(600)를 포함할 수 있다. 1B, a correction apparatus 10 according to another embodiment of the present invention includes a depth measurement unit 100, a depth information correction unit 200, a control unit 300, and a block dividing unit 600 .

또한 도 1c를 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 보정장치(10)는 깊이측정부(100), 깊이정보보정부(200), 제어부(300), 부보화부(400) 및 블록분할부(600)를 포함할 수 있다.1C, a correction apparatus 10 according to another exemplary embodiment of the present invention includes a depth measurement unit 100, a depth information correction unit 200, a control unit 300, a booster unit 400, And an install unit 600.

본 발명의 실시예을 구성하는 깊이측정부(100)는 3차원 공간을 촬영할 수 있는 카메라를 구비할 수 있다. The depth measuring unit 100 constituting the embodiment of the present invention may include a camera capable of photographing a three-dimensional space.

또한 깊이측정부(100)가 촬영한 영상의 화소는 RGB의 색상 정보가 아닌 일 예로 mm 단위(이에 한정하는 것은 아님)의 정수로 된 깊이 정보가 될 수 있다.In addition, the pixels of the image captured by the depth measuring unit 100 may not be the RGB color information, but may be, for example, depth information in units of mm, but not limited thereto.

또한 깊이측정부(100)는 3차원 공간을 촬영하여 깊이 영상을 생성할 수 있다. 그리고 여기서의 깊이 영상은 일 예로 그레이 레벨(grey level)로 표현될 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니다. 또한 깊이 영상에 속한 각각의 화소는 깊이 값을 가질 수 있으며, 깊이 값은 카메라가 촬영한 장면의 해당 화소에 대응되는 지점에서 카메라까지의 거리를 의미할 수 있다.Also, the depth measuring unit 100 can capture a three-dimensional space and generate a depth image. Here, the depth image can be represented by, for example, a gray level, but is not limited thereto. Also, each pixel belonging to the depth image may have a depth value, and the depth value may mean the distance from the point corresponding to the corresponding pixel of the scene shot by the camera to the camera.

<깊이 측정 방식><Depth measurement method>

또한 깊이측정부(100)는 3차원 공간 상에 광을 조사하고 3차원 공간 상의 물체로부터 반사되어 되돌아오는 반사광을 수신할 수 있다. 그리고 광의 출사 후 반사광의 수신 시점까지의 시간 정보를 이용하여 물체의 깊이 정보를 검출할 수 있다. 보다 상세하게는 깊이측정부(100)는 TOF(Time Of Flight) 카메라를 구비하고, TOF의 카메라는 in phase receptor와 out phase receptor로 구성된 이미지센서와 광을 출사하는 발광다이오드로 구성될 수 있다. 또한 발광다이오드로부터 모듈레이션(modulation)되며 출사된 광에 동기하여 이미지센서가 활성화되는데, 발광다이오드가 턴온된 상태에서는 in phase receptor가 활성화되고, 발광다이오드가 턴오프된 상태에서는 out phase receptor가 활성화 될 수 있다. 그리고 in phase receptor와 out phase receptor 들은 시간차를 두고 서로 다른 시점에 활성화되므로 물체와의 거리에 따라서 수신되는(누적되는) 광량에 차이가 발생하게 되고 이러한 광량에 차이를 비교하여 물체와의 거리를 측정할 수 있다.In addition, the depth measuring unit 100 can irradiate light onto the three-dimensional space and receive reflected light reflected from the object in the three-dimensional space. And depth information of the object can be detected using the time information from the output of light to the point of time of receiving the reflected light. More specifically, the depth measuring unit 100 may include a TOF (Time Of Flight) camera. The TOF camera may include an image sensor including an in-phase receptor and an out-phase receptor, and a light emitting diode that emits light. In addition, the image sensor is activated in synchronization with the emitted light by being modulated from the light emitting diode. When the light emitting diode is turned on, the in-phase receptor is activated and when the light emitting diode is turned off, have. Since the in phase receptors and the out phase receptors are activated at different points of time with a time difference, there is a difference in the amount of light received (accumulated) depending on the distance to the object, and the distance to the object is measured can do.

전술한 바에 따른 깊이 측정과는 달리 깊이측정부(100)는 카메라와 구조광을 출력하는 프로젝터로 구성되어 깊이를 얻고자 하는 객체를 향해 좁은 밴드의 빛을 비추고 다른 시점에서 볼 때에는 왜곡으로 나타날 수 있는 빛에 의한 선들, 즉 광 패턴을 촬영하여 이로부터 객체가 존재하는 3차원 공간 상의 깊이 정보를 검출할 수도 있고, 이와 달리 스테레오 카메라를 구비하여 좌, 우 영상 상호간의 정합점을 찾아내고 정합점간의 차이를 이용하여 3차원 깊이 정보를 추출할 수도 있다. Unlike the depth measurement described above, the depth measuring unit 100 is composed of a camera and a projector that outputs structured light, and it is possible to display a narrow band light toward an object to obtain a depth, Dimensional space in which an object exists, by photographing the lines of light, i.e., a light pattern, by using a stereo camera, and by finding a matching point between the left and right images by using a stereo camera, Dimensional depth information can be extracted using the difference between the three-dimensional depth information.

다만, 깊이측정부(100)의 깊이 검출 방식이 전술한 바에 한정하는 것은 아니고 3차원 깊이 정보를 추출할 수 있는 장치라면 어떠한 장치라도 가능하다.However, the depth detection method of the depth measuring unit 100 is not limited to the above-described method, and any apparatus can be used as long as it can extract three-dimensional depth information.

<깊이의 개념><The concept of depth>

또한 도 2를 참조하여 깊이 영상에서의 깊이(depth)에 대한 개념을 보다 상세하게 설명하면, 깊이측정부(100)의 카메라와 영상이 높여 있는 3차원 공간을 3차원 좌표계인 세계 좌표계(world coordinate system)로 표현할 수 있고, 카메라 역시 3차원 좌표계인 카메라 좌표계(camera coordinate system)를 가진다. 그리고 카메라는 시계 좌표계의 어느 한 점인 카메라 중심(camera center)에 위치할 수 있다. 또한 카메라의 X, Y, Z 축은 각각 수직축(Vertical axis), 수평축(Horizontal axis), 광축(optical axis)이라고 부르고 광축은 카메라의 빛(ray)의 직진 방향으로써 주축(principal axis)라 한다. 광축과 영상 평면이 만나는 점은 2차원 영상 평면(Image plane) 안의 한 점으로써 주점(principal point)이라고 하며, 카메라 중심으로부터 주점까지의 거리가 카메라의 초점거리(focal length)이다. 그리고 카메라의 투영(projection)에 의해서 촬영하고자 하는 3차원 장면의 각 점은 2차원 영상 평면(Image plane)으로 투영된다. 즉, 깊이측정부(100)의 위치는 3차원 카메라 좌표계의 원점을 나타내고 Z축(optical axis, principal axis)은 눈이 바라보는 방향과 일직선이 된다. 그리고 세계 좌표계의 임의의 한 점 P=(X, Y, Z)는 Z축에 수직인 2차원 영상 평면(image plane)의 임의의 한 점 p=(x, y)로 투영될 수 있다.Referring to FIG. 2, the concept of the depth in the depth image will be described in more detail. A three-dimensional space in which the camera and the image of the depth measuring unit 100 are elevated is referred to as a world coordinate system, and the camera also has a camera coordinate system, which is a three-dimensional coordinate system. The camera may be located at a camera center, which is a point in the clock coordinate system. The X, Y, and Z axes of the camera are referred to as a vertical axis, a horizontal axis, and an optical axis, respectively, and the optical axis is referred to as a principal axis in the direction of a straight line of a camera ray. The point at which the optical axis meets the image plane is called a principal point as a point in the image plane and the distance from the center of the camera to the principal point is the focal length of the camera. Then, each point of the three-dimensional scene to be photographed by projection of the camera is projected onto a two-dimensional image plane. That is, the position of the depth measuring unit 100 represents the origin of the three-dimensional camera coordinate system, and the Z axis (optical axis, principal axis) is in line with the direction of the eye. And an arbitrary point P = (X, Y, Z) in the world coordinate system can be projected to an arbitrary point p = (x, y) of a two-dimensional image plane perpendicular to the Z axis.

이 때 3차원 장면의 각점 p=(x, y)은 3차원 좌표계의 P=(X, Y, Z)의 Z값으로 표현될 수 있고 이 때의 2차원 영상 평면은 깊이 영상을 의미할 수 있다.In this case, each point p = (x, y) of the 3D scene can be expressed as the Z value of P = (X, Y, Z) of the 3D coordinate system, have.

한편 본 발명을 설명함에 있어 세계 좌표계와 카메라 좌표계는 서로 일치된 것으로 가정할 수 있다.In describing the present invention, it can be assumed that the world coordinate system and the camera coordinate system coincide with each other.

<깊이 정보의 개념><Concept of depth information>

전술한 바에 기초하여 깊이 영상을 다시 정의하면, 깊이측정부(100)를 기준으로 깊이측정부(100)의 위치와 실물 간의 거리를 상대적인 값으로 수치화한 정보들의 집합이라고 할 수 있고, 이는 영상 단위, 슬라이스 단위 등으로 표현될 수 있으며, 깊이 영상 내에서의 깊이 정보는 픽셀 단위로 표현될 수 있다.If the depth image is redefined based on the above description, it can be said to be a set of information obtained by digitizing the distance between the position of the depth measuring unit 100 and the real object relative to the depth measuring unit 100, , A slice unit, or the like, and the depth information in the depth image can be expressed in pixel units.

또한 하나의 프레임 내에 있는 화소 값은 그 주변 화소값과 상관 관계가 존재하기 때문에 이러한 상관 관계를 이용하여 깊이 정보를 보정할 수 있다. 따라서 깊이 정보를 보정하고자 하는 프레임 내의 어떤 범위에 있는 여러 개의 화소를 모아서 화소 블록을 구성할 수 있다. Also, since the pixel values in one frame have a correlation with the neighboring pixel values, the depth information can be corrected using this correlation. Therefore, a pixel block can be constructed by collecting a plurality of pixels in a certain range within a frame in which depth information is to be corrected.

보다 상세하게는 블록분할부(600)는 수신한 깊이 영상을 제어부(300)에 의해 결정된 사이즈에 따라 각 복수의 블록으로 분할하여 분할된 블록을 출력할 수 있다.More specifically, the block dividing unit 600 divides the received depth image into a plurality of blocks according to a size determined by the controller 300, and outputs the divided blocks.

또한 복수의 블록 각각은 M*N(M, N은 자연수) 화소로 이루어진 영역으로 정의할 수 있다. 예를 들어 M*N은 16*16화로소 이루어진 영역으로 정의할 수 있고 해상도가 증가하면 기본 단위는 32*32나 64*64 화소로 이루어진 영역으로 정의할 수도 있다.Each of the plurality of blocks may be defined as an area consisting of M * N (M, N is a natural number) pixels. For example, M * N can be defined as an area consisting of 16 * 16 pixels. When the resolution is increased, the basic unit can be defined as an area consisting of 32 * 32 pixels or 64 * 64 pixels.

또한 깊이정보보정부(200)는 구면 모델링 보정에 따라 깊이 정보를 보정할 수 있다. 구면 모델링 보정이란 깊이 영상에서 구형 객체에 대해 객체의 표면을 이루는 구면을 추측하는 것으로 한 프레임 내, 또는 한 프레임 내의 특정 영역 또는 한 프레임을 M*N 크기로 분할할 한 블록 내의 보정된 깊이 정보를 통해 해당 블록의 깊이 정보로 표현되는 표면과 제일 근접한 구면을 모델링하여 깊이 정보를 보정하는 것이다.Also, the depth information correction unit 200 can correct the depth information according to the spherical modeling correction. The spherical modeling correction is to estimate the spherical surface that forms the surface of the object with respect to the spherical object in the depth image, and to divide the specific area or one frame within one frame into M * N size And the depth information is corrected by modeling the spherical surface closest to the surface represented by the depth information of the corresponding block.

또한 부호화부(400)는 블록분할부(600)로부터 출력된 분할된 블록들 각각을 제어부(300)에 의해 결정된 부호화 모드에 따라서 부호화할 수 있다. The encoding unit 400 may encode each of the divided blocks output from the block dividing unit 600 according to the encoding mode determined by the control unit 300. [

또한 여기서의 부호화 모드는 구면 모델링 부호화 모드를 포함할 수 있다.Also, The encoding mode may include a spherical modeling encoding mode.

구면 모델링 부호화 모드란 대상 블록의 깊이 정보를 참조 블록 내의 구면 정보를 예측하여 이를 기초로 대상 블록의 깊이 정보를 부호화하는 것이다.The spherical modeling coding mode is to predict the spherical information in the reference block as the depth information of the target block and to encode the depth information of the target block based on the information.

또한 제어부(300)는 분할된 블록들 각각의 화소들의 깊이 값에 기초하여 분할된 블록들 중에서 구면 모델링 모드를 통해 부호화할 블록을 결정할 수 있다. 예를 들어 분할된 블록 내의 화소들 중에서 임의의 화소를 중심으로 상기 임의의 화소에서 멀어지는 주변 화소 영역으로 갈수록 점진적으로 깊이 값이 증가 또는 감소하는 경우 해당 블록 내에는 구면 영역이 포함된 것으로 예측할 수 있고, 이렇게 구면 영역이 포함된 것으로 예측된 블록들을 구분하여 구분된 블록들의 정보를 저장할 수 있다.Also, the controller 300 may determine a block to be encoded through the spherical modeling mode among the divided blocks based on the depth values of the pixels of the divided blocks. For example, if the depth value gradually increases or decreases from a pixel in a divided block toward an adjacent pixel region moving away from the arbitrary pixel with respect to an arbitrary pixel, it can be predicted that a spherical region is included in the corresponding block , It is possible to store information of blocks classified by dividing blocks predicted to include the spherical area.

<구면 모델링을 통한 보정><Calibration through spherical modeling>

도 3은 구가 세계 좌표계 상에 표시되었을 때 영상 평면 상에 투영되는 구의 한 점에 대한 개념도이고, 도 4는 X, Z 축에 따른 임의의 한 점과 2차원 영상 평면의 한 점을 나타낸 직각 좌표계로써, 도 3의 구를 Y축과 수직한 평면으로 절단하여 구를 원으로 나타낸 도면이다.FIG. 3 is a conceptual view of a point of a sphere projected on an image plane when a sphere is displayed on a world coordinate system, and FIG. 4 is a diagram illustrating a point of an arbitrary point along the X, 3 as a coordinate system, the sphere being cut in a plane perpendicular to the Y-axis and being a circle.

도 3 및 도 4를 참조하면, 깊이정보보정부(200)는 보정 대상 화소의 주변 화소들 n개의 화소의 좌표 및 깊이 값에 기초하여 보정된 깊이 값을 생성할 수 있고, 여기서의 n의 값은 3차원 공간의 객체의 정보에 기초하여 조절될 수 있다. 예를 들어 3차원 공간 상에 구면을 가진 객체가 존재하지 않는 경우의 n값은 3차원 공간 상에 구면을 가진 객체가 존재하는 경우 n값보다 클 수 있다.Referring to FIGS. 3 and 4, the depth information correction unit 200 may generate a corrected depth value based on the coordinates and depth values of n pixels surrounding the target pixel, where the value of n Dimensional space can be adjusted based on the information of the object in the three-dimensional space. For example, if there is no object with a sphere on the 3D space, the value of n may be larger than n if there is an object with a sphere on the 3D space.

또한 깊이 영상 내 구형 객체의 표면은 Z축이 카메라의 광축으로 나타내는 3차원 카메라 좌표계에서 수학식 1로 모델링 될 수 있다. 이러한 구 표면은 깊이검출부(100)를 통해 카메라 초점 거리 f에 위치하는 가상의 영상 평면(h, w) 좌표에 위치한 화소에 깊이 값 d가 투영될 수 있다. 그리고 이 화소로 투영된 3차원 공간 상의 좌표는 카메라와 영상 평면이 이루는 삼각형과 카메라와 촬영된 구면 객체 상의 한점을 지나고 X축과 평행한 직선이 이루는 삼각형의 닮은 관계는 수학식 2를 충족할 수 있다.In addition, the surface of the spherical object in the depth image can be modeled as Equation 1 in the 3D camera coordinate system in which the Z axis is represented by the optical axis of the camera. Such a spherical surface may be projected through a depth detector 100 with a depth value d to a pixel positioned at a virtual image plane (h, w) coordinate located at a camera focal distance f. The coordinates on the three-dimensional space projected on this pixel are defined as follows: a triangle formed by the camera and the image plane passes through a point on the camera and the captured spherical object, and a similarity relationship of a triangle formed by a straight line parallel to the X- have.

[수학식 1] [Equation 1]

Figure 112016129833131-pat00001
Figure 112016129833131-pat00001

수학식 1에서의 (x, y, z)는 구면 객체의 한 점의 좌표이고, a, b, c는 구의 중심이고, r은 구의 반지름이다. 그리고 구의 방정식의 매개변수인 a, b, c, r은 값이 결정되지 않은 미결정매개변수로 정의할 수 있다.In Equation 1, (x, y, z) is a coordinate of a point of the spherical object, a, b, and c are centers of the sphere, and r is the radius of the sphere. And a, b, c, and r, which are parameters of the sphere equation, can be defined as undetermined parameters whose values are not determined.

[수학식 2]&Quot; (2) &quot;

Figure 112016129833131-pat00002
Figure 112016129833131-pat00002

수학식 2에서의 f는 초점거리이다.In Equation (2), f is the focal length.

[수학식 3]&Quot; (3) &quot;

Figure 112016129833131-pat00003
Figure 112016129833131-pat00003

Figure 112016129833131-pat00004
Figure 112016129833131-pat00004

수학식 3에서 height는 깊이검출부(100)의 카메라가 구비한 이미지센서의 유효 센서의 수직 방향의 크기를 의미하고, width는 유효센서의 수평 방향의 크기를 의미한다. 또한

Figure 112016129833131-pat00005
는 수직 방향의 화각을 의미하고,
Figure 112016129833131-pat00006
는 수평방향의 화각을 의미한다.In Equation (3), height denotes the vertical size of the effective sensor of the image sensor provided in the camera of the depth detector 100, and width denotes the size of the effective sensor in the horizontal direction. Also
Figure 112016129833131-pat00005
Means an angle of view in the vertical direction,
Figure 112016129833131-pat00006
Means an angle of view in the horizontal direction.

구면을 나타내는 식인 수학식 1을 화소 좌표계의 좌표 (h, w)로 나타낸 식은 수학식 4를 충족(수학식 1에 수학식 2를 대입 정리)하고, 이 경우 이 식은 깊이 d의 2차식으로 정리할 수 있다.The equation represented by the equation (1) representing the spherical surface expressed by the coordinates (h, w) of the pixel coordinate system meets the equation (4) (equation (2) is substituted into equation (2)). .

[수학식 4]&Quot; (4) &quot;

Figure 112016129833131-pat00007
Figure 112016129833131-pat00007

또한 d의 이차식으로 나타난 수학식 4의 근을 구하면, d는 수학식 5를 충족할 수 있다.Further, if the root of Equation (4) expressed by the quadratic expression of d is found, d can satisfy Equation (5).

[수학식 5]&Quot; (5) &quot;

Figure 112016129833131-pat00008
Figure 112016129833131-pat00008

이 경우 수학식 5에서의 d는 수학식 1로 나타나는 구면의 매개변수 a, b, c, r이 주어졌을 때의 깊이 값으로 이상적인 깊이 값으로 볼 수 있다.In this case, d in Equation (5) can be regarded as an ideal depth value when the parameters a, b, c, and r of the spherical surface represented by Equation (1) are given.

또한 수학식 5에서의 이상적인 깊이 값 d는 값이 결정되지 않은 미결정깊이변수로 정의할 수 있다.Also, the ideal depth value d in Equation (5) can be defined as a pending depth variable whose value is not determined.

이상적인 깊이 값 d(미결정깊이변수)와 (h, w)에서 실제로 측정된 깊이 값

Figure 112016129833131-pat00009
의 차이가 제일 작을 때의 a, b, c, r(값이 결정된 매개변수: 결정매개변수)를 구함으로써 대상 블록에서 최적의 구의 방정식을 구하여 이상적인 깊이 값을 결정할 수 있다. 이 때 모델링된 표면의 (h, w)에서의 근사된 구면의 미결정깊이변수와 실제로 측정된 깊이의 오차
Figure 112016129833131-pat00010
가 최소가 되도록 인자를 결정하기 위해 최소자승법을 적용할 수 있다. 이 때 e는 매개변수에 대해 비선형식으로 나타나므로 가우스-뉴턴법을 적용할 수 있다.The ideal depth value d (undetermined depth variable) and the depth value actually measured (h, w)
Figure 112016129833131-pat00009
The ideal depth value can be determined by obtaining the optimal sphere equation in the target block by obtaining a, b, c, and r (the parameter whose value is determined: the decision parameter) when the difference is smallest. At this time, the microcrystalline depth parameter of the approximated spherical surface at (h, w) of the modeled surface and the error of actually measured depth
Figure 112016129833131-pat00010
The least squares method can be applied to determine the factor to be the minimum. In this case, e is nonlinear with respect to the parameter, so the Gauss-Newton method can be applied.

가우스-뉴턴 법에서 n단계에서 대상 블록 내 각 화소에서의 d(미결정깊이변수)와 실제 측정된 깊이 값

Figure 112016129833131-pat00011
의 차로 이루어진 행렬
Figure 112016129833131-pat00012
Figure 112016129833131-pat00013
에서의 자코비안 행렬
Figure 112016129833131-pat00014
, 미결정매개변수 값을 나타내는
Figure 112016129833131-pat00015
은 수학식 6을 충족한다.In the Gauss-Newton method, d (uncertainty depth variable) and actual measured depth value
Figure 112016129833131-pat00011
A matrix consisting of
Figure 112016129833131-pat00012
and
Figure 112016129833131-pat00013
Jacobian procession in
Figure 112016129833131-pat00014
, Indicating the value of the indeterminate parameter
Figure 112016129833131-pat00015
Satisfies Equation (6).

[수학식 6]&Quot; (6) &quot;

Figure 112016129833131-pat00016
,
Figure 112016129833131-pat00017
,
Figure 112016129833131-pat00016
,
Figure 112016129833131-pat00017
,

Figure 112016129833131-pat00018
Figure 112016129833131-pat00018

Figure 112016129833131-pat00019
Figure 112016129833131-pat00019

Figure 112016129833131-pat00020
Figure 112016129833131-pat00020

Figure 112016129833131-pat00021
Figure 112016129833131-pat00021

Figure 112016129833131-pat00022
Figure 112016129833131-pat00022

또한 가우스-뉴턴법을 적용하여 수학식 7과 같이 다음 단계의 인자 값인

Figure 112016129833131-pat00023
을 구할 수 있다.Also, by applying the Gauss-Newton method, as shown in Equation 7,
Figure 112016129833131-pat00023
Can be obtained.

[수학식 7]&Quot; (7) &quot;

Figure 112016129833131-pat00024
Figure 112016129833131-pat00024

이를 P회 반복하여 주어진 깊이 값으로 이루어진 표면과 제일 근접한 구면을 구하고 구의 방정식의 미결정매개변수의 값을 결정할 수 있다. 그리고 값이 결정도니 결정매개변수와 보정 대상 화소의 좌표 값 그리고 초점거리(f)를 수학식 5에 대입 연산함에 따라 보정 대상 화소

Figure 112016129833131-pat00025
의 이상적인 깊이 값 d(값이 결정된 미결정깊이값= 결정깊이값)를 결정함으로써 보정 대상 화소의 깊이 값을 이상적인 깊이 값(결정깊이값)으로 보정할 수 있다.This is repeated P times to obtain the spherical surface closest to the surface with a given depth value and to determine the value of the uncertainty parameter of the equation of the sphere. Then, the value is determined by substituting the determination parameter, the coordinate value of the correction target pixel, and the focal length f into the equation (5)
Figure 112016129833131-pat00025
The depth value of the correction target pixel can be corrected to the ideal depth value (crystal depth value) by determining the ideal depth value d (the undetermined depth value = the determined depth value).

이 때 초기 매개변수

Figure 112016129833131-pat00026
를 정함에 있어
Figure 112016129833131-pat00027
Figure 112016129833131-pat00028
값은 블록 중심의 좌표인
Figure 112016129833131-pat00029
Figure 112016129833131-pat00030
를 수학식 2에 대입하여 구할 수 있고,
Figure 112016129833131-pat00031
은 임의의 초기값
Figure 112016129833131-pat00032
를 대입한다.
Figure 112016129833131-pat00033
은 블록 중심의 깊이 값
Figure 112016129833131-pat00034
에서
Figure 112016129833131-pat00035
을 더한 수치를 초기 값으로 할 수 있다.At this time,
Figure 112016129833131-pat00026
In determining
Figure 112016129833131-pat00027
and
Figure 112016129833131-pat00028
The value is the coordinate of the block center
Figure 112016129833131-pat00029
Wow
Figure 112016129833131-pat00030
Can be obtained by substituting in Equation (2)
Figure 112016129833131-pat00031
Lt; RTI ID = 0.0 &gt;
Figure 112016129833131-pat00032
.
Figure 112016129833131-pat00033
Is the depth value of the block center
Figure 112016129833131-pat00034
in
Figure 112016129833131-pat00035
Can be used as an initial value.

또한 부호화부(400)는 구해진 매개변수(결정매개변수)를 토대로 대상 블록 내 각 화소

Figure 112016129833131-pat00036
에서의
Figure 112016129833131-pat00037
와 모델링 과정을 수행하여 찾은 매개변수에서의 깊이 값
Figure 112016129833131-pat00038
(결정깊이값)의 차이를 이용하여 각 화소를 부호화할 수 있다. 그 후 각 대상 블록에서의 블록 내 부호화된 화소와 함께 구의 매개변수 값(결정매개변수)도 부호화하여 전체 영상을 부호화할 수 있다.Also, the encoding unit 400 determines the number of pixels (pixels) in the target block based on the obtained parameters
Figure 112016129833131-pat00036
In
Figure 112016129833131-pat00037
And the depth value of the parameter found by performing the modeling process
Figure 112016129833131-pat00038
(The depth value of the crystal). Then, the parameter values (decision parameters) of the sphere as well as the intra-block coded pixels in each target block can be coded to encode the entire image.

<구면 모델링을 통한 깊이 영상의 깊이 정보 보정 방법><Depth information correction method of depth image through spherical modeling>

도 5는 깊이정보보정부를 구성하는 구성들의 블록도이다.5 is a block diagram of the constructions constituting the depth information correction section.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 깊이정보보정부(200)는 깊이영상 구면모델링부(210), 매개변수연산부(220), 보정깊이정보연산부(230)를 포함할 수 있다.5, the depth information correction unit 200 may include a depth image spherical modeling unit 210, a parameter operation unit 220, and a correction depth information operation unit 230 according to an exemplary embodiment of the present invention.

깊이영상 구면모델링부(210)는 깊이 영상 내에 포함된 구면 객체를 전술한 수학식 1과 같은 구의 방정식으로 모델링할 수 있다.The depth image spherical modeling unit 210 may model the spherical object included in the depth image as an equation of a sphere such as Equation (1).

또한 매개변수연산부(220)는 깊이 영상 내의 화소들의 깊이 값과 좌표 값이 구의 방정식을 충족하도록, 구의 방정식의 매개변수(결정매개변수)를 전술한 수학식 2 내지 6에 따라 결정할 수 있다.Further, the parameter operation unit 220 can determine the parameters (determination parameters) of the sphere equation according to the above-described Equations 2 to 6 so that the depth value and the coordinate value of the pixels in the depth image satisfy the equation of the sphere.

또한 보정깊이정보연산부(230)는 매개변수연산부(220)로부터 결정된 구의 방정식의 매개변수(결정매개변수)를 이용하여 전술한 수학식 5에 따른 깊이 영상 내의 화소들의 이상적인 깊이 값(구면의 객체 정보로부터 결정된 깊이 값, 결정깊이값)을 결정할 수 있다.The correction depth information calculation unit 230 calculates an ideal depth value of the pixels in the depth image according to Equation (5) using the parameter (determination parameter) of the equation of the sphere determined by the parameter calculation unit 220 The depth value, the depth value determined from the depth value, and the crystal depth value).

한편 깊이영상 구면모델링부(210)는 복수개로 분할된 블록들 별로 각각에 포함된 구면 객체를 구의 방정식으로 모델링할 수 있다. 이 경우 매개변수연산부(220)는 블록 내의 화소들의 깊이 값과 좌표 값이 구의 방정식을 충족하도록 구의 방정식의 결정매개변수를 구할 수도 있다. 그리고 보정깊이정보연산부(230)는 블록 내의 화소들의 결정깊이값을 구하여 측정된 깊이 값을 결정깊이값으로 보정할 수 있다.Meanwhile, the depth image spherical modeling unit 210 may model spherical objects included in each of a plurality of divided blocks into spherical equations. In this case, the parameter operation unit 220 may obtain the determination parameters of the equation of the sphere such that the depth value and the coordinate value of the pixels in the block satisfy the equation of the sphere. Then, the correction depth information calculation unit 230 may obtain the crystal depth value of the pixels in the block and correct the measured depth value to the crystal depth value.

도 6 및 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 깊이 정보 보정 방법에 관한 흐름도이다.6 and 7 are flowcharts illustrating a method of correcting depth information of a depth image through spherical modeling according to an embodiment of the present invention.

도 6 및 도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 깊이 정보 보정 방법은, 3차원 공간 상의 객체의 좌표 값 중 깊이 좌표 값이 화소의 측정된 깊이 값으로 투영되는 깊이 영상을 생성하는 단계(S100), 상기 객체를 미결정매개변수로 표현된 구의 방정식으로 모델링하는 단계(S200), 보정 대상 화소의 미결정깊이변수와 측정된 화소의 깊이 값에 기초하여 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 결정매개변수를 생성하는 단계(S300) 및 상기 결정매개변수로부터 상기 보정 대상 화소의 미결정깊이변수의 값을 결정하여 결정깊이값을 생성하는 단계(S400)를 포함할 수 있다.6 and 7, a method of correcting depth information of a depth image through spherical modeling according to an embodiment of the present invention is a method of correcting depth information of a three- (S200) of modeling the object as an equation of a sphere expressed by an undetermined parameter (S200), a step (S200) of generating a depth image based on the undetermined depth variable of the pixel to be corrected and the depth value of the measured pixel (S300) of determining a value of a variable to generate a decision parameter (S300), and generating a decision depth value by determining a value of the uncertain depth variable of the correction target pixel from the decision parameter (S400) .

보다 상세하게는 상기 결정매개변수를 생성하는 단계(S300)는 상기 보정 대상 화소의 미결정깊이변수와 측정된 화소의 깊이 값의 오차가 최소가 되도록 하는 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 결정매개변수를 생성할 수 있다. 즉 최소자승법을 적용하여 상기 오차가 최소가 되도록 하는 상기 미결정매개변수의 값을 결정할 수 있다.More specifically, the step of generating the decision parameter (S300) may include determining a value of the undetermined parameter that minimizes an error between the depth value of the measured pixel and the undetermined depth variable of the pixel to be corrected, Lt; / RTI &gt; That is, the least squares method may be applied to determine the value of the undetermined parameter that minimizes the error.

또한 상기 측정된 깊이 값을 상기 결정깊이값으로 변경하여 상기 보정 대상 화소의 깊이 값을 보정하는 단계(S500)를 더 포함할 수 있다.And modifying the depth value of the correction target pixel by changing the measured depth value to the determined depth value (S500).

또한 상기 결정깊이값을 생성하는 단계(S400)는 상기 결정매개변수와 상기 보정 대상 화소의 좌표 값 그리고 초점거리에 기초하여 생성할 수 있다.The step (S400) of generating the crystal depth value may be based on the determination parameter, the coordinate value of the correction target pixel, and the focal distance.

또한 본 발명의 실시예에 따른 구면 모델링을 통한 깊이 영상의 깊이 정보 보정 방법은, 3차원 공간 상의 객체의 좌표 값 중 깊이 좌표 값이 화소의 측정된 깊이 값으로 투영되는 깊이 영상을 생성하는 단계(S100), 상기 깊이 영상을 복수개의 블록으로 분할하는 단계(S200), 상기 복수개의 블록 별로 블록 내에 포함된 객체를 미결정매개변수로 표현된 구의 방정식으로 모델링하는 단계(S300), 블록내 화소의 미결정깊이변수와 측정된 화소의 깊이 값에 기초하여 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 결정매개변수를 생성하는 단계(S400), 상기 결정매개변수로부터 상기 블록내 화소의 미결정깊이변수의 값을 결정하여 결정깊이값을 생성하는 단계(S500) 및 상기 측정된 깊이 값을 상기 결정깊이값으로 변경하여 상기 블록 내의 화소의 깊이 값을 보정하는 단계(S600)를 포함할 수 있다.A method of correcting depth information of a depth image through spherical modeling according to an embodiment of the present invention includes the steps of generating a depth image in which a depth coordinate value of an object on a three-dimensional space is projected to a measured depth value of a pixel The method includes the steps of: dividing the depth image into a plurality of blocks (S200), modeling the objects included in the blocks into an equation of a sphere expressed by an undetermined parameter (S300) Determining a value of the uncertainty parameter based on the depth variable and the depth value of the measured pixel to generate a decision parameter (S400), determining the value of the uncertainty depth variable of the intra-block pixel from the decision parameter (S500) of generating a crystal depth value and correcting the depth value of the pixel in the block by changing the measured depth value to the crystal depth value S 600).

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The embodiments of the present invention described above can be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program commands, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be those specifically designed and configured for the present invention or may be those known and used by those skilled in the computer software arts. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROM and DVD, magneto-optical media such as floptical disks, medium, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code, such as those generated by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be modified into one or more software modules for performing the processing according to the present invention, and vice versa.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.The specific acts described in the present invention are, by way of example, not intended to limit the scope of the invention in any way. For brevity of description, descriptions of conventional electronic configurations, control systems, software, and other functional aspects of such systems may be omitted. Also, the connections or connecting members of the lines between the components shown in the figures are illustrative of functional connections and / or physical or circuit connections, which may be replaced or additionally provided by a variety of functional connections, physical Connection, or circuit connections. Also, unless explicitly mentioned, such as &quot; essential &quot;, &quot; importantly &quot;, etc., it may not be a necessary component for application of the present invention.

또한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술할 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.Although the preferred embodiments of the present invention have been disclosed for illustrative purposes, those skilled in the art will appreciate that various modifications, additions and substitutions are possible, without departing from the scope and spirit of the invention as disclosed in the accompanying claims. It will be understood that the invention can be variously modified and changed without departing from the technical scope thereof. Therefore, the technical scope of the present invention should not be limited to the contents described in the detailed description of the specification, but should be defined by the claims.

10: 보정장치
100: 깊이검출부
200: 깊이정보검출부
210: 깊이영상 구면모델링부
220: 매개변수연산부
230: 보정깊이정보연산부
300: 제어부
400: 부호화부
600: 블록분할부
10: Correction device
100: depth detector
200: Depth information detector
210: Depth image spherical modeling unit
220: Parameter operation unit
230: correction depth information calculating section
300:
400:
600: Block division

Claims (8)

삭제delete 삭제delete 3차원 공간 상의 객체의 좌표 값 중 깊이 좌표 값이 화소의 측정된 깊이 값으로 투영되는 깊이 영상을 생성하는 단계;
상기 객체를 미결정매개변수로 표현된 구의 방정식으로 모델링하는 단계;
보정 대상 화소의 미결정깊이변수와 측정된 화소의 깊이 값에 기초하여 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 결정매개변수를 생성하는 단계; 및
상기 결정매개변수로부터 상기 보정 대상 화소의 미결정깊이변수의 값을 결정하여 결정깊이값을 생성하는 단계;를 포함하고,
상기 결정매개변수를 생성하는 단계는,
상기 보정 대상 화소의 미결정깊이변수와 측정된 화소의 깊이 값의 오차가 최소가 되도록 하는 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 결정매개변수를 생성하고,
상기 구의 방정식은 수학식 1을 충족하고,
수학식 1 및 수학식 2로부터 생성된 수학식 3의 상기 미결정깊이변수 d와 상기 보정 대상 화소의 측정된 화소의 깊이 값의 오차가 최소가 되도록 하는 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 상기 결정매개변수를 생성하는 것을 특징으로 하는
구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정방법.
[수학식 1]
Figure 112018039758702-pat00048

수학식 1에서의 (x, y, z)는 구면 객체의 한 점의 좌표이고, a, b, c는 구의 중심이고, r은 구의 반지름이다. 구의 방정식의 매개변수인 a, b, c, r은 미결정매개변수이다.
[수학식 2]
Figure 112018039758702-pat00049

수학식 2에서의 f는 초점거리이다.
f는 초점거리이고, d는 상기 초점거리에 위치하는 영상 평면 좌표(h, w)에 위치한 화소의 깊이 값이다.
[수학식 3]
Figure 112018039758702-pat00050
Generating a depth image in which a depth coordinate value of a coordinate value of an object on a three-dimensional space is projected to a measured depth value of the pixel;
Modeling the object as an equation of a sphere represented by an undetermined parameter;
Determining a value of the undetermined parameter based on a depth value of a measured pixel and a microcrystalline depth variable of a pixel to be corrected to generate a determination parameter; And
Determining a value of the microcrystalline depth variable of the correction target pixel from the determination parameter to generate a crystal depth value,
Wherein generating the decision parameter comprises:
Determining a value of the undetermined parameter that minimizes an error between a depth value of the undetermined depth of the pixel to be corrected and a depth value of the measured pixel to generate a determination parameter,
The equation of the sphere satisfies the equation (1)
Determining a value of the undetermined parameter such that an error between the undetermined depth variable d of Equation (3) generated from Equations (1) and (2) and the depth value of the measured pixel of the correction target pixel is minimized, &Lt; / RTI &gt;
Correction method of depth image through spherical modeling.
[Equation 1]
Figure 112018039758702-pat00048

In Equation 1, (x, y, z) is a coordinate of a point of the spherical object, a, b, and c are centers of the sphere, and r is the radius of the sphere. The parameters a, b, c, and r of the sphere's equation are undetermined parameters.
&Quot; (2) &quot;
Figure 112018039758702-pat00049

In Equation (2), f is the focal length.
f is the focal length, and d is the depth value of the pixel located at the image plane coordinate (h, w) located at the focal distance.
&Quot; (3) &quot;
Figure 112018039758702-pat00050
삭제delete 제3 항에 있어서,
최소자승법을 적용하여 상기 오차가 최소가 되도록 하는 상기 미결정매개변수의 값을 결정하는 것을 특징으로 하는
구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정방법.
The method of claim 3,
Determining a value of the undetermined parameter that minimizes the error by applying a least squares method
Correction method of depth image through spherical modeling.
제3 항에 있어서,
상기 측정된 깊이 값을 상기 결정깊이값으로 변경하여 상기 보정 대상 화소의 깊이 값을 보정하는 것을 특징으로 하는
구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정방법.
The method of claim 3,
And the depth value of the correction target pixel is corrected by changing the measured depth value to the crystal depth value.
Correction method of depth image through spherical modeling.
제3 항에 있어서,
상기 결정깊이값을 생성하는 단계는,
상기 결정매개변수와 상기 보정 대상 화소의 좌표 값 그리고 초점거리에 기초하여 생성하는 것을 특징으로 하는
구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정방법.
The method of claim 3,
Wherein the step of generating the crystal depth value comprises:
Based on the determination parameter, the coordinate value of the correction target pixel, and the focal distance.
Correction method of depth image through spherical modeling.
제3 항에 있어서,
상기 깊이 영상을 복수개의 블록으로 분할하는 단계;를 더 포함하고,
상기 복수개의 블록 별로 블록 내의 화소를 보정하는 것을 특징으로 하는
구면 모델링을 통한 깊이 영상의 보정방법.
The method of claim 3,
Further comprising: dividing the depth image into a plurality of blocks,
Wherein pixels in the block are corrected for each of the plurality of blocks
Correction method of depth image through spherical modeling.
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KR20150073679A (en) * 2013-12-23 2015-07-01 경북대학교 산학협력단 Method of calibration of multi-view depth sensor using a spherical object and apparatus using the same
KR101589167B1 (en) * 2015-02-09 2016-01-27 동의대학교 산학협력단 System and Method for Correcting Perspective Distortion Image Using Depth Information

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
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논문:이동석 외 1명*

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