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公开(公告)号：KR100926133B1
公开(公告)日：2009-11-11
申请号：KR1020070131832
申请日：2007-12-15
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본 발명은 피사체의 영상을 촬영하는 카메라부, 상기 촬영된 영상에서 사람/물체를 인식하는 인식부, 상기 인식 영역을 중심으로 촬영된 두 개 이상의 복수영상에서 이미지 차(Image Subtraction)와 외곽선 검출(Edge Detection)을 이용하여 전경과 배경을 분리하는 영상처리부, 상기 분리된 전경과 배경에 적절한 구도 및 모델의 자세 및 동작을 추천하는 추천구도 표시부, 상기 촬영된 이미지의 배경을 흐리게 처리하는 카메라 제어부, 상기 촬영된 영상을 보정하는 영상 보정부를 포함하는 디지털 영상 촬영 장치를 제안한다. 본 발명에 의하면, 고품질 디지털 컨텐츠 제작을 위한 영상 촬영 도움 기능을 제공할 수 있으며, 사람 또는 다양한 피사체의 정보를 기록해 두고 이를 인식하여 영상 촬영시 활용할 수 있다. 또한, 인식된 피사체를 바탕으로 삼분할법 적용 장치, 자세/동작 추천장치, 배경 흐리기 장치, 피사체 노출 보정장치를 제공할 수 있다.
사진/비디오 촬영구도, 전경추출, 얼굴인식, 배경 흐림, 아웃 포커싱(out-focusing), 디지털카메라, 디지털비디오카메라, 역광보정, 가상 사진사-
公开(公告)号：KR100914844B1
公开(公告)日：2009-09-02
申请号：KR1020070129392
申请日：2007-12-12
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본 발명은 디지털 영상 제작을 위하여 3차원 공간상에 정의된 서피스(surface) 모델에 텍스처링(texturing)을 자동화하는 기술에 관한 것이다. 디지털 영상에 사용되기 위하여 합성된 텍스처(texture)는 실사 수준의 고품질 이미지를 얻을 수 있어야 하며, 최대한 자동화를 추구하면서도 수작업에 의한 수정이 용이한 기능을 제공해야 한다. 이를 위하여 본 발명은 텍스처 맵핑할 대상의 서피스 모델 정보로부터 텍스처 좌표를 나타내는 UV맵(map)이 균일하게 펼쳐지도록 수정하고, 3차원 서피스 상에서 맵핑될 방향을 결정하며, 이를 기반으로 텍스처 샘플 이미지들을 합성하여 서피스 텍스처 맵핑을 수행하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 여러 개의 텍스처 샘플 이미지를 사용하여 주어진 서피스 메쉬(mesh)를 꾸밀 수 있으며, 3차원 공간상에서 맵핑될 방향 및 서로 다른 텍스처의 전이 영역을 사용자가 제어할 수 있어서 사용자와 상호작용을 하면서도 자동화된 기능을 제공할 수 있다
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公开(公告)号：KR1020090062253A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：KR1020070129392
申请日：2007-12-12
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: A surface texture mapping system by sample texture synthesis is provided to perform texture mapping which an artist intends without UV map correction and texture painting work, thereby improving the quality of a texture mapping result. A UV map uniformizing unit(100) calculates a uniform UV map from a surface model and a UV map which a user inputs. A mapping direction vector field generator(200) performs interpolation based on a vector field which the user inputs. A UV map boundary controller(300) manages modified UV map information produced while the UV map uniformizing is performed. A texture combiner(400) synthesizes a texture based on the result of the UV map uniformizing unit and the mapping direction vector field generator by using uses a texture sample which the user inputs. The texture combiner produces a surface model of which the texture is mapped according the mapping result.
Abstract translation: 提供了通过样本纹理合成的表面纹理映射系统来执行艺术家无需UV映射校正和纹理绘画工作的意图的纹理映射，从而提高纹理映射结果的质量。 UV图均匀化单元（100）从表面模型和用户输入的UV图计算均匀的UV图。 映射方向矢量场发生器（200）基于用户输入的矢量场进行插值。 UV映射边界控制器（300）管理在执行UV映射均匀化时产生的修改的UV映射信息。 纹理组合器（400）通过使用用户输入的纹理样本，基于UV映射均匀化单元和映射方向矢量场发生器的结果来合成纹理。 纹理组合器根据映射结果产生纹理映射的表面模型。
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公开(公告)号：KR1020080050272A
公开(公告)日：2008-06-05
申请号：KR1020070081866
申请日：2007-08-14
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06K9/344 , G06K9/00463 , G06K9/46 , G06K9/80 , G06K2009/4666 , G06K2209/01 , G06T7/00
Abstract: An apparatus and a method for recognizing letters with a camera by using a pixel-shifted document image combined recognition method are provided to improve quality of images by using an image reinforcing algorithm and remove an unrecognized document area by executing partial binarizing, and improve performance of recognizing letters of a camera by extracting a characteristic considering shape deformation of letters and combining different recognizers. An apparatus for recognizing letters by using a camera includes a sub-document image processor(1) processing an input image into sub-document images, wherein pixels are shifted, a binarizing unit(2) partially binarizing the sub-document images passing through an image reinforcing algorithm, a letter processor(5,6) extracting structural characteristic information of an individual letter and a pixel mobile network characteristic of a letter area to which the pixels are shifted, and a recognition processor(3,4) combining different recognizers classifying letter types and recognizing the individual letters for outputting a result of recognition.
Abstract translation: 提供一种通过使用像素偏移文档图像组合识别方法用相机识别字母的装置和方法，以通过使用图像增强算法来提高图像的质量，并且通过执行部分二值化来去除未被识别的文档区域，并且提高 通过提取考虑字母形状变形的特征并组合不同的识别器来识别相机的字母。 一种用于通过使用相机识别字母的装置包括：一个副图像处理器（1），将输入图像处理成其中像素被移位的子文档图像;二值化单元（2），将通过一个 图像增强算法，提取单个字母的结构特征信息的字母处理器（5,6）以及像素移动到的字母区域的像素移动网络特性;以及识别处理器（3,4），其组合不同的识别器分类 字母类型并识别用于输出识别结果的各个字母。
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