기 설정된 시간 동안 이미지 데이터를 수집하는 이미지 수집부;양방향 필터링(Bilateral Filtering) 및 통합 이미지 컴퓨팅(Integral Image Computing)에 기초하는 가우시안 플러스 필터(Gaussian+ Filter)를 이용하여 상기 수집된 이미지 데이터 중 적어도 하나의 이미지를 필터링하며, 상기 필터링의 결과에 대응되는 필터링된 이미지를 생성하는 이미지 처리부 및상기 필터링된 이미지를 출력하는 이미지 출력부를 포함하고,상기 가우시안 플러스 필터는,상기 적어도 하나의 이미지 각각에서 픽셀 간의 거리 차이 값과 상기 픽셀 간의 색상 차이 값을 산출하고, 상기 픽셀 간의 거리 차이 값과 상기 픽셀 간의 색상 차이 값에 기초하여 공간 커널(Spatial Kernel) 및 범위 커널(Range Kernel)을 도출하며, 상기 공간 커널 및 상기 범위 커널에 기초하는 연산을 통해 양방향 필터링 결과를 도출하며, 기 설정된 시그마 값에 기초하여 상기 양방향 필터링 결과를 가우시안 필터링하여 상기 필터링의 결과를 산출하고,상기 이미지 처리부는, 하기 수식1에 기초하는 상기 가우시안 플러스 필터(G+(I))를 이용하여 상기 적어도 하나의 이미지를 필터링하는,[수식1]여기서, GF는 일반적인 가우시안 필터링 연산, W는 기 설정된 가중치 값, I는 이미지 그레디언트, x 및 x' 각각은 서로 다른 이미지 각각의 x 좌표 값, y 및 y'은 서로 다른 이미지 각각의 y 좌표 값, fr은 상기 범위 커널, fs는 상기 공간 커널인,이미지 처리장치.

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제1항에 있어서, 상기 이미지 처리부는,상기 수집된 이미지 데이터에 기초하여 상기 기 설정된 시간 동안의 픽셀의 움직임(Optical Flow) 정보를 산출하는 이미지 처리장치.

제3항에 있어서,상기 이미지 처리부는,상기 수집된 이미지 데이터 중 제1 이미지와 제2 이미지 간의 x축 방향의 이미지 그래디언트, y축 방향의 이미지 그래디언트 및 시간 그래디언트를 산출하고, 상기 x축 방향의 이미지 그래디언트, 상기 y축 방향의 이미지 그래디언트 및 상기 시간 그래디언트에 기초하여 기 설정된 크기의 픽셀 윈도우 내에서 루카스-카나데(Lucas-Kanade) 방정식을 만족하는 움직임 벡터를 산출하되, 최소제곱법에 기초하여 오차를 최소화하는 상기 움직임 벡터를 상기 움직임 정보로 산출하는 이미지 처리장치.

제4항에 있어서,상기 이미지 처리부는,하기 수식2를 통해 상기 움직임 벡터(u, v)를 산출하는,[수식2]여기서, Ix는 상기 x축 방향의 이미지 그래디언트, Iy는 상기 y축 방향의 이미지 그래디언트, It는 상기 시간 그래디언트인,이미지 처리장치.

제4항에 있어서,상기 이미지 처리부는,상기 픽셀의 움직임 정보에 기초하여 상기 시그마 값 및 커널 사이즈 중 적어도 하나의 필터링 파라미터를 적응적으로 조절하고, 상기 조절된 필터링 파라미터를 상기 가우시안 플러스 필터에 적용하여 상기 적어도 하나의 이미지를 필터링하는이미지 처리장치.

제6항에 있어서,상기 이미지 처리부는,상기 픽셀의 움직임 정보에 따른 값이 클수록 상기 커널 사이즈를 감소시키고, 상기 픽셀의 움직임 정보에 따른 값이 낮을수록 상기 커널 사이즈를 증가시키는이미지 처리장치.

제6항에 있어서,상기 이미지 처리부는, 상기 움직임 벡터에 기초하여 규모 값(magnitude)을 산출하고, 상기 산출된 규모 값에 기초하여 상기 양방향 필터링 결과의 공간 시그마 값과 색상 시그마 값을 산출하는이미지 처리장치.

제8항에 있어서,상기 이미지 처리부는,하기 수식3을 통해 상기 공간 시그마 값(sigma_spatial)과 색상 시그마 값(sigma_color)을 산출하는,[수식3]여기서, u 및 v는 상기 움직임 벡터, M은 상기 규모 값의 최대값, α는 상기 공간 시그마의 값의 최대값, β는 상기 색상 시그마 값의 최대값인, 이미지 처리장치.

이미지 수집부에서, 기 설정된 시간 동안 이미지 데이터를 수집하는 단계;이미지 처리부에서, 양방향 필터링(Bilateral Filtering) 및 통합 이미지 컴퓨팅(Integral Image Computing)에 기초하는 가우시안 플러스 필터(Gaussian+ Filter)를 이용하여 상기 수집된 이미지 데이터 중 적어도 하나의 이미지를 필터링하며, 상기 필터링의 결과에 대응되는 필터링된 이미지를 생성하는 단계 및이미지 출력부에서, 상기 필터링된 이미지를 출력하는 단계를 포함하고,상기 가우시안 플러스 필터는,상기 적어도 하나의 이미지 각각에서 픽셀 간의 거리 차이 값과 상기 픽셀 간의 색상 차이 값을 산출하고, 상기 픽셀 간의 거리 차이 값과 상기 픽셀 간의 색상 차이 값에 기초하여 공간 커널(Spatial Kernel) 및 범위 커널(Range Kernel)을 도출하며, 상기 공간 커널 및 상기 범위 커널에 기초하는 연산을 통해 양방향 필터링 결과를 도출하며, 기 설정된 시그마 값에 기초하여 상기 양방향 필터링 결과를 가우시안 필터링하여 상기 필터링의 결과를 산출하고,상기 수집된 이미지 데이터 중 적어도 하나의 이미지를 필터링하며, 상기 필터링의 결과에 대응되는 필터링된 이미지를 생성하는 단계는,하기 수식1에 기초하는 상기 가우시안 플러스 필터(G+(I))를 이용하여 상기 적어도 하나의 이미지를 필터링하는 단계를 포함하며,[수식1]여기서, GF는 일반적인 가우시안 필터링 연산, W는 기 설정된 가중치 값, I는 이미지 그레디언트, x 및 x' 각각은 서로 다른 이미지 각각의 x 좌표 값, y 및 y'은 서로 다른 이미지 각각의 y 좌표 값, fr은 상기 범위 커널, fs는 상기 공간 커널인,이미지 처리방법.