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公开(公告)号：WO2021125369A1
公开(公告)日：2021-06-24
申请号：PCT/KR2019/017805
申请日：2019-12-16
Applicant: 전자부품연구원
IPC: H04N7/01 , H04N5/262 , H04N5/2628 , H04N7/0127 , H04N7/0135
Abstract: 고해상도 비디오 영상에 대하여 고품질, 고속으로 프레임 보간을 수행하는 딥러닝에 기반 프레임 율 고속 변환 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 데이터 변형 방법은 프레임 보간을 위한 중간 프레임을 생성하는 인공지능 모델의 학습에 이용될 연속하는 입력 영상들을 입력받는 단계; 입력된 입력 영상들의 영상값을 변경하여, 변형된 영상들을 생성하는 제1 생성단계; 입력된 입력 영상들의 중간 프레임의 영상값을 변경하여, 변형된 영상들의 중간 프레임을 생성하는 제2 생성단계;를 포함한다. 이에 의해, 4K 프레임과 같은 고해상도 영상을 고속으로 보간이 가능하며, Fade-in/out, 조명 변화, 줌 영상에 강인하게 학습 데이터 변형을 수행하여 이런 다양한 영상에서도 정확한 광학 흐름 지도를 생성해 낼 수 있게 하여, 고해상도 영상에 대한 고속의 강인한 프레임 보간이 가능해진다.
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公开(公告)号：WO2021085743A1
公开(公告)日：2021-05-06
申请号：PCT/KR2019/017545
申请日：2019-12-12
Applicant: 전자부품연구원
IPC: H04N7/01 , H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 고해상도 비디오 영상에 대하여 고품질, 고속으로 프레임 보간을 수행하기 위한 방안으로, 입력 고해상도 영상을 저해상도 영상으로 변환하여 고속으로 광학 흐름 지도를 생성하고 이를 원본 고해상도로 복원하여 고해상도 영상을 고속으로 보간하는 동영상 프레임 율 고속 변환 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른, 동영상 프레임 율 변환 방법은 시간적으로 연속된 고해상도의 프레임들로부터 생성한 저해상도의 프레임들들로 광학 흐름을 예측하여, 저해상도의 광학 흐름 지도들을 생성하는 제1 생성단계; 저해상도의 광학 흐름 지도들의 해상도를 단계적으로 높이면서, 고해상도의 중간 프레임들을 생성하는 제2 생성단계; 생성된 고해상도의 중간 프레임들을 블렌딩하여, 최종 보간 프레임을 생성하는 제3 생성단계:를 포함한다.
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