CNN을 이용한 압축 왜곡 제거 방법

    公开(公告)号:WO2019112084A1

    公开(公告)日:2019-06-13

    申请号:PCT/KR2017/014263

    申请日:2017-12-06

    Inventor: 김문철 전진

    Abstract: 실시예들은 압축된 영상에서 압축 왜곡을 제거함에 있어서, 압축 왜곡 정도에 따라 하나 이상의 카테고리로 분류하여, 입력 영상의 왜곡 정도에 따라 해당 그룹으로 압축 왜곡을 제거하는 방법에 관한 것이다. 압축 왜곡 정도에 따라 영상을 카테고리 별로 분류함에 있어서 영상의 압축 정도를 나타내는 QP 정보를 이용하고, 각 그룹별로 압축 왜곡을 제거하는 네트워크를 구성하여 학습함으로써 카테고리별 적합한 압축 왜곡을 가능하게 하여 기존 압축 왜곡 성능을 개선할 수 있다. 뿐만 아니라 압축 왜곡에 따른 영상을 분별할 수 있는 판별 네트워크를 통해 압축 왜곡 정도에 관계 없이 모든 압축 영상의 왜곡을 제거할 수 있다.

    영상 변환장치 및 방법
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:KR1020210035507A

    公开(公告)日:2021-04-01

    申请号:KR1020190117372

    申请日:2019-09-24

    Abstract: 심층신경망기반의영상변환장치및 방법을개시한다. 동일한피사체를대상으로서로다른장비가획득한영상에대하여, 영상간의축척, 회전및 변위(displacement)를보정하여영상을서로정렬(alignment)시키는전처리과정을심층신경망에기반하는변환모델의학습에이용함으로써, 복잡도가감소한변환모델에기반하여블러(blur)가감소된영상의추정이가능한영상변환장치및 방법을제공하는데 목적이있다.

    영상 변환장치 및 방법
    5.
    发明授权

    公开(公告)号:KR102238254B1

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:KR1020190117372

    申请日:2019-09-24

    Abstract: 심층신경망기반의영상변환장치및 방법을개시한다. 동일한피사체를대상으로서로다른장비가획득한영상에대하여, 영상간의축척, 회전및 변위(displacement)를보정하여영상을서로정렬(alignment)시키는전처리과정을심층신경망에기반하는변환모델의학습에이용함으로써, 복잡도가감소한변환모델에기반하여블러(blur)가감소된영상의추정이가능한영상변환장치및 방법을제공하는데 목적이있다.

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