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적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 컴퓨팅 장치의 이미지 아웃페인팅 방법으로서,대상 이미지의 가장자리의 양방향 정보를 이용하여 생성한 마스크 영역을 포함하는 마스크 이미지를 입력받는 단계,GAN(Generative Adversarial Network)을 이용하여 상기 마스크 영역에 대한 엣지 맵을 예측하는 단계,상기 엣지 맵 및 상기 대상 이미지를 이용하여, 상기 마스크 영역이 좌우에 배치된 컬러 이미지를 생성하는 단계, 그리고상기 좌우를 교차시켜 완성된 컬러 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 방법
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제1항에서,원본 이미지를 엣지 처리한 엣지 이미지 및 상기 원본 이미지의 마스크 이미지를 토대로, 상기 GAN을 학습시키는 단계를 더 포함하고,상기 마스크 이미지는,상기 원본 이미지에서 정해진 비율이 마스크 영역으로 선정되는, 방법
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제2항에서,상기 GAN을 학습시키는 단계는,상기 정해진 비율에 따라 점진적으로 상기 마스크 영역을 증가시킨 복수의 마스크 이미지를 토대로, 상기 학습을 반복하는, 방법
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제1항에서,상기 입력받는 단계 이전에,구조적 엣지 맵 생성자 및 엣지 판별자를 포함하는 상기 GAN을 학습시키는 단계를 더 포함하고,상기 구조적 엣지 맵 생성자는,상기 마스크 영역에 대한 엣지 맵을 예측하도록 손실을 학습하며,상기 손실은,상기 구조적 엣지 맵 생성자의 힌지 손실과, 상기 엣지 판별자의 피쳐-매칭 손실을 포함하는, 방법
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제4항에서,상기 GAN은,이미지 완료 생성자 및 이미지 완료 판별자를 더 포함하고,상기 이미지 완료 생성자는,상기 구조적 엣지 맵 생성자에 의해 예측된 엣지 맵으로부터 컬러 이미지를 생성하도록 손실을 학습하고,상기 이미지 완료 생성자의 손실은,상기 이미지 완료 판별자의 적대적 손실을 포함하는, 방법
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이미지 아웃페인팅을 수행하는 프로그램이 저장된 메모리, 그리고상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로그램은,대상 이미지의 가장자리의 양방향 정보를 이용하여 누락된 영역을 생성하고, 상기 대상 이미지를 상기 누락된 영역만큼 확장하는 이미지 아웃페인팅을 실행하는 명령어들(Instructions)을 포함하는, 컴퓨팅 장치
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제6항에서,상기 프로그램은,GAN(Generative Adversarial Network)을 이용하여 상기 누락된 영역에 대한 엣지 맵 영상을 예측하고, 상기 엣지 맵 영상을 통해 상기 확장을 수행하는 명령어들을 추가로 포함하는, 컴퓨팅 장치
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제7항에서,상기 프로그램은,상기 누락된 영역을 정해진 비율만큼 점진적으로 증가시켜 상기 엣지 맵 영상의 예측을 반복하는 명령어들을 추가로 포함하는, 컴퓨팅 장치
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