| 1 |
1
입력 이미지에 대한 색상 특징 맵을 추출하는 색상 추출부;컨볼루션 레이어를 이용하여 상기 입력 이미지에 대한 적어도 하나의 컨볼루션 특징 맵을 추출하는 특징 맵 추출부;상기 적어도 하나의 컨볼루션 특징 맵을 기반으로 의미 보정 맵(SAM: Semantic Adjustment Map)을 생성하는 의미 보정 맵 생성부; 및상기 의미 보정 맵 및 상기 색상 특징 맵을 기반으로 색 변환에 대한 색상 매핑 정보를 생성하여 이미지 보정에 대한 출력 색상을 예측하는 색 변환 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 색상 추출부는,상기 색상 특징 맵을 포함하는 색상 특징 블록을 생성하며,상기 색상 특징 블록은 상기 입력 이미지에 대한 입력 색상 맵에 비선형 특징 맵을 결합한 상기 색상 특징 맵을 포함하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 특징 맵 추출부는,적어도 하나의 컨볼루션 필터를 포함하는 컨볼루션 레이어부를 포함하고, 상기 컨볼루션 레이어부는 상기 적어도 하나의 컨볼루션 필터 각각에 대한 컨볼루션 특징 맵을 추출하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 컨볼루션 레이어부는,상기 입력 이미지의 초기 컨볼루션 필터에서 에지(Edge) 정보를 추출하여 제1 컨볼루션 특징 맵을 생성하는 제1 컨볼루션 필터;상기 제1 컨볼루션 특징 맵에서 객체의 일부분 각각에 대한 객체 분할정보를 추출하여 제2 컨볼루션 특징 맵을 생성하는 제2 컨볼루션 필터; 및 상기 제2 컨볼루션 특징 맵에서 객체 각각에 대한 객체 형상정보를 추출하여 제3 컨볼루션 특징 맵을 생성하는 제3 컨볼루션 필터를 포함하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 5 |
5
제3항에 있어서,상기 특징 맵 추출부는,순환 신경망(RNN) 레이어를 적용하여 객체 위치 관계정보에 대한 공간 특징 맵을 추출하는 순환 신경망 레이어부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 의미 보정 맵 생성부는,상기 적어도 하나의 컨볼루션 필터 각각에 대한 컨볼루션 특징 맵 각각을 포함하는 적어도 하나의 레지듀얼 블록; 및 상기 공간 특징 맵을 포함하는 공간 순환 신경망 블록을 포함하며,상기 적어도 하나의 레지듀얼 블록 및 상기 공간 순환 신경망 블록을 특정 크기로 축소 샘플링 처리하여 상기 의미 보정 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 의미 보정 맵 생성부는,상기 적어도 하나의 레지듀얼 블록 및 상기 공간 순환 신경망 블록을 업샘플링하여 보간 처리한 후 결합한 블록을 상기 특정 크기로 축소 샘플링 처리하여 상기 의미 보정 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 색 변환 처리부는,상기 의미 보정 맵 및 상기 색상 특징 맵을 쌍선형 풀링(Bilinear Pooling) 처리하여 상기 색상 매칭 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 색 변환 처리부는,상기 의미 보정 맵 및 상기 색상 특징 맵을 상기 쌍선형 풀링 처리하여 객체별 색 변환정보를 생성하고, 상기 객체별 색 변환정보에 근거하여 객체별 고유색상에 대한 상기 색상 매칭 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 10 |
10
이미지 보정장치에서 이미지를 색을 보정하는 방법에 있어서,입력 이미지를 획득하는 이미지 획득단계;상기 입력 이미지에 대한 색상 특징 맵을 추출하는 색상 추출단계;컨볼루션 레이어를 이용하여 상기 입력 이미지에 대한 적어도 하나의 컨볼루션 특징 맵을 추출하는 특징 맵 추출단계;상기 적어도 하나의 컨볼루션 특징 맵을 기반으로 의미 보정 맵(SAM: Semantic Adjustment Map)을 생성하는 의미 보정 맵 생성단계; 및상기 의미 보정 맵 및 상기 색상 특징 맵을 기반으로 색 변환에 대한 색상 매핑 정보를 생성하여 이미지 보정에 대한 출력 색상을 예측하는 색 변환 처리단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 특징 맵 추출단계는,적어도 하나의 컨볼루션 필터를 포함하는 컨볼루션 레이어 단계를 포함하고, 상기 컨볼루션 레이어 단계는 상기 적어도 하나의 컨볼루션 필터 각각에 대한 컨볼루션 특징 맵을 추출하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정 방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 컨볼루션 레이어 단계는,상기 입력 이미지의 초기 컨볼루션 필터에서 에지(Edge) 정보를 추출하여 제1 컨볼루션 특징 맵을 생성하는 제1 컨볼루션 필터 단계;상기 제1 컨볼루션 특징 맵에서 객체의 일부분 각각에 대한 객체 분할정보를 추출하여 제2 컨볼루션 특징 맵을 생성하는 제2 컨볼루션 필터 단계; 및 상기 제2 컨볼루션 특징 맵에서 객체 각각에 대한 객체 형상정보를 추출하여 제3 컨볼루션 특징 맵을 생성하는 제3 컨볼루션 필터 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 13 |
13
제11항에 있어서,상기 특징 맵 추출단계는,순환 신경망(RNN) 레이어를 적용하여 객체 위치 관계정보에 대한 공간 특징 맵을 추출하는 순환 신경망 레이어 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
| 14 |
14
컴퓨터에 제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 의미 인식 기반의 이미지 보정 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램
|
| 15 |
15
입력 이미지에 대한 비선형 특징을 포함하는 색상 특징 맵을 추출하는 색상 추출부;복수의 컨볼루션 레이어를 이용하여 상기 입력 이미지에 대한 적어도 하나의 컨볼루션 특징 맵을 추출하는 특징 맵 추출부;상기 적어도 하나의 컨볼루션 특징 맵을 기반으로 의미 보정 맵(SAM: Semantic Adjustment Map)을 생성하는 의미 보정 맵 생성부;상기 의미 보정 맵 및 상기 색상 특징 맵을 기반으로 색 변환에 대한 색상 매핑 정보를 생성하여 이미지 보정에 대한 출력 색상을 예측하는 색 변환 처리부; 및상기 입력 이미지에 포함된 객체마다 상기 색상 매핑 정보에 근거하여 예측된 상기 출력 색상을 적용하여 이미지 색을 보정하는 이미지 색 보정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 의미 인식 기반의 이미지 보정장치
|
