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딥러닝 기반 영상 디블러링 방법 및 이를 수행하는 장치

  • 기술번호 : KST2022014942
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 딥러닝 기반 영상 디블러링 방법 및 이를 수행하는 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 이미지 디블러링 방법은, 블러 이미지(blurred image)를 입력 받는 단계와, 상기 블러 이미지에 기초하여 선명한 원본 이미지를 출력하는 디블러링 단계를 포함하고, 상기 디블러링 단계는, 제1 이미지를 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 제1 이미지와 동일한 스케일을 가지는 제2 이미지를 획득하는 단계와, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 결합하여(concatenate) 상기 제1 이미지와 동일한 스케일을 가지는 제3 이미지를 획득하는 단계와, 상기 제3 이미지를 상기 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 제1 이미지와 동일한 스케일을 가지는 제4 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06T 5/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06T 5/003(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020200115575 (2020.09.09)
출원인 울산과학기술원
등록번호/일자 10-2336103-0000 (2021.12.02)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20211208) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.09.09)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산과학기술원 대한민국 울산광역시 울주군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 전세영 울산광역시 울주군
2 박동원 울산광역시 울주군
3 강동운 울산광역시 울주군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 울산과학기술원 울산광역시 울주군
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.09.09 수리 (Accepted) 1-1-2020-0957284-12
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.09.11 수리 (Accepted) 1-1-2020-0964665-68
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.01.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.04.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0076958-50
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.04.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0333232-61
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.06.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-0744143-88
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.06.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0744142-32
8 등록결정서
Decision to grant		 2021.11.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0925316-72
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
블러 이미지(blurred image)를 입력 받는 단계; 및상기 블러 이미지에 기초하여 인코더-디코더 구조의 뉴럴 네트워크를 이용하여 디블러링을 수행함으로써 선명한 원본 이미지를 출력하는 단계를 포함하고,상기 출력하는 단계는,이전 반복에서 제1 이미지를 뉴럴 네트워크에 입력하여 획득된 상기 제1 이미지와 동일한 스케일을 가지며 상기 제1 이미지보다 덜 흐린 제1 정답 라벨에 기초하는 제2 이미지를 수신하는 단계;상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 결합하여(concatenate) 상기 제1 이미지와 동일한 스케일을 가지며 상기 제1 정답 라벨보다 덜 흐린 제2 정답 라벨에 기초하는 제3 이미지를 획득하는 단계; 및현재 반복에서 상기 제3 이미지를 상기 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 제1 이미지와 동일한 스케일을 가지며 상기 제2 정답 라벨보다 덜 흐린 제3 정답 라벨에 기초하는 제4 이미지를 획득하는 단계를 포함하고,상기 제4 이미지를 획득하는 단계는,상기 이전 반복에서 상기 뉴럴 네트워크의 디코더에서 출력된 재귀 피처맵이 상기 현재 반복에서 상기 뉴럴 네트워크의 인코더에 입력되어 상기 제3 이미지를 디블러링함으로써 상기 제4 이미지를 획득하는 단계를 포함하는, 이미지 디블러링 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는,복수의 인코더 및 복수의 디코더를 포함한 구조의 재귀 뉴럴 네트워크(Recursive Neural Network)인, 이미지 디블러링 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 복수의 인코더 및 상기 복수의 디코더 각각은,서로 다른 채널의 잔차 블록(residual blocks) 및 특징 추출 레이어(feature extraction layers)를 포함하는, 이미지 디블러링 방법
5 5
인코더-디코더 구조의 뉴럴 네트워크를 이용하여 디블러링을 수행하는 이미지 디블러링 장치에 있어서,인스트럭션들을 포함하는 메모리; 및상기 인스트럭션들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하고,상기 프로세서에 의해 상기 인스트럭션들이 실행될 때, 상기 프로세서는,이전 반복에서 제1 이미지를 뉴럴 네트워크에 입력하여 획득된 상기 제1 이미지와 동일한 스케일을 가지며 상기 제1 이미지보다 덜 흐린 제1 정답 라벨에 기초하는 제2 이미지를 수신하고, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 결합하여(concatenate) 상기 제1 이미지와 동일한 스케일을 가지며 상기 제1 정답 라벨보다 덜 흐린 제2 정답 라벨에 기초하는 제3 이미지를 획득하고, 현재 반복에서 상기 제3 이미지를 상기 뉴럴 네트워크에 입력하여 상기 제1 이미지와 동일한 스케일을 가지며 상기 제2 정답 라벨보다 덜 흐린 제3 정답 라벨에 기초하는 제4 이미지를 획득하고,상기 프로세서는,상기 이전 반복에서 상기 뉴럴 네트워크의 디코더에서 출력된 재귀 피처맵을 상기 현재 반복에서 상기 뉴럴 네트워크의 인코더에 입력하여 상기 제3 이미지를 디블러링함으로써 상기 제4 이미지를 획득하는, 이미지 디블러링 장치
6 6
삭제
7 7
제5항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는,복수의 인코더 및 복수의 디코더를 포함한 구조의 재귀 뉴럴 네트워크(Recursive Neural Network)인, 이미지 디블러링 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 복수의 인코더 및 상기 복수의 디코더 각각은,서로 다른 채널의 잔차 블록(residual blocks) 및 특징 추출 레이어(feature extraction layers)를 포함하는, 이미지 디블러링 장치
9 9
인코더-디코더 구조의 뉴럴 네트워크 학습 방법에 있어서,이전 반복에서 제1 이미지를 뉴럴 네트워크에 입력하여 획득된 제2 이미지를 수신하는 단계;상기 제1 이미지보다 덜 흐린 제1 정답 라벨 및 상기 제2 이미지에 기초하여 상기 뉴럴 네트워크의 파라미터를 수정하는 단계;현재 반복에서 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 상기 뉴럴 네트워크에 입력하여 제3 이미지를 획득하는 단계; 및상기 제1 정답 라벨보다 덜 흐린 제2 정답 라벨 및 상기 제3 이미지에 기초하여 상기 뉴럴 네트워크의 파라미터를 수정하는 단계를 포함하고,상기 제3 이미지를 획득하는 단계는,상기 이전 반복에서 상기 뉴럴 네트워크의 디코더에서 출력된 재귀 피처맵이 상기 현재 반복에서 상기 뉴럴 네트워크의 인코더에 입력되어 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 합한 이미지를 디블러링함으로써 상기 제3 이미지를 획득하는 단계를 포함하는, 뉴럴 네트워크 학습 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 제1 이미지는,연속적으로 촬영된 복수의 이미지를 결합하여 생성된 이미지인, 뉴럴 네트워크 학습 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 제1 정답 라벨은,상기 제1 이미지 보다 적은 수의 이미지를 결합하여 생성된 이미지인, 뉴럴 네트워크 학습 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 제2 정답 라벨은,상기 제1 정답 라벨 보다 적은 수의 이미지를 결합하여 생성된 이미지인, 뉴럴 네트워크 학습 방법
13 13
인코더-디코더 구조의 뉴럴 네트워크를 학습시키는 장치에 있어서,인스트럭션들을 포함하는 메모리; 및상기 인스트럭션들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하고,상기 프로세서에 의해 상기 인스트럭션들이 실행될 때, 상기 프로세서는,이전 반복에서 제1 이미지를 뉴럴 네트워크에 입력하여 획득된 제2 이미지를 수신하고, 상기 제1 이미지보다 덜 흐린 제1 정답 라벨 및 상기 제2 이미지에 기초하여 상기 뉴럴 네트워크의 파라미터를 수정하고, 현재 반복에서 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 상기 뉴럴 네트워크에 입력하여 제3 이미지를 획득하고, 상기 제1 정답 라벨보다 덜 흐린 제2 정답 라벨 및 상기 제3 이미지에 기초하여 상기 뉴럴 네트워크의 파라미터를 수정하고,상기 프로세서는,상기 이전 반복에서 상기 뉴럴 네트워크의 디코더에서 출력된 재귀 피처맵을 상기 현재 반복에서 상기 뉴럴 네트워크의 인코더에 입력하여 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 합한 이미지를 디블러링함으로써 상기 제3 이미지를 획득하는, 뉴럴 네트워크 학습 장치
14 14
제13항에 있어서,상기 제1 이미지는, 연속적으로 촬영된 복수의 이미지를 결합하여 생성된 이미지인, 뉴럴 네트워크 학습 장치
15 15
제14항에 있어서,상기 제1 정답 라벨은,상기 제1 이미지 보다 적은 수의 이미지를 결합하여 생성된 이미지인, 뉴럴 네트워크 학습 장치
16 16
제15항에 있어서,상기 제2 정답 라벨은,상기 제1 정답 라벨 보다 적은 수의 이미지를 결합하여 생성된 이미지인, 뉴럴 네트워크 학습 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
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