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3차원 집적영상의 가려짐 문제 해결방법

  • 기술번호 : KST2015211173
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요약 본 발명은 관심대상 물체를 집적영상을 촬영하는 중에 관심대상 물체를 장애물에 가려진 상태로 촬영하여 얻은 집적영상에서 장애물의 영역을 제거하여 관심대상의 3차원 영상을 선명하게 보여주게 하는 3차원 집적영상의 가려짐 문제 해결방법에 관한 것으로서, 집적영상을 구성하는 요소영상들 중에 서로 연속 이어진 요소영상들을 선정하고, 선정한 요소영상들에 각각 윈도우를 씌워 복수의 픽셀을 선택하며, 이후, 편미분 및 편차의 관계식으로 정의된 시차를 계산하며, 이와 같이 계산한 시차에 근거하여 장애물을 선별 및 제거한다.
Int. CL H04N 13/00 (2006.01) G06T 5/00 (2006.01)
CPC H04N 13/0271(2013.01) H04N 13/0271(2013.01)
출원번호/일자 1020130014864 (2013.02.12)
출원인 동서대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1435611-0000 (2014.08.22)
공개번호/일자 10-2014-0101559 (2014.08.20) 문서열기
공고번호/일자 (20140828) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.02.12)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동서대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 사상구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이석호 대한민국 서울특별시 서대문구
2 유태경 대한민국 부산광역시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 신태양 대한민국 대전광역시 서구 둔산중로 ***, 주은리더스텔 ***호~***호 (둔산동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 동서대학교산학협력단 부산광역시 사상구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2013.02.12 수리 (Accepted) 1-1-2013-0123964-25
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2013.12.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2014.01.10 수리 (Accepted) 9-1-2014-0001801-63
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2014.02.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0106243-63
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)
2014.03.21 수리 (Accepted) 1-1-2014-0273232-97
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2014.03.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0273236-79
7 등록결정서
Decision to grant
2014.07.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0515846-66
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.08.21 수리 (Accepted) 4-1-2018-5163918-21
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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장애물에 가려진 관심대상 물체를 촬상하여 얻은 집적영상에서 장애물 영역을 제거하기 위한 3차원 집적영상의 가려짐 문제 해결방법에 있어서, 집적영상을 입력받는 집적영상 입력단계(S100); 집적영상에서 행 및 열로 각각 연속 이어진 복수의 요소영상을 선정하는 요소영상 선정단계(S110, S111); 선정한 요소영상들에 각각 동일 크기 및 동일 위치의 윈도우를 씌워 복수의 픽셀을 선택하는 원도우 선정단계(S120, S121); 윈도우의 픽셀 좌표마다 평균()을 추적하는 평균 추정단계(S130); 편차 벡터 b를 산출하는 편차 산출단계(S140); 가중 편미분 행렬 A를 산출하는 편미분 산출단계(S150); 의 관계식에 근거하여 시차 벡터 d를 산출하는 시차 산출단계(S160); 시차의 크기에 따라 깊이맵을 작성하는 깊이맵 생성단계(S190); 사용자로부터 지정받는 시차에 대응되는 영상부분을 장애물 영상으로 받아들여서, 상기 깊이맵에 근거하여 장애물 영상을 선별하여 각각의 요소영상에서 장애물 영상의 픽셀값을 삭제하는 장애물 제거단계(S191);를 포함하여 이루어지되, 상기 편차 벡터 b는, 이고, 상기 가중 편미분 행렬 A는, 이고, 상기 시차 벡터 d는, 인접한 2개의 요소영상간의 x축 방향 시차 와 y축 방향 시차 를 성분으로 하는 이며, M은 상기 윈도우 내의 픽셀 개수이고, P는 상기 윈도우 내의 픽셀 좌표이고, u은 픽셀값이고, 상기 은 요소영상의 행 번호이고 는 요소영상 열 번호임을 특징으로 하는 3차원 집적영상의 가려짐 문제 해결방법
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제 1항에 있어서,상기 요소영상 선정단계(S110, S111)는, 의 배열크기로 요소영상들을 선택하고, 중심에 위치한 요소영상을 (0,0)의 행열 번호를 부여한 기준 요소영상으로 지정하고, 나머지 요소영상들에게는 각각 상기 기준 요소영상과의 위치관계에 따라 행 번호 및 열 번호를 부여한 것임을 특징으로 하는 3차원 집적영상의 가려짐 문제 해결방법
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제 2항에 있어서,상기 평균 추정단계(S130)는, 상기 기준 요소영상의 픽셀값을 상기 평균 으로 함을 특징으로 하는 3차원 집적영상의 가려짐 문제 해결방법
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제 3항에 있어서,상기 원도우 선정단계(S120, S121)에서 선정하는 윈도우는, 픽셀을 성분으로 하는 정방형 행렬로 이루어짐을 특징으로 하는 3차원 집적영상의 가려짐 문제 해결방법
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제 4항에 있어서,상기 원도우 선정단계(S120, S121)는, 상기 기준 요소영상에서 픽셀의 연관성에 따라 블록화한 후에, 서로 다른 블록의 픽셀이 선정되지 아니하도록 윈도우를 선정함을 특징으로 하는 3차원 집적영상의 가려짐 문제 해결방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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