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컴퓨터에서의 다초점 이미지 융합 방법에 있어서,초점이 서로 다른 입력 이미지 각각에 대하여 초점 영역과 비초점 영역에 대하여 가우스 필터를 통해 흐릿하게 하고, 고정된 크기의 이미지 패치를 무작위로 추출하며, 상기 추출된 이미지 패치를 이용하여 사전을 학습시키는 사전 학습 단계;상기 학습된 사전을 이용하여 복수의 입력 다초점 이미지들로부터, 희소 계수를 계산하고, 상기 이미지 패치와 같은 크기의 슬라이딩 창을 이용해 패치를 샘플링하여 각각의 다초점 이미지에 대한 점수 맵을 생성하고, 상기 점수 맵을 통해 초기 결정 맵을 계산하는 단계;상기 초기 결정 맵에 형성된 비평활화 영역을 제거하여 제1 중간 결정 맵을 생성하고, 상기 제1 중간 결정 맵을 입력 다초점 이미지의 크기로 업샘플링하여 제2 중간 결정맵을 생성하고, 상기 제2 중간 결정 맵에 안내 필터를 이용하여 필터링함으로써 최종 결정 맵을 생성하는 초기 결정 맵 재정리 단계; 및상기 최종 결정 맵에 대응하여 상기 복수의 입력 다초점 이미지들을 융합하는 융합 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다초점 이미지 융합 방법
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제1 항에 있어서, 사전의 크기는 64 x 512의 크기로 설정되고 이미지 패치의 크기는 8 x 8로 설정되는 것을 특징으로 하는 다초점 이미지 융합 방법
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제1 항에 있어서, 상기 초기 결정 맵을 얻는 단계에서상기 초기 결정 맵 Qi(x,y)는 에 의하여 구하여지며, 상기 S1과 S2는 상기 점수 맵에 따른 점수인 것을 특징으로 하는 다초점 이미지 융합 방법
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제3 항에 있어서, 상기 점수 맵은에 의하여 계산되며, 상기 Si는 상기 점수 맵의 점수이고, 상기 GF는 상기 안내 필터의 연산자 이며, 상기 Ei는 초점 형상 맵을 의미하고, 상기 초점 형상 맵은 관련 활동 수준 측정 벡터를 재형성하여 계산되는 것을 특징으로 하는 다초점 이미지 융합 방법
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