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적응적 영상 전처리 및 복원 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023001944
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 본 발명의 일 실시예에 따른 적응적 영상 전처리 및 복원 방법은 입력 영상에 대한 전처리를 수행하는 단계; 상기 전처리된 영상을 부호화 및 복호화하는 단계; 및 상기 부호화 및 복호화된 영상을 복원하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 전처리를 수행하는 단계는 휴먼 비전 및 머신 비전의 가중치를 나타내는 조절 파라미터에 기반하여 생성된 전처리 커널을 이용할 수 있다.
Int. CL H04N 19/85 (2014.01.01) H04N 19/42 (2014.01.01) H04N 19/30 (2014.01.01) H04N 19/132 (2014.01.01) G06T 9/00 (2019.01.01)
CPC H04N 19/85(2013.01) H04N 19/42(2013.01) H04N 19/30(2013.01) H04N 19/132(2013.01) G06T 9/002(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020220040527 (2022.03.31)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0077602 (2023.06.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210164317   |   2021.11.25
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 곽상운 대전광역시 유성구
2 윤정일 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 (유)한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **

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
2022.03.31 수리 (Accepted) 1-1-2022-0348664-10
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번호 청구항
1 1
입력 영상에 대한 전처리를 수행하는 단계;상기 전처리된 영상을 부호화 및 복호화하는 단계; 및상기 부호화 및 복호화된 영상을 복원하는 단계를 포함하고,상기 전처리를 수행하는 단계는 휴먼 비전 및 머신 비전의 가중치를 나타내는 조절 파라미터에 기반하여 생성된 전처리 커널을 이용하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 영상을 복원하는 단계는상기 조절 파라미터의 값에 상응하는 복원 네트워크를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 전처리 커널은상기 입력 영상의 특징에 기반하여 상기 입력 영상을 불균등하게 샘플링하는 리샘플링 커널에 상응하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 방법
4 4
청구항 2에 있어서,상기 복원 네트워크는상기 조절 파라미터의 값이 클수록 상기 머신 비전의 임무 수행을 위한 손실함수를 우선하여 학습하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 방법
5 5
청구항 4에 있어서,상기 영상을 복원하는 단계는 상기 조절 파라미터에 상응하는 손실함수를 이용하여 각각 학습된 복수개의 모델을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 방법
6 6
청구항 5에 있어서,상기 복수개의 모델은 상기 복원 네트워크에 대하여 상기 조절 파라미터에 따라 손실함수를 달리하여 학습된 모델에 상응하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 방법
7 7
청구항 2에 있어서,상기 전처리 커널은커널 생성 네트워크(Kernel generator network)를 이용하여 상기 입력 영상에 적응적으로 생성되는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 방법
8 8
청구항 7에 있어서,상기 커널 생성 네트워크 및 복원 네트워크는 상기 조절 파라미터의 값에 따라 쌍(Pair)으로 동작하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 방법
9 9
입력 영상에 대한 전처리를 수행하는 전처리부;상기 전처리된 영상을 부호화하는 부호화부;상기 부호화된 영상을 복호화하는 복호화부; 및상기 복호화된 영상을 복원하는 복원부를 포함하고,상기 전처리부는 휴먼 비전 및 머신 비전의 가중치를 나타내는 조절 파라미터에 기반하여 생성된 전처리 커널을 이용하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 장치
10 10
청구항 9에 있어서,상기 복원부는상기 조절 파라미터의 값에 상응하는 복원 네트워크를 이용하여 복원을 수행하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 장치
11 11
청구항 10에 있어서,상기 전처리 커널은상기 입력 영상의 특징에 기반하여 상기 입력 영상을 불균등하게 샘플링하는 리샘플링 커널에 상응하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 장치
12 12
청구항 10에 있어서,상기 복원 네트워크는상기 조절 파라미터의 값이 클수록 상기 머신 비전의 임무 수행을 위한 손실함수를 우선하여 학습하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 장치
13 13
청구항 12에 있어서,상기 복원부는 상기 조절 파라미터에 상응하는 손실함수를 이용하여 각각 학습된 복수개의 모델을 이용하여 복원을 수행하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 장치
14 14
청구항 13에 있어서,상기 복수개의 모델은 상기 복원 네트워크에 대하여 상기 조절 파라미터에 따라 손실함수를 달리하여 학습된 모델에 상응하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 장치
15 15
청구항 10에 있어서,상기 전처리 커널은커널 생성 네트워크(Kernel generator network)를 이용하여 상기 입력 영상에 적응적으로 생성되는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 장치
16 16
청구항 15에 있어서,상기 커널 생성 네트워크 및 복원 네트워크는 상기 조절 파라미터의 값에 따라 쌍(Pair)으로 동작하는 것을 특징으로 하는 적응적 영상 전처리 및 복원 장치
지정국 정보가 없습니다
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1 US20230164337 US 미국 FAMILY

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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 한국전자통신연구원연구개발지원사업 [전문연구실] 기계를 위한 영상 부호화