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公开(公告)号：KR102232524B1
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：KR1020140146388A
申请日：2014-10-27
Abstract: 이미지 생성 방법을 개시한다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 생성 방법은, 기준 영상과 시점이 상이한 비교 영상을 주파수 도메인으로 변환하는 단계와, 상기 주파수 도메인으로 변환된 비교 영상의 위상을 변화시키는 단계와, 상기 위상이 변화된 비교 영상을 픽셀 도메인으로 변환하는 단계와, 상기 기준 영상의 픽셀과 이에 대응되는 상기 비교 영상의 픽셀에 대해서 레이어 별로 비용체적(cost volume)을 계산하는 단계와, 상기 계산된 비용체적이 최소인 레이어를 상기 기준 영상의 픽셀에 대한 뎁스값으로 설정하는 단계와, 상기 설정된 뎁스값을 기초로 뎁스맵을 생성하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2020101434A1
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：PCT/KR2019/015668
申请日：2019-11-15
Abstract: 소정 종횡비에 따라 원본 영상으로부터 크기가 변경된 리사이징 영상을 획득하는 단계; 리사이징 영상을 미리 훈련된 신경망 모델에 입력하는 단계; 및 신경망 모델에서 출력되는 시프트 맵에 기초하여 리사이징 영상으로부터 변환된 리타겟팅 영상을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 일 실시예에 따른 영상 처리 방법이 개시된다.
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公开(公告)号：WO2020256339A1
公开(公告)日：2020-12-24
申请号：PCT/KR2020/007554
申请日：2020-06-11
Abstract: 전자 장치 및 이의 제어 방법이 제공된다. 본 전자 장치는 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 메모리 및 상기 메모리와 연결되어 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 영상을 제1 인공 지능 모델에 입력하여 상기 영상에 포함된 복수의 이미지의 특징 데이터를 획득하고, 상기 복수의 이미지의 특징 데이터를 바탕으로 상기 영상의 복수의 키 프레임(key frame)을 획득하고, 상기 복수의 키 프레임 중 적어도 하나를 제외한 나머지 키 프레임을 제2 인공 지능 모델의 제1 인공 신경망에 입력하여 상기 나머지 키 프레임의 제1 특징 데이터를 획득하고, 상기 나머지 키 프레임의 제1 특징 데이터를 상기 제2 인공 지능 모델의 제2 인공 신경망에 입력하여 상기 나머지 키 프레임간의 관계에 대한 정보를 포함하는 제2 특징 데이터를 획득하고, 상기 제2 특징 데이터를 바탕으로 상기 복수의 키 프레임 대한 텍스트를 획득할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2019098414A1
公开(公告)日：2019-05-23
申请号：PCT/KR2017/013003
申请日：2017-11-16
Abstract: 본 개시는 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공지능(AI) 시스템 및 그 응용에 관련된 것이다. 특히, 본 개시는 인공지능 시스템 및 그 응용에 따른 뉴럴 네트워크의 계층적 학습 방법으로, 시멘틱 세그멘테이션을 생성하도록 설정된 제 1 학습 네트워크 모델에 소스 학습 이미지를 적용하여 제 1 활성화 맵을 생성하고, 시멘틱 세그멘테이션을 생성하도록 설정된 제 2 학습 네트워크 모델에 소스 학습 이미지를 적용하여 제 2 활성화 맵을 생성하고, 제 1 활성화 맵 및 제 2 활성화 맵에 기초하여, 소스 학습 이미지의 라벨링된 데이터로부터 손실을 산출하고, 손실에 기초하여 제 1 학습 네트워크 모델 및 제 2 학습 네트워크 모델을 구성하는 복수의 네트워크 노드들의 가중치를 업데이트할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2018155777A1
公开(公告)日：2018-08-30
申请号：PCT/KR2017/009273
申请日：2017-08-24
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 거리 추정 장치로서, 촬영된 제 1 컬러 영상, 상기 제 1 컬러 영상에 기하학적으로 정렬된 학습용 열화상 영상, 그리고 상기 제 1 컬러 영상과 동시에 촬영된 제 2 컬러 영상을 학습 영상 셋트로 저장하는 데이터베이스, 그리고 상기 학습용 열화상 영상을 입력받아 색차 영상 (Chromaticity)과 양안 시차 영상 (Disparity)를 출력하는 신경망을 비 교사 학습시키는 학습 장치를 포함한다. 상기 학습 장치는 상기 제 2 컬러 영상, 상기 색차 영상 그리고 상기 양안 시차 영상을 기초로 상기 제 1 컬러 영상을 추정하고, 추정한 영상과 상기 제 1 컬러 영상의 차이를 최소화하도록 상기 신경망을 학습시킨다.
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：KR1020170127269A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：KR1020160057685
申请日：2016-05-11
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06T7/001 , G01N21/8803 , G06T7/0008 , G06T7/33
Abstract: 본발명은영상데이터표면의결함을검출하고분류하는방법에관한것으로, 특정픽셀영역에서각 픽셀간의차이점은강조하고, 유사점은제거하는인접차이필터를이용한필터링을통해영상표면의결함을검출하고, 필터링된영상의결함을알고리즘을이용하여각 특징별로분류하는방법을개시한다.
Abstract translation: 本发明检测图像表面的缺陷通过与相邻的差分滤波器的滤波器强调的是，每个像素之间的差值在一个给定的像素区域来检测与图像数据的缺陷的表面进行分类，移除所述的相似的方法， 公开了一种使用算法对每个特征对滤波图像中的缺陷进行分类的方法。
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公开(公告)号：KR1020170115757A
公开(公告)日：2017-10-18
申请号：KR1020160043345
申请日：2016-04-08
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/564 , G06T7/593 , G06T7/97 , G06T2207/10028
Abstract: 깊이정보생성장치로서, 입력영상의경계성분을추출하고, 상기경계성분의강도에따라다중크기(Multi-scale)의영상패치를추출하는패치추출부, 상기영상패치로부터상기입력영상의흐림정보를판단하기위한적어도하나이상의특징정보를추출하는특징정보추출부, 상기특징정보를이용하여상기영상패치의흐림정보를계산하는흐림정보획득부, 그리고상기영상패치들의깊이정보와상기입력영상의색상정보를이용하여전체영상의깊이정보를획득하는깊이정보획득부를포함한다.
Abstract translation: 1。一种深度信息生成装置，其特征在于，包括：色块提取单元，用于提取输入图像的边界分量，并根据所述边界分量的强度提取多尺度图像块; 模糊信息获取单元，其使用特征信息来计算图像块的模糊信息;以及模糊信息获取单元，其获取图像块的深度信息和输入图像的颜色信息 以及深度信息获得单元，用于使用深度信息获得整个图像的深度信息。
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公开(公告)号：KR101765257B1
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：KR1020160103191
申请日：2016-08-12
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06T7/521 , G06T7/593 , G06T2207/10012 , H04N13/271
Abstract: 본발명의한 실시예에따른삼차원영상정보획득방법은, 패턴을갖는구조광이조사된대상객체를촬영하여획득된이차원영상정보로부터삼차원영상정보를획득하는방법으로서, 상기이차원영상정보로부터, 상기구조광이조사되지않았을경우의상기대상객체에대응하는추정된비패턴(pattern-free) 영상정보를획득하는단계상기이차원영상정보로부터상기추정된비패턴영상정보를제거하여추정된패턴유일(pattern-only) 영상정보를획득하는단계상기추정된패턴유일영상정보로부터제1 디스패리티맵(disparity map)을획득하는단계및 상기제1 디스패리티맵을이용하여제1 알베도맵(albedo map)을획득하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101745493B1
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：KR1020160015703
申请日：2016-02-11
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 깊이지도생성장치로서, 입력영상에포함된특징점들중 움직임이기준값이하인특징점들을기준특징점들로결정하는특징점추출부, 상기기준특징점들의깊이정보를계산하는희소깊이정보획득부, 그리고상기기준특징점들의깊이정보를기초로상기입력영상에서비어있는깊이정보를추정하여조밀한깊이정보를획득하는조밀깊이정보획득부를포함한다.
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