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영상의 노이즈 세기를 추정하고 이를 이용하여 적응적으로영상을 처리하는 영상처리 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2014038654
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 영상에 포함되어 있는 노이즈의 정도(세기)를 추정하고 이를 이용하여 적응적으로 영상을 처리하는 영상처리 시스템 및 그 방법이 개시된다. 상기 영상 처리 시스템은, 다수의 블록 영상들로 구성되는 입력 영상에서 각 블록 영상별로 로컬 표준편차를 추정하여 출력하는 로컬 표준편차 추정부; 상기 각 블록 영상에 대한 이미지/노이즈 판별치를 구하는 이미지/노이즈 판별부; 및 상기 각 블록 영상의 표준 편차와 이미지/노이즈 판별치에 기초한 가중 평균에 의하여 상기 입력 영상의 노이즈 표준 편차를 산출하는 가중 평균부를 포함하여 영상에 첨가되어 있는 노이즈의 정도를 정확하게 추정할 수 있는 효과가 있다.영상처리, 노이즈, 분산, 가설검정
Int. CL H04N 5/21 (2006.01)
CPC H04N 5/217(2013.01) H04N 5/217(2013.01)
출원번호/일자 1020080001386 (2008.01.04)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1418961-0000 (2014.07.07)
공개번호/일자 10-2009-0075507 (2009.07.08) 문서열기
공고번호/일자 (20140716) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.12.17)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김영화 대한민국 서울특별시 동작구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한지희 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *** 한국지식재산센터 *층 (공익변리사 특허상담센터)(한국지식재산보호원)
2 권영규 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 *** *** (역삼동, 재승빌딩 *층)(프라임특허법률사무소)
3 윤재석 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로**길 **(서초동) *층(정석국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 서울특별시 동작구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2008.01.04 수리 (Accepted) 1-1-2008-0008583-51
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.07.20 수리 (Accepted) 4-1-2011-5148883-62
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.07.20 수리 (Accepted) 4-1-2011-5148879-89
4 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2012.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2012-1045030-99
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.08.22 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.10.10 수리 (Accepted) 9-1-2013-0077674-29
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.11.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0784838-08
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.03 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000494-54
9 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2014.01.14 수리 (Accepted) 1-1-2014-0036942-47
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.01.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0093627-40
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.01.28 수리 (Accepted) 1-1-2014-0093585-10
12 등록결정서
Decision to grant		 2014.06.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0413180-08
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.10.20 수리 (Accepted) 4-1-2014-5123944-33
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2018-5125629-51
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2019-5151122-15
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.01 수리 (Accepted) 4-1-2019-5153932-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다수의 블록 영상들로 구성되는 입력 영상에서 각 블록 영상을 미리 결정된 대역으로 필터링하는 필터;상기 필터링된 각 블록 영상 별로 로컬 표준편차를 추정하여 출력하는 로컬 표준편차 추정부;상기 필터링된 각 블록 영상에 대한 이미지 혹은 노이즈의 상대적 크기를 나타내는 이미지/노이즈 판별치를 구하는 이미지/노이즈 판별부; 및상기 각 블록 영상의 표준 편차와 이미지/노이즈 판별치에 기초한 가중 평균에 의하여 상기 입력 영상의 노이즈 표준 편차를 산출하는 가중 평균부를 포함하는 영상 처리 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 노이즈 표준 편차는, (여기서, 상기 는 상기 노이즈 표준 편차, 상기 σ(i,j)는 상기 로컬 표준편차, 및 상기 δ(i,j)는 이미지/노이즈 판별치)와 상응하는 영상 처리 시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 영상 처리 시스템은,상기 이미지/노이즈 판별부에서 출력된 상기 이미지/노이즈 판별치와 미리 결정된 기준 값을 비교하는 비교부를 더 포함하며,상기 가중 평균부는 상기 비교부의 비교결과와 상기 각 블록 영상의 표준 편차를 수신하고, 상기 수신한 값들을 가중 평균하여 상기 입력 영상의 노이즈 표준 편차를 산출하는 영상 처리 시스템
4 4
제3항에 있어서, 상기 노이즈 표준 편차는, (여기서, 상기 는 상기 노이즈 표준 편차, 상기 Δ(i,j)는 상기 비교부의 비교결과, 및 상기 δ(i,j)는 이미지/노이즈 판별치)와 상응하는 영상 처리 시스템
5 5
삭제
6 6
제1항에 있어서, 상기 필터링된 블록 영상은, (여기서, 상기 ｘhigh(i,j)는 상기 필터링된 블록 영상, 상기 ｘ(i,j)는 상기 블록 영상, 및 상기 C는 미리 결정된 상수)와 상응하는 영상 처리 시스템
7 7
제1항 또는 제3항에 있어서, 상기 영상 처리 시스템은,상기 필터링된 블록 영상의 절대치를 산출하고 산출결과를 출력하는 절대치 산정부를 더 포함하며,상기 로컬 표준편차 추정부는 상기 절대치 산정부의 출력결과에 기초하여 각 블록 영상별로 상기 로컬 표준편차를 추정하여 출력하고,상기 이미지/노이즈 판별부는 상기 절대치 산정부의 출력결과에 기초하여 각 블록 영상에 대한 상기 이미지/노이즈 판별치를 구하는 영상 처리 시스템
8 8
제1항 또는 제3항에 있어서, 상기 이미지/노이즈 판별부는,상기 블록 영상 내에서 기 설정된 복수 개의 방향 각각에 대해 화소 값 간의 상관관계 정도를 이용하여 최소 방향 표준편차를 더 구하고,상기 가중 평균부는,상기 각 블록 영상의 표준 편차, 상기 이미지/노이즈 판별치, 및 상기 최소 방향 표준편차에 기초한 가중 평균에 의하여 상기 입력 영상의 노이즈 표준 편차를 산출하는 영상 처리 시스템
9 9
제8항에 있어서, 상기 최소 방향 표준편차는, (여기서, σmin(i,j)는 최소 방향 표준편차, Vmin(i,j)는 상기 기 설정된 복수 개의 방향 각각에 대해 화소 값 간의 상관관계 정도를 나타내는 방향 긴밀도 중 최소값)과 상응하고,상기 노이즈 표준 편차는, (여기서, 상기 는 상기 노이즈 표준 편차, 상기 σ(i,j)는 상기 로컬 표준편차, 상기 σmin(i,j)는 최소 방향 표준편차 긴밀도, 및 상기 δ(i,j)는 이미지/노이즈 판별치)와 상응하는 영상 처리 시스템
10 10
다수의 블록 영상들로 구성되는 입력 영상에서 각 블록 영상을 미리 결정된 대역으로 필터링하는 단계;상기 필터링된 각 블록 영상 별로 로컬 표준편차를 추정하여 출력하고 상기 필터링된 각 블록 영상에 대한 이미지/노이즈 판별치를 구하는 단계; 및상기 각 블록 영상의 표준 편차와 상기 이미지/노이즈 판별치에 기초한 가중평균에 의하여 상기 입력 영상의 노이즈 표준 편차를 산출하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 노이즈 표준 편차는, (여기서, 상기 는 상기 노이즈 표준 편차, 상기 σ(i,j)는 상기 로컬 표준편차, 및 상기 δ(i,j)는 이미지/노이즈 판별치)와 상응하는 영상 처리 방법
12 12
제10항에 있어서, 상기 영상 처리 방법은,상기 이미지/노이즈 판별치와 미리 결정된 기준 값을 비교하고 비교결과를 출력하는 단계를 더 포함하며,상기 노이즈 표준 편차를 산출하는 단계는,상기 비교결과와 상기 각 블록 영상의 표준 편차를 수신하고, 상기 수신한 값들을 가중 평균하여 상기 입력 영상의 노이즈 표준 편차를 산출하는 단계를 더 포함하는 영상 처리 방법
13 13
제12항에 있어서, 상기 노이즈 표준 편차는, (여기서, 상기 는 상기 노이즈 표준 편차, 상기 Δ(i,j)는 상기 비교부의 비교결과, 및 상기 δ(i,j)는 이미지/노이즈 판별치)와 상응하는 영상 처리 방법
14 14
삭제
15 15
제10항에 있어서, 상기 필터링된 블록 영상은, (여기서, 상기 ｘhigh(i,j)는 상기 필터링된 블록 영상, 상기 ｘ(i,j)는 상기 입력 영상, 및 상기 C는 미리 결정된 상수)와 상응하는 영상 처리 방법
16 16
제10항 또는 제12항에 있어서, 상기 영상 처리 방법은,상기 필터링된 블록 영상의 절대치를 산출하고 산출결과를 출력하는 단계를 더 포함하며,상기 이미지/노이즈 판별치를 구하는 단계는,상기 절대치 산출결과에 기초하여 각 블록 영상별로 상기 로컬 표준편차를 추정하여 출력하고, 각 블록 영상에 대한 상기 이미지/노이즈 판별치를 구하는 단계를 더 포함하는 영상 처리 방법
17 17
제10항 또는 제12항에 있어서, 상기 영상 처리 방법은,상기 블록 영상 내에서 기 설정된 복수 개의 방향 각각에 대해 화소 값 간의 상관관계 정도를 이용하여 최소 방향 표준편차를 더 구하는 단계를 더 포함하고,상기 이미지/노이즈 판별치를 구하는 단계는,상기 각 블록 영상의 표준 편차, 상기 이미지/노이즈 판별치, 및 상기 최소 방향 표준편차를 가중 평균하여 상기 입력 영상의 노이즈 표준 편차를 산출하는 영상 처리 방법
18 18
제17항에 있어서, 상기 최소 방향 표준편차는, (여기서, σmin(i,j)는 최소 방향 표준편차, Vmin(i,j)는 상기 기 설정된 복수 개의 방향 각각에 대해 화소 값 간의 상관관계 정도를 나타내는 방향 긴밀도 중 최소값)과 상응하고,상기 노이즈 표준 편차는, (여기서, 상기 는 상기 노이즈 표준 편차, 상기 σ(i,j)는 상기 로컬 표준편차, 상기 σmin(i,j)는 최소 방향 표준편차 긴밀도, 및 상기 δ(i,j)는 이미지/노이즈 판별치)와 상응하는 영상 처리 방법
19 19
다수의 블록 영상들로 구성되는 입력 영상에서 각 블록 영상별로 로컬 표준편차를 추정하여 출력하고, 상기 각 블록 영상에 대한 이미지/노이즈 판별치를 계산하고 상기 각 블록 영상의 표준 편차와 상기 이미지/노이즈 판별치에 기초한 가중 평균에 의하여 상기 입력 영상의 노이즈 표준 편차를 산출하는 노이즈 추정부; 및상기 입력 영상을 수신하고 상기 노이즈 추정부에서 출력된 상기 노이즈 표준 편차에 기초하여 상기 입력 영상을 적응적으로 처리하는 적응적 영상 처리부를 포함하며,상기 적응적 영상 처리부는,상기 노이즈 표준 편차와 미리 결정된 상관관계를 갖는 제1 계수를 생성하고, 상기 블록 영상이 미리 결정된 밴드대역으로 필터링된 영상에 상기 제1 계수를 곱하고, 곱한 결과를 제1 영상성분으로서 출력하는 제1 영상 출력부;상기 블록 영상에 제2 계수를 곱하고, 곱한 결과를 제2 영상성분으로서 출력하는 제2 영상 출력부; 및상기 제1 영상성분과 상기 제2 영상성분을 합산하여 합산결과를 노이즈가 감소된 영상으로서 출력하는 합산부를 포함하는 영상 처리 시스템
20 20
삭제
21 21
다수의 블록 영상들로 구성되는 입력 영상에서 각 블록 영상별로 로컬 표준편차를 추정하여 출력하고, 상기 각 블록 영상에 대한 이미지/노이즈 판별치를 계산하고 상기 각 블록 영상의 표준 편차와 상기 이미지/노이즈 판별치에 기초한 가중 평균에 의하여 상기 입력 영상의 노이즈 표준 편차를 산출하는 노이즈 추정부; 및상기 입력 영상을 수신하고 상기 노이즈 추정부에서 출력된 상기 노이즈 표준 편차에 기초하여 상기 입력 영상을 적응적으로 처리하는 적응적 영상 처리부를 포함하며,상기 적응적 영상 처리부는,상기 노이즈 표준 편차와 미리 결정된 상관관계를 갖는 제1 계수를 생성하고, 상기 블록 영상이 미리 결정된 밴드대역으로 필터링된 영상에 상기 제1 계수 및 미리 결정된 제2 계수를 곱하고, 곱한 결과를 제1 영상성분으로서 출력하는 제1 영상 출력부; 및상기 블록 영상에 상기 제1 영상성분을 합산하여 합산결과를 노이즈가 감소된 영상으로서 출력하는 합산부를 포함하는 영상 처리 시스템
22 22
제19항 또는 제21항에 있어서, 상기 제1 영상 출력부는,상기 블록 영상을 상기 미리 결정된 밴드대역으로 필터링하는 필터;상기 노이즈 추정부에서 출력된 상기 노이즈 표준 편차에 기초하여 상기 노이즈 표준 편차와 미리 결정된 상관관계를 갖는 제1 계수를 생성하는 계수 생성부; 및상기 필터에서 출력된 필터링된 영상, 상기 제1 계수, 및 상기 제2 계수를 곱셈하는 제1 연산기를 포함하는 영상 처리 시스템
23 23
삭제
24 24
삭제
25 25
삭제
26 26
제10항에 기재된 영상 처리 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.