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저부조 모델링 장치에 있어서,모바일 단말기로부터 촬영한 시퀀스 영상을 입력받는 영상 입력부;적용하여 시퀀스 영상을 그레이스케일 (grayscale)포맷으로 변환하여 참조 영상을 생성하고, 상기 참조 영상으로부터 적응적으로 명암차가 개선된 강조 맵(Intensity map) 및 경계선 맵(Edge map)을 생성하고, 생성한 강조 맵과 경계선 맵을 결합하여 디테일 맵(Detail map)을 생성하는 제1 깊이맵 생성부;입력된 시퀀스 영상에서 멀티뷰 스테레오 알고리즘(Multi-View Stereo algorithm)을 통해 초기 깊이맵을 생성하고, 생성한 초기 깊이맵에서 일정 영역마다 서로 다른 제1 임계값을 기준으로 명암차(Contrast)를 극대화하여 베이스 맵(Base map)을 생성하는 제2 깊이맵 생성부; 및생성한 디테일 맵과 베이스 맵을 결합하여 최종 깊이맵을 생성하는 깊이맵 결합부;를 포함하고,상기 제2 깊이맵 생성부는,상기 초기 깊이맵에 상기 제1 임계값을 적용하여 피사계 심도(Depth of field; DOF) 효과가 상기 초기 깊이맵에 적용된 효과를 얻을 수 있고,상기 깊이맵 결합부는 아래의 수학식 3을 이용하여 최종 깊이맵을 산출하되, Dfinal(x,y) = DOF(αDbase(x,y)+Ddetail(x,y))(3)상기 수학식 3에서 Dfinal 는 최종 깊이맵, Dbase 는 베이스 맵, Ddetail 는 디테일 맵, α 는 사용자 제어 계수, DOF는 피사계 심도 효과를 나타내는 함수를 의미하고, 상기 피사계 심도 효과를 나타내는 함수는 가변 크기의 필터링 커널을 사용하여 각 픽셀에 대한 착란원(Circle of confusion; CoC)을 추정하여 최종 깊이맵의 깊이 값을 근사화하는 저부조 모델링 장치
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제1항에 있어서, 상기 제1 깊이맵 생성부는 그레이스케일 포맷으로 변환된 참조 영상에 소벨 연산자를 적용하여 경계선 맵을 생성하되, 가우시안 커널 함수를 적용하여 두드러진 경계선 특징을 보존하면서 노이즈를 제거하는 저부조 모델링 장치
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제1항에 있어서, 상기 제2 깊이맵 생성부는 CLAHE(contrast limited adaptive histogram equalization)을 이용하여 초기 깊이맵에서 일정 영역마다 서로 다른 제1 임계값을 적용하여 베이스 맵을 생성하고,상기 베이스 맵은,상기 제2 깊이맵 생성부가 적용한 상기 CLAHE에 의해 피사계 심도 효과가 적용된 효과를 나타내는 베이스 맵인 저부조 모델링 장치
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제3항에 있어서, 상기 초기 깊이맵에서 일정 영역마다 서로 다르게 적용되는 상기 제1 임계값Θ(x,y)는 아래의 수학식 2를 이용하여 산출하되, Θ(x,y)=kθ(RankRatio(│Dorig(x,y)-focalDepth│)-1)+θ (2)0 ≤ k ≤ 1, 0 ≤ RankRatio(X) ≤ 1상기 수학식 2에서 Θ(x,y)은 깊이맵의 (x,y)좌표에 적용될 제1 임계값을 의미하고, Dorig(x, y)는 초기 깊이맵의 각 픽셀 위치에서 깊이 값을 기반으로 변경되는 제2 임계값을 의미하고, θ는 참조 임계값, k는 임계차의 차수를 의미하며, RankRatio(X)는 영상의 일부 영역에서 X의 순위를 X의 모든 가능한 수로 나눈 값을 의미하되, k가 0이면 깊이에 관계없이 동일한 제1 임계값이 각 지점에 적용되고, k가 0이상의 값이면 전경과 배경의 대비를 제한하여 각 지점마다 다른 제1 임계값이 적용되는 저부조 모델링 장치
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저부조 모델링 장치를 이용하여 저부조 모델링을 수행하는 저부조 모델링 방법에 있어서, 영상 입력부가 모바일 단말기로부터 촬영한 시퀀스 영상을 입력 받는 단계;제1 깊이맵 생성부가 입력된 시퀀스 영상을 그레이스케일(grayscale) 포맷으로 변환하여 참조 영상을 생성하는 단계;제1 깊이맵 생성부가 생성한 상기 참조 영상으로부터 적응적으로 명암차가 개선된 강조 맵(Intensity map) 및 경계선 맵(Edge map)을 생성하고, 생성한 강조 맵과 경계선 맵을 결합하여 디테일 맵(Detail map)을 생성하는 단계;제2 깊이맵 생성부가 입력된 시퀀스 영상에서 멀티뷰 스테레오 알고리즘(Multi-View Stereo algorithm)을 통해 초기 깊이맵을 생성하는 단계;제2 깊이맵 생성부가 생성한 상기 초기 깊이맵에서 일정 영역마다 서로 다르게 적용되는 제1 임계값을 기준으로 명암차(Contrast)를 극대화하여 베이스 맵을 생성하는 단계; 및깊이맵 결합부가 생성한 디테일 맵과 베이스 맵을 결합하여 최종 깊이맵을 생성하는 단계;를 포함하고,상기 베이스 맵을 생성하는 단계는,제2 깊이맵 생성부가 상기 초기 깊이맵에 상기 제1 임계값을 적용하여 피사계 심도(Depth of field; DOF)효과가 상기 초기 깊이맵에 적용된 효과를 얻을 수 있고, 상기 생성한 디테일 맵과 베이스 맵을 결합하여 최종 깊이맵을 생성하는 단계는,아래의 수학식 3을 이용하여 최종 깊이맵을 산출하되, Dfinal(x,y) = DOF(αDbase(x,y)+Ddetail(x,y))(3)상기 수학식 3에서 Dfinal 는 최종 깊이맵, Dbase 는 베이스 맵, Ddetail 는 디테일 맵, α 는 사용자 제어 계수, DOF는 피사계 심도 효과를 나타내는 함수를 의미하고, 상기 피사계 심도 효과를 나타내는 함수는 가변 크기의 필터링 커널을 사용하여 각 픽셀에 대한 착란원 Circle of confusion; CoC)을 추정하여 최종 깊이맵의 깊이 값을 근사화하는 저부조 모델링 방법
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제6항에 있어서, 상기 생성한 참조 영상으로부터 적응적으로 명암차가 개선된 강조 맵(Intensity map) 및 경계선 맵(Edge map)을 생성하고, 생성한 강조 맵과 경계선 맵을 결합하여 디테일 맵(Detail map)을 생성하는 단계는 그레이스케일 포맷으로 변환된 참조 영상에 소벨 연산자를 적용하여 경계선 맵을 생성하되, 가우시안 커널 함수를 적용하여 두드러진 경계선 특징을 보존하면서 노이즈를 제거하는 저부조 모델링 방법
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제6항에 있어서, 상기 생성한 초기 깊이맵에서 일정 영역마다 서로 다르게 적용되는 제1 임계값을 기준으로 명암차(Contrast)를 극대화하여 베이스 맵을 생성하는 단계는상기 제2 깊이맵 생성부가 CLAHE(contrast limited adaptive histogram equalization)을 이용하여 초기 깊이맵에서 일정 영역마다 서로 다른 제1 임계값을 적용하여 베이스 맵을 생성하고,상기 베이스 맵은,상기 제2 깊이맵 생성부가 적용한 상기 CLAHE에 의해 피사계 심도 효과가 적용된 효과를 나타내는 베이스 맵인, 저부조 모델링 방법
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제8항에 있어서, 상기 초기 깊이맵에서 일정 영역마다 서로 다르게 적용되는 제1 임계값 Θ(x,y)는 아래의 수학식 2를 이용하여 산출하되, Θ(x,y)=kθ(RankRatio(│Dorig(x,y)-focalDepth│)-1)+θ (2)0 ≤ k ≤ 1, 0 ≤ RankRatio(X) ≤ 1상기 수학식 2에서 Θ(x,y)은 깊이맵의 (x,y)좌표에 적용될 제1 임계값을 의미하고, Dorig(x, y)는 초기 깊이맵의 각 픽셀 위치에서 깊이 값을 기반으로 변경되는 제2 임계값을 의미하고, θ는 참조 임계값, k는 임계차의 차수를 의미하며, RankRatio(X)는 영상의 일부 영역에서 X의 순위를 X의 모든 가능한 수로 나눈 값을 의미하되, k가 0이면 깊이에 관계없이 동일한 제1 임계값이 각 지점에 적용되고, k가 0이상의 값이면 전경과 배경의 대비를 제한하여 각 지점마다 다른 제1 임계값이 적용되는 저부조 모델링 방법
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제6항 내지 제9항 중 어느 한 항의 저부조 모델링 방법을 실행하기 위하여 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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