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변이 추정 시의 비용 함수 연산 방법 및 가려진 영역 처리방법

  • 기술번호 : KST2015125919
  • 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 변이 추정 시의 비용 함수 연산 방법 및 가려진 영역 처리 방법이 개시된다. 개시된 방법은 적어도 둘 이상의 영상에 대한 픽셀 당 비용함수를 연산하는 단계; 상기 연산된 픽셀 당 비용함수, 인접하는 이웃 픽셀과의 화소값의 차이 및 최적 비용 함수의 차이를 파라미터로 하는 에너지 함수를 설정하는 단계; 상기 설정된 에너지 함수의 값을 최소로 하는 최적 비용 함수를 연산하는 단계를 포함한다. 비용함수, 변이
Int. CL G06T 1/00 (2011.01) G06T 15/00 (2011.01)
CPC G06T 7/50(2013.01) G06T 7/50(2013.01) G06T 7/50(2013.01) G06T 7/50(2013.01) G06T 7/50(2013.01)
출원번호/일자 1020070136756 (2007.12.24)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0930286-0000 (2009.11.30)
공개번호/일자 10-2009-0068943 (2009.06.29) 문서열기
공고번호/일자 (20091209) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.12.24)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 손광훈 대한민국 서울특별시 서초구
2 민동보 대한민국 대전광역시 중구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구
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		 2007.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2007-0928044-53
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2008.01.04 수리 (Accepted) 1-1-2008-0008879-60
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.09.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.10.13 수리 (Accepted) 9-1-2008-0064400-71
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2009.02.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0081523-59
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2009.04.23 수리 (Accepted) 1-1-2009-0245229-96
7 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2009.04.23 수리 (Accepted) 1-1-2009-0245087-09
8 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2009.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2009-0311012-78
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.06.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0380818-56
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2009.06.23 수리 (Accepted) 1-1-2009-0380807-54
11 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2009.07.06 수리 (Accepted) 1-1-2009-0411464-14
12 등록결정서
Decision to grant		 2009.10.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0436282-77
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.12.15 수리 (Accepted) 4-1-2011-5252006-10
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5062749-37
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.06.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5088566-87
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.09.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5114224-78
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
적어도 둘 이상의 영상에 대한 픽셀 당 비용함수를 연산하는 단계; 상기 연산된 픽셀 당 비용함수, 인접하는 이웃 픽셀과의 화소값의 차이 및 최적 비용 함수의 차이를 이용하는 에너지 함수를 설정하는 단계; 상기 설정된 에너지 함수의 값을 최소로 하는 최적 비용 함수를 연산하는 단계; 가려진 영역의 픽셀을 검출하는 단계; 가려진 영역의 픽셀들에 대한 최적 비용 함수를 연산하는 단계; 및 상기 연산된 최적 비용 함수에 기초하여 가려진 영역의 픽셀들에 대한 변이를 추정하는 단계를 포함하되, 상기 가려진 영역의 픽셀을 검출하는 단계는, 싱글 매칭에 의해 중복 매칭되는 픽셀들이 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 중복 매칭되는 픽셀들이 존재할 경우, 변이에 기초하는 제1 조건에 의해 가려진 픽셀과 가려지지 않은 픽셀을 분류하는 단계, 상기 중복 매칭되는 픽셀들이 존재할 경우, 최적 비용함수에 기초하는 제2 조건에 의해 가려진 픽셀과 가려지지 않은 픽셀을 분류하는 단계
2 2
제1항에 있어서, 상기 인접하는 픽셀과 해당 픽셀간의 픽셀 포인트 차이는 2 이상인 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 에너지 함수 (E)는 다음의 수학식과 같이 설정되는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 가중치 함수 w는 인접 픽셀과의 화소값의 차이와 반비례하는 값을 출력하는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 에너지 함수를 최소로 하는 최적 비용 함수의 연산은 다음의 수학식에 대한 반복 연산에 의해 연산되는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 반복 계산에 의한 비용 함수 연산 시 이웃 픽셀의 집합인 N(p)를 제1 파트인 Nc(p)와 제2파트인 Nn(p)로 분류하여 갱신된 최신의 정보를 반영하여 연산하는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
7 7
제5항에 있어서, 상기 설정된 에너지 함수의 값을 최소로 하는 최적 비용 함수를 연산하는 단계는, 제1 해상도의 원본 영상의 비해 저 해상도인 제2 해상도의 영상을 획득하는 단계; 상기 제2 해상도의 영상에 대해 최적 비용 함수를 연산하는 단계; 및 상기 제2 해상도의 최적 비용 함수를 제1 해상도의 원본 영상에 대한 최적 비용 함수 연산 시 초기치로 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 제2 해상도의 영상에 비해 저해상도인 제3 해상도의 영상을 획득하는 단계; 및 상기 제3 해상도의 영상에 대해 최적 비용 함수를 연산하는 단계; 및 상기 제3 해상도의 영상에 대한 최적 비용 함수를 상기 제2 해상도의 영상에 대한 최적 비용 함수 연산 시 초기치로 활용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
9 9
제7항에 있어서, 상기 저해상도의 영상의 획득 시 로우패스 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
10 10
제8항에 있어서, 상기 저 해상도의 비용 함수를 고 해상도의 비용 함수 연산 시 초기치로 활용할 때, 상기 저 해상도의 비용 함수는 가중치에 기반한 방식으로 보간되어 고 해상도로 업샘플링되는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 가중치에 기반한 보간은 다음의 수학식에 기초하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
12 12
삭제
13 13
삭제
14 14
적어도 둘 이상의 영상에 대한 픽셀 당 비용함수를 연산하는 단계; 상기 연산된 픽셀 당 비용함수, 인접하는 이웃 픽셀과의 화소값의 차이 및 최적 비용 함수의 차이를 이용하는 에너지 함수를 설정하는 단계; 상기 설정된 에너지 함수의 값을 최소로 하는 최적 비용 함수를 연산하는 단계; 가려진 영역의 픽셀을 검출하는 단계; 가려진 영역의 픽셀들에 대한 최적 비용 함수를 연산하는 단계; 및 상기 연산된 최적 비용 함수에 기초하여 가려진 영역의 픽셀들에 대한 변이를 추정하는 단계를 포함하되, 상기 가려진 영역의 픽셀들에 대한 최적 비용 함수를 연산하는 단계는, 상기 중복 매칭되는 픽셀들 중 가려지지 않은 픽셀에 대한 가시도 함수(Ol())로 제 1값을 할당하는 단계, 상기 중복 매칭되는 픽셀들 중 가려진 픽셀 또는 가려진 픽셀 후보에 대한 가시도 함수(Ol())로 제2 값을 할당하는 단계, 상기 할당된 가시도 함수 값에 기초하여 최적 비용 함수를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
15 15
제14항에 있어서, 상기 할당된 가시도 함수 값에 기초한 최적의 비용 함수는 다음의 수학식에 기초하여 연산되는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
16 16
제1 해상도를 가지는 원본 영상의 해상도에 비해 해상도가 작은 적어도 하나 이상의 (N+1)해상도를 가지는 영상을 획득하는 단계; 상기 (N+1)해상도 영상에 대한 최적 비용 함수를 연산하는 단계; 및 상기 (N+1)해상도 영상에 대한 최적 비용 함수를 N 해상도를 가지는 영상에 대한 최적 비용 함수 연산 시 초기치로 사용하는 단계를 포함하되, 상기 (N+1)해상도의 영상을 N해상도의 영상의 초기치로 활용할 때 가중치 기반 보간에 의한 업샘플링을 수행하며, 상기 가중치에 기반 보간은 다음의 수학식에 기초하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
17 17
제16항에 있어서, 상기 저해상도의 영상의 획득 시 로우패스 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
18 18
삭제
19 19
삭제
20 20
삭제
21 21
싱글 매칭에 기반하여 가려진 영역의 픽셀을 검출하는 단계; 가려진 영역의 픽셀들에 대한 최적 비용 함수를 연산하는 단계; 및 상기 연산된 최적 비용 함수에 기초하여 가려진 영역의 픽셀들에 대한 변이를 추정하는 단계를 포함하되, 상기 싱글 매칭에 기반하여 가려진 영역의 픽셀을 검출하는 단계는, 싱글 매칭에 의해 중복 매칭되는 픽셀들이 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 중복 매칭되는 픽셀들이 존재할 경우, 변이에 기초하는 제1 조건에 의해 가려진 픽셀과 가려지지 않은 픽셀을 분류하는 단계, 상기 중복 매칭되는 픽셀들이 존재할 경우, 최적 비용함수에 기초하는 제2 조건에 의해 가려진 픽셀과 가려지지 않은 픽셀을 분류하는 단계, 상기 중복 매칭되는 픽셀들 중 제1 조건 및 제2 조건을 모두 만족하는 픽셀들을 가려진 픽셀들로 설정하는 단계 및 상기 중복 매칭되는 픽셀들 중 제1 조건 및 제2 조건을 모두 만족하는 픽셀이 존재하지 않는 경우 중복 매칭되는 픽셀 모두를 가려진 후보 픽셀로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 가려진 영역 처리 방법
22 22
삭제
23 23
제21항에 있어서, 상기 가려진 픽셀들에 대한 최적 비용 함수를 연산하는 단계는, 상기 중복 매칭되는 픽셀들 중 가려지지 않은 픽셀에 대한 가시도 함수(Ol())로 제 1값을 할당하는 단계; 상기 중복 매칭되는 픽셀들 중 가려진 픽셀 또는 가려진 픽셀 후보에 대한 가시도 함수(Ol())로 제2 값을 할당하는 단계; 상기 할당된 가시도 함수 값에 기초하여 최적 비용 함수를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
24 24
제23항에 있어서, 상기 할당된 가시도 함수 값에 기초한 최적의 비용 함수는 다음의 수학식에 기초하여 연산되는 것을 특징으로 하는 변이 추정 시 최적 비용 함수 연산 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 정보통신연구진흥원 연세대학교 산학협력단 ITRC 차세대 지능형 방송기술 연구개발