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구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015190653
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.본 발명에 따른 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 장치는 대상체로부터 영상에서의 구조광 패턴을 획득하는 스테레오 카메라 구성이 가능한 복수의 카메라; 및 구조광원부와 상기 복수의 카메라 중 하나의 카메라 간의 화소별 제1 깊이값과, 복수의 카메리로 구성된 스테레오 카메라에서 획득한 양안 영상으로부터 화소별 제2 깊이값을 대상체의 각 화소 영역에 대해 서로 일치하는 화소들의 시차값을 이용하여 추정하고, 추정한 화소별 제1 깊이값에 대한 제1 신뢰도값과 추정한 화소별 제2 깊이값에 대한 제2 신뢰도값을 깊이값 추정 과정에서 사용한 비용 함수를 이용하여 계산하며, 제1 신뢰도값과 제2 신뢰도값을 비교하여 신뢰도값이 높은 깊이값을 선택하여 최종 깊이맵을 획득하는 깊이맵 추정기를 포함한다.
Int. CL H04N 13/00 (2006.01) G06T 15/00 (2006.01)
CPC H04N 13/0271(2013.01) H04N 13/0271(2013.01) H04N 13/0271(2013.01)
출원번호/일자 1020110120609 (2011.11.18)
출원인 재단법인대구경북과학기술원
등록번호/일자 10-1272574-0000 (2013.06.03)
공개번호/일자 10-2013-0055088 (2013.05.28) 문서열기
공고번호/일자 (20130610) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.11.18)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대한민국 대구 달성군 현

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권순 대한민국 대구광역시 달서구
2 김종환 대한민국 대구광역시 남구
3 박지호 대한민국 대구광역시 달성군
4 임영철 대한민국 대구광역시 달성군
5 이충희 대한민국 대구광역시 중구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대구 달성군 현
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2011.11.18 수리 (Accepted) 1-1-2011-0911821-53
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2012.07.31 수리 (Accepted) 4-1-2012-5164104-34
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2012.07.31 수리 (Accepted) 4-1-2012-5164108-16
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2013.03.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0197840-87
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2013.04.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0299000-75
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)
2013.04.05 수리 (Accepted) 1-1-2013-0299001-10
7 등록결정서
Decision to grant
2013.05.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0362968-48
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2013.11.11 수리 (Accepted) 4-1-2013-5149764-85
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.12.18 수리 (Accepted) 4-1-2018-5260250-39
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.18 수리 (Accepted) 4-1-2020-5134633-04
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
프로젝터의 광원을 사용하여 특정한 구조광 패턴을 생성하여 대상체에 주사하는 구조광원부;상기 대상체로부터 영상에서의 구조광 패턴을 획득하는 스테레오 카메라 구성이 가능한 복수의 카메라; 및상기 구조광원부와 상기 복수의 카메라 중 하나의 카메라 간의 화소별 제1 깊이값과, 상기 복수의 카메라로 구성된 스테레오 카메라에서 획득한 양안 영상으로부터 화소별 제2 깊이값을 대상체의 각 화소 영역에 대해 서로 일치하는 화소들의 시차값을 이용하여 추정하고, 상기 추정한 화소별 제1 깊이값에 대한 제1 신뢰도값과 상기 추정한 화소별 제2 깊이값에 대한 제2 신뢰도값을 깊이값의 신뢰도 확인을 위한 비용 함수를 이용하여 계산하며, 상기 제1 신뢰도값과 제2 신뢰도값을 비교하여 신뢰도값이 높은 깊이값을 선택하여 최종 깊이맵을 획득하는 깊이맵 추정기를 포함하며,상기 비용 함수는 SAD(Sum of Absoluate Difference) 함수 또는 NCC(Normalized Cross Correlation) 함수인 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 깊이맵 추정기는,시차별 각각의 깊이값의 신뢰도를 판단하기 위해 상기 비용 함수를 적용하여 기 설정된 시차 탐색 범위내 화소의 시차별 비용값을 계산하고, 상기 계산한 비용값 중 가장 작은 비용값의 위치에서의 시차값을 선택하며, 상기 가장 작은 비용값을 정규화하여 상기 제1 신뢰도값과 상기 제2 신뢰도값을 계산하는 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 깊이맵 추정기는,상기 제1 신뢰도값과 상기 제2 신뢰도값의 결정시 기설정된 신뢰도 문턱값 이하인 신뢰도값을 제외시키는 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 구조광원부와 상기 스테레오 카메라의 배치는 베이스라인 상에 위치한 상기 스테레오 카메라 및 상기 베이스라인과 상기 구조광원부 간에 직교하도록 배치되는 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 구조광원부와 상기 카메라들 간의 신호를 동기화하여 제어하는 구조광 및 카메라 컨트롤러를 더 포함하는 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 장치
6 6
프로젝터의 광원을 사용하여 특정한 구조광 패턴을 생성하여 대상체에 주사하는 구조광원부 및 상기 대상체로부터 영상에서의 구조광 패턴을 획득하는 카메라 간의 화소별 제1 깊이값과, 복수의 카메라로 구성된 스테레오 카메라에서 획득된 양안 영상으로부터 화소별 제2 깊이값을 대상체의 각 화소 영역에 대해 서로 일치하는 화소들의 시차값을 이용하여 추정하는 단계;상기 추정한 화소별 제1 깊이값에 대한 제1 신뢰도값과 상기 추정한 화소별 제2 깊이값에 대한 제2 신뢰도값을 깊이값의 신뢰도 확인을 위한 비용 함수를 이용하여 계산하는 단계; 및상기 제1 신뢰도값과 제2 신뢰도값을 비교하여 신뢰도값이 높은 깊이값을 선택하여 최종 깊이맵을 획득하는 단계를 포함하며,상기 비용 함수는 SAD(Sum of Absoluate Difference) 함수 또는 NCC(Normalized Cross Correlation) 함수인 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 제1 신뢰도값과 제2 신뢰도값의 계산은,시차별 각각의 깊이값의 신뢰도를 판단하기 위해 상기 비용 함수를 적용하여 기 설정된 시차 탐색 범위내 화소의 시차별 비용값을 계산하고, 상기 계산한 비용값 중 가장 작은 비용값의 위치에서의 시차값을 선택하는 단계; 및상기 가장 작은 비용값을 정규화하여 계산하는 단계를 포함하는 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 방법
8 8
제6항에 있어서,상기 최종 깊이맵을 획득하는 단계는,상기 제1 신뢰도값과 상기 제2 신뢰도값의 비교시 기설정된 신뢰도 문턱값 이하인 신뢰도값을 제외시키는 단계를 포함하는 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 방법
9 9
제6항에 있어서,상기 구조광원부와 상기 스테레오 카메라의 배치는 베이스라인 상에 위치한 상기 스테레오 카메라 및 상기 베이스라인과 상기 구조광원부 간에 직교하도록 배치되는 구조광 패턴 기반의 3차원 영상 정보 추정 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 교육과학기술부 대구경북과학기술원 대구경북과학기술원 운영비 지원 다차원 정보기반 영상처리 및 비전 기술개발