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역 톤 매핑 장치 및 이를 이용한 노출 변경을 통한 역 톤 매핑 방법

  • 기술번호 : KST2022002745
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 역 톤 매핑 장치가 LDR 영상을 역 톤 매핑하는 방법으로서, LDR 영상과 LDR 영상에 반영할 목표 노출 값, 그리고 목표 노출 값을 해당 정답 이미지에 매핑한 학습 데이터를 생성한다. 학습 데이터를 이용하여 심층 신경망을 학습시키고, 역 톤 매핑할 대상 이미지와 목표 노출 값을 수신하면, 학습된 심층 신경망을 이용하여 대상 이미지에 목표 노출 값을 반영한 목표 노출 값 반영 이미지를 생성한다.
Int. CL G06T 5/00 (2019.01.01) G06T 5/50 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 5/007(2013.01) G06T 5/50(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/20208(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020200110354 (2020.08.31)
출원인 서강대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0028814 (2022.03.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강석주 서울특별시 마포구
2 조소연 서울특별시 양천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유미특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 서림빌딩 **층 (역삼동)

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
2020.08.31 수리 (Accepted) 1-1-2020-0918029-27
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번호 청구항
1 1
역 톤 매핑 장치가 LDR 영상을 역 톤 매핑하는 방법으로서,LDR 영상과 상기 LDR 영상에 반영할 목표 노출 값, 그리고 상기 목표 노출 값을 해당 정답 이미지에 매핑한 학습 데이터를 생성하는 단계,상기 학습 데이터를 이용하여 심층 신경망을 학습시키는 단계, 그리고역 톤 매핑할 대상 이미지와 목표 노출 값을 수신하고, 학습된 심층 신경망을 이용하여 상기 대상 이미지에 목표 노출 값을 반영한 목표 노출 값 반영 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 역 톤 매핑 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 학습된 심층 신경망은, LDR 영상과, 목표 노출 값을 기초로 생성된 가중치가 입력되면, 상기 LDR 영상에 상기 가중치를 반영하여 목표 노출 값 반영 이미지를 출력하도록 학습된 노출 조절 네트워크, 그리고목표 노출 값과 상기 LDR 영상으로부터 추출된 휘도 정보가 입력되면, 상기 LDR 영상을 구성하는 복수의 픽셀별로 노출을 각각 조절할 밝기 정보를 상기 특성 맵으로 생성하도록 학습된 밝기 특성 생성기를 포함하는, 역 톤 매핑 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 노출 조절 네트워크는 보조 분류기-생성적 적대 신경망(Auxiliary classifier-generative adversarial networks) 기반인, 역 톤 매핑 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 심층 신경망을 학습시키는 단계는,상기 LDR 영상에 상기 노출 조절 네트워크의 초기 가중치를 반영하여 노출 조절 이미지를 생성하는 단계, 상기 노출 조절 이미지의 각 픽셀 값과 상기 정답 이미지의 각 픽셀 값의 차이 값을 계산하는 단계, 그리고상기 차이 값이 발생한 픽셀에 대응하는 임의의 값을 상기 차이 값만큼 조절하여 상기 노출 조철 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하는, 역 톤 매핑 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 목표 노출 값 반영 이미지를 생성하는 단계는,역 톤 매핑할 대상 LDR 영상과 목표 노출 값을 수신하는 단계,상기 LDR 영상으로부터 휘도 값을 추출하는 단계,상기 휘도 값과 상기 목표 노출 값을 기초로 특성 맵을 생성하는 단계, 그리고상기 대상 LDR 영상에 상기 특성 맵을 반영하여 상기 목표 노출 값 반영 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 역 톤 매핑 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 목표 노출 값 반영 이미지를 생성하는 단계 이후에,상기 목표 노출 값 반영 이미지와 수신한 상기 대상 LDR 영상을 하나의 셋트로 수신하고, 수신한 하나의 셋트에 포함된 상기 목표 노출 값 반영 이미지가, 상기 목표 노출 값이 반영된 목표 노출 값 반영 이미지인지 정답 이미지인지 구분하는 단계를 더 포함하는, 역 톤 매핑 방법
7 7
LDR 영상을 역 톤 매핑하는 역 톤 매핑 시스템으로서,적어도 하나의 명령어를 포함하고, 정답 이미지별 학습 데이터를 저장하는 메모리,대상 LDR 영상과 상기 대상 LDR 영상에 반영할 목표 노출 값을 수신하는 인터페이스, 그리고프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,상기 정답 이미지별 학습 데이터로부터 LDR 영상들과 노출 값들을 확인하고, 상기 LDR 영상들과 상기 노출 값들을 이용하여 심층 신경망을 학습시키고, 학습된 심층 신경망으로 상기 수신한 대상 LDR 영상과 목표 노출 값을 이용하여 상기 대상 LDR 영상으로부터 목표 노출 값 반영 이미지를 생성하는, 역 톤 매핑 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 프로세서는,상기 학습 데이터에 포함된 LDR 영상이 입력되면, 가중치를 초기화시키는, 역 톤 매핑 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 프로세서는,상기 LDR 영상에 초기화된 상기 가중치를 반영하여 노출 조절 이미지를 생성하고, 상기 노출 조절 이미지의 각 픽셀 값과 상기 정답 이미지의 각 픽셀 값의 차이 값을 계산하며, 상기 차이 값이 발생한 픽셀에 대응하는 가중치를 상기 차이 값만큼 조절하는, 역 톤 매핑 시스템
10 10
제9항에 있어서,상기 프로세서는,상기 LDR 영상으로부터 휘도 값을 추출하고, 상기 휘도 값과 상기 목표 노출 값을 기초로 특성 맵을 생성하는, 역 톤 매핑 시스템
11 11
제10항에 있어서,상기 프로세서는,상기 목표 노출 값 반영 이미지와 수신한 상기 대상 LDR 영상을 기초로, 상기 목표 노출 값 반영 이미지가 상기 목표 노출 값이 반영된 이미지인지 정답 이미지인지 구분하는, 역 톤 매핑 시스템
12 12
제11항에 있어서,상기 프로세서는,복수의 상기 목표 노출 값 반영 이미지들을 병합하여 상기 LDR 영상에 대한 HDR 영상을 생성하는, 역 톤 매핑 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 경희대학교 산학협력단 나노미래소재원천기술개발사업 2축 신축성 AMLED용 TFT 및 LED 집적 기술
2 과학기술정보통신부 서강대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 인공지능 서비스 실현을 위한 지능형 반도체 설계 핵심기술 개발