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영상 처리 장치의 프로세서에 의해 수행되는 영상 처리 방법에 있어서,입력 영상에 포함된 결함(defect)의 특성을 부각시키면서 역변환 가능한 변환 기법을 이용하여, 상기 결함의 방향성 성분이 분해(decompose)되도록 상기 입력 영상을 서로 다른 주파수에 대응하는 신호들로 변환하는 단계;상기 변환된 신호들의 계수들 중 미리 결정된 주파수대역 신호의 계수를 제외한 나머지 계수들을 식별하는 단계;미리 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 나머지 계수들을 복원하는 단계; 및상기 복원된 계수들 및 상기 미리 결정된 주파수대역 신호의 계수에 기초하여 결정된 전체 계수를 출력 영상으로 역변환하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 변환 기법은,웨이블릿 변환(wavelet transform), 코사인 변환(cosine transform), 사인 변환(sine transform), 푸리에 변환(Fourier transform), 이산 변환(discrete transform) 중 어느 하나를 포함하는, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 변환된 신호들의 계수들은, 상기 변환된 신호들의 일부 영역에 대한 계수이고,상기 전체 계수는 상기 변환된 신호들의 전체 영역에 대한 계수인, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 변환된 신호들은,고주파 신호일수록 서로 다른 방향성 성분에 해당하는 서브 밴드를 많이 포함하는, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 변환하는 단계는,상기 입력 영상을 동일한 세기 범위(intensity range)를 가지는 복수의 레벨의 상기 신호들로 변환하는, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 복원하는 단계는,상기 뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 나머지 계수들에 포함된 결함을 제거하고,상기 뉴럴 네트워크는, 컨볼류션 뉴럴 네트워크인, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 복원하는 단계는,상기 뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 나머지 계수들의 손실 주파수 성분을 복원하는, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는,상기 뉴럴 네트워크에 포함된 복수의 레이어들의 출력을 스택(stack)하는 채널 연결 레이어(channel concatenation layer)를 포함하는, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 입력 영상은, 노이즈가 포함된 영상이고,상기 출력 영상은 상기 노이즈가 제거된 영상인, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 입력 영상은, 저해상도의 영상이고,상기 출력 영상은, 고해상도의 영상인, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 입력 영상은, 상기 입력 영상의 일부 영역이 손실된 영상이고,상기 출력 영상은, 상기 손실된 일부 영역이 복원된 영상인, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 미리 결정된 주파수대역 신호는, 상기 변환된 신호들 중에서 일부 주파수대역 신호 또는 전체 주파수대역 신호에 해당하는, 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 전체 계수는,상기 복원된 계수들 및 상기 미리 결정된 주파수대역 신호의 계수 간의 덧셈 또는 접합(concatenation)으로 결정되는, 영상 처리 방법
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프로세서; 및상기 프로세서에 의해 실행 가능한 적어도 하나의 명령어를 포함하는 메모리를 포함하고,상기 적어도 하나의 명령어가 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는 입력 영상에 포함된 결함의 특성을 부각시키면서 역변환 가능한 변환 기법을 이용하여, 상기 결함의 방향성 성분이 분해되도록 상기 입력 영상을 서로 다른 주파수에 대응하는 신호들로 변환하고, 상기 변환된 신호들의 계수들 중 미리 결정된 주파수대역 신호의 계수를 제외한 나머지 계수들을 식별하고, 미리 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 나머지 계수들을 복원하며, 상기 복원된 계수들 및 상기 미리 결정된 주파수대역 신호에 대응하는 계수에 기초하여 결정된 전체 계수를 출력 영상으로 역변환하는 영상 처리 장치
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제16항에 있어서,상기 변환 기법은,웨이블릿 변환, 코사인 변환, 사인 변환, 푸리에 변환, 이산 변환 중 어느 하나를 포함하는, 영상 처리 장치
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제16항에 있어서,상기 프로세서는,컨볼류션 뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 나머지 계수들에 포함된 결함을 제거하는, 영상 처리 장치
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