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플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021007797
  • 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 발명은 플랜옵틱 클라우드 생성 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법은, 복수의 카메라로부터 획득된 시점 별 2차원 영상 및 깊이 정보를 획득하는 단계, 플랜옵틱 포인트 클라우드의 생성 방식을 결정하는 단계 및 상기 시점 별 2차원 영상 및 깊이 정보 중 적어도 하나에 상기 결정된 플랜옵틱 포인트 클라우드의 생성 방식을 적용하여, 상기 플랜옵틱 포인트 클라우드를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 플랜옵틱 포인트 클라우드의 생성 방식은, 상기 포인트 클라우드의 동시적 생성 방식 및 상기 포인트 클라우드의 순차적 생성 방식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 9/00 (2019.01.01) G06T 15/08 (2011.01.01) G06T 7/50 (2017.01.01) G06T 7/90 (2017.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200167133 (2020.12.03)
출원인 한국전자통신연구원, 한동대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0069593 (2021.06.11) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190159213   |   2019.12.03
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.05.14)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 한동대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이하현 서울특별시 중랑구
2 강정원 대한민국 대전광역시 유성구
3 김수웅 대한민국 세종특별자치시 남세종로 ***
4 방건 대한민국 대전광역시 유성구
5 이진호 대한민국 대전광역시 유성구
6 임성창 대한민국 대전광역시 유성구
7 황성수 대한민국 경상북도 포항시 북구
8 강세희 대한민국 경상북도 포항시 북구
9 문지원 대한민국 경상북도 포항시 북구
10 백무현 대한민국 광주광역시 광산구
11 이진규 대한민국 충청북도 청주시 흥덕구
12 한현민 대한민국 광주광역시 동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 성병기 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 **, **층 (서초동, 재우빌딩)(마루특허법률사무소)

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
2020.12.03 수리 (Accepted) 1-1-2020-1307504-73
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2021.05.14 수리 (Accepted) 1-1-2021-0560262-42
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번호 청구항
1 1
플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법에 있어서,복수의 카메라로부터 획득된 시점 별 2차원 영상 및 깊이 정보를 획득하는 단계;플랜옵틱 포인트 클라우드의 생성 방식을 결정하는 단계; 및상기 시점 별 2차원 영상 및 깊이 정보 중 적어도 하나에 상기 결정된 플랜옵틱 포인트 클라우드의 생성 방식을 적용하여, 상기 플랜옵틱 포인트 클라우드를 생성하는 단계를 포함하되,상기 플랜옵틱 포인트 클라우드의 생성 방식은, 상기 포인트 클라우드의 동시적 생성 방식 및 상기 포인트 클라우드의 순차적 생성 방식 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 포인트 클라우드의 동시적 생성 방식을 이용하여 상기 플랜옵틱 포인트 클라우드가 생성되는 경우,상기 플랜옵틱 포인트 클라우드를 생성하는 단계는,동시적으로 생성된 포인트 클라우드를 모두 포함하는 3차원 공간을 정의하는 단계; 및상기 정의된 3차원 공간을 일정 단위 복셀들로 분할하는 단계를 포함하는, 플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법
3 3
제 2항에 있어서,상기 플랜옵틱 포인트 클라우드를 생성하는 단계는,상기 복셀에 포함되는 포인트들이 하나의 기하 정보를 가지도록 병합하는 단계를 포함하는, 플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법
4 4
제 2항에 있어서,상기 플랜옵틱 포인트 클라우드를 생성하는 단계는,상기 복셀에 포함되는 포인트들이 가지고 있는 색상 정보들 중 적어도 하나를 이용하여 플랜옵틱 포인트 클라우드를 생성하는 단계를 포함하는, 플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법
5 5
제 4항에 있어서,포인트 클라우드가 생성되지 않은 시점의 색상 정보는, 해당 포인트 클라우드를 포함하는 복셀안에 있는 다른 포인트들의 색상 정보를 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는, 플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법
6 6
제 4항에 있어서,하나의 시점에서 생성된 포인트들이 하나의 복셀에 복수 개 포함되는 경우, 상기 시점에서 생성된 포인트의 색상 정보는 상기 시점의 색상 정보들의 평균값, 최대값 및 최소값 중 적어도 하나를 이용하여 유도되는 것을 특징으로 하는, 플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법
7 7
제 4항에 있어서,하나의 시점에서 생성된 포인트 들이 하나의 복셀에 복수 개 포함되는 경우, 상기 시점에서 생성된 포인트 클라우드의 색상 정보는 상기 복셀에 포함되는 포인트 클라우드들의 깊이 정보에 기반하여 유도되는 것을 특징으로 하는, 플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법
8 8
제 1항에 있어서,상기 포인트 클라우드의 순차적 생성 방식을 이용하여 상기 플랜옵틱 포인트 클라우드가 생성되는 경우,상기 플랜옵틱 포인트 클라우드를 생성하는 단계는,기준 시점에서 생성된 제 1 포인트 클라우드를 생성하는 단계;상기 제 1 포인트 클라우드를 상기 기준 시점 다음 시점의 2차원 영상에 투영하는 단계; 및상기 제 1 포인트 클라우드가 투영된 좌표의 색상 정보 또는 깊이 정보를 이용하여 제 2 포인트 클라우드를 생성하는 단계를 포함하는, 플랜옵틱 포인트 클라우드 생성 방법
9 9
플랜옵틱 포인트 클라우드를 이용한 다시점 영상 생성 방법에 있어서,상기 플랜옵틱 포인트 클라우드의 기하 정보를 획득하는 단계;상기 플랜옵틱 포인트 클라우드의 기하 정보를 이용하여, 각 시점의 2차원 영상을 획득하는 단계; 및현재 픽셀에 투영되는 플랜옵틱 포인트가 존재하는지 여부에 기초하여 상기 현재 픽셀의 색상 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 다시점 영상 생성 방법
10 10
제 9항에 있어서,상기 현재 픽셀에 투영되는 플랜옵틱 포인트가 존재하는 경우,상기 현재 픽셀에 투영되는 플랜옵틱 포인트의 개수에 기초하여, 상기 현재 픽셀의 색상 정보가 획득되는, 다시점 영상 생성 방법
11 11
제 10항에 있어서,상기 현재 픽셀에 투영되는 플랜옵틱 포인트가 한 개인 경우, 상기 투영이 이루어진 시점의 플랜옵틱 포인트의 색상 정보를 이용하여 상기 현재 픽셀의 색상 정보가 획득되는 것을 특징으로 하는, 다시점 영상 생성 방법
12 12
제 10항에 있어서,상기 현재 픽셀에 투영되는 플랜옵틱 포인트가 복수 개인 경우, 카메라와의 거리가 가장 가까운 시점의 플랜옵틱 포인트의 색상 정보를 이용하여 상기 현재 픽셀의 색상 정보가 획득되는 것을 특징으로 하는, 다시점 영상 생성 방법
13 13
제 9항에 있어서,상기 현재 픽셀에 투영되는 플랜옵틱 포인트가 존재하지 않는 경우,상기 현재 픽셀의 이웃 픽셀의 색상 정보를 이용하여, 상기 현재 픽셀의 색상 정보가 획득되는 것을 특징으로 하는, 다시점 영상 생성 방법
14 14
제 13항에 있어서,상기 현재 픽셀의 적어도 하나의 이웃 픽셀에 플랜옵틱 포인트의 투영이 이루어진 경우,상기 적어도 하나의 이웃 픽셀의 색상 정보를 이용하여 상기 현재 픽셀의 색상 정보가 획득되는 것을 특징으로 하는, 다시점 영상 생성 방법
15 15
제 13항에 있어서,상기 투영이 이루어진 이웃 픽셀이 복수 개인 경우, 카메라와의 거리가 가장 가까운 이웃 픽셀의 색상 정보를 이용하여 상기 현재 픽셀의 색상 정보가 획득되는 것을 특징으로 하는, 다시점 영상 생성 방법
16 16
제 13항에 있어서,상기 현재 픽셀의 모든 이웃 픽셀에 플랜옵틱 포인트의 투영이 이루어지지 않은 경우, 홀(Hole) 필링 방법을 이용하여 상기 현재 픽셀의 색상 정보가 획득되는 것을 특징으로 하는, 다시점 영상 생성 방법
17 17
제 16항에 있어서,상기 홀 필링 방법은, 상기 현재 픽셀을 기준으로 NxN 마스크를 적용한 보간 방법을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는, 다시점 영상 생성 방법
18 18
플랜옵틱 포인트 클라우드 정보를 포함하는 비트스트림을 저장한 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 있어서,상기 비트스트림은,복수의 뷰(view)에 대한 상기 플랜옵틱 포인트 클라우드 정보를 포함하고,상기 플랜옵틱 포인트 클라우드 정보는,플랜옵틱 포인트 클라우드에 대한 기하 정보, 색상 정보 및 폐색 패턴(occlusion pattern) 정보를 포함하되,상기 폐색 패턴 정보가 제 1 값을 지시하는 경우, 상기 폐색 패턴 정보는 상기 색상 정보가 유의미한 색상 정보임을 지시하고,상기 폐색 패턴 정보가 제 2 값을 지시하는 경우, 상기 폐색 패턴 정보는 상기 색상 정보가 무의미한 색상 정보임을 지시하는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터 판독가능한 기록매체
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제 18항에 있어서, 상기 플랜옵틱 포인트 클라우드 정보는,하나의 기하 정보, 상기 복수의 뷰에 대한 대표 색상 정보 및 상기 복수의 뷰에 대한 색상 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터 판독가능한 기록매체
20 20
제 18항에 있어서, 상기 플랜옵틱 포인트 클라우드 정보는,하나의 기하 정보, 상기 복수의 뷰에 대한 대표 색상 정보 및 상기 복수의 뷰에 대한 폐색 패턴 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터 판독가능한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 ETRI ETRI연구개발지원사업 [전문연구실] 6DoF 입체공간 비디오의 초고압축 부호화 기술 개발 및 표준화