Abstract:
본 발명의 실시예에 따른 동영상 기반 행동인식 장치의 동작방법에서는, 합성 채널 프레임 제공부가 복수의 채널들 중 각 채널에 상응하는 채널 프레임들을 비교하여 하이라이트 정보를 생성하고, 채널 프레임들과 하이라이트 정보를 합성하여 합성 채널 프레임을 제공할 수 있다. 뉴럴 네트워크부가 합성 채널 프레임 및 멀티프레임 컨볼루션 뉴럴네트워크에 기초하여 중간 프레임를 제공할 수 있다. 행동인식 결과 제공부가 중간 프레임에 따라 생성되는 가중치 값 및 중간 프레임에 기초하여 행동인식 결과를 제공할 수 있다. 본 발명에 따른 동영상 기반 행동인식 장치의 동작방법에서는, 채널별로 제공되는 채널 프레임들로부터 합성되는 합성 채널 프레임 및 멀티프레임 컨볼루션 뉴럴네트워크에 기초하여 행동인식 결과를 제공함으로써 동영상 내의 이벤트 발생을 보다 효과적으로 검출할 수 있다.
Abstract:
A method for removing a color fringe is disclosed. The method for removing a color fringe comprises the steps of selecting a maximum gradient magnitude among gradient magnitudes for each of the color components in an image; calculating a boundary of a dilated near-saturation region in the image; detecting a transition region in the image according to the maximum gradient magnitude and the boundary of the dilated near-saturation region; and removing a color fringe from the transition region.
Abstract:
PURPOSE: An image processing method and an image processing device are provided to obtain a display image with local contrast and details by adaptive tone mapping. CONSTITUTION: A radiance map providing unit(121) provides a radiance map. An image decomposing unit(123) decomposes a luminance value of the radiance map into a base layer and a detail layer. An adaptive weight generating unit(124) generates a weighted value. A dynamic range compressing unit(125) generates a compression luminance. An adaptive tone mapping unit(126) generates a tone mapping image. [Reference numerals] (121) Radiance map providing unit; (122) Luminance calculating unit; (123) Image decomposing unit; (124) Adaptive weight generating unit; (125) Dynamic range compressing unit; (126) Adaptive tone mapping unit
Abstract:
본 발명에 따른 의사윤곽 제거 방법은, 제1 입력영상과 제1 입력영상의 비트수(bit depth)를 낮춘 제2 입력영상간의 밝기값의 차이를 기초로, 제1 입력영상에서 밝기값이 일정한 평탄영역을 제거하여 윤곽선의 위치정보를 검출하는 단계, 평탄영역이 제거된 제1 입력영상에서 방향별로 콘트라스트를 측정하여 의사윤곽의 방향정보 및 위치정보를 검출하며, 측정되는 콘트라스트를 기초로 윤곽선의 위치정보 중 의사윤곽(false contour) 영역과 에지 영역을 구분하는 단계, 및 의사윤곽의 방향정보 및 위치정보를 이용하여 의사윤곽 영역을 평활화하여 제1 입력영상에서 의사윤곽을 제거하는 단계를 포함한다. 이에 의해, 비트수를 줄인 영상과 원 입력영상간의 밝기값의 차이를 이용하여 자동적으로 평탄영역을 제거한 후 의사윤곽을 검출함으로써, 의사윤곽 검출의 정확도를 높일 수 있다. 또한, 의사윤곽에 대해서만 평활화를 수행함으로써 신호 성분의 열화를 방지할 수 있다. 의사윤곽, 에지, 콘트라스트, 방향성 평활화 필터, 비트수(bit dpeth)
Abstract:
An apparatus and a method for removing pseudo contours are provided to perform a pseudo contour removing process only with respect to an area detected as a pseudo area. Contour areas are extracted from an input image, and a pseudo contour area is detected by using a brightness difference between pixels(402). The pseudo contour area is expanded(404). The pseudo contour area is removed by using the expanded pseudo contour area(408). The contour area is detected by removing a flat area from the input image. The edge area and the pseudo area are extracted from the detected contour area by using contrast. The information about the direction and the position of the detected pseudo area is created.
Abstract:
포화 픽셀 데이터의 보정을 위하여, 포화 픽셀의 칼라 값들과 주변 픽셀의 칼라 값들의 상관관계를 나타내는 가중 함수를 설정한다. 상기 가중 함수를 이용하여 상기 포화 픽셀에 대한 복수의 주변 픽셀들의 가중 값들을 계산한다. 상기 가중 값들을 이용하여 상기 주변 픽셀들의 칼라 값들의 가중 평균 값을 계산한다. 상기 포화 픽셀의 칼라 값을 상기 가중 평균 값으로 보정한다. 서로 다른 칼라 채널 사이의 상관관계를 반영하는 가중 함수를 이용함으로써, 비교적 단순한 연산을 통하여 추가적인 처리 과정 없이도 자연스러운 칼라 복원 결과를 얻을 수 있고, 주변 픽셀의 포화 여부 및 보정 결과를 참조하여 보정에 이용되는 픽셀들을 선별함으로써 보정된 칼라 값의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
Abstract:
본 발명은 복합 영상 신호에서의 화질 개선 방법 및 복합 영상 신호에서의 왜곡 제거 방법으로, 복합 영상 신호를 로우 패스 필터와 하이 패스 필터를 이용하여 복수 개의 주파수 대역으로 분리하고, 분리된 각각의 주파수 대역 중에서 소정의 임계치 이상의 색신호를 포함하는 대역에 대해서 웨이브릿 패킷 필터링을 수행하며, 소정의 임계치 미만의 색신호를 포함하는 대역들에 대하여 위너 필터링을 수행함으로써 복합 영상 신호의 화질을 개선시킬 수 있다. 화질, 개선, 왜곡, 제거, 필터