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신경망을 이용한 영상의 화질 개선 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2015178836
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 본 발명은 영상의 국부적인 특징과 잡음의 성질에 따라 잡음제거필터들의 결과를 입력으로 하는 신경망의 연결 강도를 결정해 이상적인 잡음 제거 필터를 생성하여 영상의 잡음을 제거하기 위한 영상의 화질 개선 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 시스템은 다양한 에지와 화소값들을 포함하도록 인공적으로 만들어진 원본영상에 잡음을 인가하여 잡음영상을 생성하는 잡음영상 생성부와, 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과를 얻는 신경망 에지향상장치부와, 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과를 얻는 잡음제거필터부와, 잡음영상과 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과와 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과를 입력받는 신경망부를 포함하며, 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 방법은 다양한 에지와 화소값들을 포함하도록 인공적으로 만들어진 원본영상에 잡음을 인가하여 잡음영상을 생성하는 단계와, 잡음영상과 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과와 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과를 신경망에 입력하는 단계와, 잡음영상의 잡음을 제거했을 때 원본영상의 동일한 위치에서의 화소값과 같아지도록 신경망이 학습하며 신경망에서 연결강도가 결정되는 단계와, 연결강도가 결정된 신경망에서 잡음영상과 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과와 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과가 결합되어 이상적인 잡음제거필터를 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06T 5/00 (2006.01) H04N 5/21 (2006.01)
CPC G06T 5/00(2013.01) G06T 5/00(2013.01) G06T 5/00(2013.01)
출원번호/일자 1020130068402 (2013.06.14)
출원인 전북대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1558653-0000 (2015.10.01)
공개번호/일자 10-2014-0145801 (2014.12.24) 문서열기
공고번호/일자 (20151008) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.06.14)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 대한민국 전라북도 전주시 덕진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이준환 대한민국 전북 전주시 덕진구
2 엄경배 대한민국 전라북도 전주시 덕진구
3 박근호 대한민국 전북 전주시 완산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남충우 대한민국 서울 강남구 언주로 ***, *층(역삼동, 광진빌딩)(알렉스국제특허법률사무소)
2 노철호 대한민국 경기도 성남시 분당구 판교역로 ***, 에스동 ***호(삼평동,에이치스퀘어)(특허법인도담)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 대한민국 전라북도 전주시 덕진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2013.06.14 수리 (Accepted) 1-1-2013-0530511-03
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2014.03.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2014.04.08 수리 (Accepted) 9-1-2014-0029805-90
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2014.07.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0456923-66
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2014.09.02 수리 (Accepted) 1-1-2014-0838082-86
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2014.09.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0838110-77
7 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2015.01.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0064215-55
8 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2015.03.30 수리 (Accepted) 1-1-2015-0307489-89
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2015.04.28 수리 (Accepted) 1-1-2015-0413612-18
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2015.04.28 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2015-0413635-68
11 등록결정서
Decision to grant
2015.09.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0660913-29
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2016.01.29 수리 (Accepted) 4-1-2016-5013206-34
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.02.27 수리 (Accepted) 4-1-2019-5038917-11
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146985-61
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146986-17
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5219602-91
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149086-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다양한 에지와 화소값들을 포함하도록 인공적으로 만들어진 원본영상에 잡음을 인가하여 잡음영상을 생성하는 잡음영상 생성부;상기 잡음영상을 입력받아 신경망 에지향상장치를 통해 상기 잡음영상에 대해 에지가 있는 부분에서는 큰 응답을, 에지가 없는 영역에서는 작은 응답을 보이는 결과영상을 얻는 신경망 에지향상장치부;상기 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과영상을 얻는 잡음제거필터부; 및상기 잡음영상, 상기 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과영상 및 상기 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과영상을 입력받고, 입력받은 상기 잡음영상, 상기 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과영상 및 상기 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과영상을 연결강도를 갱신하면서 결합하여, 상기 잡음이 없는 원본영상처럼 되도록 학습을 통해 연결강도를 결정하는 신경망부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 시스템
2 2
청구항 1에 있어서,상기 잡음영상 생성부에서 인가하는 잡음은 제거하고자 하는 모든 형태의 잡음을 포함하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 시스템
3 3
청구항 1에 있어서,상기 신경망 에지향상장치부의 신경망 에지향상장치는 영상의 에지가 있는 부분에서는 큰 응답을, 에지가 없는 평탄한 영역에서는 작은 응답을 나타내는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 시스템
4 4
청구항 1에 있어서,상기 잡음제거필터부는 영상의 국부적인 특징과 잡음의 성질에 따라 적용되는 여러 종류의 다수 잡음제거필터를 갖는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 시스템
5 5
다양한 에지와 화소값들을 포함하도록 인공적으로 만들어진 원본영상에 잡음을 인가하여 잡음영상을 생성하는 단계; 상기 잡음영상, 상기 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과영상 및 상기 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과영상을 신경망에 입력하는 단계; 상기 잡음영상의 잡음을 제거했을 때 상기 원본영상의 동일한 위치에서의 화소값과 같아지도록 상기 신경망이 학습하며 상기 신경망에서 연결강도가 결정되는 단계; 상기 연결강도가 결정된 신경망에서 상기 잡음영상, 상기 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과영상 및 상기 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과영상이 결합되어 이상적인 잡음제거필터를 생성하는 단계;를 포함하는 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 방법
6 6
청구항 5에 있어서,상기 잡음영상 생성 단계에서,잡음은 제거하고자 하는 모든 형태의 잡음 중 어느 하나를 인가하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 방법
7 7
청구항 5에 있어서,상기 잡음영상과 상기 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과영상과 상기 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과영상을 신경망에 입력하는 단계에서,영상의 국부적인 특징과 잡음의 성질에 따라 적용되는 상기 잡음 제거 필터의 종류가 여러 개일 수 있어 다양한 잡음을 효과적으로 제거하기 위하여 여러 종류의 잡음 제거 필터를 신경망에 연결하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 방법
8 8
청구항 5에 있어서,신경망이 학습하며 신경망에서 연결강도가 결정되는 단계에서,상기 잡음영상과 상기 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과영상과 상기 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과영상이 상기 신경망에서 결합되어 잡음이 없는 상기 원본영상처럼 되도록 상기 신경망을 통해 연결강도가 결정되고 이러한 연결강도는 반복적으로 갱신되는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 방법
9 9
청구항 8에 있어서,상기 신경망은 오류 역전파(error back-propagation) 방법에 의해 학습하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 방법
10 10
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