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시계열적으로 배열되는 두 영상 사이에 삽입되는 보간 영상을 생성하는 프레임율 변환 방법에 있어서,(a) 상기 두 영상 중 적어도 하나의 영상과 관련된 주변 시점의 영상을 이용하여 상기 두 영상에서 움직임 추정을 수행하고자 하는 대상 영역 내에 포함된 복수의 요소 영역에 의해 형성되는 폐쇄 영역의 정보를 예측하는 단계;(b) 예측된 상기 폐쇄 영역의 정보에 기초하여 상기 복수의 요소 영역 중 적어도 하나의 움직임을 추정하여 상기 보간 영상에 대응하는 움직임 추정 결과를 도출하는 단계; 및(c) 상기 움직임 추정 결과 및 상기 두 영상 중 적어도 하나의 픽셀 정보에 기초하여 상기 두 영상 사이에 삽입되는 보간 영상을 생성하는 단계를 포함하되,상기 (b) 단계의 움직임 추정시, 상기 복수의 요소 영역 각각에는 독립적으로 중요도가 부여되고,상기 (b) 단계는,(b1) 상기 두 영상에 대응하는 깊이 영상에 기초하여 상기 대상 영역에 대한 픽셀 대표 값을 설정하는 단계; 및(b2) 상기 설정된 픽셀 대표 값을 고려한 하기 수학식 1에 기초하여 상기 요소 영역 내의 각 픽셀마다 독립의 픽셀 중요도 값을 산출하는 단계,를 포함하는 프레임율 변환 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 요소 영역 중 상기 움직임 추정의 대상이 아닌 요소 영역보다 상기 움직임 추정의 대상이 되는 요소 영역에 높은 중요도가 부여되는 것인, 프레임율 변환 방법
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제3항에 있어서,상기 (b) 단계에서 움직임을 추정할 때, 깊이 영상이 함께 고려되고,상기 깊이 영상에서 상기 복수의 요소 영역 각각에 대응하는 요소 영역에는 동일한 중요도가 부여되는 것인, 프레임율 변환 방법
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제1항에 있어서,상기 (b1) 단계에서,상기 픽셀 대표 값은 상기 복수의 요소 영역 중 상기 움직임 추정의 대상이 아닌 요소 영역보다 상기 움직임 추정의 대상이 되는 요소 영역에 높은 중요도가 부여되도록 설정되는 것인, 프레임율 변환 방법
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제1항에 있어서,상기 (b) 단계에서,상기 복수의 요소 영역 중 어느 하나에 대한 움직임 추정은 픽셀 별로 산정된 픽셀 중요도 값을 고려한 하기 수학식 2에 기초하여 독립적으로 수행되는 것인, 프레임율 변환 방법
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제1항에 있어서,상기 (b) 단계는,상기 폐쇄 영역의 정보 예측시 이용되는 상기 주변 시점의 영상 정보의 신뢰도 값을 고려하여 상기 움직임 추정 결과를 도출하되,상기 신뢰도 값은 하기 수학식 3에 기초하여 산출되는 것인, 프레임율 변환 방법
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제1항에 있어서,상기 (a) 단계는,상기 두 영상 각각에서 상기 복수의 요소 영역을 분할하는 단계를 포함하되,상기 복수의 요소 영역은 상기 두 영상 중 적어도 하나의 영상과 관련된 이종 영상을 이용하여 분할되는 것인, 프레임율 변환 방법
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제1항에 있어서,(d) 상기 두 영상에 대응하는 이종 영상의 정보를 이용한 필터링에 기초하여 상기 보간 영상에 포함된 홀 및 잡음을 보정하는 단계,를 더 포함하고,상기 (d) 단계는,필터링에 의한 왜곡을 저감시키기 위하여 상기 보간 영상을 복수의 영역으로 분할한 후 상기 분할된 영역 각각마다 상기 이종 영상의 정보를 이용한 필터링을 수행하는 것인, 프레임율 변환 방법
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제1항에 있어서,상기 (a) 단계는 영상 워핑(Image Warping)에 기초하여 수행되는 것인, 프레임율 변환 방법
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시계열적으로 배열되는 두 영상 사이에 삽입되는 보간 영상을 생성하는 프레임율 변환 장치에 있어서,상기 두 영상 중 적어도 하나의 영상과 관련된 주변 시점의 영상을 이용하여 상기 두 영상에서 움직임 추정을 수행하고자 하는 대상 영역 내에 포함된 복수의 요소 영역에 의해 형성되는 폐쇄 영역의 정보를 예측하는 폐쇄 영역 예측부;예측된 상기 폐쇄 영역의 정보에 기초하여 상기 복수의 요소 영역 중 적어도 하나의 움직임을 추정하여 상기 보간 영상에 대응하는 움직임 추정 결과를 도출하는 움직임 추정부; 및상기 움직임 추정 결과 및 상기 두 영상 중 적어도 하나의 픽셀 정보에 기초하여 상기 두 영상 사이에 삽입되는 보간 영상을 생성하는 보간 영상 생성부를 포함하되,상기 움직임 추정부를 통한 움직임 추정시, 상기 복수의 요소 영역 각각에는 독립적으로 중요도가 부여되고,상기 움직임 추정부는,상기 두 영상에 대응하는 깊이 영상에 기초하여 상기 대상 영역에 대한 픽셀 대표 값을 설정하고,상기 설정된 픽셀 대표 값을 고려한 하기 수학식 1에 기초하여 상기 요소 영역 내의 각 픽셀마다 독립의 픽셀 중요도 값을 산출하는 것인, 프레임율 변환 장치
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제12항에 있어서,상기 복수의 요소 영역 중 상기 움직임 추정의 대상이 아닌 요소 영역보다 상기 움직임 추정의 대상이 되는 요소 영역에 높은 중요도가 부여되는 것인, 프레임율 변환 장치
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제14항에 있어서,상기 움직임 추정부 에서 움직임을 추정할 때, 깊이 영상이 함께 고려되고,상기 깊이 영상에서 상기 복수의 요소 영역 각각에 대응하는 요소 영역에는 동일한 중요도가 부여되는 것인, 프레임율 변환 장치
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제12항에 있어서,상기 픽셀 대표 값은, 상기 복수의 요소 영역 중 상기 움직임 추정의 대상이 아닌 요소 영역보다 상기 움직임 추정의 대상이 되는 요소 영역에 높은 중요도가 부여되도록 설정되는 것인, 프레임율 변환 장치
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제12항에 있어서,상기 움직임 추정부는,상기 복수의 요소 영역 중 어느 하나에 대한 움직임 추정을 픽셀 별로 산정된 픽셀 중요도 값을 고려한 하기 수학식 2에 기초하여 독립적으로 수행하는 것인, 프레임율 변환 장치
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제12항에 있어서,상기 움직임 추정부는,상기 폐쇄 영역의 정보 예측시 이용되는 상기 주변 시점의 영상 정보의 신뢰도 값을 고려하여 상기 움직임 추정 결과를 도출하되,상기 신뢰도 값은 하기 수학식 3에 기초하여 산출되는 것인, 프레임율 변환 장치
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제12항에 있어서,상기 폐쇄 영역 예측부는,상기 두 영상 각각에서 상기 복수의 요소 영역을 분할하되,상기 복수의 요소 영역은 상기 두 영상 중 적어도 하나의 영상과 관련된 이종 영상을 이용하여 분할되는 것인, 프레임율 변환 장치
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제12항에 있어서,상기 두 영상에 대응하는 이종 영상의 정보를 이용한 필터링에 기초하여 상기 보간 영상에 포함된 홀 및 잡음을 보정하는 보정부를 더 포함하고,상기 보정부는,필터링에 의한 왜곡을 저감시키기 위하여 상기 보간 영상을 복수의 영역으로 분할한 후 상기 분할된 영역 각각마다 상기 이종 영상의 정보를 이용한 필터링을 수행하는 것인, 프레임율 변환 장치
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제1항, 제3항, 제4항 및 제6항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체
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