DEVICE FOR PROCESSING OBJECT-OF-INTEREST, AND METHOD THEREFOR

본 발명의 전술한 목적 및 그 이외의 목적과 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 목적, 구성 및 효과를 용이하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐으로서, 본 발명의 권리범위는 청구항의 기재에 의해 정의된다.

한편, 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 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자가 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가됨을 배제하지 않는다.

이하에서는, 당업자의 이해를 돕기 위하여 본 발명이 제안된 배경에 대하여 먼저 서술하고, 본 발명의 실시예에 대하여 서술하기로 한다.

도 1에 도시한 바와 같은 원시 콘텐츠가 주어짐을 가정하며, 원시 콘텐츠의 가로길이는 W_src, 세로길이는 H_src라고 가정한다.

여기서 길이의 단위는 픽셀(pixels)의 수 또는 미터법에서 정의하는 것과 같은 임의의 통일된 길이단위가 사용될 수 있는데, 특정한 길이단위에 한정하여 사용할 필요는 없으며, 소정의 정해진 단위를 일관되게 사용하면 문제가 없다.

그럼에도 불구하고, 매우 특수한 화면표시 환경의 경우 픽셀이 표출되는 가로세로의 비(종횡비)가 1:1이 아닐 수 있는데, 이 경우에는 원시 콘텐츠(RAW Contents)와 최종적으로 화면표시장치를 거쳐 표출된 콘텐츠(Displayed contents)를 소정의 길이단위로 일관되게 변환하여 처리한다.

이하 도 4 내지 도 15를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함에 있어서는, 당업자의 이해를 돕기 위하여 화면표시장치에서 픽셀을 표현하는 소자의 종횡비는 1:1로 동일하다고 가정하고, 픽셀의 수와 길이단위의 차이를 두지 않고 그 실시예를 설명한다.

그러나, 하지만 종횡비가 동일하지 않는 경우도 본 발명에서 제안하는 개체 처리 방법을 쉽게 적용할 수 있음은 물론이다.

다시 도 1을 참조하면, “가나다...”, “ABC...”라는 글자가 적혀져 있는데, 통상적으로 이러한 글자정보는 정보 전달의 관점에서 볼 때 가급적 왜곡이 적게 표출되는 것이 바람직하다.

그러나 원시 콘텐츠를 도 2에 도시한 바와 같이, 종횡비가 다른 화면표시장치에 표출하는 경우, 표출되는 콘텐츠는 특정 방향으로 늘어지거나 줄어들어서 표시되는 문제점이 있다.

종래 기술에 따른 문제점을 보다 명확하게 서술하기 위해, 수식을 이용하여 설명한다.

도 1에서 도시한 바와 같은 2차원 영상 형태의 원시 콘텐츠를 I_src(x,y)라고 할 때, 도 2에 도시한 화면표시장치에 표출하기 위한 목표콘텐츠를 I_dst(x,y)의 크기로 변환하여 모델링할 수 있다.

여기서 x는 로써 임의 픽셀의 가로 위치를 나타내는 인덱스를 의미하고, y는 는 임의의 픽셀의 세로 위치를 나타내는 인덱스를 의미한다.

크기변환과 관련하여, 종래 기술에 따르면 원시 콘텐츠를 화면표시장치에 꽉 채워 표출하기 위해, 아래의 [수학식 1]과 같은 형태의 함수를 호출하여 처리할 수 있다.

[수학식 1]의 함수는 가로세로 크기가 (W_src, H_src)인 입력된 영상 I_src(x,y)를 가로세로 크기 (W_dst, H_dst)로 변환 처리된 영상 I_dst(x,y)를 생성한다는 의미를 포함하고 있다.

상기 [수학식 1]에서 resize() 함수를 행렬(matrix) 표현식으로 나타내면 아래 [수학식 2]와 같다.

즉, 벡터로 표현된 입력 영상의 좌표위치 를 출력 영상의 좌표위치 로 매핑한다.

[수학식 2]에서 R_w는 가로방향으로의 크기변환비율(resize ratio)을 나타내고, R_h는 세로방향으로의 크기변환비율을 나타낸다.

여기서 픽셀의 좌표를 나타내는 좌표 인덱스값은 각각 , , , 가 된다.

행렬의 곱셈으로 나타난 [수학식 2] 의 표현은 전술한 [수학식 1] 의 resize 함수에 대한 수학적 개념을 나타내는 것으로써, 컴퓨터 프로그램을 사용하여 실제 구현 시에는 보다 복잡한 처리들이 추가로 필요하다.

일례로 영상의 크기변환이나 모양변환 시 행렬 연산을 통한 전방향 사상(forward mapping)을 수행한다면, 목적 영상의 좌표인덱스에 소수점이 들어갈 수 있는데, 이를 정수로 바꾸는 과정에서 목적 영상에 좌표가 계산되지 않아 영상이 표현되지 않는 부분이 생길 수 있게 된다.

이를 해결하려면 최종 영상을 기준으로 역방향으로 계산 처리하는 것이 일반적이다.

또한 영상을 줄이는 변화에 있어서도 언더샘플링(Under sampling)에 의한 에일리어싱(Aliasing) 문제가 발생할 수 있는데 이를 해결하기 위해 저역통과 필터링과 같은 부가적인 처리가 추가될 수 있다.

이와 같은 추가적인 과정들은 이하, 도 4 내지 도 15를 참조하여 설명하는 본 발명의 실시예와 함께 사용될 수 있다.

[수학식 2]를 도 2의 관점에서 해석하여 보면, 예를 들어 10x10 픽셀 크기의 영상을 20x10 크기의 화면표시장치에 가로세로에 대해 선형적으로 크기를 변환하여 표출한다고 가정하면, , 이 되어 종횡비 1:1의 원시콘텐츠를 종횡비 2:1로 바뀌어 표출되도록 처리하게 된다.

따라서, 도 2에 도시한 바와 같이, 결과적으로 세로에 비해 가로가 2배 늘어난 왜곡된 영상을 보게 된다.

종래 기술에 따르면, 이러한 문제를 해결하기 위해, 도 3에 도시한 바와 같이, 화면표시장치의 가로세로 비율이 원시 콘텐츠와 다른 경우, 원시 콘텐츠를 강제로 늘이지 않고 비율을 유지하여 화면에 표출하는 방법을 사용하기도 하였다.

즉, 이는 원시 콘텐츠가 화면표시장치를 넘치지 않는 선에서 최대로 키워서 화면에 표출하는 식이다.

그러나 종래의 기술에서는 도 3에 도시한 바와 같이, 콘텐츠를 표출하지 않는 빈 공간이 발생할 수 있었다.

빈 공간 없이 콘텐츠가 표시되는 것이 바람직한 경우도 발생 수 있으며, 콘텐츠 내부의 일부 관심 있는 중요한 영역들에 대해서만 사전에 정의된 종횡비를 유지할 필요성이 존재하였으며, 본 발명은 이러한 점에 착안하여 제안된 관심 객체 처리 장치 및 그 방법을 제공한다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 관심 객체 처리 장치를 나타내는 블록도이다.

본 발명의 실시예에 따른 관심 객체 처리 장치는 원시 콘텐츠를 수신하는 영상 수신부(100)와, 원시 콘텐츠에 대한 변환 프로그램이 저장된 메모리(200) 및 프로그램을 실행시키는 프로세서(300)를 포함하고, 프로세서(300)는 원시 콘텐츠 내의 관심 영역을 설정하고, 관심 영역에 대해 크기 변환 비율에 따른 크기 변환을 수행하고, 최종 영상을 합성하여 표출한다.

프로세서(300)는 사용자 입력 또는 객체검출 알고리즘을 이용하여 관심 영역을 바운딩 박스로 설정한다.

이 때, 프로세서(300)는 관심 영역에 대한 바운딩 박스의 오프셋 위치, 가로 길이 및 세로 길이를 통해 관심 영역을 설정하고, 목표 콘텐츠 내에서 관심 영역이 표출될 위치를 결정하고, 크기 변환 비율에 따라 관심 영역에 대한 크기 변환을 수행한다.

프로세서(300)는 관심 영역들 간에 공통되는 영역이 존재하는 경우 이들을 병합하고, 병합된 바운딩 박스 영역에 대한 크기 변환 비율을 적용하고, 병합된 바운딩 박스 영역 이외의 나머지 영역에 대한 크기 변환 비율을 결정한다.

프로세서(300)는 관심 영역에 대한 호모그래피 변환을 위한 파라미터를 이용하여 관심 영역에 대한 모양 변환을 수행하는 것이 가능하다.

본 발명의 실시예에 따르면, 도 5에 도시한 바와 같이, 빈 공간 없이 콘텐츠를 표출하면서도 소정의 방법으로 설정된 관심 영역들에 대해서는 목적에 맞게 설정된 종횡비가 유지되거나 크기를 조절할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.

도 5에 도시한 바와 같이, “가나다...”, “ABC...”라는 2개의 분리된 영역들이 관심 영역으로 설정되는데, 이하에서 설명하는 구체적인 실시예를 통해, 관심 영역에 대해서는 종횡비를 유지하거나 조절하는 것이 가능하다.

이하에서는, 원시콘텐츠가 화면표시장치를 통해 최종적으로 표출된 모양이 직사각형 형태로 가정하여도 무관한 경우에 대해서 관심 영역을 설정하고 및 영상처리를 수행하는 실시예에 대해 설명한다.

도 6을 참조하면, 입력된 원시영상 I_src(x,y)가 있을 때, 관심 영역을 설정한다.

도 6에 도시된 바와 같이, “가나다...”, “ABC...”, “123...” 영역에 대해, 사각형 형태의 바운딩 박스로 설정된 3개의 관심 영역이 존재한다.

관심 영역들의 설정은 사용자가 마우스나 키보드와 같은 소정의 입력장치를 사용하여 각각의 영역을 설정할 수 있다.

따라서 본 발명의 실시예에 따르면, 사용자 입력을 받을 수 있게 하는 입력장치를 포함할 수 있다.

그리고 도 6의 예시에서는 글자를 관심 영역으로 설정한 것인데, 임의의 그림영역, 더 일반적으로는 임의의 바운딩 박스 영역을 설정하는 것도 가능하다.

관심 영역 설정은 사용자가 명시적으로 하지 않더라도 소정의 영상처리 방법이나 기계학습 기술에 의한 객체검출 방법을 사용하여 수행할 수 있다.

예컨대 사전에 “사람의 얼굴영역을 관심 영역으로 찾기”, “사람의 전신을 관심 영역으로 찾기”, “자동차 객체를 관심 영역으로 찾기”, “건물 영역을 관심 영역으로 찾기”, “영문 알파벳 영역을 관심 영역으로 찾기”, “한글 문장 영역을 관심 영역으로 찾기”, “숫자를 관심 영역으로 찾기”, “언어 상관없이 텍스트 문장을 관심 영역으로 찾기”의 예시들처럼 종래의 영상처리나 기계학습 방법을 사용하여 관심 영역을 찾을 수 있다.

이 때 관심 영역 각각은 임의의 직사각형 형태를 갖는 바운딩 박스가 되도록 설정하는 것이 바람직하다.

서로 분리된 관심 영역의 개수는 N개라고 가정한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 영상처리나 딥러닝 기술을 사용한 관심 영역 설정부를 포함할 수 있다.

도 6에 도시한 바와 같이, 입력 원시영상 I_src(x,y)에는 서로 구분되는 N개의 관심 영역 I⁽ⁱ⁾_src(x,y)들이 존재한다.

로써 i번째 관심 영역을 의미하고, 각각의 관심 영역을 기술하는 파라미터가 존재하게 되는데, i번째 관심 영역은 ofsX⁽ⁱ⁾_src, ofsY⁽ⁱ⁾_src, W⁽ⁱ⁾_src, H⁽ⁱ⁾_src라는 4개의 파라미터로 나타낼 수 있다.

도 7을 참조하면, 관심 영역에 대한 바운딩 박스의 오프셋 위치와 각각의 가로세로 길이를 나타낸다.

도 8은 전술한 과정을 통해 설정된 관심 영역들이 화면표시장치를 거쳐 최종 표출된 형상을 나타낸다.

이 경우 i번째 관심 영역은 ofsX⁽ⁱ⁾_dst, ofsY⁽ⁱ⁾_dst, W⁽ⁱ⁾_dst , H⁽ⁱ⁾_dst라는 4개의 수치로 나타낼 수 있다.

임의의 번째 관심 영역에 대해서 {ofsX⁽ⁱ⁾_src, ofsY⁽ⁱ⁾_src, W⁽ⁱ⁾_src, H⁽ⁱ⁾_src}과 {ofsX⁽ⁱ⁾_dst, ofsY⁽ⁱ⁾_dst, W⁽ⁱ⁾_dst , H⁽ⁱ⁾_dst}사이의 관계를 결정하여야 한다.

이러한 관계를 표현하기 위해서 전술한 [수학식 1] 및 [수학식 2]를 각각의 관심 영역에 대해서 다시 정리하면 아래 [수학식 3] 및 [수학식 4]와 같다.

[수학식 3] 및 [수학식 4]에서, 의 관계를 가지고 있다.

와 가 종속변수가 아니라 제어에 활용하는 독립변수라고 가정하면, 로 나타낼 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 원시 콘텐츠가 화면표시장치에 크기변환 되어 표출하는 것과, 독립적으로 관심 영역들에 대한 크기변환 비율 정보를 입력받아 해당 영역을 표출하는 것을 기술적 특징으로 한다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 관심 객체 처리 방법을 나타내는 순서도이다.

본 발명의 실시예에 따른 관심 객체 처리 방법은 원시 콘텐츠를 수신하고, 원시 콘텐츠 내의 관심 영역을 설정하는 단계(S910)와, 원시 영상에 대해 전체적으로 크기 변환하고, 관심 영역에 대하여 크기 변환 비율에 따른 크기 변환을 수행하는 단계(S920 내지 S940) 및 전체적으로 크기 변환된 영상에 크기 변환이 수행된 관심 영역을 오버레이하여 최종 영상을 합성하고, 표출하는 단계(S950)를 포함한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 관심 영역들 간에 공통되는 영역이 존재하는 경우 이들을 병합하고, 병합된 바운딩 박스 영역에 대한 크기 변환 비율을 적용하고, 병합된 바운딩 박스 영역 이외의 나머지 영역에 대한 크기 변환 비율을 결정한다.

이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 객체 처리 방법을 보다 상세히 설명한다.

(i-1) 표출해야할 원시 콘텐츠를 I_src(x,y)라고 가정하면, 크기는 W_src, H_src이다.

(i-2) 화면표시장치에 대응하여 변환할 목표 콘텐츠의 크기는 W_dst, H_dst라고 가정한다.

이때 W_dst, H_dst대신에 전체적인 크기를 변환하기 위해 필요한 가로 및 세로의 크기변환비율 R_w와 R_h를 명시적으로 입력 받는 것이 가능하다.

(i-3) 원시 콘텐츠 I_src(x,y)에 대해서 N개의 관심 영역을 설정한다.

설정된 N개의 관심 영역들 중에서 i번째 관심 영역 정보는 {ofsX⁽ⁱ⁾_src, ofsY⁽ⁱ⁾_src, W⁽ⁱ⁾_src, H⁽ⁱ⁾_src}, 로 표현할 수 있다.

전술한 바와 같이, 관심 영역은 사용자가 명시적으로 사용자 인터페이스를 통해 설정할 수도 있고, 영상처리나 기계학습 기술을 사용하여 자동으로 설정할 수도 있다.

(i-4) i번째 관심 영역의 가로 및 세로 크기변환 R_w⁽ⁱ⁾과 R_h⁽ⁱ⁾를 입력 받는다.

만약 입력된 크기변환 비율이 없다면 사전에 내정된 값(default value) 또는 소정의 계산절차에 따라 크기변환비율을 결정한다.

예컨대, 또는 또는 과 같은 계산절차 방식을 사용할 수 있다.

여기서 min()은 입력된 값 중에서 최소값을 계산하는 함수, max()는 최대값을 계산하는 함수, function()은 임의의 함수를 의미한다.

(i-5) I_src(x,y)를 I_dst(x,y)= resize(I_src(x,y), W_src, H_src, W_dst, H_dst)와 같이 크기변환한다.

이 때 전술한 바와 같이, I_dst(x,y)= resize(I_src(x,y), W_src, H_src, R_w, R_h)에 따라 크기변환을 수행할 수도 있다.

그 차이점에 대해 설명하면, 크기 변환 시 {W_src, H_src, W_dst, H_dst}를 매개변수로 사용하면 크기변환비율을 입력 크기와 출력 크기의 비로써 계산한다는 묵시적 의미가 담겨있는데 반하여, {W_src, H_src, R_w, R_h}를 매개변수로 사용한다면 명시적으로 가로와 세로의 크기변환비율을 입력해준다는 것이다.

(i-6) i번째 관심 영역이 표출될 위치 {ofsX⁽ⁱ⁾_dst, ofsY⁽ⁱ⁾_dst}를 결정하며, 이는 아래 [수학식 5]와 같이 표현할 수 있다.

(i-7) i번째 관심 영역에 대해서 주어진 크기변환비율에 따라서 크기변환을 수행한다.

(i-8) 전술한 (i-5) 과정에서 크기 변환되어 출력된 결과 영상에 (i-7)에서 크기변환 수행한 N개의 관심 영역들을 (i-6)에서 결정한 위치에 오버레이하여 최종 표출할 영상을 합성하고 이를 화면표시장치에 표출한다.

전술한 실시예에 따르면, 관심 영역들과 관심 영역 이외의 영역들이 연속적으로 이어지지 않을 수 있는 경우가 발생한다.

본 발명의 다른 실시예에서는, 전술한 실시예와 유사하지만, 제약조건이 강화됨에 따라 관심 영역들과 관심 영역 이외의 영역들이 연속적으로 이어질 수 있도록 하는 방법을 개시한다.

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 관심 객체 처리 방법을 나타내는 순서도이다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 원시콘텐츠에서 관심 영역을 설정하고(S1010), 서로 공통되는 관심 영역들을 합병하고(S1020), 관심 영역들과 비관심 영역들에 대한 부분 영역을 설정하고, 부분 영역별로 위치 및 크기변환비율을 결정하고(S1030), 각각의 부분 영역들을 크기변환하여 최종 영상을 합성하고 화면표시장치에 표출한다(S1040).

본 발명의 다른 실시예에 따른 관심 객체 처리 방법의 과정 중, (ii-1) 내지 (ii-3)은 전술한 (i-1) 내지 (i-3)과 각각 동일하다.

(ii-4) 관심 영역들 사이에 가로방향 혹은 세로방향으로 공통구역이 존재하면 이를 병합하여 하나의 바운딩 박스를 결정한다.

도 11을 참조하면, 다수의 관심 영역들이 설정되었을 때 이를 합병하는 예시가 도시된다.

당업자의 이해를 돕기 위하여, 당초 6개의 관심 영역이 설정되었다고 가정한다.

이렇게 설정된 관심 영역들에 대해서 임의의 2개의 관심 영역들 상호간에 서로 가로방향 혹은 세로방향으로 공통되는 영역이 존재하면 하나의 바운딩 박스로 병합한다.

이미 병합된 바운딩 박스는 병합되지 않은 나머지 관심 영역들과 가로 및 세로방향으로 공통되는 부분이 존재한다면 이를 다시 병합한다.

즉, 도 11에 도시된 예에 따르면, “관심 영역 1”과 “관심 영역 2”가 세로 방향으로 공통영역이 존재하여 하나의 바운딩 박스로 병합된다.

병합된 바운딩 박스는 2개의 관심 영역을 포함하는 최소크기의 바운딩 박스로 결정하는 것이 바람직하다.

“관심 영역 1”과 “관심 영역 2”를 포함하는 바운딩 박스는 더 이상 다른 관심 영역들과 공통영역이 존재하지 않으므로 독립적인 바운딩 박스가 된다.

다음으로 “관심 영역 3”에 대해서 공통되는 관심 영역을 찾아보면, “관심 영역 5”와 “관심 영역 6”이 가로방향에서 공통영역이 존재하여 하나의 바운딩 박스로 병합된다.

병합된 새로운 바운딩 박스는 “관심 영역 4”와 세로방향으로 공통영역이 발생하여 “관심 영역 4”도 함께 병합한다.

결과적으로 도 11에 도시한 예시에서는 2개의 독립된 바운딩 박스가 생성된다.

전술한 바와 같이, 관심 영역들의 병합 과정을 통해 다수의 관심 영역이 설정되었을 때 콘텐츠가 원래의 콘텐츠와 매우 달라지는 문제를 제거해주는 효과가 있으며, 관심 영역과 관심 영역 이외의 영역들 사이에 콘텐츠가 서로 연속적으로 이어지도록 하는 기능을 제공할 수 있다.

(ii-5) 관심 영역들과 비관심 영역들에 대한 부분 영역들을 설정한다.

부분 영역들은 각각의 바운딩 박스의 각 모서리를 영상의 가로축과 세로축으로 연장함으로써 생성된다.

도 12를 참조하면, 이는 도 11에 도시한 예에서 부분 영역들을 설정한 예시이다.

즉, 도 12를 참조하면, 총 25개의 부분 영역이 발생하고 영역7번, 영역19번이 도 11에서의 2개의 병합된 바운딩 박스에 대응하게 된다.

(ii-6) 병합되어 새롭게 생성된 바운딩 박스의 개수가 M개라고 한다면 j번째 바운딩 영역의 가로 및 세로 크기변환비율 R_w^(j)과 R_h^(j)를 설정파일이나 사용자로부터 입력 받는다.

여기서 이고, 만약 별도로 입력된 크기변환비율이 없다면 사전에 내정된 값(default value) 또는 소정의 계산절차에 따라 크기변환비율을 결정한다.

예컨대, 또는 또는 과 같은 계산절차 방식을 사용할 수 있다.

여기서 min()은 입력된 값 중에서 최소값을 계산하는 함수, max()는 최대값을 계산하는 함수, function()은 임의의 함수를 의미한다.

단, 이 과정에서는 각각의 바운딩 박스를 크기변환 했을 때 서로 겹치거나 영향을 주지 않도록 하는 제약조건을 부여하는 것이 바람직하다.

(ii-7) 병합된 바운딩 박스 영역 이외의 나머지 영역들에 대해서도 크기변환비율을 결정한다.

전술한 과정을 통해, 도 12에서 도시된 바와 같이, 영역 7번과 영역 19번은 가로와 세로의 크기변환비율이 결정되어 있으므로 나머지 영역들은 이를 반영하여 결정되는 것이 바람직하다.

예를 들어 도 12에 도시된 의 7번 영역의 가로, 세로 비율이 R_w⁽¹⁾와 R_h⁽¹⁾이라고 가정한다면 {2, 12, 17, 22}번 영역의 가로 크기변환비율은 R_w⁽¹⁾이어야 하고, {6, 8, 9, 10}번 영역의 세로 크기변환비율은 R_h⁽¹⁾가 되도록 변환되어야 한다.

마찬가지로 영역 19번의 가로와 세로의 크기변환비율이 R_w⁽²⁾와 R_h⁽²⁾라고 가정한다면, {4, 9, 14, 24}번 영역의 가로 크기변환비율은 R_w⁽²⁾이고, {16, 17, 18, 20}번 영역의 세로 크기변환비율은 R_h⁽²⁾가 되도록 변환되어야 한다.

영역별로 비율이 결정된 부분과 그렇지 않은 부분이 생기게 된다.

결과적으로 {7, 9, 17, 19}번 영역들은 가로와 세로 크기변환비율이 모두 결정되게 된다.

{2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24}번 영역들은 가로 혹은 세로 크기변환비율 하나만 결정된다.

{1, 3, 5, 11, 13, 15, 21, 23, 25}번 영역들은 크기변환비율이 전혀 결정되지 않게 된다.

이와 같이, 크기변환 비율이 결정되지 않은 영역들이 존재하게 되는데, 본 발명의 실시예에 따르면 이들의 크기변환비율을 결정한다.

도 13a 및 도 13b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 바운딩 박스 영역 및 주변 영역을 도시한 것으로, 당업자의 이해를 돕기 위해 도 13a 및 도 13b는 관심 영역들을 포함하는 바운딩박스 영역이 1개인 경우로 한정한 경우를 도시한다.

도 13a는 1개의 바운딩 박스 영역이 존재하는 예시이다.

도 13b는 이를 부분 영역으로 구분한 예로써, 5번 영역이 관심 영역들이 병합된 바운딩 박스 영역에 대응한다.

5번 영역의 가로 및 세로의 크기변환 비율을 각각 R_w^(j)와 R_h^(j)이라고 가정한다.

가로의 변환비율을 생각하면 2, 5, 8의 가로 비율은 R_w^(j)으로 동일하게 결정된다.

반면 {1, 4, 7}번과 {3, 6, 9}번은 결정되지 않았다. 이를 결정하는 방법은 도 14a 및 도 14b를 참조하여 설명한다.

도 14a 및 도 14b는 가로방향으로의 크기변환 관계를 나타낸다.

도 14a와 같이, 종래 기술에 따른 방식으로 특별한 처리를 하지 않고 크기변환을 한다면 직선형태의 선형 매핑함수로 표현되며, 기울기는 이다.

반면, 본 발명의 실시예에 따르면, 관심 영역이 설정되고 이를 병합하여 M개의 바운딩 박스가 결정되면, 번째 크기변환비율이 결정되며, 이는 도 14b에 도시한 바와 같다.

j번째 바운딩 박스는 가로축에서 부터 까지 영역을 차지하게 된다.

따라서 이 영역의 중간 위치는 가 된다.

그러므로 가로축 상에서 바운딩 박스의 중간위치에 대응하는 세로축 상의 위치는 가 된다.

전술한 (ii-6)번 과정에서 j번째 바운딩 영역의 가로 크기변환비율이 R_w^(j)로 이미 주어졌으므로, 도 14b의 2차원 좌표계에서의 점 를 지나고 기울기가 R_w^(j)인 직선을 그린다.

그러면 이 직선이 가로축 점을 지나는 수직선과 만나는 점 A가 되고, 이 직선이 세로축 점을 지나는 수직선과 만나는 점은 C가 된다.

따라서, 도 13a 및 도 13b에서 {1, 4, 7}번 영역들의 가로 크기변환비율은 도 14b에 도시한 바와 같이, 로 결정할 수 있고, {3, 6, 9}번 영역들의 가로 크기변환비율은 로 결정할 수 있다.

이 과정을 세로축에 대해서도 적용하면 모든 부분 영역들에 대한 가로 및 세로의 크기변환비율을 결정할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 바운딩 박스가 여러 개인 경우에도 바운딩 박스에 대해서 먼저 주어진 크기변환비율을 설정하고, 이를 통해 교차점을 각각 구함으로써 결정되지 않은 부분 영역들의 크기변환비율을 자동으로 결정할 수 있다.

(ii-7) 결정된 부분 영역들의 크기변환비율로 부분 영역들의 영상들을 각각 크기변환하고 이를 하나로 합하여 화면표시장치에 표출한다.

전술한 실시예에서는 표출되는 화면표시장치가 직사각형 형태라고 가정해도 무방한 경우에 대해서, 관심 영역의 종횡비를 사전에 설정한 값으로 처리하기 위한 방법을 설명하였다.

이하에서는, 본 발명의 또 다른 실시예로서, 원시 콘텐츠가 화면표시장치를 통해 임의의 4개의 꼭지점을 갖는 다각형 형태로 변형되는 경우의 관심 영역 설정 및 영상처리 방법을 설명한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 도 15에 도시된 바와 같이, 프로젝터와 같은 화면표시장치를 사용하는 경우, 최종 표출되는 영상의 모양이 호모그래피 변환되는 것과 같이 왜곡되는 경우에도 관심 영역에 대해서 처리를 수행한다.

본 발명의 또 다른 실시예에서는, 호모그래피 변환을 위한 파라미터를 제공받는다.

이하, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 과정을 설명한다.

(iii-1) 표출해야할 원시 콘텐츠를 I_src(x,y)라고 가정하며, 그 크기는 W_src, H_src이다.

(iii-2) 표출해야할 화면표시장치에 표시하기 위해 호모그래피 변환하기 위한 행렬을 U라고 주어졌다고 가정한다.

(iii-3) 원시콘텐츠 I_src(x,y)에 대해서 N개의 관심 영역을 설정한다.

설정된 N개의 관심 영역들 중에서 i번째 관심 영역 정보는 {ofsX⁽ⁱ⁾_src, ofsY⁽ⁱ⁾_src, W⁽ⁱ⁾_src, H⁽ⁱ⁾_src}, 로 표현할 수 있다.

전술한 바와 같이, 관심 영역은 사용자가 명시적으로 사용자 인터페이스를 통해 설정할 수도 있고, 영상처리나 기계학습 기술을 사용하여 자동으로 설정할 수도 있다.

(iii-4) i번째 관심 영역에 대한 호모그래피 변환행렬 U⁽ⁱ⁾의 계수값들을 입력 받는다.

호모그래피 변환행렬은 아래 [수학식 6]과 같이 입력영상을 출력영상으로 모양 변환을 수행하는 역할을 수행한다.

만약 입력된 호모그래피 변환행렬이 없다면 사전에 내정된 값(default value) 혹은 소정의 계산절차에 따라 이를 결정한다.

(iii-5) 입력된 콘텐츠 영상을 I_src(x,y)를 (iii-2)에서 주어진 호모그래피 변환행렬 U를 적용하여 모양변환시킨다.

(iii-6) i번째 관심 영역이 표출될 위치 {ofsX⁽ⁱ⁾_dst, ofsY⁽ⁱ⁾_dst}를 결정하며, 이는 아래 [수학식 7]과 같이 표현할 수 있다.

(iii-7) N개의 관심 영역들에 대해서 주어진 호모그래피 변환행렬 U⁽ⁱ⁾, 를 이용하여 각각 모양변환을 수행한다.

(iii-8) 전술한 (iii-5)번 과정에서 모양 변환되어 출력된 결과 영상에 (iii-7)에서 모양 변환된 N개의 관심 영역 영상들에 대해 (iii-6)에서 설정한 위치에 오버레이하여 최종 표출할 영상을 합성하고 이를 화면표시장치에 표출한다.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 관심 객체 처리 방법은 컴퓨터 시스템에서 구현되거나, 또는 기록매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 적어도 하나 이상의 프로세서와, 메모리와, 사용자 입력 장치와, 데이터 통신 버스와, 사용자 출력 장치와, 저장소를 포함할 수 있다. 전술한 각각의 구성 요소는 데이터 통신 버스를 통해 데이터 통신을 한다.

컴퓨터 시스템은 네트워크에 커플링된 네트워크 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 중앙처리 장치(central processing unit (CPU))이거나, 혹은 메모리 및/또는 저장소에 저장된 명령어를 처리하는 반도체 장치일 수 있다.

메모리 및 저장소는 다양한 형태의 휘발성 혹은 비휘발성 저장매체를 포함할 수 있다. 예컨대, 메모리는 ROM 및 RAM을 포함할 수 있다.

따라서, 본 발명의 실시예에 따른 관심 객체 처리 방법은 컴퓨터에서 실행 가능한 방법으로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 관심 객체 처리 방법이 컴퓨터 장치에서 수행될 때, 컴퓨터로 판독 가능한 명령어들이 본 발명에 따른 처리 방법을 수행할 수 있다.

한편, 상술한 본 발명에 따른 관심 객체 처리 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.

이제까지 본 발명의 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.