차량용 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법{Camera apparatus for vehicle and method for measuring obstacle distance using the same}
본 발명은 차량용 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법에 관한 것으로, 구체적으로는 차량에 초음파 센서를 구비하지 않더라도 장애물과 상기 차량 간의 거리를 측정하고 운전자에게 표시할 수 있는 차량용 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법에 관한 것이다.
최근, 차량에는 운전자의 편의를 도모하기 위한 다양한 편의장치가 설치되고 있다. 그 대표적인 예로서, 후진 또는 주차 시 운전자에게 차량 후방의 영상을 제공하는 후방 카메라와, 차량에 인접한 장애물을 감지하여 경고음 등을 통해 운전자에게 알리는 장애물 감지센서가 있다. 먼저, 종래의 후방 카메라는 운전자가 쉽게 확인하기 어려운 차량 후방을 촬영하여 차량 내 디스플레이 장치에서 영상으로 표시하므로, 운전자가 보다 편리하게 후진 또는 주차를 할 수 있게 한다. 그러나, 종래의 후방 카메라에서는 장애물의 인식 및 거리 측정이 어려우므로, 별도로 장애물 감지센서를 설치하여야 한다. 또한, 종래의 장애물 감지센서는 대개 초음파 센서로 구비되어 차량의 전방 및 후방의 범퍼에 장착되며 일정 거리 이내의 장애물을 감지하여 경고음을 출력하므로, 장애물과 차량 간의 충돌을 사전에 방지할 수 있게 한다. 한편, 종래에는 차량 후방의 확인 및 장애물의 감지를 위해 상기 후방 카메라와 상기 장애물 감지센서를 각각 설치하여야 하므로, 차량의 제조 시 생산 비용 및 생산 시간을 가중시키는 문제점이 있었다. 또한, 상기 장애물 감지센서는 초음파를 발생시킨 후 장애물에서 반사되는 초음파를 수신하여 장애물을 인식하므로, 지면의 상부로 돌출된 장애물만을 인식할 수 있고, 지면이 갈라지거나 파여서 형성된 홀 형상의 장애물에 대해서는 전혀 인식하지 못하는 문제점이 있었다. 또한, 상기 장애물 감지센서는 대개 차량의 범퍼에 천공을 하고 설치되는 구조를 가지므로, 범퍼 자체의 강성이 낮아지게 되어 제조된 차량의 품질 및 안정성을 저하시키고 차량의 제조사에 대한 신뢰성에 악영향을 야기하는 문제점이 있었다. 또한, 차량을 구입한 운전자가 교통사고 또는 개인적인 사정에 의해 범퍼를 교체하고자 할 경우 범퍼에 설치된 장애물 감지센서까지 함께 교체해야 하므로, 교체 비용이 증가하게 되고 이로 인하여 차량의 제조사에 대한 운전자의 불만이 발생하는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 차량에 별도의 초음파 센서를 설치하지 않더라도 차량 후방을 촬영한 영상을 이용하여, 차량 후방의 장애물을 감지하고 상기 장애물과 차량 간의 거리를 측정할 수 있는 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법을 제공하는데 그 목적이 있다. 본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 차량 후방의 지면으로 빛을 조사하여, 기설정된 형태의 패턴을 표시하는 패턴 표시부; 상기 차량의 후방을 촬영하여, 상기 패턴이 포함된 후방 영상을 획득하는 카메라부; 및 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 장애물을 인식하고, 기설정된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리를 계산하는 영상처리부;를 포함하는 차량용 카메라 장치를 제공한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 영상처리부는, 상기 장애물 거리를 상기 후방 영상에 오버랩하여 상기 차량 내부에 구비된 디스플레이 수단의 화면에서 표시한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 룩업 테이블에는 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의되고, 상기 영상처리부는, 상기 룩업 테이블에 정의된 상기 실제 거리값으로부터 상기 장애물 거리를 계산한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 영상처리부는, 상기 후방 영상 내 소정의 영역을 관심영역으로 설정하는 관심영역 설정수단; 상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출한 후, 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출하고 상기 왜곡 성분을 상기 장애물로 인식하는 장애물 인식수단; 및 상기 룩업 테이블과 상기 왜곡 성분의 좌표를 비교하여, 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 특정 실제 거리값을 상기 장애물 거리로 계산하는 장애물 거리 계산수단;을 포함한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 관심영역 설정수단은, 상기 후방 영상을 기설정된 사이즈로 축소한 후 상기 패턴 표시부에서 빛을 조사한 거리에 대응하는 일정 영역을 상기 관심영역으로 설정한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 장애물 인식수단은, 허프변환 알고리즘을 이용하여 상기 직선 성분 및 상기 왜곡 성분을 검출한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 패턴 표시부는, 상기 패턴을 격자 형태로 표시한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 패턴 표시부는, 상기 패턴을 특정 색상으로 표시하여 지면과 색상의 차이로 구별되게 한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 영상처리부는, 상기 후방 영상에서 상기 장애물의 윤곽선을 검출하고, 상기 검출된 장애물의 윤곽선을 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하는 장애물 형상 검출수단;을 더 포함한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 장애물 형상 검출수단은, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 필터를 이용하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출하고 상기 추출된 엣지 성분을 상기 장애물의 윤곽선으로 검출한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 장애물 형상 검출수단은, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 필터를 이용하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출하고 해리스 코너 검출기를 이용하여 상기 엣지 성분의 코너점을 추출하며, 상기 추출된 코너점을 연결하여 상기 장애물의 윤곽선으로 검출한다.
또한, 본 발명은 (1) 차량 후방의 지면으로 빛을 조사하여, 기설정된 형태의 패턴을 표시하는 단계; (2) 상기 차량의 후방을 촬영하여, 상기 패턴이 포함된 후방 영상을 획득하는 단계; (3) 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡으로부터 장애물을 인식하는 단계; 및 (4) 기설정된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리를 계산한 후, 상기 장애물 거리를 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하는 단계;를 포함하는 장애물 거리 측정방법을 제공한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 (3)단계는, 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출한 후 상기 왜곡 성분으로부터 상기 장애물을 인식한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 룩업 테이블에는 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의되고, 상기 제 (4)단계는, 상기 룩업 테이블에서 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 특정 실제 거리값을, 상기 장애물 거리로 계산한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 (3)단계는, 허프변환 알고리즘을 이용하여 상기 직선 성분 및 상기 왜곡 성분을 검출한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 (1)단계에서 상기 기설정된 패턴은, 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴이다. 바람직한 실시예에 있어서, (5) 상기 장애물의 윤곽선을 검출한 후 상기 검출된 장애물의 윤곽선을 상기 장애물 거리와 함께 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하는 단계;를 더 포함한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 (5)단계는, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출한 후, 상기 추출된 엣지 성분을 상기 장애물의 윤곽선으로 검출한다. 바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 (5)단계는, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출하고 상기 엣지 성분의 코너점을 추출한 후, 상기 추출된 코너점을 연결하여 상기 장애물의 윤곽선으로 검출한다.
전술한 과제해결 수단에 의해 본 발명은 차량 후방의 지면에 패턴을 표시하는 패턴 표시부, 상기 패턴이 촬영된 후방 영상을 획득하는 카메라부 및 상기 후방 영상에서 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 장애물과 차량 간의 거리를 계산하는 영상처리부가 구비되므로, 별도로 초음파 센서를 설치하지 않더라도 단일 카메라와 광원을 이용하여 장애물의 인식 및 거리 측정이 가능한 효과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 발명은 차량 제조 시, 초음파 센서의 설치로 인하여 발생되는 생산 비용 및 생산 시간을 절감할 수 있다. 또한, 본 발명은 차량의 범퍼에 초음파 센서를 설치하지 않아도 장애물의 인식 및 거리 측정을 가능하게 하므로, 초음파 센서의 설치로 인한 범퍼의 강성 저하를 방지하여 차량의 품질을 향상시킬 수 있다. 또한, 본 발명은 지면에 조사된 패턴을 이용하여 장애물을 인식하므로, 지면이 갈라지거나 파여서 형성된 홀 형상의 장애물도 인식할 수 있게 한다. 또한, 본 발명은 차량 후방의 지면에 빛을 조사하여 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴을 표시하므로, 심미적인 아름다움을 증대시키며 차량 후방의 보행자에게 차량의 후진을 인지시켜 사고의 발생을 미연에 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 제 1실시예에 따른 차량용 카메라 장치를 설명하기 위한 도면.
도 2는 차량용 카메라 장치의 영상처리부를 설명하기 위한 도면.
도 3a 및 도 3b는 차량용 카메라 장치에 의해 장애물 거리가 표시된 후방 영상을 나타내는 도면.
도 4는 본 발명의 제 2실시예에 따른 차량용 카메라 장치를 설명하기 위한 도면.
도 5는 차량용 카메라 장치에 의해 장애물 거리 및 장애물의 윤곽선이 표시된 후방 영상을 나타내는 도면.
도 6은 본 발명의 제 1실시예에 따른 장애물 거리 측정방법을 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명의 제 2실시예에 따른 장애물 거리 측정방법을 설명하기 위한 도면.
하기의 설명에서 본 발명의 특정 상세들이 본 발명의 보다 전반적인 이해를 제공하기 위해 나타나 있는데, 이들 특정 상세들 없이 또한 이들의 변형에 의해서도 본 발명이 용이하게 실시될 수 있다는 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다. 먼저, 본 발명의 일실시예에 따른 차량용 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법은 차량이 후진 또는 주차를 하고자 할 경우, 상기 차량의 후방을 촬영한 영상인 후방 영상에서 장애물이 존재하면 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리를 표시하도록 구비되어 있다. 다만, 상기 차량용 카메라 장치의 설치 위치에 따라 상기 차량의 좌,우 측면 영역의 측면 영상을 촬영하여 상기 장애물이 존재하면 상기 측면 영상에서 상기 장애물 거리를 표시하도록 구비되거나, 상기 차량의 전방 영역의 전방 영상을 촬영하여 상기 장애물이 존재하면 상기 전방 영상에서 상기 장애물 거리를 표시하도록 구비될 수도 있다. 이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도 1 내지 도 7을 참조하여 상세히 설명하되, 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는데 필요한 부분을 중심으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 제 1실시예에 따른 차량용 카메라 장치를 설명하기 위한 도면이고, 도 2는 차량용 카메라 장치의 영상처리부를 설명하기 위한 도면이며, 도 3a 및 도 3b는 차량용 카메라 장치에 의해 장애물 거리가 표시된 후방 영상을 나타내는 도면이다. 도 1 내지 도 3b를 참조하면, 본 발명의 제 1실시예에 따른 차량용 카메라 장치(100)는 차량의 후방 영상을 촬영하여 상기 차량과 장애물 간의 거리인 장애물 거리를 측정하고 상기 후방 영상에서 장애물 거리를 표시해주기 위한 것으로, 패턴 표시부(110), 카메라부(120) 및 영상처리부(130)를 포함하여 구성된다. 여기서, 상기 차량의 내부에는 상기 후방 영상을 화면에서 표시하는 디스플레이 수단(10)이 구비될 수 있다. 예컨대, 상기 디스플레이 수단(10)은 차량용 네비게이션 장치일 수 있다. 상기 패턴 표시부(110)는 차량의 후방측 지면에 패턴을 표시하기 위한 것으로, 상기 차량이 후진을 할 경우 상기 차량 후방의 지면으로 빛을 조사하여 기설정된 형태로 상기 패턴을 표시한다. 또한, 상기 패턴 표시부(110)에는 상기 패턴을 표시하기 위해, 빛을 조사하는 엘이디(light emitted diode, LED) 및 레이저 빔을 포함하는 광원을 포함하여 구비되며, 바람직하게, 상기 광원은 격자 형태로 배치된 그리드 광원일 수 있다. 즉, 상기 패턴 표시부(110)에 의해 상기 패턴은 격자 형태로 표시되도록 구비되어 있다. 한편, 상기 패턴은 직선, 곡선, 마름모 및 허니콤의 형태로 표시될 수도 있다. 한편, 상기 패턴 표시부(110)는 상기 그리드 광원을 구비하지 않고, 점 또는 면 구조의 광원과 격자 형태로 빛이 통과하게 하는 수단을 구비할 수도 있다. 또한, 상기 패턴 표시부(110)에 구비되는 상기 그리드 광원은, 상기 차량 후방에 표시된 패턴이 지면과 용이하게 구별될 수 있도록 특정 색상으로 발광하는 색광원으로 구비될 수 있다. 따라서, 상기 패턴 표시부(110)에 의해 상기 차량 후방의 지면에, 격자 형태로 표시된 패턴, 특정 색상으로 표시된 패턴 또는 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴이 표시되므로, 심미적인 아름다움을 증대시킬 수 있으며 상기 차량의 후방에 인접한 보행자가 시각적으로 상기 차량의 후진을 인지할 수 있게 된다. 상기 카메라부(120)는 상기 차량의 후방 영상을 촬영하기 위한 것으로, 상기 차량의 후방 영역 및 상기 패턴 표시부(110)에 의해 지면에 표시된 패턴을 촬영하여 상기 후방 영상으로 획득하게 된다. 또한, 상기 카메라부(120)는 상기 디스플레이 수단(10)으로 상기 후방 영상을 전송시켜 상기 디스플레이 수단(10)의 화면에서 상기 후방 영상이 표시되게 한다. 이때, 상기 후방 영상 내 장애물이 존재할 경우에는 후술할 영상처리부(130)에 의해 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리가 더 표시될 수 있다. 또한, 상기 카메라부(120)는 차량용 후방 카메라 또는 차량용 블랙박스로 구비될 수 있다. 상기 영상처리부(130)는 상기 후방 영상의 영상처리를 위한 것으로, 관심영역 설정수단(131), 장애물 인식수단(132) 및 장애물 거리 계산수단(133)을 포함하여 구성된다. 또한, 상기 영상처리부(130)는 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 상기 장애물을 인식하고, 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리를 계산하도록 구비된다. 또한, 상기 관심영역 설정수단(131)은 영상처리를 위한 전처리 과정을 수행하기 위한 것으로, 상기 후방 영상을 기설정된 사이즈로 축소한 후 상기 촬영패턴이 위치하는 소정의 영역을 관심영역으로 설정한다. 이때, 상기 관심영역 설정수단(131)에는 상기 관심영역의 설정을 위한 설정값이 사전에 입력되며, 상기 관심영역은 상기 패턴 표시부(110)에서 빛을 조사하는 거리에 대응하는 일정 영역으로 설정되게 된다. 예컨대, 상기 패턴 표시부(110)가 상기 차량의 후방으로 1M 내지 5M만큼 빛을 조사한다고 가정하면, 상기 관심영역 설정수단(131)은 상기 후방 영상을 상기 5M 이하의 영역과 상기 5M를 초과하는 영역으로 분할한 후 상기 5M 이하의 영역을 상기 관심영역으로 설정하도록 구비될 수 있다. 또한, 상기 장애물 인식수단(132)은 상기 관심영역에서 상기 장애물을 인식하기 위한 것으로, 상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출한 후 상기 추출된 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 상기 장애물을 인식한다. 또한, 상기 장애물 인식수단(132)에는 상기 촬영패턴의 색상 정보가 사전에 설정되며, 상기 관심영역에서 상기 색상 정보에 따른 특정 색상의 픽셀을 분리하는 과정을 수행하여 상기 촬영패턴을 추출할 수 있다. 또한, 상기 장애물 인식수단(132)은 상기 촬영패턴이 추출되면, 허프변환 알고리즘을 이용하여 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출하고, 상기 왜곡 성분이 검출될 경우 상기 장애물로 인식하도록 구비된다. 이때, 상기 장애물 인식수단(132)은 상기 촬영패턴에서 상기 왜곡 성분을 검출하는 과정을 수행하여 상기 장애물을 인식하므로, 지면의 상부로 돌출된 형상의 구조물, 주차 또는 정차되어 있는 차량, 보행자 및 이동 차량을 포함하는 지면의 상부에 위치하는 장애물을 인식할 수 있음은 물론이고, 지면의 하부로 움푹 파이거나 갈라져서 형성된 홀 형상의 장애물, 예컨대, 구덩이와 같은 장애물의 인식도 가능하게 된다. 또한, 상기 장애물 거리 계산수단(133)은 상기 장애물 거리를 계산하기 위한 것으로, 상기 왜곡 성분의 좌표를 상기 룩업 테이블과 비교하여 상기 룩업 테이블에 정의된 상기 실제 거리값으로부터 상기 장애물 거리를 계산한다. 또한, 상기 장애물 거리 계산수단(133)은 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의된 룩업 테이블을 이용하여, 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 특정 실제 거리값을 환산하는 과정을 통해 상기 장애물 거리를 계산할 수 있다. 즉, 상기 장애물 거리 계산수단(133)은 복잡한 계산과정을 수반하지 않고도, 상기 차량의 후방에 위치한 특정 장애물과 상기 차량 간의 거리를 계산할 수 있다. 따라서, 도 3a에서 도시된 바와 같이, 상기 장애물 거리 계산수단(133)에서 상기 장애물 거리가 계산되면, 상기 영상처리부(130)는 상기 후방 영상의 소정 위치에 상기 장애물 거리를 표시하게 된다. 이때, 상기 영상처리부(130)는 상기 후방 영상에서 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 위치에 상기 장애물 거리를 오버랩하여 표시할 수 있다. 또한, 도 3b에서 도시된 바와 같이, 상기 영상처리부(130)는 상기 차량의 후방에 위치하는 홀 형상의 장애물도 인식하여 상기 장애물 거리를 계산하고, 상기 후방 영상에서 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 위치에 상기 장애물 거리를 오버랩하여 표시할 수 있게 된다. 즉, 상기 차량에 별도의 초음파 센서가 구비되어 있지 않더라도, 상기 차량의 운전자는 상기 후방 영상에서 상기 차량의 후방에 위치한 장애물을 확인할 수 있게 된다. 또한, 상기 장애물 거리는 상기 후방 영상에서 숫자로 표시될 수 있으며, 운전자가 보다 쉽게 확인할 수 있도록 특정 색상으로 표시될 수도 있다. 또한, 상기 장애물 거리에 따라 경고음이 출력되게 하여, 상기 차량 내 운전자가 상기 경고음을 듣고 상기 후방 영상을 확인할 수 있게 구비될 수도 있다. 다른 예로, 상기 차량의 브레이크 장치가 EPB(Electric Parking Brake)로 구비된 경우에는, 상기 장애물 거리가 임계치 이내일 때 상기 브레이크 장치가 자동으로 동작하여 상기 장애물과 상기 차량 간의 접촉을 방지하게 할 수도 있다. 한편, 본 발명의 제 1실시예에 따른 영상처리부(130)의 각 구성요소인 상기 관심영역 설정수단(131), 상기 장애물 인식수단(132) 및 상기 장애물 거리 계산수단(133)은, 하드웨어적으로도 구현될 수 있지만 하드웨어와 함께 동작하는 소프트웨어로 구현되게 된다.
도 4는 본 발명의 제 2실시예에 따른 차량용 카메라 장치를 설명하기 위한 도면이며, 도 5는 차량용 카메라 장치에 의해 장애물 거리 및 장애물의 윤곽선이 표시된 후방 영상을 나타내는 도면이다. 도 4 및 도 5를 참조하면, 본 발명의 제 2실시예에 따른 차량용 카메라 장치(200)는, 패턴 표시부(210), 카메라부(220) 및 영상처리부(230)를 포함하여 구성된다. 여기서, 상기 패턴 표시부(210)는 차량 후방의 지면에 기설정된 형태의 패턴을 표시하기 위한 것이며, 상기 카메라부(220)는 상기 차량의 후방 및 상기 패턴을 촬영하여 후방 영상으로 획득하기 위한 것으로서, 실질적으로, 본 발명의 일실시예에 따른 패턴 표시부(110) 및 카메라부(120)와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 상기 영상처리부(230)는 상기 후방 영상의 영상처리를 위한 것으로, 관심영역 설정수단(231), 장애물 인식수단(232), 장애물 거리 계산수단(233) 및 장애물 형상 검출수단(234)을 포함하여 구성된다. 또한, 상기 영상처리부(230)는 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 장애물의 인식 및 상기 장애물 거리를 계산하고, 상기 후방 영상에서 상기 장애물의 윤곽선을 검출한 후 상기 장애물 거리 및 상기 장애물의 윤곽선을 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하도록 구비될 수 있다. 또한, 상기 영상처리부(230)는 상기 장애물 거리의 계산 시, 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물의 거리를 계산한다. 또한, 상기 관심영역 설정수단(231)은 상기 후방 영상을 기설정된 사이즈로 축소한 후 사전에 설정된 소정의 영역을 관심영역으로 설정한다. 또한, 상기 장애물 인식수단(232)은 상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출한 후 상기 추출된 촬영패턴에서 직선 성분 및 상기 왜곡 성분을 검출한다. 이때, 상기 장애물 인식수단(232)은 상기 왜곡 성분을 상기 장애물로 인식하게 된다. 또한, 상기 장애물 인식수단(232)은 상기 촬영패턴에서 추출된, 상기 왜곡 성분에서 상기 장애물을 인식하므로, 지면의 상부에 위치하는 장애물과 지면의 하부로 파이거나 지면이 갈라져 형성된 홀 형상의 장애물도 인식할 수 있다. 또한, 상기 장애물 거리 계산수단(233)은 상기 왜곡 성분의 좌표를 상기 룩업 테이블과 비교하여, 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 특정 실제 거리값을 상기 장애물 거리로 계산한다. 한편, 본 발명의 제 2실시예에 따른 상기 관심영역 설정수단(231), 상기 장애물 인식수단(232) 및 상기 장애물 거리 계산수단(233)은, 본 발명의 제 1실시예에 따른 상기 관심영역 설정수단(131), 상기 장애물 인식수단(132) 및 상기 장애물 거리 계산수단(133)과 동일한 구성 및 기능을 갖도록 구비될 수 있다. 다만, 본 발명의 제 2실시예에 따른 상기 영상처리부(230)는 상기 장애물 형상 검출수단(234)을 더 포함하여 구성되어 있다. 여기서, 상기 장애물 형상 검출수단(234)은 상기 장애물의 형상을 나타내는 윤곽선을 상기 후방 영상에서 검출하기 위한 것으로, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 캐니 필터(canny filter)를 이용하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출한다. 이때, 상기 엣지 성분은 상기 그레이 영상에 포함된 윤곽선 또는 경계선으로, 상기 장애물 형상 검출수단(234)은 상기 엣지 성분으로부터 상기 장애물의 윤곽선을 검출할 수 있다. 또한, 상기 장애물 형상 검출수단(234)은 상기 장애물의 윤곽선을 상기 후방 영상에 상기 장애물의 윤곽선을 오버랩하여, 상기 차량의 운전자가 상기 장애물의 형상을 보다 정확하게 인지할 수 있게 한다. 또한, 상기 장애물 형상 검출수단(234)은 상기 후방 영상의 전체 영역을 상기 그레이 영상으로 변환하여 상기 엣지 성분을 추출할 수도 있으나, 영상처리의 속도를 향상시키기 위해 상기 관심영역 만을 상기 그레이 영상으로 변환하는 것이 바람직하다. 또한, 상기 장애물의 형상을 보다 정확하게 검출하기 위하여 상기 엣지 성분의 코너점을 추출하는 과정을 더 수행할 수도 있다. 이때, 상기 코너점은 상기 엣지 성분 중에서 X축 및 Y축에서 모두 변화가 발생된 위치의 성분으로, 상기 장애물의 형상을 나타내는 특징점일 수 있다. 즉, 상기 장애물 형상 검출수단(234)은 해리스 코너 검출기를 이용하여 상기 엣지 성분의 코너점을 추출한 후 상기 추출된 코너점을 연결하여 상기 장애물의 윤곽선으로 검출할 수도 있다. 따라서, 도 5에서 도시된 바와 같이, 상기 장애물 형상 검출수단(234)에서 검출된 상기 장애물의 윤곽선을 상기 장애물 거리와 함께 상기 후방 영상에서 오버랩하여 표시되게 된다. 즉, 상기 차량의 운전자는 상기 후방 영상을 통해 상기 차량의 후방에 위치한 장애물의 형상과 거리를 보다 정확하게 확인할 수 있다. 한편, 본 발명의 제 2실시예에 따른 영상처리부(230)의 각 구성요소인 상기 관심영역 설정수단(231), 상기 장애물 인식수단(232), 상기 장애물 거리 계산수단(233) 및 상기 장애물 형상 검출수단(234)은, 하드웨어적으로도 구현될 수 있지만 하드웨어와 함께 동작하는 소프트웨어로 구현될 수 있다.
도 6은 본 발명의 제 1실시예에 따른 장애물 거리 측정방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 6을 참조하여, 본 발명의 제 1실시예에 따른 차량용 카메라 장치에서 수행되는 장애물 거리 측정방법을 설명한다. 먼저, 패턴 표시부가 차량 후방의 지면으로 빛을 조사하여, 기설정된 형태의 패턴을 표시하게 된다(S110). 이때, 상기 패턴 표시부는 상기 차량의 후방측 지면에 상기 패턴을 표시하기 위한 것으로, 특정 색상으로 발광하며 격자 형태로 배치된 그리드 광원이 구비될 수 있다. 즉, 상기 패턴 표시부에 의해 상기 기설정된 패턴이 특정 색상을 갖는 격자 형태로 표시될 수 있다. 또한, 상기 패턴 표시부에 의해 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴이 지면에 표시되므로, 심미적인 아름다움을 증대시킬 수 있고, 상기 차량 후방의 보행자가 시각적으로 상기 차량의 후진을 인지할 수 있다. 다음, 카메라부에서 차량의 후방을 촬영하여, 상기 패턴이 포함된 후방 영상을 획득하게 된다(S120). 이때, 상기 카메라부는 상기 차량의 후방 영상을 촬영하기 위한 것으로, 상기 차량 후방의 지면을 포함하는 후방 영역과 상기 후방 영역의 지면에 표시된 패턴을 촬영하여 상기 후방 영상으로 획득한다. 다음, 영상처리부는 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡으로부터 상기 차량의 후방에 위치한 장애물을 인식하게 된다(S130). 여기서, 상기 영상처리부는 상기 후방 영상을 기설정된 사이즈로 축소하고 상기 축소된 후방 영상 내 소정의 영역을 관심영역으로 설정한 후, 상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출하는 과정을 수행하게 된다. 이때, 상기 촬영패턴은 상기 관심영역에서 기설정된 특정 색상의 픽셀을 분리하는 과정을 수행하여 추출할 수 있다. 또한, 상기 영상처리부는 상기 촬영패턴이 추출되면, 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출하여 상기 왜곡 성분을 상기 장애물로 인식한다. 이때, 상기 직선 성분 및 상기 왜곡 성분을 검출하는 과정은 허프변환 알고리즘을 이용하여 수행될 수 있다. 따라서, 상기 영상처리부는 상기 왜곡 성분을 검출하여, 지면의 상부에 위치하는 장애물과 지면이 갈라지거나 파여서 형성된 홀 형상의 장애물을 인식할 수 있다. 다음, 상기 영상처리부는 기설정된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 차량 간의 장애물 거리를 계산하게 된다(S140). 이때, 상기 영상처리부에는 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의된 룩업 테이블이 사전에 구비되어 있어, 상기 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물 거리를 계산할 수 있다. 즉, 상기 영상처리부는 상기 촬영패턴에서 검출된 상기 왜곡 성분의 좌표를 상기 룩업 테이블과 비교하여, 상기 왜곡 성분의 좌표와 대응하는 특정 실제 거리값을 추출하여 상기 장애물 거리로 계산할 수 있다. 또한, 상기 영상처리부는 상기 장애물 거리를 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하게 된다. 따라서, 상기 차량의 운전자는 상기 후방 영상을 통해서 상기 차량 후방에 위치한 장애물과 상기 차량 간의 거리를 시각적으로 확인할 수 있게 된다.
도 7은 본 발명의 제 2실시예에 따른 장애물 거리 측정방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 7을 참조하여, 본 발명의 제 2실시예에 따른 차량용 카메라 장치에서 수행되는 장애물 거리 측정방법을 설명한다. 먼저, 패턴 표시부가 차량 후방의 지면으로 빛을 조사하여, 기설정된 형태의 패턴을 표시하게 된다(S210). 이때, 상기 패턴 표시부에는 특정 색상으로 발광하며 격자 형태로 배치된 그리드 광원이 구비되어, 상기 패턴이 특정 색상을 갖는 격자 형태로 표시될 수 있다. 다음, 카메라부에서 차량의 후방을 촬영하여, 상기 패턴이 포함된 후방 영상을 획득하게 된다(S220). 이때, 상기 카메라부는 상기 차량 후방의 지면을 포함하는 후방 영역과 상기 후방 영역의 지면에 표시된 패턴을 촬영하여 상기 후방 영상으로 획득한다. 다음, 영상처리부는 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡으로부터 상기 차량의 후방에 위치한 장애물을 인식한다(S230). 이때, 상기 영상처리부는 상기 후방 영상 내 소정의 영역을 관심영역으로 설정하고 상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출한 후, 허프변환 알고리즘을 이용하여 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출하는 과정을 수행하게 된다. 또한, 상기 영상처리부는 상기 촬영패턴에서 검출되는 상기 왜곡 성분을 상기 장애물로 인식하게 되며, 지면의 상부에 위치하는 장애물과 지면이 갈라지거나 파여서 형성된 홀 형상의 장애물을 모두 인식할 수 있게 된다. 다음, 상기 영상처리부는 기설정된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 차량 간의 장애물 거리를 계산하게 된다(S240). 이때, 상기 영상처리부에는 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의된 룩업 테이블이 사전에 구비되게 된다. 즉, 상기 영상처리부는 상기 왜곡 성분의 좌표를 상기 룩업 테이블과 비교하여, 상기 왜곡 성분의 좌표와 대응하는 특정 실제 거리값을 상기 장애물 거리로 계산하게 된다. 또한, 상기 영상처리부는 상기 장애물 거리를 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시할 수 있다. 다음, 상기 영상처리부는 상기 장애물의 윤곽선을 검출한 후 상기 장애물 거리와 함께 후방 영상에 오버랩하여 표시되도록 한다(S250). 이때, 상기 영상처리부는 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환하고 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출한 후, 상기 추출된 엣지 성분에서 상기 장애물의 윤곽선을 검출하게 된다. 이때, 상기 엣지 성분은 상기 그레이 영상에 포함된 윤곽선 또는 경계선이며 캐니 필터(canny filter)를 이용하여 추출할 수 있다. 한편, 상기 영상처리부는 보다 정확한 장애물의 윤곽선을 추출하기 위해, 상기 엣지 성분에서 코너점을 더 추출하는 과정을 통해서 상기 장애물의 윤곽선을 검출할 수도 있다. 즉, 상기 영상처리부는 상기 그레이 영상의 엣지 성분이 추출되면, 해리스 코너 검출기를 이용하여 상기 엣지 성분의 코너점을 추출한 후, 상기 추출된 코너점을 연결하여 상기 장애물의 윤곽선으로 검출할 수도 있다. 여기서, 상기 코너점은 상기 엣지 성분 중에서 X축 및 Y축에서 모두 변화가 발생된 위치의 성분으로 상기 장애물의 형상을 나타내는 특징점을 뜻한다. 한편, 상기 장애물의 윤곽선 검출 시, 상기 영상처리부는 상기 후방 영상의 전체 영역을 상기 그레이 영상으로 변환시킬 수도 있으나, 상기 관심영역 만을 상기 그레이 영상으로 변환하게 되면 영상처리의 속도를 향상시킬 수 있다. 또한, 상기 영상처리부는 상기 후방 영상에서, 상기 장애물의 윤곽선과 상기 장애물 거리를 함께 오버랩하여 표시한다. 따라서, 상기 차량의 운전자는 상기 후방 영상을 통해서 상기 차량 후방에 위치한 장애물의 형태와, 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리를 시각적으로 정확하게 확인할 수 있다. 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시적으로 설명하였으나, 본 발명의 범위는 이와 같은 특정 실시예에만 한정되는 것은 아니며, 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 적절하게 변경 가능한 것이다.
110, 210 : 패턴 표시부
120, 220 : 카메라부
130, 230 : 영상처리부
131, 231 : 관심영역 설정수단
132, 232 : 장애물 인식수단
133, 233 : 장애물 거리 계산수단
234 : 장애물 형상 검출수단 |
