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열화상 이미지 개선 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019024037
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 이미지 개선 장치로서, 학습 이미지의 개선 정보를 포함하는 학습 목표 이미지를 생성하고, 상기 학습 이미지로부터 상기 학습 목표 이미지가 추론되도록 컨볼루션 신경 회로망을 학습시키는 학습부, 상기 컨볼루션 신경 회로망을 이용하여 입력된 원본 이미지에 대한 추론 이미지를 획득하는 획득부, 그리고 상기 원본 이미지와 상기 추론 이미지를 합성하여 출력 이미지를 생성하는 합성부를 포함한다.
Int. CL G06T 5/00 (2019.01.01) G06T 5/50 (2006.01.01)
CPC G06T 5/003(2013.01) G06T 5/003(2013.01) G06T 5/003(2013.01) G06T 5/003(2013.01) G06T 5/003(2013.01)
출원번호/일자 1020160100058 (2016.08.05)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1821285-0000 (2018.01.17)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180123) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.08.05)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권인소 대한민국 대전광역시 유성구
2 최유경 대한민국 대전광역시 유성구
3 황순민 대한민국 대전광역시 유성구
4 김남일 대한민국 대전광역시 유성구
5 박종찬 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유미특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 서림빌딩 **층 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.08.05 수리 (Accepted) 1-1-2016-0763168-46
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2016.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2016-1284613-39
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2017.01.10 수리 (Accepted) 1-1-2017-0030202-54
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.03.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.05.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0077300-80
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.06.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0386475-41
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2017.07.26 수리 (Accepted) 1-1-2017-0720175-59
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.09.01 수리 (Accepted) 1-1-2017-0852677-74
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.09.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0852678-19
10 등록결정서
Decision to grant		 2018.01.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0038353-07
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 이미지 개선 장치로서,학습 이미지의 개선 정보를 포함하는 학습 목표 이미지를 생성하고, 상기 학습 이미지로부터 상기 학습 목표 이미지가 추론되도록 컨볼루션 신경 회로망을 학습시키는 학습부,상기 컨볼루션 신경 회로망을 이용하여, 입력된 원본 이미지에 대한 추론 이미지를 획득하는 획득부, 그리고상기 원본 이미지와 상기 추론 이미지를 합성하여 출력 이미지를 생성하는 합성부를 포함하며,상기 학습 이미지와 상기 원본 이미지는 열화상 이미지이고,상기 개선 정보는 엣지 정보를 포함하며,상기 추론 이미지는 상기 원본 이미지의 엣지 정보를 포함하는 이미지 개선 장치
2 2
제1항에서,상기 학습부는상기 학습 이미지로부터 추출한 엣지 정보를 포함하는 이미지를 상기 학습 목표 이미지로 사용하는, 이미지 개선 장치
3 3
제1항에서,상기 학습부는상기 학습 이미지와 기하학적으로 정렬된 이미지로부터 엣지 정보를 추출하고, 추출한 엣지 정보를 포함하는 이미지를 상기 학습 목표 이미지로 사용하는, 이미지 개선 장치
4 4
제1항에서,상기 학습부는상기 학습 이미지의 대조비를 개선한 이미지로부터 엣지 정보를 추출하고, 추출한 엣지 정보를 포함하는 이미지를 상기 학습 목표 이미지로 사용하는, 이미지 개선 장치
5 5
제1항에서,상기 학습부는기준 이미지와 상기 기준 이미지로부터 가공된 이미지의 차이를 나타내는 레지듀얼(residual) 이미지를 상기 학습 목표 이미지로 사용하고,상기 기준 이미지는 상기 학습 이미지, 상기 학습 이미지와 기하학적으로 정렬된 가시광 이미지, 그리고 상기 학습 이미지의 대조비를 개선한 이미지 중 어느 하나인 이미지 개선 장치
6 6
제5항에서,상기 가공된 이미지는 상기 기준 이미지를 스케일링 변수(scaling factor)에 따라 고등차수 보간한 이미지(bicubic interpolation image)인 이미지 개선 장치
7 7
제5항에서,상기 레지듀얼 이미지는 복수의 스케일링 변수(scaling factor)에 따라 상기 기준 이미지로부터 가공된 이미지들 각각과 상기 기준 이미지의 차이를 합산한 이미지인 이미지 개선 장치
8 8
제1항에서,상기 컨볼루션 신경 회로망은 복수의 컨볼루션 블록과 하나의 컨볼루션 레이어를 포함하고,각 컨볼루션 블록은 컨볼루션 레이어, 배치 정규화(Batch Normalization) 레이어 그리고 ReLU(Rectified Linear Unit) 레이어를 포함하는 이미지 개선 장치
9 9
제8항에서,상기 학습부는상기 학습 이미지로부터 상기 학습 목표 이미지가 추론되도록 상기 컨볼루션 레이어의 필터값을 최적화하는 이미지 개선 장치
10 10
제1항에서,상기 컨볼루션 신경 회로망은 상기 원본 이미지의 개선 정보를 포함하는 상기 추론 이미지를 출력하는 이미지 개선 장치
11 11
적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 장치의 열화상 이미지 개선 방법으로서,학습 이미지의 개선 정보를 포함하는 학습 목표 이미지를 생성하는 단계,상기 학습 이미지로부터 상기 학습 목표 이미지가 추론되도록 컨볼루션 신경 회로망을 학습시키는 단계,개선 대상인 원본 이미지를 상기 컨볼루션 신경 회로망에 입력하여 추론 이미지를 획득하는 단계, 그리고상기 원본 이미지와 상기 추론 이미지를 합성하여 출력 이미지를 생성하는 단계를 포함하며,상기 학습 이미지와 상기 원본 이미지는 열화상 이미지이고,상기 개선 정보는 엣지 정보를 포함하며,상기 추론 이미지는 상기 원본 이미지의 엣지 정보를 포함하는 열화상 이미지 개선 방법
12 12
제11항에서,상기 학습 목표 이미지를 생성하는 단계는상기 학습 이미지로부터 추출한 개선 정보, 상기 학습 이미지와 기하학적으로 정렬된 이미지로부터 추출한 개선 정보, 상기 학습 이미지의 대조비를 개선한 이미지로부터 추출한 개선 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 학습 목표 이미지를 생성하는 열화상 이미지 개선 방법
13 13
제12항에서,상기 학습 이미지와 기하학적으로 정렬된 이미지는 가시광 이미지인, 열화상 이미지 개선 방법
14 14
삭제
15 15
제11항에서,상기 학습 목표 이미지를 생성하는 단계는기준 이미지와 상기 기준 이미지로부터 가공된 이미지 사이의 차이를 나타내는 레지듀얼(residual) 이미지를 상기 학습 목표 이미지로 사용하고,상기 기준 이미지는 상기 학습 이미지, 상기 학습 이미지와 기하학적으로 정렬된 가시광 이미지, 그리고 상기 학습 이미지의 대조비를 개선한 이미지 중 어느 하나인 열화상 이미지 개선 방법
16 16
제11항에서,상기 컨볼루션 신경 회로망을 학습시키는 단계는복수의 컨볼루션 블록과 하나의 컨볼루션 레이어를 포함하는 초기 컨볼루션 신경 회로망을 생성하는 단계, 그리고상기 학습 이미지로부터 상기 학습 목표 이미지가 추론되도록 상기 초기 컨볼루션 신경 회로망에 포함된 필터값을 가변하여 학습된 컨볼루션 신경 회로망을 생성하는 단계를 포함하는 열화상 이미지 개선 방법
17 17
적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 장치의 열화상 이미지 개선 방법으로서,복수의 컨볼루션 블록과 하나의 컨볼루션 레이어를 포함하는 초기 컨볼루션 신경 회로망을 생성하는 단계, 학습 이미지로부터 학습 목표 이미지가 추론되도록 상기 초기 컨볼루션 신경 회로망에 포함된 필터값을 가변하여 학습된 컨볼루션 신경 회로망을 생성하는 단계,타겟 이미지를 상기 학습된 컨볼루션 신경 회로망에 입력하여 상기 타겟 이미지의 목표 이미지를 추출하는 단계, 그리고상기 타겟 이미지와 상기 타겟 이미지의 목표 이미지를 합성하여 상기 타겟 이미지를 개선하는 하는 단계를 포함하고, 상기 학습 이미지와 상기 타겟 이미지는 열화상 이미지이며,상기 학습 목표 이미지는 상기 학습 이미지의 엣지 정보를 포함하고,상기 목표 이미지는 상기 타겟 이미지의 엣지 정보를 포함하며,각 컨볼루션 블록은 컨볼루션 레이어, 배치 정규화(Batch Normalization) 레이어 그리고 ReLU(Rectified Linear Unit) 레이어를 포함하는 열화상 이미지 개선 방법
18 18
삭제
19 19
제17항에서,상기 학습 목표 이미지는 상기 학습 이미지로부터 추출한 개선 정보, 상기 학습 이미지와 기하학적으로 정렬된 이미지로부터 추출한 개선 정보, 상기 학습 이미지의 대조비를 개선한 이미지로부터 추출한 개선 정보 중 적어도 하나를 포함하는 이미지인 열화상 이미지 개선 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 한국과학기술원 선도연구센터지원사업 환경 변화에 강인한 차량용 비전 시스템
2 지식경제부 자동차부품연구원 산업융합원천기술개발사업 보행자 보호를 위한 자동 긴급 제동(AEB) 시스템 원천 기술 개발