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소나 영상을 복원하는 장치로서,소나 영상을 소정 크기로 분할한 각각의 입력 영상이 객체를 포함하는지 여부에 따라, 상기 입력 영상을 객체 영상 또는 비객체 영상으로 분류하는 영상 분류부와,상기 객체 영상 내의 객체 영역과 상기 비객체 영상에 상이한 복원 기법을 적용하여 상기 소나 영상을 고해상도 영상으로 복원하는 영상 복원부를 포함하고,상기 영상 분류부는 상기 입력 영상에 대한 N차원(단, N은 자연수)의 영상 피라미드를 생성하되,상기 N차원의 영상 피라미드는,상기 입력 영상을 다운 샘플링한 하나 이상의 다운 샘플링 영상과,상기 입력 영상과,상기 입력 영상을 업 샘플링한 하나 이상의 업 샘플링 영상을 포함하고,상기 영상 분류부는 상기 N차원의 영상 피라미드 내 영상 각각으로부터 얻은 특징값들을 연결한 N차원의 특징 벡터를 추출하고, 상기 N차원의 특징 벡터를 서포트 벡터 머신(support vector machine) 분류기에 입력하여 상기 입력 영상을 상기 객체 영상 또는 상기 비객체 영상으로 분류하는 소나 영상 복원 장치
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제 1 항에 있어서,상기 영상 분류부는,상기 N차원의 영상 피라미드에 포함된 각각의 영상에 대해 모서리 검출 기법을 수행하여 영상 내 객체의 윤곽선을 검출하여 각각의 영상을 2진 영상으로 변환하는소나 영상 복원 장치
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제 3 항에 있어서,상기 영상 분류부는,상기 N차원의 영상 피라미드 내 각각의 2진 영상에 대해 모폴로지 복원을 수행하는소나 영상 복원 장치
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제 4 항에 있어서,상기 영상 분류부는,상기 모폴로지 복원된 2진 영상으로부터 상기 입력 영상이 객체를 포함하는지 여부를 판단하는데 사용되는 상기 N차원의 특징 벡터를 추출하는소나 영상 복원 장치
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제 5 항에 있어서,상기 영상 복원부는,상기 객체 영상 내의 객체 영역은 스파스 코딩(sparse coding) 기법을 적용하여 복원하고,상기 비객체 영상은 바이큐빅(bicubic) 보간법을 적용하여 복원하는소나 영상 복원 장치
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소나 영상을 복원하는 방법으로서,소나 영상을 소정 크기로 분할한 각각의 입력 영상이 객체를 포함하는지 여부에 따라, 상기 입력 영상을 객체 영상 또는 비객체 영상으로 분류하는 단계와,상기 객체 영상 내의 객체 영역과 상기 비객체 영상에 상이한 복원 기법을 적용하여 상기 소나 영상을 고해상도 영상으로 복원하는 단계를 포함하고,상기 입력 영상을 객체 영상 또는 비객체 영상으로 분류하는 단계는,상기 입력 영상에 대한 N차원(단, N은 자연수)의 영상 피라미드를 생성하는 단계를 포함하며,상기 N차원의 영상 피라미드는,상기 입력 영상을 다운 샘플링한 하나 이상의 다운 샘플링 영상과,상기 입력 영상과,상기 입력 영상을 업 샘플링한 하나 이상의 업 샘플링 영상을 포함하고,상기 입력 영상을 객체 영상 또는 비객체 영상으로 분류하는 단계는, 상기 N차원의 영상 피라미드 내 영상 각각으로부터 얻은 특징값들을 연결한 N차원의 특징 벡터를 추출하고, 상기 N차원의 특징 벡터를 서포트 벡터 머신(support vector machine) 분류기에 입력하여 상기 입력 영상을 상기 객체 영상 또는 상기 비객체 영상으로 분류하는소나 영상 복원 방법
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제 8 항에 있어서,상기 입력 영상을 객체 영상 또는 비객체 영상으로 분류하는 단계는,상기 N차원의 영상 피라미드에 포함된 각각의 영상에 대해 모서리 검출 기법을 수행하여 영상 내 객체의 윤곽선을 검출하여 각각의 영상을 2진 영상으로 변환하는 단계와,상기 N차원의 영상 피라미드 내 각각의 2진 영상에 대해 모폴로지 복원을 수행하는 단계와,상기 모폴로지 복원된 2진 영상으로부터 상기 입력 영상이 객체를 포함하는지 여부를 판단하는데 사용되는 상기 N차원의 특징 벡터를 추출하는 단계를 더 포함하는소나 영상 복원 방법
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제 10 항에 있어서,상기 상이한 복원 기법을 적용하여 상기 소나 영상의 고해상도 영상을 복원하는 단계는,상기 객체 영상 내의 객체 영역은 스파스 코딩(sparse coding) 기법을 적용하여 복원하는 단계와,상기 비객체 영상은 바이큐빅(bicubic) 보간법을 적용하여 복원하는 단계를 포함하는소나 영상 복원 방법
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제 10 항에 있어서상기 모서리 검출 기법은 Sobel 모서리 검출 기법인소나 영상 복원 방법
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소나 영상을 소정 크기로 분할한 각각의 입력 영상이 객체를 포함하는지 여부에 따라, 상기 입력 영상을 객체 영상 또는 비객체 영상으로 분류하는 단계와,상기 객체 영상 내의 객체 영역과 상기 비객체 영상에 상이한 복원 기법을 적용하여 상기 소나 영상을 고해상도 영상으로 복원하는 단계를 포함하고,상기 입력 영상을 객체 영상 또는 비객체 영상으로 분류하는 단계는,상기 입력 영상에 대한 N차원(단, N은 자연수)의 영상 피라미드를 생성하는 단계를 포함하며,상기 N차원의 영상 피라미드는,상기 입력 영상을 다운 샘플링한 하나 이상의 다운 샘플링 영상과,상기 입력 영상과,상기 입력 영상을 업 샘플링한 하나 이상의 업 샘플링 영상을 포함하고,상기 입력 영상을 객체 영상 또는 비객체 영상으로 분류하는 단계는, 상기 N차원의 영상 피라미드 내 영상 각각으로부터 얻은 특징값들을 연결한 N차원의 특징 벡터를 추출하고, 상기 N차원의 특징 벡터를 서포트 벡터 머신(support vector machine) 분류기에 입력하여 상기 입력 영상을 상기 객체 영상 또는 상기 비객체 영상으로 분류하는 소나 영상을 복원하는 방법을 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는컴퓨터 판독가능한 기록매체
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