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이미지 검색을 위한 국부적 색변화 기반 관심점 검출과 디스크립터 생성 방법 및 그 기록매체

  • 기술번호 : KST2015158487
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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 디지털 이미지에 웨이블릿 변환과 박스 필터를 적용하여 관심점(interest point)들을 검출하고, 관심점을 중심으로 한 색변화(variation)를 이용하여 디지털 이미지의 디스크립터(descriptor)를 생성하는 국부적 색변화 기반 관심점 검출과 디스크립터 생성 방법 및 그 기록매체에 있어서, (a) 디지털 이미지를 웨이블릿 변환하여 얻은 고주파 이미지로부터 박스 필터를 적용하여 스케일 공간을 형성하고, 스케일 공간의 스무딩 이미지들로부터 관심점을 추출하는 단계; (b) 관심점을 중심으로 색변화(variation)가 가장 큰 방향을 관심점의 방위(orientation)로 구하는 단계; (c) 관심점을 중심으로 한 영역을 반경 및 방향으로 분할하고, 색변화 수준별로, 분할된 영역(이하 분할 영역)으로 구분되는 히스토그램을 구하여, 관심점의 히스토그램 벡터를 생성하는 단계; 및, (d) 관심점의 히스토그램 벡터들을 합하여 이미지의 디스크립터를 생성하는 단계를 포함하는 구성을 마련한다.상기와 같은 국부적 색변화 기반 관심점 검출과 디스크립터 생성 방법 및 그 기록매체에 의하여, 웨이블릿 변환에 의한 색변화(variation)를 이용함으로써, 더 적은 수의 뚜렷한 관심점을 검출하고 더 적은 차원의 디스크립터를 생성할 수 있고, 이로 인해, 이미지의 매칭 정확도와 매칭 속도를 향상시킬 수 있다.
Int. CL G06T 3/00 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06T 7/42(2013.01) G06T 7/42(2013.01) G06T 7/42(2013.01) G06T 7/42(2013.01)
출원번호/일자 1020110023930 (2011.03.17)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1166722-0000 (2012.07.12)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20120719) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.03.17)
심사청구항수 24

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김덕환 대한민국 서울특별시 양천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 정안 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ***층(논현동,썬라이더빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 장태은 경기도 시흥시 함송로**번길
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.03.17 수리 (Accepted) 1-1-2011-0196054-12
2 보정요구서
Request for Amendment		 2011.03.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2011-0026408-88
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.03.29 수리 (Accepted) 1-1-2011-0227525-32
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.02.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0121565-87
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.04.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0301365-83
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.04.16 수리 (Accepted) 1-1-2012-0301359-19
7 등록결정서
Decision to grant		 2012.06.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0353897-59
8 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2012.06.25 수리 (Accepted) 1-1-2012-0503013-10
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2015-5098802-16
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
디지털 이미지에서 관심점(interest point)들을 검출하고, 상기 관심점들에 대한 디스크립터(descriptor)를 생성하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법에 있어서,(a) 상기 디지털 이미지를 웨이블릿 변환하여 얻은 고주파 이미지로부터 박스 필터를 적용하여 스케일 공간을 형성하고, 상기 스케일 공간의 스무딩 이미지들로부터 관심점을 추출하는 단계;(b) 상기 관심점을 중심으로 색변화(variation)가 가장 큰 방향을 상기 관심점의 방위(orientation)로 구하는 단계;(c) 관심점을 중심으로 하고 미리 정해진 반경을 가지는 원형 영역(이하 관심 영역)을 반경 및 방향으로 분할하여 분할된 영역(이하 분할 영역)을 구하고, 상기 관심 영역의 각 픽셀에 대하여 상기 픽셀이 가지는 색변화 수준과 상기 픽셀이 속하는 분할 영역으로 구분되는 히스토그램을 구하여, 상기 관심점의 히스토그램 벡터를 생성하는 단계; 및,(d) 상기 관심점의 히스토그램 벡터들을 합하여 상기 이미지의 디스크립터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 고주파 이미지는 웨이블릿 변환을 통해 얻은 서브 이미지 LH, HL, 및, HH를 합한 이미지인 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 서브 이미지 LH, HL, 및, HH의 동일한 위치의 픽셀값들을 합산하여, 상기 고주파 이미지의 픽셀값을 구하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 웨이블릿 변환은 Haar 웨이블릿 변환인 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 (a)단계에서, 상기 고주파 이미지를 적분 이미지(integral image)로 변환한 후, 상기 박스 필터를 적용하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 (a)단계에서, 상기 박스 필터의 크기를 순차적으로 증가시키면서 상기 고주파 이미지에 적용하여, 스케일이 증가하는 일련의 스무딩 이미지를 생성하고, 상기 일련의 스무딩 이미지로 상기 스케일 공간을 형성하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 관심점은 상기 스무딩 이미지의 포인트 중 하나(이하 대상 포인트)에 대응되는 포인트로서, 상기 대상 포인트와 이웃하는 상기 스케일 공간 상의 포인트들과 비교하여 최대값 또는 최소값을 갖는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 (a)단계에서, 웨이블릿 변환을 통해 얻은 저주파 이미지에 웨이블릿 변환을 반복 적용하여 각 옥타브의 고주파 이미지를 구하고, 각 옥타브의 고주파 이미지로부터 해당 옥타브의 스케일 공간을 생성하여 해당 스케일 공간에서의 관심점을 구하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 (b)단계에서, 상기 관심점을 중심점으로 하는 영역을 각도에 따라 섹터로 분할하여, 가장 큰 색변화(variation)를 갖는 섹터의 방향을 상기 관심점의 방위(orientation)로 정하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 영역은 원형이고, 상기 섹터는 동일한 각도에 의해 분할되는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
11 11
제1항에 있어서,상기 색변화 수준은 색변화(variation) 분포를 균일한 면적으로 분할하여 얻은 색변화의 구간으로 구분되되, 상기 색변화 분포는 샘플링된 다수의 디지털 이미지에서 추출한 관심점의 색변화(variation)로부터 구한 분포인 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
12 12
제1항에 있어서,상기 (c)단계에서, 상기 분할 영역의 크기가 동일하도록 영역을 분할하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
13 13
제1항에 있어서,상기 (c)단계에서, 상기 관심점을 중심으로 한 영역은 원형 영역인 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
14 14
제1항에 있어서,상기 (c)단계에서, 상기 관심점을 중심으로 한 영역은 상기 관심점의 방위(orientation)의 방향으로 회전되는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
15 15
제1항에 있어서,상기 (c)단계에서, 상기 관심점을 포함하는 분할 영역은 방향으로 분할되지 않는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
16 16
제1항에 있어서,상기 관심점의 히스토그램 벡터는 색변화 수준 및 분할 영역에 의해 구분되는 히스토그램으로 구성되는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
17 17
제16항에 있어서,상기 이미지의 디스크립터는 모든 관심점의 히스토그램 벡터와 색변화(variation)를 합한 벡터인 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법
18 18
제1항 내지 제17항 중 어느 한 항의 국부적 색변화 기반 디스크립터 생성 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
19 19
웨이블릿 변환 및 박스 필터를 이용하여 디지털 이미지로부터 색변화(variation)를 구하고, 상기 색변화에 의하여 디지털 이미지의 관심점(keypoint)들을 검출하는 국부적 색변화 기반 관심점 검출 방법에 있어서,(a1) 상기 디지털 이미지를 웨이블릿 변환하여 고주파 이미지를 구하는 단계;(a2) 상기 고주파 이미지에 박스 필터를 적용하여, 스무딩 이미지로 구성되는 스케일 공간을 형성하는 단계;(a3) 상기 스케일 공간에서의 극점(extrema)을 관심점으로 검출하는 단계;(a4) 웨이블릿 변환을 통해 얻은 저주파 이미지에 웨이블릿 변환을 반복 적용하여 각 옥타브의 고주파 이미지를 구하는 단계; 및,(a5) 각 옥타브의 고주파 이미지에 대하여, 상기 (a2)단계 및 (a3)단계를 반복하여, 해당 옥타브의 스케일 공간을 생성하여 해당 스케일 공간에서의 관심점을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 관심점 검출 방법
20 20
제19항에 있어서,상기 (a1)단계에서, 웨이블릿 변환을 통해 얻은 서브 이미지 LH, HL, 및, HH를 합하여, 상기 고주파 이미지를 구하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 관심점 검출 방법
21 21
제19항에 있어서,상기 (a2)단계에서, 상기 박스 필터의 크기를 순차적으로 증가시키면서 상기 고주파 이미지에 적용하여, 스케일이 증가하는 일련의 스무딩 이미지를 생성하고, 상기 일련의 스무딩 이미지로 상기 스케일 공간을 형성하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 관심점 검출 방법
22 22
제19항에 있어서,상기 (a3)단계에서, 상기 스무딩 이미지의 각 포인트(이하 대상 포인트)에 대하여, 상기 대상 포인트의 값을 상기 대상 포인트와 이웃하는 상기 스케일 공간 상의 포인트들의 값들과 비교하여 최대값이면, 상기 대상 포인트를 관심점으로 검출하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 관심점 검출 방법
23 23
삭제
24 24
제19항에 있어서,상기 (a2)단계에서, 상기 고주파 이미지를 적분 이미지(integral image)로 변환한 후, 상기 박스 필터를 적용하는 것을 특징으로 하는 국부적 색변화 기반 관심점 검출 방법
25 25
제19항 내지 제22항, 제24항 중 어느 한 항의 국부적 색변화 기반 관심점 검출 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.