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고해상도의 원본 영상을 입력 받아 딥러닝 기반의 네트워크를 이용하여 상기 원본 영상을 다운샘플링(downsampling) 하는 다운샘플링 네트워크;상기 다운샘플링 네트워크에서 생성된 다운샘플링된 영상을 특정한 압축률로 압축하는 영상압축부; 및상기 영상압축부에서 압축된 영상을 복원하는 영상복원부를 포함하고, 상기 다운샘플링 네트워크는 컨벌루셔널 신경 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)로 설계된 영상 처리 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 다운샘플링 네트워크는 다운샘플링 과정에서 상기 원본 영상의 고주파 성분을 저주파 성분에 비해 더 많이 제거하는 영상 처리 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 영상압축부 및 상기 영상복원부는 컨벌루셔널 신경 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)로 설계된 영상 처리 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 신경 컨벌루셔널 신경 네트워크는, 입력된 영상에 대한 특징을 추출하는 복수의 컨벌루션층들; 및상기 컨벌루션층들을 통해 추출된 특징을 선별하는 풀링층들을 포함하는 영상 처리 시스템
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다운샘플링 네트워크를 설계하는 단계; 및상기 학습된 다운샘플링 네트워크를 적용하는 단계를 포함하고, 상기 다운샘플링 네트워크를 설계하는 단계는,딥러닝 기반의 네트워크로 설계된 영상압축 네트워크를 사전 학습하는 단계;딥러닝 기반의 네트워크로 설계된 영상복원 네트워크를 사전 학습하는 단계;딥러닝 기반의 네트워크로 설계된 다운샘플링 네트워크, 상기 영상압축 네트워크, 및 상기 영상복원 네트워크를 하나의 네트워크로 연결하는 단계; 및상기 다운샘플링 네트워크를 사전 학습하는 단계를 포함하는 이미지 처리 방법
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청구항 5에 있어서,상기 다운샘플링 네트워크, 상기 영상압축 네트워크, 및 상기 영상복원 네트워크는 컨벌루셔널 신경 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)로 설계된 이미지 처리 방법
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청구항 5에 있어서,상기 다운샘플링 네트워크를 사전 학습하는 단계는,상기 제1 다운샘플링 비율에 대응하는 제1 다운샘플링 네트워크를 사전 학습하는 단계; 및상기 제2 다운샘플링 비율에 대응하는 제2 다운샘플링 네트워크를 사전 학습하는 단계를 포함하고, 상기 다운샘플링 네트워크를 설계하는 단계는, 상기 제1 및 제2 다운샘플링 네트워크들을 보간 또는 외삽하여 목표 다운샘플링 네트워크를 생성하는 단계를 더 포함하는 이미지 처리 방법
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청구항 5에 있어서,상기 다운샘플링 네트워크를 사전 학습하는 단계는,복수의 다운샘플링 비율들과 복수의 압축 제어 파라미터들의 조합들 각각에 대응하는 복수의 다운샘플링 네트워크들을 사전 학습하고,상기 다운샘플링 네트워크를 설계하는 단계는, 4 이상의 학습된 상기 다운샘플링 네트워크들을 2번 이상 보간 또는 외삽하여 목표 다운샘플링 네트워크를 생성하는 단계를 더 포함하는 이미지 처리 방법
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원본 영상을 수신하고, 상기 원본 영상의 특성 및 네트워크 대역폭에 따라 다운샘플림 비율 및 압축률을 결정하는 다운샘플링 네트워크 제어부;서로 다른 다운샘플링 비율 및 압축률에 따라 학습된 n개의 다운샘플링 네트워크들을 포함하고, n은 자연수인 다운샘플링 데이터베이스; 및상기 다운샘플링 네트워크들 중 하나를 통해 다운샘플링된 영상을 특정한 압축률로 압축하는 영상압축부를 포함하고, 상기 다운샘플링 네트워크 제어부는 상기 결정된 다운샘플링 비율 및 압축률에 따라 상기 n개의 다운샘플링 네트워크들 중 어느 하나를 선택하고,상기 다운샘플링 네트워크는 컨벌루셔널 신경 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)로 설계된 영상 스트리밍 서버 시스템
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청구항 9에 있어서,상기 다운샘플링 네트워크들은 다운샘플링 과정에서 상기 원본 영상의 고주파 성분을 저주파 성분에 비해 더 많이 제거하는 영상 스트리밍 서버 시스템
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청구항 9에 있어서,상기 영상압축부는 컨벌루셔널 신경 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)로 설계된 영상 처리 시스템
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