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영상이미지의 화질을 평가하는 인공지능 기반의 영상 화질 평가장치로서,영상 화질 평가의 대상이 되는 테스트 이미지에 대한 다수의 입력 데이터를 생성하되, 상기 테스트 이미지에 적어도 하나 이상의 타겟 객체들을 삽입하여 상기 다수의 입력데이터를 생성하는 입력데이터 생성부;상기 다수의 입력데이터를 미리 마련된 디텍터 모델에 입력하고, 상기 디텍터 모델로부터 출력된 데이터를 기초로 상기 테스트 이미지의 화질을 평가하는 영상 화질 평가부를 포함하는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가장치
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제 1 항에 있어서,상기 입력데이터 생성부는,상기 테스트 이미지의 원본인 원본-영상이미지에 랜덤하게 타겟 객체들을 삽입하여 상기 영상 화질 평가를 위한 다수의 변조-영상이미지를 생성하고 이들의 집합을 상기 입력데이터로 생성하는 것인, 인공지능 기반의 영상 화질 평가장치
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제 2 항에 있어서,상기 입력데이터 생성부는,상기 원본-영상이미지의 전경영역만을 추출하여 관심맵을 생성하는 관심맵 생성부;상기 관심맵 상에 타겟 객체들을 랜덤하게 삽입하여 형상맵을 생성하는 형상맵 생성부; 및상기 형상맵을 상기 원본-영상이미지에 결합하여 상기 변조-영상이미지를 출력하는 변조-영상이미지 출력부를 포함하는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가장치
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제 3 항에 있어서,상기 형상맵 생성부는,상기 삽입되는 타겟 객체의 특징과 상기 타겟 객체가 삽입된 위치에 따라 서로 다른 다수의 형상맵을 생성하는 것이고,상기 삽입된 타겟 객체들의 에지를 블러(blur) 처리하는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가장치
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제 1 항에 있어서,상기 테스트 이미지는 의료영상 이미지이고, 상기 의료영상 이미지는 CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imager), 초음파, PET(Positron Emission Tomography) 및 SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography) 를 포함하는 이미지 모달리티들 중 어느 하나로부터 획득되는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가장치
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제 1 항에 있어서,상기 영상 화질 평가부는,상기 다수의 입력데이터를 상기 디텍터 모델에 입력하여 mAP(mean Average Precision) 값을 산출하며,기 설정된 횟수만큼 상기 mAP값을 산출하는 것을 반복하여 얻어진 복수의 mAP값에 대한 평균값을 산출하여 이를 상기 테스트 이미지에 대한 최종 영상 화질 평가값으로서 산출하는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가장치
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영상이미지의 화질을 평가하기 위해 인공지능 기반의 영상 화질 평가장치에서 수행되는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가방법으로서,영상 화질 평가의 대상이 되는 테스트 이미지에 대한 다수의 입력 데이터를 생성하는 단계로서, 상기 테스트 이미지에 적어도 하나 이상의 타겟 객체들을 삽입하여 상기 다수의 입력 데이터를 생성하는, 상기 입력데이터를 생성하는 단계; 및상기 다수의 입력데이터를 미리 마련된 디텍터 모델에 입력하고, 상기 디텍터 모델로부터 출력된 데이터를 기초로 상기 테스트 이미지의 화질을 평가하는 화질 평가 단계를 포함하는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가방법
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제 7 항에 있어서,상기 입력데이터를 생성하는 단계는,상기 테스트 이미지의 원본인 원본-영상이미지에 랜덤하게 타겟 객체들을 삽입하여 상기 영상 화질 평가를 위한 다수의 변조-영상이미지를 생성하고 이들의 집합을 상기 입력데이터로 생성하는 것인, 인공지능 기반의 영상 화질 평가방법
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제 8 항에 있어서,상기 입력데이터를 생성하는 단계는,상기 원본-영상이미지의 전경영역만을 추출하여 관심맵을 생성하는 단계;상기 관심맵 상에 타겟 객체들을 랜덤하게 삽입하여 형상맵을 생성하는 단계; 및상기 형상맵을 상기 원본-영상이미지에 결합하여 상기 변조-영상이미지를 출력하는 단계를 포함하는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가방법
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제 9 항에 있어서,상기 형상맵을 생성하는 단계는,상기 삽입되는 타겟 객체의 특징과 상기 타겟 객체가 삽입된 위치에 따라 서로 다른 다수의 형상맵을 생성하는 것이고,상기 삽입된 타겟 객체들의 에지를 블러(blur) 처리하는 단계를 포함하는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가방법
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제 7 항에 있어서,상기 테스트 이미지는 의료영상 이미지이고, 상기 의료영상 이미지는 CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imager), 초음파, PET(Positron Emission Tomography) 및 SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography) 를 포함하는 이미지 모달리티들 중 어느 하나로부터 획득되는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가방법
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제 7 항에 있어서,상기 테스트 이미지의 화질을 평가하는 단계는,상기 다수의 입력데이터를 상기 디텍터 모델에 입력하여 mAP(mean Average Precision) 값을 산출하는 단계; 및기 설정된 횟수만큼 상기 mAP 값을 산출하는 단계를 반복하여 얻어진 복수의 mAP값에 대한 평균값을 산출하여 이를 상기 테스트 이미지에 대한 최종 영상 화질 평가값으로서 산출하는 단계를 포함하는, 인공지능 기반의 영상 화질 평가방법
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제 7 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 따른 인공지능 기반의 영상 화질 평가방법을 실행하도록 구성된, 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 판독가능한 프로그램
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