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가변적 다층 깊이 영상을 이용한 라이트필드 합성 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023002666
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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 가변적 다층 깊이 영상을 이용한 라이트필드 합성 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 가변적 다층 깊이 영상을 이용한 라이트필드 합성 장치는 단안의 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 입력 받는 입력 모듈, 상기 입력 받은 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 두 개의 스트림 채널로 나누어 색상 채널 및 깊이 채널을 추정하고 합성하는 합성 모듈 및 VLDI 알파 채널을 생성하고, 상기 합성 모듈을 통해 추정된 색상 채널의 가시 영역을 상기 입력된 RGB 색상 영상으로 대체하여 VLDI 렌더링을 수행하는 VLDI 변형 모듈을 포함한다.
Int. CL H04N 13/122 (2018.01.01) H04N 13/128 (2018.01.01) H04N 13/156 (2018.01.01) H04N 13/15 (2018.01.01) H04N 13/351 (2018.01.01)
CPC H04N 13/122(2013.01) H04N 13/128(2013.01) H04N 13/156(2013.01) H04N 13/15(2013.01) H04N 13/351(2013.01)
출원번호/일자 1020220023558 (2022.02.23)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2492163-0000 (2023.01.19)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20230126) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.23)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박인규 서울특별시 강남구
2 박준형 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 인천광역시 미추홀구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.02.23 수리 (Accepted) 1-1-2022-0203273-50
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2022.03.08 수리 (Accepted) 1-1-2022-0253361-86
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2022.03.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2022.03.21 수리 (Accepted) 9-1-2022-0003925-38
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.11.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0875257-04
6 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2022.11.14 수리 (Accepted) 1-1-2022-1211206-78
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.11.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-1214243-72
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.11.15 수리 (Accepted) 1-1-2022-1214242-26
9 등록결정서
Decision to grant
2023.01.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0063037-22
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번호 청구항
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단안의 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 입력 받는 입력 모듈; 상기 입력 받은 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 두 개의 스트림 채널로 나누어 색상 채널 및 깊이 채널을 추정하고 합성하는 합성 모듈; 및 VLDI 알파 채널을 생성하고, 상기 합성 모듈을 통해 추정된 색상 채널의 가시 영역을 상기 입력된 RGB 색상 영상으로 대체하여 VLDI 렌더링을 수행하는 VLDI 변형 모듈을 포함하고, 상기 입력 모듈은, 상기 깊이 영상에 대하여 단안 기반 깊이 추정 모델을 사용하여 정규화된 깊이 영상으로 입력 받고, 상기 정규화된 깊이 영상은 상기 VLDI 모듈의 VLDI 변형 과정에서 VLDI 알파 채널을 생성하는 데 사용되는 라이트필드 합성 장치
2 2
단안의 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 입력 받는 입력 모듈; 상기 입력 받은 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 두 개의 스트림 채널로 나누어 색상 채널 및 깊이 채널을 추정하고 합성하는 합성 모듈; 및 VLDI 알파 채널을 생성하고, 상기 합성 모듈을 통해 추정된 색상 채널의 가시 영역을 상기 입력된 RGB 색상 영상으로 대체하여 VLDI 렌더링을 수행하는 VLDI 변형 모듈을 포함하고, 상기 VLDI 변형 모듈은, 추정이 불필요한 영역인 VLDI 알파 채널 전체와 색상 채널의 가시 영역에 대하여 상기 VLDI 알파 채널은 상기 입력 모듈에서 정규화된 깊이 영상으로부터 가시 영역을 정의함으로써 생성하고, VLDI 알파 채널 생성 과정에서 생성되는 마스크를 이용하여 색상 채널 추정 결과의 가시 영역을 입력 RGB 색상 영상의 색상으로 대체하는 라이트필드 합성 장치
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단안의 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 입력 받는 입력 모듈; 상기 입력 받은 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 두 개의 스트림 채널로 나누어 색상 채널 및 깊이 채널을 추정하고 합성하는 합성 모듈; 및 VLDI 알파 채널을 생성하고, 상기 합성 모듈을 통해 추정된 색상 채널의 가시 영역을 상기 입력된 RGB 색상 영상으로 대체하여 VLDI 렌더링을 수행하는 VLDI 변형 모듈을 포함하고, 상기 VLDI 변형 모듈은, VLDI를 렌더링하여 복수의 손실함수를 구하고, 폐색이 발생하는 영역은 소프트 가시 마스크(soft visibility mask)를 구하여 제외하며, 깊이 채널의 미세조정을 차단하는 깊이 손실을 추가하여 입력 기하 정보를 보전하기 위한 깊이 손실 함수를 구하고, 상기 복수의 손실함수를 사용하여 학습을 진행함으로써 모델의 깊이 채널을 사용하고 있는 단안 기반 깊이 추정 모델과 학습데이터에 미세조정(fine-tuning)된 결과를 추정하도록 하는 라이트필드 합성 장치
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입력 모듈을 통해 단안의 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 입력 받는 단계; 상기 입력 받은 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 두 개의 스트림 채널로 나누어 합성 모듈을 통해 색상 채널 및 깊이 채널을 추정하고 합성하는 단계; 및 VLDI 변형 모듈을 통해 VLDI 알파 채널을 생성하고, 상기 합성 모듈을 통해 추정된 색상 채널의 가시 영역을 상기 입력된 RGB 색상 영상으로 대체하여 VLDI 렌더링을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 입력 모듈을 통해 단안의 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 입력 받는 단계는, 상기 깊이 영상에 대하여 단안 기반 깊이 추정 모델을 사용하여 정규화된 깊이 영상으로 입력 받고, 상기 정규화된 깊이 영상은 상기 VLDI 모듈의 VLDI 변형 과정에서 VLDI 알파 채널을 생성하는 데 사용되는라이트필드 합성 방법
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입력 모듈을 통해 단안의 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 입력 받는 단계; 상기 입력 받은 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 두 개의 스트림 채널로 나누어 합성 모듈을 통해 색상 채널 및 깊이 채널을 추정하고 합성하는 단계; 및 VLDI 변형 모듈을 통해 VLDI 알파 채널을 생성하고, 상기 합성 모듈을 통해 추정된 색상 채널의 가시 영역을 상기 입력된 RGB 색상 영상으로 대체하여 VLDI 렌더링을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 VLDI 변형 모듈을 통해 VLDI 알파 채널을 생성하고, 상기 합성 모듈을 통해 추정된 색상 채널의 가시 영역을 상기 입력된 RGB 색상 영상으로 대체하여 VLDI 렌더링을 수행하는 단계는, 추정이 불필요한 영역인 VLDI 알파 채널 전체와 색상 채널의 가시 영역에 대하여 상기 VLDI 알파 채널은 상기 입력 모듈에서 정규화된 깊이 영상으로부터 가시 영역을 정의함으로써 생성하고, VLDI 알파 채널 생성 과정에서 생성되는 마스크를 이용하여 색상 채널 추정 결과의 가시 영역을 입력 RGB 색상 영상의 색상으로 대체하는 라이트필드 합성 방법
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입력 모듈을 통해 단안의 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 입력 받는 단계; 상기 입력 받은 RGB 색상 영상 및 깊이 영상을 두 개의 스트림 채널로 나누어 합성 모듈을 통해 색상 채널 및 깊이 채널을 추정하고 합성하는 단계; 및 VLDI 변형 모듈을 통해 VLDI 알파 채널을 생성하고, 상기 합성 모듈을 통해 추정된 색상 채널의 가시 영역을 상기 입력된 RGB 색상 영상으로 대체하여 VLDI 렌더링을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 VLDI 변형 모듈을 통해 VLDI 알파 채널을 생성하고, 상기 합성 모듈을 통해 추정된 색상 채널의 가시 영역을 상기 입력된 RGB 색상 영상으로 대체하여 VLDI 렌더링을 수행하는 단계는, VLDI를 렌더링하여 복수의 손실함수를 구하고, 폐색이 발생하는 영역은 소프트 가시 마스크(soft visibility mask)를 구하여 제외하며, 깊이 채널의 미세조정을 차단하는 깊이 손실을 추가하여 입력 기하 정보를 보전하기 위한 깊이 손실 함수를 구하고, 상기 복수의 손실함수를 사용하여 학습을 진행함으로써 모델의 깊이 채널을 사용하고 있는 단안 기반 깊이 추정 모델과 학습데이터에 미세조정(fine-tuning)된 결과를 추정하도록 하는 라이트필드 합성 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 인하대학교 산학협력단 인공지능융합선도프로젝트 인공지능융합연구센터지원(인하대학교)
2 과학기술정보통신부 인하대학교 산학협력단 인공지능융합혁신인재양성(R&D) 인공지능융합혁신인재양성(인하대학교)