맞춤기술찾기

이전대상기술

스테레오 정합을 위한 영상처리 방법 및 이를 이용하는 프로그램

  • 기술번호 : KST2019019084
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 발명의 실시 예에 따른 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법은, 제1이미지와 제2이미지 각각으로부터 제1이미지 특징맵과 제2이미지 특징맵 각각을 추출하는 단계, 상기 제1이미지 특징맵과 상기 제2이미지 특징맵을 결합하여 결합특징맵을 생성하는 단계, 생성된 상기 결합특징맵에 집중 알고리즘을 누적적으로 적용하여 복수의 출력 특징맵들과 복수의 채널공간집중맵들을 생성하는 단계, 상기 복수의 출력 특징맵들 각각에 대하여 회귀 알고리즘을 적용하여 복수의 최대시차값들을 생성하는 단계, 상기 복수의 최대시차값들의 평균값에 기초하여, 평균 최대시차값을 생성하는 단계, 상기 복수의 채널공간집중맵들의 평균값에 기초하여, 평균 채널공간집중맵을 생성하는 단계, 상기 평균 최대시차값과 참값 최대시차값의 비교결과에 따라 최대시차값 손실함수(loss function)를 학습시키는 단계 및 상기 평균 채널공간집중맵과 참값 집중맵의 비교결과에 따라 집중맵 손실함수를 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 7/593 (2017.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190055238 (2019.05.10)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2013649-0000 (2019.08.19)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190823) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180166115   |   2018.12.20
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.05.10)
심사청구항수 12

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 허용석 서울특별시 양천구
2 정재철 경기도 수원시 영통구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 최영수 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)
2 정성준 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)
3 윤종원 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 경기도 수원시 영통구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.05.10 수리 (Accepted) 1-1-2019-0481296-59
2 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.05.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0485050-28
3 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.05.13 수리 (Accepted) 1-1-2019-0485310-05
4 우선심사신청관련 서류제출서
Submission of Document Related to Request for Accelerated Examination
2019.06.04 수리 (Accepted) 1-1-2019-0574753-72
5 등록결정서
Decision to grant
2019.08.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0587218-18
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
제1이미지와 제2이미지 각각으로부터 제1이미지 특징맵과 제2이미지 특징맵 각각을 추출하는 단계;상기 제1이미지 특징맵과 상기 제2이미지 특징맵을 결합하여 결합특징맵을 생성하는 단계;생성된 상기 결합특징맵에 집중 알고리즘을 누적적으로 적용하여 복수의 출력 특징맵들과 복수의 채널공간집중맵들을 생성하는 단계;상기 복수의 출력 특징맵들 각각에 대하여 회귀 알고리즘을 적용하여 복수의 최대시차값들을 생성하는 단계;상기 복수의 최대시차값들의 평균값에 기초하여, 평균 최대시차값을 생성하는 단계;상기 복수의 채널공간집중맵들의 평균값에 기초하여, 평균 채널공간집중맵을 생성하는 단계;상기 평균 최대시차값과 참값 최대시차값의 비교결과에 따라 최대시차값 손실함수(loss function)를 학습시키는 단계; 및상기 평균 채널공간집중맵과 참값 집중맵의 비교결과에 따라 집중맵 손실함수를 학습시키는 단계를 포함하는, 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법
2 2
제1항에 있어서,집중 알고리즘은,채널 집중 알고리즘 및 공간 집중 알고리즘을 포함하는, 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 결합특징맵에 집중 알고리즘을 누적적으로 적용하여 복수의 출력 특징맵들과 복수의 채널공간집중맵들을 생성하는 단계는,상기 복수의 출력특징맵들 중에서 제(n-1)출력특징맵(상기 n은 2이상의 자연수)에 상기 채널집중 알고리즘을 적용하여 제n채널집중맵을 생성하는 단계;상기 제(n-1)출력특징맵에 상기 공간집중 알고리즘을 적용하여 제n공간집중맵을 생성하는 단계;상기 제n채널집중맵과 상기 제n공간집중맵을 결합하여 상기 복수의 채널공간집중맵들 중에서 제n채널공간집중맵을 생성하는 단계;를 포함하는, 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 결합특징맵에 집중 알고리즘을 누적적으로 적용하여 복수의 출력 특징맵들과 복수의 채널공간집중맵들을 생성하는 단계는,상기 제(n-1)출력특징맵에 CNN(Convolution Neural Network)을 적용하여 제n컨볼루션특징맵을 생성하는 단계;를 포함하는, 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 결합특징맵에 집중 알고리즘을 누적적으로 적용하여 복수의 출력 특징맵들과 복수의 채널공간집중맵들을 생성하는 단계는,상기 제n채널공간집중맵과 상기 제n컨볼루션특징맵을 결합하여 상기 복수의 출력특징맵들 중에서 제n출력특징맵을 생성하는 단계;를 포함하는, 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법
6 6
제3항에 있어서,상기 결합특징맵에 집중 알고리즘을 누적적으로 적용하여 복수의 출력 특징맵들과 복수의 채널공간집중맵들을 생성하는 단계는,상기 결합특징맵에 채널집중 알고리즘을 적용하여 상기 복수의 채널집중맵들 중에서 제1채널집중맵을 생성하는 단계;상기 결합특징맵에 공간집중 알고리즘을 적용하여 상기 복수의 공간집중맵들 중에서 제1공간집중맵을 생성하는 단계;상기 제1채널집중맵과 상기 제1공간집중맵을 결합하여 상기 복수의 채널공간집중맵들 중에서 제1채널공간집중맵을 생성하는 단계;를 포함하는, 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 결합특징맵에 집중 알고리즘을 누적적으로 적용하여 복수의 출력 특징맵들과 복수의 채널공간집중맵들을 생성하는 단계는,상기 결합특징맵에 CNN(Convolution Neural Network)을 적용하여 상기 복수의 컨볼루션특징맵들 중에서 제1컨볼루션특징맵을 생성하는 단계를 포함하는, 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 결합특징맵에 집중 알고리즘을 누적적으로 적용하여 복수의 출력 특징맵들과 복수의 채널공간집중맵들을 생성하는 단계는,상기 제1채널공간집중맵과 상기 제1컨볼루션특징맵을 결합하여 상기 복수의 출력특징맵들 중에서 제1출력특징맵을 생성하는 단계를 포함하는, 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 영상처리 방법은, 상기 제1이미지와 상기 제2이미지에 기초하여 기준시차맵을 생성하는 단계를 포함하는, 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 최대시차값 손실함수를 학습시키는 단계는,상기 기준시차맵에 기초하여 상기 참값 최대시차값을 생성하는 단계를 포함하는, 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법
11 11
제9항에 있어서,상기 집중맵 손실함수를 학습시키는 단계는,상기 기준시차맵에 포함된 픽셀들 중에서 상기 참값 최대시차값을 갖는 픽셀과 인접한 픽셀을 포함하여 상기 참값 집중맵을 생성하는 단계를 포함하는, 영상처리 방법
12 12
프로세서(processor)와 결합되어 스테레오 정합을 위한 영상처리 방법을 수행하기 위한 매체에 저장된 프로그램으로서, 제1이미지와 제2이미지 각각으로부터 제1이미지 특징맵과 제2이미지 특징맵 각각을 추출하는 단계;상기 제1이미지 특징맵과 상기 제2이미지 특징맵을 결합하여 결합특징맵을 생성하는 단계;생성된 상기 결합특징맵에 집중 알고리즘을 누적적으로 적용하여 복수의 출력 특징맵들과 복수의 채널공간집중맵들을 생성하는 단계;상기 복수의 출력 특징맵들 각각에 대하여 회귀 알고리즘을 적용하여 복수의 최대시차값들을 생성하는 단계;상기 복수의 최대시차값들의 평균값에 기초하여, 평균 최대시차값을 생성하는 단계;상기 복수의 채널공간집중맵들의 평균값에 기초하여, 평균 채널공간집중맵을 생성하는 단계;상기 평균 최대시차값과 참값 최대시차값의 비교결과에 따라 최대시차값 손실함수를 학습시키는 단계; 및상기 평균 채널공간집중맵과 참값 집중맵의 비교결과에 따라 집중맵 손실함수를 학습시키는 단계를 수행하는, 프로그램
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 과학기술정보통신부 아주대학교산학협력단 정보통신기술인력양성(R&D) 위성정보 처리 및 융합 서비스 기술 개발