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딥러닝을 이용한 디포커스 제거 장치 및 그것의 동작 방법

  • 기술번호 : KST2020011172
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 발명에 따른 디포커스 제거 장치의 동작 방법은, 디포커스 영상 및 상기 디포커스 영상에 대응하는 디포커스 제거 영상을 수집하는 단계, 상기 수집된 디포커스 영상 및 상기 디포커스 제거 영상에 대한 딥러닝을 통하여 디포커스 제거 모델을 생성하는 단계, 및 상기 디포커스 제거 모델을 이용하여 객체에 대한 영상에 대한 디포커스를 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 5/00 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190042869 (2019.04.12)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0096027 (2020.08.11) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190013928   |   2019.02.01
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박성진 서울특별시 강남구
2 김도형 세종특별자치
3 김재우 대전광역시 유성구
4 배성준 대전광역시 유성구
5 장호욱 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.04.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-0375591-15
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번호 청구항
1 1
디포커스 제거 장치의 동작 방법에 있어서,디포커스 영상 및 상기 디포커스 영상에 대응하는 디포커스 제거 영상을 수집하는 단계;상기 수집된 디포커스 영상 및 상기 디포커스 제거 영상에 대한 딥러닝을 통하여 디포커스 제거 모델을 생성하는 단계; 및상기 디포커스 제거 모델을 이용하여 객체에 대한 영상에 대한 디포커스를 제거하는 단계를 포함하는 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 수집된 디포커스 영상 및 상기 디포커스 제거 영상을 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 디포커스 영상 및 상기 디포커스 제거 영상을 수집하는 단계는,서로 다른 초점들에 따른 복수의 영상들로부터 상기 디포커스 영상을 획득하는 단계; 및상기 서로 다른 초점들에 따른 상기 복수의 영상들을 이용하여 상기 디포커스 제거 영상을 획득하는 단계를 포함하는 방법
4 4
제 3 항에 있어서,상기 서로 다른 초점들에 따른 복수의 영상들은 복수의 카메라들 혹은 다초점 카메라를 통하여 획득되는 것을 특징으로 하는 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 디포커스 영상 및 상기 디포커스 제거 영상을 수집하는 단계는,모든 영역에 초점이 잘 맞는 디포커스 제거 영상과 특정 위치 혹은 깊이에서 초점이 잘 맞는 디포커스 영상을 촬영함으로써 데이터베이스를 구성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 딥러닝은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 디포커스를 제거하는 단계는,상기 디포커스 제거 모델을 이용하여 상기 객체에 대한 영상에서 디포커스 영역을 검출하는 단계를 포함하는 더 포함하는 방법
8 8
제 7 항에 있어서,상기 디포커스를 제거하는 단계는,상기 디포커스 제거 모델을 이용하여 상기 검출된 디포커스 영역에 대해서 디포커스 제거를 수행하는 단계를 더 포함하는 방법
9 9
제 1 항에 있어서,상기 객체에 대한 영상에서 디포커스를 제거한 후에, 상기 디포커스 제거 모델의 가중치를 업데이트 하는 단계를 더 포함하는 방법
10 10
적어도 하나의 프로세서 및 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고,상기 적어도 하나의 인스트럭션은,적어도 하나의 프로세서 및 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고,상기 적어도 하나의 인스트럭션은,데이터베이스로부터 디포커스 영상 및 상기 디포커스 영상에 대응하는 디포커스 제거 영상으로 구성된 영상 세트에 대한 딥러닝을 통하여 디포커스 제거 모델을 생성하고; 및상기 디포커스 제거 모델을 이용하여 객체에 대한 영상에서 디포커스를 제거하도록 적어도 하나의 프로세서에서 실행되는 것을 특징으로 하는 디포커스 제거 장치
11 11
제 10 항에 있어서,카메라를 통하여 상기 객체에 대한 영상이 획득되는 것을 특징으로 하는 디포커스 제거 장치
12 12
제 11 항에 있어서,상기 디포커스 제거 모델을 이용하여 상기 객체에 대한 영상에서 디포커스 영역이 검출되는 것을 특징으로 하는 디포커스 제거 장치
13 13
제 12 항에 있어서,상기 디포커스 제거 모델을 이용하여 상기 검출된 디포커스 영역에 대한 디포커스가 제거되는 것을 특징으로 하는 디포커스 제거 장치
14 14
제 12 항에 있어서,상기 디포커스 제거 모델을 통해 출력된 영상과 상기 디포커스 제거 영상 사이의 차이가 최소화 되도록 상기 디포커스 제거 모델의 가중치가 업데이트 되는 것을 특징으로 하는 디포커스 제거 장치
15 15
객체를 촬영하는 카메라;디포커스 영상 및 상기 디포커스 영상에 대응하는 디포커스 제거 영상으로 구성된 영상 세트를 저장하는 데이터베이스; 및상기 데이터베이스로부터 상기 영상 세트를 읽어오고, 상기 읽혀진 영상 세트에 대한 딥러닝을 통하여 디포커스 제거 모델을 생성하고, 상기 디포커스 제거 모델을 이용하여 상기 객체에 대한 영상의 디포커스를 제거하는 디포커스 제거 장치를 포함하는 전자 장치
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제 15 항에 있어서,상기 딥러닝은 합성곱 레이어, 배치 정규화 레이어, 및 활성화 레이어를 조합함으로써 구현되는 것을 특징으로 하는 전자 장치
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제 15 항에 있어서,상기 디포커스 제거 모델을 이용하여 상기 객체에 대한 영상에 대한 디포커스 영역이 자동으로 검출되고, 상기 검출된 디포커스 영역의 디포커스가 제거되는 것을 특징으로 하는 전자 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 디지털콘텐츠원천기술개발사업 차세대 플렌옵틱 콘텐츠 제작 플랫폼 기술 개발