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레퍼런스 2D 영상에 대한 레퍼런스 깊이 영상을 학습하여, 입력 2D 영상에 대한 1차 깊이 영상을 출력하는 단계;상기 레퍼런스 2D 영상에 대한 레퍼런스 깊이 그래디언트 정보를 학습하여, 상기 입력 2D 영상에 대한 1차 깊이 그래디언트 정보를 출력하는 단계; 및제1차분값 및 제2차분값의 합이 최소가 되는 2차 깊이 영상을 생성하는 단계를 포함하며,상기 제1차분값은 상기 1차 깊이 영상과 상기 2차 깊이 영상의 화소별 차분값이며,상기 제2차분값은 상기 2차 깊이 영상에 대한 2차 깊이 그래디언트 정보와 상기 1차 깊이 그래디언트 정보의 화소별 차분값인2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 방법
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제 1항에 있어서,상기 1차 깊이 영상을 출력하는 단계는상기 레퍼런스 깊이 영상과 상기 1차 깊이 영상의 차분값을 이용하여, 상기 레퍼런스 깊이 영상을 학습하는2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 방법
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제 2항에 있어서,상기 1차 깊이 영상을 출력하는 단계는상기 레퍼런스 2D 영상에 대해 기 설정된 사이즈의 제1필터를 이용하여 컨벌루션을 수행하는 단계; 상기 컨벌루션 결과에 대해 다운 샘플링을 수행하는 단계; 상기 다운 샘플링 결과에 대해 업샘플링을 수행하여, 상기 레퍼런스 2D 영상과 동일한 사이즈의 상기 1차 깊이 영상을 생성하는 단계; 및상기 레퍼런스 깊이 영상과 상기 1차 깊이 영상의 차분값을 이용하여, 상기 제1필터의 가중치를 조절하는 단계를 포함하는 2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 방법
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제 3항에 있어서,상기 1차 깊이 영상을 출력하는 단계는상기 컨벌루션 결과에 대해 ReLU 연산을 수행하는 단계를 더 포함하는 2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 방법
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제 1항에 있어서,상기 1차 깊이 그래디언트 정보를 출력하는 단계는상기 레퍼런스 깊이 그래디언트 정보와 상기 1차 깊이 그래디언트 정보의 차분값을 이용하여, 레퍼런스 깊이 그래디언트 정보를 학습하는2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 방법
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제 5항에 있어서,상기 1차 깊이 그래디언트 정보를 출력하는 단계는상기 레퍼런스 2D 영상에 대해 기 설정된 사이즈의 제2필터를 이용하여 컨벌루션을 수행하는 단계; 및상기 레퍼런스 깊이 그래디언트 정보와 상기 1차 깊이 그래디언트 정보의 차분값을 이용하여, 상기 제2필터의 가중치를 조절하는 단계를 포함하는 2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 방법
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제 1항에 있어서,상기 2차 깊이 영상을 생성하는 단계는상기 화소의 주파수 성분에 따라서, 상기 제1차분값 또는 상기 제2차분값에 적용되는 가중치를 결정하는 단계; 및상기 제1차분값 또는 상기 제2차분값에 상기 가중치를 적용하는 단계를 더 포함하는 2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 방법
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레퍼런스 2D 영상 및 상기 레퍼런스 2D 영상에 대한 레퍼런스 깊이 영상을 이용하여, 1차 깊이 영상을 출력하는 제1신경망을 학습시키는 단계;상기 레퍼런스 2D 영상 및 상기 레퍼런스 2D 영상에 대한 레퍼런스 깊이 그래디언트 정보를 이용하여 1차 깊이 그래디언트 정보를 출력하는 제2신경망을 학습시키는 단계;상기 제1 및 제2신경망을 이용하여, 입력 2D 영상에 대한 상기 1차 깊이 영상과 상기 1차 깊이 그래디언트 정보를 생성하는 단계; 및제1차분값 및 제2차분값의 합이 최소가 되는 2차 깊이 영상을 생성하는 단계를 포함하며,상기 제1차분값은 상기 1차 깊이 영상과 상기 2차 깊이 영상의 화소별 차분값이며,상기 제2차분값은 상기 2차 깊이 영상에 대한 2차 깊이 그래디언트 정보와 상기 1차 깊이 그래디언트 정보의 화소별 차분값인2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 방법
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레퍼런스 2D 영상에 대한 레퍼런스 깊이 영상을 학습하여, 입력 2D 영상에 대한 1차 깊이 영상을 출력하는 깊이 영상 학습부;상기 레퍼런스 2D 영상에 대한 레퍼런스 깊이 그래디언트 정보를 학습하여, 상기 입력 2D 영상에 대한 1차 깊이 그래디언트 정보를 출력하는 깊이 그래디언트 학습부; 및제1차분값 및 제2차분값의 합이 최소가 되는 2차 깊이 영상을 생성하는 깊이 영상 결정부를 포함하며,상기 제1차분값은 상기 1차 깊이 영상과 상기 2차 깊이 영상의 화소별 차분값이며,상기 제2차분값은 상기 2차 깊이 영상에 대한 2차 깊이 그래디언트 정보와 상기 1차 깊이 그래디언트 정보의 화소별 차분값인2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 장치
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제 9항에 있어서,상기 깊이 영상 학습부는상기 레퍼런스 2D 영상에 대해 기 설정된 사이즈의 제1필터를 이용하여 컨벌루션을 수행하는 제1컨벌루션부; 상기 컨벌루션 결과에 대해 다운 샘플링을 수행하는 다운 샘플링부; 상기 다운 샘플링 결과에 대해 업샘플링을 수행하여, 상기 레퍼런스 2D 영상과 동일한 사이즈의 상기 1차 깊이 영상을 생성하는 업 샘플링부; 및상기 레퍼런스 깊이 영상과 상기 1차 깊이 영상의 차분값을 이용하여, 상기 제1필터의 가중치를 조절하는 제1가중치 조절부를 포함하는 2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 장치
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제 9항에 있어서,상기 깊이 그래디언트 학습부는상기 레퍼런스 2D 영상에 대해 기 설정된 사이즈의 제2필터를 이용하여 컨벌루션을 수행하는 제2컨벌루션부; 및상기 레퍼런스 깊이 그래디언트 정보와 상기 1차 깊이 그래디언트 정보의 차분값을 이용하여, 상기 제2필터의 가중치를 조절하는 제2가중치 조절부를 포함하는 2D 영상에 대한 깊이 영상 생성 장치
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