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입력된 이미지를 복수의 셀들로 분할하고, 분할된 복수의 셀들 각각의 왜곡 특성을 추정하는 왜곡 특성 추정 모듈;추정된 왜곡 특성 및 편위 수정(rectification)을 위한 기준 정보에 기초하여, 상기 복수의 셀들 각각의 편위 수정 정보를 생성하는 편위 수정 정보 생성 모듈; 및생성된 편위 수정 정보에 기초하여 상기 복수의 셀들 각각에 대한 편위 수정 및 편위 수정된 셀들의 정렬을 위한 파라미터를 획득하고, 획득된 파라미터에 기초하여 상기 입력된 이미지에 대한 편위 수정을 수행하는 이미지 변환 모듈을 포함하고,상기 기준 정보는 왜곡이 존재하지 않는 상태에 대응하는 기준 다각형의 꼭짓점 좌표들을 포함하는,이미지 편위 수정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 왜곡 특성 추정 모듈은,상기 분할된 복수의 셀들 각각에 대해, 셀에 포함된 어느 하나의 픽셀을 중심으로 상기 셀의 왜곡 특성을 나타내는 다각형을 추정하도록 학습된 딥러닝 기반의 네트워크를 포함하는,이미지 편위 수정 시스템
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제2항에 있어서, 상기 편위 수정 정보 생성 모듈은,상기 복수의 셀들 각각에 대해 추정된 다각형의 꼭짓점 좌표들과, 상기 기준 다각형의 꼭짓점 좌표들 간의 차이에 기초하여 상기 편위 수정 정보를 생성하는,이미지 편위 수정 시스템
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제3항에 있어서, 상기 편위 수정 정보 생성 모듈은,상기 입력된 이미지의 초점 위치에 대한 정보가 존재하는 경우, 상기 초점 위치에 기초하여 계산되는 종횡비가 적용된 기준 다각형의 꼭짓점 좌표들을 획득하고,상기 복수의 셀들 각각에 대해 추정된 다각형의 꼭짓점 좌표들과, 상기 종횡비가 적용된 기준 다각형의 꼭짓점 좌표들 간의 차이에 기초하여 상기 편위 수정 정보를 생성하는,이미지 편위 수정 시스템
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제3항에 있어서, 상기 편위 수정 정보 생성 모듈은,상기 복수의 셀들 중 제1 셀에 대해 추정된 제1 다각형의 제1 변과, 상기 입력된 이미지를 기 설정된 각도만큼 회전시킨 이미지 중 상기 제1 셀에 대응하는 제2 셀에 대해 추정된 제2 다각형의 변들 중 상기 제1 변에 대응하는 제2 변 사이의 기울기 차이에 기초한 신뢰도를 추정하고,추정된 신뢰도가 기준치 이상인 경우 상기 제1 셀을 편위 수정 동작이 수행될 셀로 결정하고,상기 신뢰도는 상기 기울기 차이가 상기 기 설정된 각도에 가까울수록 높은,이미지 편위 수정 시스템
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제3항에 있어서, 상기 복수의 셀들 각각에 대해 추정된 다각형의 꼭짓점 좌표들과, 상기 기준 다각형의 꼭짓점 좌표들을 저장하는 데이터베이스를 더 포함하는,이미지 편위 수정 시스템
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제3항에 있어서, 상기 편위 수정 정보는 호모그래피 행렬을 포함하고,상기 이미지 변환 모듈은,상기 복수의 셀들 각각의 호모그래피 행렬에 기초하여, 상기 복수의 셀들 각각에 대한 호모그래피 변환을 수행하는,이미지 편위 수정 시스템
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제7항에 있어서, 상기 이미지 변환 모듈은,상기 호모그래피 변환된 복수의 셀들 각각에 대해, 인접 변들이 접하도록 상기 복수의 셀들을 변형함으로써 상기 복수의 셀들을 정렬하기 위한 상기 파라미터를 산출하고,상기 파라미터는, 상기 입력된 이미지의 셀들의 픽셀들 각각의 편위 수정을 위해 이동되는 위치를 나타내는 값을 포함하는,이미지 편위 수정 시스템
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제8항에 있어서,상기 이미지 변환 모듈은,상기 파라미터를 이용한 barycentric 변환을 통해 상기 입력된 이미지에 대한 편위 수정을 수행하는,이미지 편위 수정 시스템
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제9항에 있어서, 상기 이미지 변환 모듈은,편위 수정된 이미지에 대한 low rank texture 변환을 수행하는,이미지 편위 수정 시스템
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입력된 이미지를 복수의 셀들로 분할하고, 분할된 복수의 셀들 각각에 대한 왜곡 특성을 추정하는 단계;추정된 왜곡 특성 및 편위 수정(rectification)을 위한 기준 정보에 기초하여, 상기 복수의 셀들 각각의 편위 수정 정보를 생성하는 단계;생성된 편위 수정 정보에 기초하여 상기 복수의 셀들 각각의 편위 수정, 및 편위 수정된 셀들의 정렬을 위한 파라미터를 획득하는 단계; 및획득된 파라미터에 기초하여, 상기 입력된 이미지에 대한 편위 수정을 수행하는 단계를 포함하고,상기 기준 정보는 왜곡이 존재하지 않는 상태에 대응하는 기준 다각형의 꼭짓점 좌표들을 포함하는,이미지 편위 수정 방법
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제11항에 있어서,상기 왜곡 특성을 추정하는 단계는,상기 복수의 셀들 각각에 대해, 셀에 포함된 어느 하나의 픽셀을 중심으로 상기 셀의 왜곡 특성을 나타내는 다각형을 추정하는 단계를 포함하는,이미지 편위 수정 방법
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제12항에 있어서, 상기 편위 수정 정보를 생성하는 단계는,상기 복수의 셀들 각각에 대해 추정된 다각형의 꼭짓점 좌표들과, 상기 기준 다각형의 꼭짓점 좌표들 간의 차이에 기초하여 상기 편위 수정 정보를 생성하는 단계를 포함하는,이미지 편위 수정 방법
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제13항에 있어서, 상기 편위 수정 정보를 생성하는 단계는,상기 입력된 이미지의 초점 위치에 대한 정보가 존재하는 경우, 상기 초점 위치에 기초하여 계산되는 종횡비가 적용된 기준 다각형의 꼭짓점 좌표들을 획득하는 단계; 및상기 복수의 셀들 각각에 대해 추정된 다각형의 꼭짓점 좌표들과, 상기 종횡비가 적용된 기준 다각형의 꼭짓점 좌표들 간의 차이에 기초하여 상기 편위 수정 정보를 생성하는 단계를 포함하는,이미지 편위 수정 방법
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제13항에 있어서, 상기 편위 수정 정보는 호모그래피 행렬을 포함하고,상기 파라미터를 획득하는 단계는,상기 복수의 셀들 각각의 호모그래피 행렬에 기초하여, 상기 복수의 셀들 각각에 대한 호모그래피 변환을 수행하는 단계; 및상기 호모그래피 변환된 복수의 셀들 각각에 대해, 인접 변들이 접하도록 상기 복수의 셀들을 변형함으로써 상기 복수의 셀들을 정렬하기 위한 상기 파라미터를 획득하는 단계를 포함하고,상기 파라미터는, 상기 입력된 이미지의 셀들의 픽셀들 각각의 편위 수정을 위해 이동되는 위치를 나타내는 값을 포함하는,이미지 편위 수정 방법
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제11항에 있어서, 상기 편위 수정을 수행하는 단계는,상기 파라미터를 이용한 barycentric 변환을 통해 상기 입력된 이미지에 대한 편위 수정을 수행하는 단계; 및편위 수정된 이미지에 대한 low rank texture 변환을 수행하는 단계를 포함하는,이미지 편위 수정 방법
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