[논문]공공장소에서 로봇 공연용 그린 크로마키 합성

황희수

doi:10.15207/jkcs.2017.8.7.007

초록
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공공장소에서의 로봇 공연은 전용 무대가 아닌 행사, 전시장 및 길거리 등에서 로봇 기술 홍보 및 흥미유발을 목적으로 실시된다. 이를 위해 본 논문은 그린 크로마키 천 앞에서 동작하는 로봇에서 실시간으로 로봇 이미지만을 추출, 다양한 무대 영상에 합성될 수 있도록 한다. 이 때 별도의 크로마키 조명 없이 환경 조명만을 사용하기 때문에 크로마키 배경의 그린 색조가 다양하고 로봇 그림자가 배경에 포함될 수 있다. 본 논문은 단순하고 명확하며 사전 설정 없이 크로마키 배경에서 전경인 로봇을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 배경과 전경의 색 차를 크게 한 후 이 정보에 대한 히스토그램을 토대로 배경을 자동으로 제거함으로써 사전 크로마키 설정이 필요 없어 현장에서 손쉬운 공연 제어가 가능하다. 시뮬레이션 결과 비교 대상 보다 1.5% 개선된 98.8%의 전경 분리 비율을 보이며 로봇 공연 영상 실험에서 로봇을 효과적으로 분리할 수 있음을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Robot performances in public places are conducted for the purpose of promoting robot technology and inducing interest in events, exhibitions, and streets instead of dedicated stages. This paper extracts robot images in real time from a robot operation in front of a green chroma key cloth, and synthe...

Robot performances in public places are conducted for the purpose of promoting robot technology and inducing interest in events, exhibitions, and streets instead of dedicated stages. This paper extracts robot images in real time from a robot operation in front of a green chroma key cloth, and synthesizes them on various stage images. A simple and robust method for extracting a foreground robot from a chroma key background without a user's preset is proposed. After increasing the color difference between the background and the foreground, this method automatically removes the background based on the histogram of the difference information, thereby eliminating the need for a user's preset. The simulation shows 98.8% of foreground extraction rate and experimental results demonstrate that the robots can effectively be extracted from the background.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문의 크로마키 대상인 로봇 공연(움직임)은 크로 마키용 조명 없이 환경 조명만을 사용하기 때문에 로봇 그림자가 배경에 포함될 수 있으며 배경의 색조도 다양할 수 있다. 또한 일반적으로 크로마키는 실행 전에 정보 설정이 필요한데 본 논문에서는 크로마키 배경에서 전경인 로봇을 추출할 수 있는 단순하고 명확하지만 사전 설정이 필요 없는 크로마키 방법을 제안한다. 이를 위해 전경과 배경의 색 차이를 크게 한 후 이에 대한 히스토그램을 토대로 전경과 배경을 자동으로 구분하는 알고리즘을 개발하고 시험을 통해 그 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 행사장, 전시장과 같은 공공장소에서 로봇 공연을 위한 그린 크로마키 방법을 제안하였다. 별도 크로마키 조명과 크로마키를 위한 사용자 초기 설정이 필요 없이 로봇 전경을 추출할 수 있는 간단하지만 명확한 크로마키 방법을 제안하였다.

제안 방법

본 논문에서는 행사장, 전시장과 같은 공공장소에서 로봇 공연을 위한 그린 크로마키 방법을 제안하였다. 별도 크로마키 조명과 크로마키를 위한 사용자 초기 설정이 필요 없이 로봇 전경을 추출할 수 있는 간단하지만 명확한 크로마키 방법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에 서는 크로마키 배경 픽셀과 전경 픽셀의 색 정보 차를 크게 한 후 이 값의 히스토그램을 토대로 배경과 전경을 구분하기 위한 기준 값을 자동으로 결정하는 알고리즘을제안하였다.
비교를 위하여 YCbCr 색 공간에서 Cb, Cr 색 정보만을 사용하여 배경과 전경을 분리하는 방법을 고려한다 [14,15]. 먼저 크로마키 할 대상 이미지의 RGB 픽셀 값을식(3)을 사용해 휘도 Y 및 Cb, Cr로 변환한다
기반 색 범위 결정 히스토그램 기반의 방법들은 하나 이상의 색 성분에 대한 히스토그램에 기초해서 영역을 선택하고 분리하는데 사용되어 왔다[11,12,13]. 색 성분 히스토그램에서 픽셀이 전경인지 배경인지를 구분하는 기준 값은 배경과 전경 이미지 필섹의 R, G, B 히스토그램을 분석하여 결정한다.
이 절에서는 크로마키 시작 전에 사용자 설정이 필요 없도록 전경과 배경을 구분하는 기준 값을 자동으로 결정하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 녹색 크로마키의 배경 픽셀은 큰 값을, 상대적으로 전경 픽셀은 작은 값을 갖도록 식(8)과 식(9)의 d¹ _i,j와 d^{별도 크로마키 조명과 크로마키를 위한 사용자 초기 설정이 필요 없이 로봇 전경을 추출할 수 있는 간단하지만 명확한 크로마키 방법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에 서는 크로마키 배경 픽셀과 전경 픽셀의 색 정보 차를 크게 한 후 이 값의 히스토그램을 토대로 배경과 전경을 구분하기 위한 기준 값을 자동으로 결정하는 알고리즘을제안하였다. 다양한 그린 색조와 여러 음영과 형태의 그림자를 포함하는 이미지에 대해 제안한 알고리즘을 적용, 그 타당성을 입증하였고 로봇 공연에 적용, 크로마키로 합성된 공연 이미지를 보였다.}
또한 일반적으로 크로마키는 실행 전에 정보 설정이 필요한데 본 논문에서는 크로마키 배경에서 전경인 로봇을 추출할 수 있는 단순하고 명확하지만 사전 설정이 필요 없는 크로마키 방법을 제안한다. 이를 위해 전경과 배경의 색 차이를 크게 한 후 이에 대한 히스토그램을 토대로 전경과 배경을 자동으로 구분하는 알고리즘을 개발하고 시험을 통해 그 타당성을 검증한다.
이런 환경에서 공연의 다양성을 높이기 위해 소프트웨어적인 방법으로 무대 효과를 만들어 내는 것이 필요하다. 이를 위해 크로마키 방법을 이용하여 추출한 전경(로봇 공연 움직임)을 별도로 만들어진 무대 배경 영상에 합성하여 로봇 공연이 시연되도록 한다. 크로 마키 합성은 실시간으로 처리되며 크로마키에 대해 사전지식 없이도 현장에서 바로 공연 제어가 가능하도록 사용자 설정(크로마키 시작 전 배경 지정, 배경 밝기나 RGB 농도 기준 지정 등)이 필요 없도록 한다.

대상 데이터

2]는 제안한 크로마키 알고리즘을 적용하기 위해 선택된 이미지들을 보인 것으로 (a)～(d)는 크로마키기준 값을 자동으로 결정하기 위한 식(12)와 식(13)을 인식하는데, (e)～(f)는 알고리즘을 검증하는데 사용하였다. 배경은 다양한 밝기와 색조의 녹색을 갖고 짙은 그림자를 포함하는 이미지를 선별하였다. 이는 다양한 조명 조건에서 그림자와 검정색 로봇 몸체를 구분할 수 있는지 확인하기 위함이다.
본 논문의 크로마키 대상인 로봇 공연(움직임)은 크로 마키용 조명 없이 환경 조명만을 사용하기 때문에 로봇 그림자가 배경에 포함될 수 있으며 배경의 색조도 다양할 수 있다. 또한 일반적으로 크로마키는 실행 전에 정보 설정이 필요한데 본 논문에서는 크로마키 배경에서 전경인 로봇을 추출할 수 있는 단순하고 명확하지만 사전 설정이 필요 없는 크로마키 방법을 제안한다.

이론/모형

이 방법은 특히 전경 물체에서 머리카락과 약간 투명한 부분에 대해서 수학 모델을 사용해 “alpha matte”로써 전경과 배경의 혼합 비율을 계산한다.

성능/효과

이를 위해 본 논문에 서는 크로마키 배경 픽셀과 전경 픽셀의 색 정보 차를 크게 한 후 이 값의 히스토그램을 토대로 배경과 전경을 구분하기 위한 기준 값을 자동으로 결정하는 알고리즘을제안하였다. 다양한 그린 색조와 여러 음영과 형태의 그림자를 포함하는 이미지에 대해 제안한 알고리즘을 적용, 그 타당성을 입증하였고 로봇 공연에 적용, 크로마키로 합성된 공연 이미지를 보였다.
합성된 영상은 로봇 공연 무대에 설치된 디스플레이 장치에 표시된다. 본 논문에서 제안한 크로마키 방법을 사용하면 크로마키 조명 설치 없이 로봇 움직 임에 무대 영상을 합성하여 다양한 로봇 공연이 가능하다.
2]의 이미지에 대한 크로마키 결과를 보인 것이다. 첫째 열과 셋째 열에 대한 전경 분리 비율(전체 이미지 픽셀에서 올바르게 추출된 전경 픽셀의 비율) 평균은 첫째 열 97.2%, 셋째 열 98.8%으로 제안한 방법이 1.6% 높다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	크로마키 합성이란 무엇인가?	크로마키 합성(Chroma Key)은 이미지나 비디오에서 임의의 형태인 전경 물체를 추출한 후 새로운 배경에 이물체를 합성하는 것을 말한다. 추출된 전경 물체는 키 (key)라 불리며 배경은 다른 배경으로 대체될 투명한 부분으로 간주된다.
	공공장소에서의 로봇 공연은 어떠한 목적으로 실시되는가?	공공장소에서의 로봇 공연은 전용 무대가 아닌 행사, 전시장 및 길거리 등에서 로봇 기술 홍보 및 흥미유발을 목적으로 실시된다. 이를 위해 본 논문은 그린 크로마키 천 앞에서 동작하는 로봇에서 실시간으로 로봇 이미지만을 추출, 다양한 무대 영상에 합성될 수 있도록 한다.
	실시간 기상 예보 방송에 널리 사용되는 크로마키 합성 기술은 어디에서 오래전부터 많이 사용되었는가?	파란색 또는 초록색 영역이 기상 지도로 대체된 것이다. 이 기술은 영화 에서 비디오 배경을 다른 배경으로 대체하는 특수 효과를 만들어 내는데 오래전부터 많이 사용되고 있다.

참고문헌 (16)

Z. Luo, "Color range determination and alpha matting for color images," Thesis, Master of Computer Science, The University of Ottawa, September 2011.
A. Sobral, and A. Vacavant, "A comprehensive review of background subtraction algorithms evaluated with synthetic and real videos," Vol. 122, pp. 4-21, 2014.

상세보기
A. R. Smith, and J. F. Blinn, "Blue screen matting," pp. 259-68, SIGGRAPH 96 Conference Proceedings, Aug 1996.
M. A. Ruzon and C. Tomasi, "Alpha estimation in natural images," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern, Vol. 1, pp. 18-25, January 2000.
J. Wang and M. F. Cohen, "Optimized color sampling for robust matting," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1-8, Minneapolis, USA, June 2007.
S. Lin and J. Shi, "Fast natural image matting in perceptual color space," Proceedings of Computers and Graphics, Vol. 29, pp. 403-414, 2005.

상세보기
M. S. Choi, "Complex Color Model for Efficient Representation of Color-Shape in Content-based Image Retrieval", Journal of digital Convergence, Vol. 15, No. 4, pp. 267-273, 2017.
C. Rother, V. Kolmogorov, and A. Blake, "GrabCut - interactive foreground extraction using iterated graph cuts," ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH), Vol. 23, No. 3, pp. 309-314, New York, USA, August 2004.
K. Tan and N. Ahuja, "Selecting objects with freehand sketches," Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Vol. 1, pp. 337-344, August 2002.
Y. Lin, J. Sun, C. Tang, and H. Shum, "Lazy snapping," ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH), Vol. 23, No. 3, pp. 303-308, August 2004.
J. H. Park, G. S. Lee, S. H. Lee, "A Study on the Convergence Technique Enhanced GrabCut Algorithm Using Color Histogram and Modified Sharpening Filter," Journal of the Korea Convergence Society, Vol.6, No.6, pp. 1-8, Dec. 2015.
W. S. Hwang, M. R. Choi, "Convergence Research of Low-light Image Enhancement Method and Vehicle Recorder," Journal of the Korea Convergence Society, Vol.7, No.6, pp. 1-6, Dec. 2016.
M. Piccardi, "Background Subtraction Techniques: A Review." Systems, man and cybernetics, 2004 IEEE Internation Conference, Vol. 4. IEEE, Oct. 2004.
Wikipedia, Chroma Key, https://en.wikipedia.org/wiki/Chroma_key, Feb. 2017.
Michael Ashikhmin, High Quality Chroma Key, http://www.cs.utah.edu/-michael/chroma/,Feb. 2017.
123Video Magic Pro, http://www.123videomagic.com

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