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입력된 영상에 대해 미리 설정된 수만큼의 합성곱(convolution) 연산을 수행하여 특징 맵을 생성하는 단계;피라미드(Spatial pyramid pooling) 모듈을 통해 상기 특징 맵을 서로 다른 스케일을 갖도록 다운 사이징하여 n층의 피라미드 특징 맵들을 생성하는 단계;n개의 MSCA(multi-scale context aggregation) 모듈을 통해 서로 다른 스케일을 갖는 n층의 피라미드 특징 맵들을 각 해당 층의 고유 스케일로 변환하는 단계; 및상기 각 MSCA 모듈로부터 출력되는 특징 맵들의 정보를 통합하여 하나의 영상 데이터로 출력하는 단계;를 포함하고, 상기 각 MSCA 모듈로부터 출력되는 특징 맵들의 정보를 통합하여 하나의 영상 데이터로 출력하는 단계는,상기 각 MSCA 모듈로부터 출력되는 특징 맵을 기준 스케일로 변환하는 단계;상기 기준 스케일로 변환된 특징 맵들의 접합(concatenation) 연산을 수행하는 단계;상기 접합 연산된 특징 맵을 미리 설정된 수만큼 합성곱 연산하는 단계; 및상기 합성곱 연산된 특징 맵을 가산 연산하여 출력하는 단계;를 포함하는, 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 방법
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제1항에 있어서, 상기 n층의 피라미드 특징 맵들을 각 해당 층의 고유 스케일로 변환하는 단계는,각 MSCA 모듈에서 서로 다른 스케일을 갖는 n층의 피라미드 특징 맵들을 각각 합성곱 연산하는 단계;상기 합성곱 연산된 각 특징 맵들을 각 해당 층의 고유 스케일로 변환하는 단계;상기 고유 스케일로 변환된 특징 맵들의 접합(concatenation) 연산을 수행하는 단계; 및상기 접합 연산된 특징 맵을 합성곱 연산하여 정제하는 단계;를 포함하는, 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 방법
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제1항에 있어서, 상기 n층의 피라미드 특징 맵들을 각 해당 층의 고유 스케일로 변환하는 단계는,상기 입력된 영상의 크기가 인 경우, (여기서, n은 피라미드의 층 수이며, 1층은 n=0으로 정의됨)의 크기를 갖는 특징 맵들을 생성하는, 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 방법
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제1항에 있어서, 상기 n층의 피라미드 특징 맵들을 생성하는 단계는,상기 입력된 영상과 동일한 스케일을 갖는 제1 피라미드 특징 맵을 생성하는 단계;상기 제1 피라미드 특징 맵을 다운 사이징하여 상기 입력된 영상의 1/2 스케일을 갖는 제2 피라미드 특징 맵을 생성하는 단계; 및상기 제2 피라미드 특징 맵을 다운 사이징하여 상기 입력된 영상의 1/4 스케일을 갖는 제3 피라미드 특징 맵을 생성하는 단계;를 포함하는, 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 방법
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제5항에 있어서, 상기 n층의 피라미드 특징 맵들을 각 해당 층의 고유 스케일로 변환하는 단계는,상기 제1 피라미드 특징 맵의 합성곱 연산 후 다운 사이징하는 단계;상기 제2 피라미드 특징 맵의 합성곱 연산을 수행하는 단계; 및상기 제3 피라미드 특징 맵의 합성곱 연산 후 업 사이징하는 단계;를 포함하는, 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 방법
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제6항에 있어서, 상기 n층의 피라미드 특징 맵들을 각 해당 층의 고유 스케일로 변환하는 단계는,다운 사이징된 제1 피라미드 특징 맵, 제2 피라미드 특징 맵 및 업 사이징된 제3 피라미드 특징 맵의 접합(concatenation) 연산을 수행하는 단계; 및상기 접합 연산된 특징 맵을 합성곱 연산하여 정제하는 단계;를 포함하는, 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 방법
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제7항에 있어서, 상기 각 MSCA 모듈로부터 출력되는 특징 맵들의 정보를 통합하여 하나의 영상 데이터로 출력하는 단계는,상기 각 MSCA 모듈로부터 출력되는 특징 맵을 업 사이징하는 단계;상기 업 사이징된 특징 맵들의 접합(concatenation) 연산을 수행하는 단계;상기 접합 연산된 특징 맵을 미리 설정된 수만큼 합성곱 연산하는 단계; 및상기 합성곱 연산된 특징 맵을 가산 연산하여 출력하는 단계;를 포함하는, 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 방법
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제1항 내지 제2항, 제4항 내지 제8항의 어느 하나의 항에 따른 상기 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체
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입력된 영상에 대해 미리 설정된 수만큼의 합성곱(convolution) 연산을 수행하여 특징 맵을 생성하는 특징 맵 생성부;상기 특징 맵을 서로 다른 스케일을 갖도록 다운 사이징하여 n층의 피라미드 특징 맵들을 생성하는 피라미드(Spatial pyramid pooling) 모듈;서로 다른 스케일을 갖는 n층의 피라미드 특징 맵들을 각 해당 층의 고유 스케일로 변환하는 n개의 MSCA(multi-scale context aggregation) 모듈; 및상기 각 MSCA 모듈로부터 출력되는 특징 맵들의 정보를 통합하여 하나의 영상 데이터로 출력하는 융합부;를 포함하고, 상기 융합부는,상기 각 MSCA 모듈로부터 출력되는 특징 맵을 업 사이징하여 기준 스케일로 변환하고, 특징 맵들을 접합(concatenation) 연산 및 합성곱 연산한 후 가산 연산하여 출력하는, 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 장치
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제10항에 있어서, 상기 n개의 MSCA의 각 MSCA 모듈은,서로 다른 스케일을 갖는 n층의 피라미드 특징 맵들을 각각 합성곱 연산하고, 상기 합성곱 연산된 각 특징 맵들을 다운 사이징 또는 업 사이징하여 각 해당 층의 고유 스케일로 변환하는, 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 장치
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제10항에 있어서, 상기 n개의 MSCA의 각 MSCA 모듈은,상기 각 해당 층의 고유 스케일로 변환된 특징 맵들을 접합(concatenation) 연산 및 합성곱 연산하여 정제하는, 병렬 특징 피라미드를 이용한 네트워크 영상 내 잡음 제거 장치
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