KR20200099834A - 움직임 검출을 수행하는 방법 및 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치 - Google Patents

Abstract

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치에서 움직임 검출을 수행하는 방법은 현재 프레임의 잡음 정도에 기초하여 상기 SAD값과 상기 ADS값의 가중평균값을 계산하고, 계산된 가중평균값을 각 픽셀의 움직임검출값으로 설정하는 단계;및 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크 내에서 상기 설정된 움직임검출값이 기설정된 움직임검출값 MD_lv보다 큰 픽셀의 개수가 기설정된 개수 md__num를 초과하는 경우 맥스필터링을 수행하는 것을 특징으로 한다.

Description

움직임 검출을 수행하는 방법 및 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치{Imaging processing device for motion detection and method thereof}

본 발명은 영상처리 방법에 관한 것이다. 보다 상세히, 영상처리과정에서 움직임 검출 방법에 관한 것이다.

최근 디지털 영상은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 이러한 디지털 영상은 획득 과정, 저장 과정, 전송 과정 등 영상 처리 단계에서 발생하는 잡음으로 인해 열화된다. 이러한 잡음은 영상의 화질을 저하시킬 뿐만 아니라 압축(compression), 인식(recognition) 등에 수반되는 과정들의 효율을 떨어뜨리는 요인이 된다. 따라서 디지털 영상의 잡음 제거는 영상 처리 시스템에서 가장 중요한 과정 중의 하나로서, 잡음을 제거하여 화질을 개선함과 동시에 신호의 특성을 보존하는 연구가 요청되고 있다.

연속하는 영상 프레임 간의 상관관계를 이용하여 잡음을 제거하는 기술 중 가중치 기반 평균을 사용하는 SAD(Sum-of-Absolute Difference) 기능은 잡음이 적을 때에는 효과가 잡음 제거 효과가 높으나, 영상 센서의 게인이 강하게 적용되어 잡음이 강하게 나타나는 경우에는 움직임 검출이 어려운 단점이 있다.

잡음을 제거하는 또 다른 기술 중 맥스 필터링(Max filtering) 기능은 단순히 적용할 경우 잡음을 움직임 검출로 잘못 판단하는 경우가 빈번하거나 또는 잡음이 많은 영상의 경우에는 잡음이 제거된 영상에서 둔한 반짝거림이 발생하는 단점이 있다.

KR 2013-0105316

본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 영상처리장치에서 현재 프레임의 잡음 정도에 따라 잡음을 제거하는 방법을 동적으로 적용하여 움직임 검출 성능을 높이고자 한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치에서 움직임검출방법은 현재 프레임의 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크와 이전 프레임에서 상기 마스크에 대응하는 대응마스크에서 SAD값과 ADS값을 각각 계산하는 단계; 상기 현재 프레임의 잡음 정도에 기초하여 상기 SAD값과 상기 ADS값의 가중평균값을 계산하고, 계산된 가중평균값을 각 픽셀의 움직임검출값으로 설정하는 단계;및 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크 내에서 상기 설정된 움직임검출값이 기설정된 움직임검출값 MD_lv보다 큰 픽셀의 개수가 기설정된 개수 md__num를 초과하는 경우 맥스필터링(Max Filtering)을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치에서 움직임검출방법은 상기 현재 프레임의 잡음이 기설정된 값 th_1이하이면 SAD값의 가중치를 높이는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치에서 움직임검출방법은 상기 현재 프레임의 잡음이 기설정된 값 th_2이상이면 ADS값의 가중치를 높이는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치에서 움직임검출방법은 상기 기설정된 움직임검출값 MD_lv를 변경하여 움직임 검출의 감도를 조절하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치에서 움직임검출방법은 상기 기설정된 개수 md__num를 변경하여 움직임 검출의 감도를 조절하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치에서 움직임검출방법은 상기 맥스필터링을 거친 각 픽셀의 움직임검출값인 MD__filtered을 기초로 TNF 방식 또는 SNF 방식의 적용여부를 결정하여 잡음을 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치는 현재 프레임의 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크와 이전 프레임에서 상기 마스크에 대응하는 대응마스크에서 상기 마스크 내의 픽셀값과 상기 대응마스크 내의 각 픽셀의 픽셀값 차이를 기초로 제 1 연산값을 계산하고, 또한 상기 마스크 내의 픽셀들의 픽셀값들의 합과 상기 대응마스크 내의 픽셀들의 픽셀값들의 합의 차이를 기초로 제 2 연산값을 계산하는 연산부; 상기 현재 프레임의 잡음 정도에 기초하여 상기 제 1 연산값과 상기 제 2 연산값의 가중평균값을 계산하고, 계산된 가중평균값을 각 픽셀의 움직임검출값으로 설정하는 움직임검출값계산부;및 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크 내에서 상기 설정된 움직임검출값이 기설정된 움직임검출값 MD_lv보다 큰 픽셀의 개수가 기설정된 개수 md__num를 초과하는 경우에만 맥스필터링을 수행하는 맥스필터링부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치는 현재 프레임 내에 잡음이 적은 경우에는 SAD값의 비중을 높여 이용하고, 현재 프레임 내에 잡음이 많은 경우에는 ADS값의 비중을 높여 이용할 수 있다. 이로써, 현재 프레임 내에 잡음이 강하게 나타나는 경우에 SAD값을 이용하던 경우 움직임 검출이 정확하지 않던 문제점과, 현재 프레임 내에 잡음이 적은 경우 ADS값을 이용할 경우 SAD 값에 비해 움직임 검출의 정확성이 떨어지던 문제점을 해결할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치는 또한 SAD 값과 ADS값을 이용하여 계산한 움직임검출값을 기초로 맥스필터링을 수행함으로써, 종래에 맥스필터링을 적용시 움직임 오검출로 인한 모션 블러를 방지할 수 있는 효과가 있다.

도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치의 내부 구성도를 도시한다.
도 2 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 연산부에서 현재 프레임내의 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크와 이전 프레임의 대응마스크 정보를 기초로 연산을 수행하여 움직임검출값을 계산하는 일 예를 도시한다.
도 3 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 맥스필터링부의 내부 구성도를 도시한다.
도 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치에서움직임 검출을 수행하는 흐름도를 도시한다.

이하 본 발명의 바람직한 실시예가 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 도면상의 동일한 부호는 동일한 요소를 지칭한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들이 이러한 용어들에 의해 한정되는 것은 아니다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

이하에서 도면을 참고하여 설명한다.

도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치의 내부 구성도를 도시한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치는 영상센서를 이용하여 영상을 촬영하는 장치를 모두 포함하며, 예로는 CCTV, 비디오 카메라 등이 있다. 영상처리장치는 영상센서로 획득한 영상에서 발생되는 잡음을 제거하기 위하여 연속하는 영상 프레임 간의 상관관계를 이용한다. 상세히 현재 프레임(S101)의 잡음을 제거하기 위하여 이전 프레임(S102)을 이용하여 현재 프레임과 이전 프레임 간의 움직임 검출을 수행한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치(100)는 연산부(110), 움직임검출값계산부(120), 맥스필터링부(130) 및 잡음 제거부(140)를 포함한다.

연산부(110)는 현재 프레임(S101)과 이전 프레임(S102)을 이용하여 SAD(Sum of Difference)값과 ADS(Absolute Difference of Sum)을 계산한다. 연산부(110)에서 SAD값과 ADS값을 계산하는 상세한 내용은 도 2와 관련된 설명을 참고한다.

움직임검출값계산부(120)는 연산부(110)에서 계산된 SAD값과 ADS값을 가중평균한 가중평균값을 계산하고, 계산된 가중평균값을 현재 픽셀의 움직임검출값 MD_v(S120)로 설정한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 움직임검출값계산부(120)는 현재 프레임(S101)의 잡음 정도에 기초하여 SAD값과 ADS값에 부여하는 가중치를 변경할 수 있다. 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 현재 프레임(S101)의 잡음 정도는 영상촬영장치에서 이용하는 영상 센서의 게인(gain)값을 기초로 잡음이 적고, 많음을 판단할 수 있다. 움직임검출값계산부(120)는 현재 프레임의 잡음이 기설정된 값 th_1이하이면 SAD값의 가중치를 높일 수 있다. 움직임검출값계산부(120)는 또한 현재 프레임의 잡음이 기설정된 값 th_2이상이면 ADS값의 가중치를 높일 수 있다.

맥스필터링부(130)는 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크 내에서 움직임검출값계산부(120)에서 계산된 움직임검출값 MD_v이 기설정된 움직임검출값 MD_lv보다 큰 픽셀의 개수가 기설정된 개수 md__num를 초과하는 경우에만 맥스필터링을 수행한다. 본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 맥스필터링부(130)는 기설정된 움직임검출값 MD_lv과 기설정된 개수 md__num를 조정하여 움직임 검출의 감도를 조절할 수 있다. 맥스필터링부(130)의 상세 구성은 도 3 과 관련된 설명을 참고한다.

잡음 제거부(140)는 맥스필터링을 거친 각 픽셀의 움직임검출값인 MD__filtered(도 3, S336 참고)을 기초로 TNF(temporal noise filtering)방식 또는 SNF(spatial noise filtering)방식을 적용하여 잡음을 제거한다.

잡음 제거부(140)는 MD__filtered값을 기초로 움직임이 없는 영역에서는 현재 픽셀과 동일한 위치의 이전 프레임 픽셀들과 평균을 취하는 TNF 방식을 이용하여 잡음을 제거한다. 또한, 움직임이 있는 영역에서는 현재 프레임에서 현재 픽셀과 이웃 픽셀들을 이용하는 SNF 방식을 이용하여 잡음을 제거한다. 움직임이 없는 영역과 움직임이 있는 영역의 판단은 기설정된 값을 설정하여 판단할 수 있으며, TNF 방식과 SNF 방식은 일반적인 기술로 상세한 설명은 생략한다.

도 2 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 연산부(210)에서 현재프레임(201)과 이전프레임(202)을 이용하여 두 개의 연산값 SAD 및 ADS(212, 214)을 계산하고, 움직임 검출값 MD_v(S220)를 출력하는 일 예를 도시한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치는 현재 프레임의 잡음정도에 따라 잡음을 제거하기 위해 사용하는 연산값 SAD 또는 ADS의 가중치를 변경시킬 수 있다. 일 예를 들어, 현재 프레임 내에 잡음이 적은 경우에는 SAD값의 비중을 높여 이용하고, 현재 프레임 내에 잡음이 많은 경우에는 ADS값의 비중을 높여 이용할 수 있다.

이로써, 현재 프레임 내에 잡음이 강하게 나타나는 경우에 SAD연산값을 이용하던 경우 움직임 검출이 정확하지 않던 문제점과, 현재 프레임 내에 잡음이 적은 경우 ADS 연산값을 이용할 경우 SAD 연산값에 비해 움직임 검출의 정확성이 떨어지던 문제점을 해결할 수 있다.

도 2 를 참고하면, 연산부(200)는 현재 프레임(S201)내의 현재 픽셀(201a)을 중심으로 하는 마스크(201)와 이전 프레임(S202)의 대응마스크(202) 정보를 기초로 연산을 수행하여 SAD값과 ADS값을 계산한다.

SAD값 계산부(212)는 현재 픽셀(201a)을 중심으로 하는 마스크(201) 내의 각 픽셀들과 이에 대응하는 이전 프레임(S202)의 대응마스크(202) 내의 각 픽셀들의 차이를 구하고, 구해진 차이를 합하여 계산된다. SAD값은 움직임이 적을 경우 0에 가까워지고, 움직임이 있는 경우 값이 커지게 된다. 그러나, 현재 프레임 내에 잡음이 심한 경우 움직임과 잡음을 분별할 수 없다.

ADS값 계산부(212)는 현재 픽셀(201a)을 중심으로 하는 마스크(201) 내의 각 픽셀들의 합에서 이전 프레임(S202)의 대응마스크(202) 내의 각 픽셀들의 합의 차이를 구하여 계산된다. ADS값은 마스크(201, 202) 내의 픽셀들의 총합을 구함으로써, 마스크(201, 202) 내에서 픽셀들의 평균값을 구하는 것이 되므로 잡음을 제거하는 효과를 갖는다. 따라서, 현재 프레임 내에 잡음이 많은 경우 움직임 검출 성능을 높일 수 있다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 연산부(210)는 SAD값 계산부(212)에서 계산된 SAD값과 ADS값 계산부(212)에서 계산된 ADS값을 가중평균하고, 가중평균한 값을 현재 픽셀의 움직임검출값 MD_v(S220)로 설정한다. 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크 내의 각 픽셀의 움직임검출값 MD_v을 설정한 일 예는 도 3(S320)을 참고한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 연산부(210)는 현재 프레임(S201)의 잡음 정보(S210)를 이용하여 잡음이 적은 경우 SAD에 부가되는 가중치 α값을 높이고, 잡음이 많은 경우 SAD에 부과되는 가중치 α값을 낮추어 ADS에 부가되는 가중치값을 중가시킬 수 있다. 수학식 1을 참고한다.

또한, 연산부(210)는 현재 프레임의 잡음이 기설정된 값 th_1이하이면 SAD값의 가중치를 높일 수 있다. 움직임검출값계산부(120)는 또한 현재 프레임의 잡음이 기설정된 값 th_2이상이면 ADS값의 가중치를 높일 수 있다.

도 3 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 맥스필터링부의 내부 구성도를 도시한다.

맥스필터링부(330)는 연산부(도 2, 210)에서 계산된 현재 픽셀의 움직임검출값 MD_v으로 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크(S320) 내의 각 픽셀의 움직임검출값 MD_v을 설정한다.

픽셀검출부(332)는 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크(S320) 내의 각 픽셀의 움직임 검출값 MD_v 중 기설정된 움직임 검출값 MD_lv, 예를 들어 100, 보다 더 큰 움직임검출값을 지닌 픽셀의 개수(S332)를 검출한다.

판단부(334)는 픽셀검출부(332)에서 검출한 픽셀 개수(S332)가 기설정된 픽셀 개수 md_num, 예를 들어 5개, 보다 큰지를 판단하고, 기설정된 픽셀 개수 md_num보다 큰 경우에만 맥스 필터링수행부(336)를 통해 맥스 필터링(Max Filtering)을 수행하고, 결과값 MD_filtered(S336)를 출력한다.

일반적인 맥스 필터링은 현재 픽셀을 중심으로한 마스크 내의 움직임검출값 중 가장 큰 값을 현재 픽셀의 최종 움직임검출값으로 선택하도록 구현된다. 그러나, 이런 방식은 잡음이 많을 경우 움직임이 아닌 경우를 움직임으로 판단하게 될 수 있어 잡음 제거 성능을 떨어뜨리게 되며, 움직임 검출 과정에서 오류가 발생하고, 잡음이 제거된 영상에서 둔한 반짝거림이 발생하게 된다.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 맥스필터링부(330)는 1차로 움직임검출값에 기준값 MD_lv과의 비교를 적용하고, 기준값 MD_lv을 초과한 픽셀의 개수를 기초로 2차로 기준값 md_num과의 픽셀 개수의 비교를 적용하여, 1차 및 2차를 모두 통과한 경우에만 맥스 필터링을 수행하고, 그렇지 않은 경우에는 맥스 필터링을 수행하지 않음으로써 잡음 제거 성능을 개선할 수 있다. 또한 움직임 검출의 확률을 개선할 수 있다.

도 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리장치에서움직임 검출을 수행하는 흐름도를 도시한다.

영상처리장치에서 움직임검출을 수행하기 위해 연산부는 현재 프레임의 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크와 이전 프레임에서 상기 마스크에 대응하는 대응마스크를 기초로 SAD값과 ADS값을 각각 계산한다(S410). 그 후, 움직임검출값계산부는 영상 센서의 게인값을 기초로 판단한 현재 프레임의 잡음 정도에 기초하여 SAD값과 ADS값의 가중평균값을 계산하고, 계산된 가중평균값을 현재 픽셀의 움직임검출값 MD_v로 설정한다(S420).

이 후, 맥스 필터링부에서는 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크 내에서 설정된 움직임검출값이 기설정된 움직임검출값 MD_lv보다 큰 픽셀의 개수가 기설정된 개수 md__num를 초과하는 경우에만 맥스필터링(Max Filtering)을 수행한다(S430).

잡음제거부에서는 맥스필터링된 결과값 MD__filtered을 기초로 TNF 방식 또는 SNF 방식을 적용하여 잡음을 제거한다.

본 방법발명은 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, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 청구범위에 의하여 나타내어지며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (11)

1. 현재 프레임의 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크와 이전 프레임에서 상기 마스크에 대응하는 대응마스크를 기초로 SAD값과 ADS값을 각각 계산하는 단계;
   상기 현재 프레임의 잡음 정도에 기초하여 상기 SAD값과 상기 ADS값의 가중평균값을 계산하고, 계산된 가중평균값을 현재 픽셀의 움직임검출값으로 설정하는 단계;및
   현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크 내에서 상기 설정된 움직임검출값이 기설정된 움직임검출값 MD_lv보다 큰 픽셀의 개수가 기설정된 개수 md__num를 초과하는 경우 맥스필터링(Max Filtering)을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리장치에서 움직임검출방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 현재 프레임의 잡음이 기설정된 값 th_1이하이면 SAD값의 가중치를 높이는 것을 특징으로 하는 영상처리장치에서 움직임검출방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 현재 프레임의 잡음이 기설정된 값 th_2이상이면 ADS값의 가중치를 높이는 것을 특징으로 하는 영상처리장치에서 움직임검출방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 기설정된 움직임검출값 MD_lv를 변경하여 움직임 검출의 감도를 조절하는 것을 특징으로 하는 영상처리장치에서 움직임검출방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 기설정된 개수 md__num를 변경하여 움직임 검출의 감도를 조절하는 것을 특징으로 하는 영상처리장치에서 움직임검출방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 맥스필터링을 거친 각 픽셀의 움직임검출값인 MD__filtered을 기초로 TNF 방식 또는 SNF 방식의 적용여부를 결정하여 잡음을 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리장치에서 움직임검출방법.
7. 현재 프레임의 현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크와 이전 프레임에서 상기 마스크에 대응하는 대응마스크에서 상기 마스크 내의 픽셀값과 상기 대응마스크 내의 각 픽셀의 픽셀값 차이를 기초로 제 1 연산값을 계산하고, 또한 상기 마스크 내의 픽셀들의 픽셀값들의 합과 상기 대응마스크 내의 픽셀들의 픽셀값들의 합의 차이를 기초로 제 2 연산값을 계산하는 연산부;
   상기 현재 프레임의 잡음 정도에 기초하여 상기 제 1 연산값과 상기 제 2 연산값의 가중평균값을 계산하고, 계산된 가중평균값을 각 픽셀의 움직임검출값으로 설정하는 움직임검출값계산부;및
   현재 픽셀을 중심으로 하는 마스크 내에서 상기 설정된 움직임검출값이 기설정된 움직임검출값 MD_lv보다 큰 픽셀의 개수가 기설정된 개수 md__num를 초과하는 경우에만 맥스필터링을 수행하는 맥스필터링부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치.
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 맥스필터링을 거친 각 픽셀의 움직임검출값인 MD__filtered을 기초로 TNF방식 또는 SNF방식을 적용하여 잡음을 제거하는 잡음제거부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치.
9. 제 7 항에 있어서, 상기 움직임검출값계산부는
   상기 현재 프레임의 잡음이 기설정된 값 th_1이하이면 SAD값의 가중치를 높이는 것을 특징으로 하는 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치.
10. 제 7 항에 있어서, 상기 움직임검출값계산부는
    상기 현재 프레임의 잡음이 기설정된 값 th_2이상이면 ADS값의 가중치를 높이는 것을 특징으로 하는 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치.
11. 제 7 항에 있어서, 상기 맥스필터링부는
    상기 기설정된 움직임검출값 MD_lv 또는 상기 기설정된 개수 md__num를 변경하여 움직임 검출의 감도를 조절하는 것을 특징으로 하는 움직임 검출을 수행하는 영상처리장치.
    
    
    
    
    
    

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