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비부표본화 윤곽선 변환 기반의 에어로졸 영역 복원 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022002988
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 비부표본화 윤곽선 변환 기반의 에어로졸 영역 복원 장치 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 비부표본화 윤곽선 변환 기반의 에어로졸 영역 복원 장치 방법은, 소정의 영역에 대한 대상 영상 및 참조 영상을 준비하는 단계, 상기 대상 영상 및 상기 참조 영상에 대하여 비부표본화 윤곽선 변환을 수행하여 저주파 성분과 고주파 성분으로 상기 대상 영상 및 상기 참조 영상 각각을 분할하는 단계, 인공지능 기반의 복원 모델을 통해 상기 참조 영상의 저주파 성분에 기초하여 상기 대상 영상 내의 에어로졸 영역의 저주파 성분을 복원하는 단계, 상기 참조 영상의 고주파 성분에 기초하여 상기 에어로졸 영역의 고주파 성분을 복원하는 단계 및 상기 복원된 저주파 성분과 고주파 성분에 비부표본화 윤곽선 역변환을 적용하여 복원 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 5/00 (2019.01.01) G06T 7/13 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 5/001(2013.01) G06T 7/13(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020200186748 (2020.12.29)
출원인 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2375353-0000 (2022.03.14)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220316) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.29)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 어양담 경기도 성남시 분당구
2 서대교 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박기갑 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***(역삼동) 여산빌딩 *층 ***호(온유특허법률사무소)
2 유민규 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 *** , *층 ***호 (역삼동, 여산빌딩)(온유특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 서울특별시 광진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-1429592-08
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.05.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.08.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0211691-44
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.11.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0906318-73
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.01.12 수리 (Accepted) 1-1-2022-0040014-18
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.01.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0040015-64
7 등록결정서
Decision to grant
2022.03.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0186717-22
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
비부표본화 윤곽선 변환 기반의 에어로졸 영역 복원 방법에 있어서,소정의 영역에 대한 대상 영상 및 참조 영상을 준비하는 단계;상기 대상 영상 및 상기 참조 영상에 대하여 비부표본화 윤곽선 변환을 수행하여 저주파 성분과 고주파 성분으로 상기 대상 영상 및 상기 참조 영상 각각을 분할하는 단계;인공지능 기반의 복원 모델을 통해 상기 참조 영상의 저주파 성분에 기초하여 상기 대상 영상 내의 에어로졸 영역의 저주파 성분을 복원하는 단계;상기 참조 영상의 고주파 성분에 기초하여 상기 에어로졸 영역의 고주파 성분을 복원하는 단계; 및상기 복원된 저주파 성분과 고주파 성분에 비부표본화 윤곽선 역변환을 적용하여 복원 영상을 생성하는 단계,를 포함하되,상기 저주파 성분을 복원하는 단계는,상기 대상 영상과 상기 참조 영상 내의 소정의 기준점을 기초로 하여 미변화 화소를 도출하는 단계;상기 대상 영상에 대한 품질 지수에 기초하여 상기 에어로졸 영역을 설정하는 단계;상기 미변화 화소 및 상기 에어로졸 영역을 포함하는 학습 화소를 선정하는 단계;상기 학습 화소 및 미리 설정된 특성 변수에 기초하여 상기 인공지능 기반의 복원 모델을 생성하는 단계; 및상기 학습된 복원 모델에 상기 대상 영상의 저주파 성분 및 상기 대상 영상에 대한 특성 변수를 입력하여 상기 에어로졸 영역에 대한 복원 저주파 성분을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 것인,복원 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 생성하는 단계는,상기 학습 화소에 대응하는 상기 참조 영상의 저주파 성분을 기초로 상기 복원 모델을 학습시키는 것인, 복원 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 특성 변수는, 복수 개의 분광 지수를 포함하는 것인, 복원 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 저주파 성분을 복원하는 단계는,상기 복원 저주파 성분에 대하여 메디안 필터 기반의 후처리를 적용하는 단계,를 더 포함하는 것인, 복원 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 미변화 화소를 도출하는 단계는,상기 대상 영상 및 상기 참조 영상의 근적외선 밴드 정보에 기초하여 상기 미변화 화소를 검출하는 것인, 복원 방법
7 7
제4항에 있어서,상기 복원 모델은, XGBoost 기반의 머신러닝 모델인 것을 특징으로 하는, 복원 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 고주파 성분을 복원하는 단계는,상기 대상 영상에 포함된 화소 중 에어로졸의 영향을 받지 않은 화소는 상기 대상 영상의 고주파 성분을 할당하고, 상기 에어로졸 영역 내의 화소는 상기 참조 영상의 고주파 성분을 할당하는 방식으로 수행되는 것인, 복원 방법
9 9
비부표본화 윤곽선 변환 기반의 에어로졸 영역 복원 장치에 있어서,소정의 영역에 대한 대상 영상 및 참조 영상을 준비하는 영상 획득부;상기 대상 영상 및 상기 참조 영상에 대하여 비부표본화 윤곽선 변환을 수행하여 저주파 성분과 고주파 성분으로 상기 대상 영상 및 상기 참조 영상 각각을 분할하는 변환부;인공지능 기반의 복원 모델을 통해 상기 참조 영상의 저주파 성분에 기초하여 상기 대상 영상 내의 에어로졸 영역의 저주파 성분을 복원하는 저주파 복원부;상기 참조 영상의 고주파 성분에 기초하여 상기 에어로졸 영역의 고주파 성분을 복원하는 고주파 복원부; 및상기 복원된 저주파 성분과 고주파 성분에 비부표본화 윤곽선 역변환을 적용하여 복원 영상을 생성하는 역변환부,를 포함하되,상기 저주파 복원부는,상기 대상 영상과 상기 참조 영상 내의 소정의 기준점을 기초로 하여 미변화 화소를 도출하고, 상기 대상 영상에 대한 품질 지수에 기초하여 상기 에어로졸 영역을 설정하고, 상기 미변화 화소 및 상기 에어로졸 영역을 포함하는 학습 화소를 선정하는 학습 화소 설정부;상기 학습 화소 및 미리 설정된 특성 변수에 기초하여 상기 인공지능 기반의 복원 모델을 생성하는 모델 생성부; 및상기 학습된 복원 모델에 상기 대상 영상의 저주파 성분 및 상기 대상 영상에 대한 특성 변수를 입력하여 상기 에어로졸 영역에 대한 복원 저주파 성분을 획득하는 모델 적용부,를 포함하는 것인, 복원 장치
10 10
삭제
11 11
제9항에 있어서,상기 특성 변수는, 복수 개의 분광 지수를 포함하고,상기 모델 생성부는,상기 학습 화소에 대응하는 상기 참조 영상의 저주파 성분을 기초로 상기 복원 모델을 학습시키는 것인, 복원 장치
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제9항에 있어서,상기 고주파 복원부는,상기 대상 영상에 포함된 화소 중 에어로졸의 영향을 받지 않은 화소는 상기 대상 영상의 고주파 성분을 할당하고, 상기 에어로졸 영역 내의 화소는 상기 참조 영상의 고주파 성분을 할당하는 것인, 복원 장치
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 건국대학교 중견연구자지원사업 에어로졸과 구름에 의해 왜곡/폐색된 위성영상 보정·복원기술 개발