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영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015013087
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 발명에 의한 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치 및 그 방법이 개시된다.본 발명에 따른 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치는 입력된 RGB 방식의 제1 영상 데이터를 YCbCr 방식의 제1 영상 데이터로 변환하는 제1 변환부; 변환된 상기 YCbCr 방식의 제1 영상 데이터를 이용하여 누적분포 함수를 계산하는 누적분포함수 계산부; 계산된 상기 누적 분포 함수에 대응하는 기 설정된 계조사상 함수를 결정하는 계조사상함수 결정부; 결정된 상기 계조사상 함수를 이용하여 새로운 휘도 정보를 계산하는 휘도 계산부; 및 계산된 상기 휘도 정보를 적용한 YCbCr 방식의 제2 영상 데이터를 생성하고 생성된 상기 YCbCr 방식의 제2 영상 데이터를 RGB 방식의 제2 영상 데이터로 변환하는 제2 변환부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06T 5/00 (2006.01) H04N 5/57 (2006.01)
CPC H04N 5/57(2013.01) H04N 5/57(2013.01) H04N 5/57(2013.01) H04N 5/57(2013.01)
출원번호/일자 1020120046153 (2012.05.02)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1390999-0000 (2014.04.24)
공개번호/일자 10-2013-0123044 (2013.11.12) 문서열기
공고번호/일자 (20140502) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.05.02)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김춘우 대한민국 서울 양천구
2 장슬기 대한민국 인천 부평구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.05.02 수리 (Accepted) 1-1-2012-0349649-57
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.04.05 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5062749-37
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.05.08 수리 (Accepted) 9-1-2013-0034191-37
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.06.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5088566-87
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.07.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0488970-51
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2013.09.16 수리 (Accepted) 1-1-2013-0842986-49
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.10.16 수리 (Accepted) 1-1-2013-0934063-14
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.10.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0934066-40
10 등록결정서
Decision to grant		 2014.02.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0146126-56
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.09.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5114224-78
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력된 RGB 방식의 제1 영상 데이터를 YCbCr 방식의 제1 영상 데이터로 변환하는 제1 변환부;변환된 상기 YCbCr 방식의 제1 영상 데이터를 이용하여 누적분포 함수를 계산하는 누적분포함수 계산부;계산된 상기 누적 분포 함수에 대응하는 기 설정된 계조사상 함수를 결정하는 계조사상함수 결정부;결정된 상기 계조사상 함수를 이용하여 휘도 정보를 계산하는 휘도 계산부; 및계산된 상기 휘도 정보를 적용한 YCbCr 방식의 제2 영상 데이터를 생성하고 생성된 상기 YCbCr 방식의 제2 영상 데이터를 RGB 방식의 제2 영상 데이터로 변환하는 제2 변환부;를 포함하되, 상기 계조사상함수 결정부는 계산된 상기 누적 분포 함수와 기 생성된 룩업 테이블 내 클래스의 누적 분포 함수의 유사도를 계산하여 계산된 상기 유사도가 가장 높은 클래스의 누적 분포 함수를 선택하고,그 선택된 클래스의 누적 분포 함수에 상응하는 기 설정된 계조 사항 함수를 상기 룩업 테이블을 이용하여 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치
2 2
제1 항에 있어서,상기 누적분포함수 계산부는,변환된 상기 YCbCr 방식의 제1 영상 데이터의 휘도 정보를 이용하여 상기 누적분포 함수를 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치
3 3
제1 항에 있어서,상기 계조사상함수 결정부는,계산된 상기 누적 분포 함수에 대응하는 계조사상 함수를 기 설정된 룩업 테이블을 이용하여 결정하되,상기 룩업 테이블은 기 분류된 다수의 클래스마다 누적 분포 함수와 이에 상응하는 계조사상 함수의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치
4 4
제3 항에 있어서,상기 클래스는,누적 분포 함수를 일정 크기 범위로 분류한 등급을 나타내는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치
5 5
삭제
6 6
제1 항에 있어서,상기 휘도 계산부는,결정된 상기 계조사상함수를 상기 제1 영상 데이터의 휘도 성분에 적용하여 그 결과로 휘도 정보를 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치
7 7
제1 항에 있어서,누적 분포 함수를 일정 크기 범위로 분류한 클래스마다 각 클래스를 대표하는 누적 분포 함수와 계조 사상 함수의 조합을 포함하도록 룩업 테이블로 미리 생성하여 관리하는 룩업테이블 관리부;를 더 포함하여 구성하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치
8 8
제7 항에 있어서,상기 룩업테이블 관리부는,입력 받은 영상 데이터에 대한 누적 분포 함수를 계산하고,입력 받은 영상 데이터의 컨트라스트가 최대화되도록 하는 다수의 계조 사상 함수를 최적화 알고리즘을 이용하여 생성하며,생성된 상기 다수의 계조 사상 함수를 영상 데이터에 각각 적용하여 그 적용한 결과로 컨트라스트가 서로 다르게 인지되는 다수의 실험 영상 데이터를 생성하며,생성된 상기 다수의 실험 영상 데이터에 대한 화질을 평가하기 위한 화질 시각 실험을 실시하여 그 실시한 결과로 선택된 하나의 선호 영상 데이터에 적용된 계조 사상 함수를 입력 받은 상기 영상 데이터의 화질을 최적화할 수 있도록 하는 계조 사상 함수로 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치
9 9
제7 항에 있어서,상기 룩업테이블 관리부는,기 계산된 누적 분포 함수와 이에 대응하는 계조 사상 함수를 입력 받으면, 입력 받은 상기 누적 분포 함수와 기 생성된 룩업 테이블 내 클래스의 누적 분포 함수의 유사도를 계산하고,그 계산된 유사도가 기 설정된 유사도 조건을 만족하는지의 여부를 판단하여 그 판단한 결과로 상기 유사도 조건을 만족하면, 유사도가 가장 높은 클래스로 분류하며,분류된 상기 클래스에 포함된 적어도 하나의 누적 분포 함수와 입력 받은 상기 누적 분포 함수를 평균하여 평균 누적 분포 함수를 계산하며,분류된 상기 클래스에 포함된 적어도 하나의 계조 사상 함수와 입력 받은 상기 계조 사상 함수를 평균하여 평균 계조 사상 함수를 계산하며,계산된 상기 평균 누적분포함수와 상기 평균 계조사상함수를 해당 클래스의 대표값으로 하도록 룩업 테이블을 갱신하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치
10 10
제9 항에 있어서,상기 룩업테이블 관리부는,입력 받은 상기 누적 분포 함수와 상기 룩업 테이블 내 클래스의 누적 분포 함수의 유사도를 RMSE(Root Mean Square Error)로 계산하고,그 계산한 결과로 상기 RMSE의 값이 가장 작은 클래스를 상기 유사도가 가장 높은 클래스로 분류하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치
11 11
제10 항에 있어서,상기 유사도 조건은,기 설정된 RMSE의 범위를 나타내는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 장치
12 12
입력된 RGB 방식의 제1 영상 데이터를 YCbCr 방식의 제1 영상 데이터로 변환하는 단계;변환된 상기 YCbCr 방식의 제1 영상 데이터를 이용하여 누적분포 함수를 계산하는 단계;계산된 상기 누적 분포 함수에 대응하는 기 설정된 계조사상 함수를 결정하는 단계;결정된 상기 계조사상 함수를 이용하여 휘도 정보를 계산하는 단계; 및계산된 상기 휘도 정보를 적용한 YCbCr 방식의 제2 영상 데이터를 생성하고 생성된 상기 YCbCr 방식의 제2 영상 데이터를 RGB 방식의 제2 영상 데이터로 변환하는 단계;를 포함하되, 상기 계조사상함수를 결정하는 단계는 계산된 상기 누적 분포 함수와 기 생성된 룩업 테이블 내 클래스의 누적 분포 함수의 유사도를 계산하여 계산된 상기 유사도가 가장 높은 클래스의 누적 분포 함수를 선택하고,그 선택된 클래스의 누적 분포 함수에 상응하는 기 설정된 계조 사항 함수를 상기 룩업 테이블을 이용하여 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 방법
13 13
제12 항에 있어서,상기 누적분포함수를 계산하는 단계는,변환된 상기 YCbCr 방식의 제1 영상 데이터의 휘도 정보를 이용하여 상기 누적분포 함수를 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 방법
14 14
제12 항에 있어서,상기 계조사상함수를 결정하는 단계는,계산된 상기 누적 분포 함수에 대응하는 계조사상 함수를 기 설정된 룩업 테이블을 이용하여 결정하되,상기 룩업 테이블은 기 분류된 다수의 클래스마다 누적 분포 함수와 이에 상응하는 계조사상 함수의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 방법
15 15
제14 항에 있어서,상기 클래스는,누적 분포 함수를 일정 크기 범위로 분류한 등급을 나타내는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 방법
16 16
삭제
17 17
제12 항에 있어서,상기 휘도 정보를 계산하는 단계는,결정된 상기 계조사상함수를 상기 제1 영상 데이터의 휘도 성분에 적용하여 그 결과로 휘도 정보를 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 방법
18 18
제12 항에 있어서,누적 분포 함수를 일정 크기 범위로 분류한 클래스마다 각 클래스를 대표하는 누적 분포 함수와 계조 사상 함수의 조합을 포함하는 룩업 테이블을 관리하는 단계;를 더 포함하여 구성하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 방법
19 19
제18 항에 있어서,상기 룩업테이블을 관리하는 단계는,입력 받은 영상 데이터에 대한 누적 분포 함수를 계산하고,입력 받은 영상 데이터의 컨트라스트가 최대화되도록 하는 다수의 계조 사상 함수를 최적화 알고리즘을 이용하여 생성하며,생성된 상기 다수의 계조 사상 함수를 영상 데이터에 각각 적용하여 그 적용한 결과로 컨트라스트가 서로 다르게 인지되는 다수의 실험 영상 데이터를 생성하며,생성된 상기 다수의 실험 영상 데이터에 대한 화질을 평가하기 위한 화질 시각 실험을 실시하여 그 실시한 결과로 선택된 하나의 선호 영상 데이터에 적용된 계조 사상 함수를 입력 받은 상기 영상 데이터의 화질을 최적화할 수 있도록 하는 계조 사상 함수로 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 방법
20 20
제18 항에 있어서,상기 룩업테이블을 관리하는 단계는,기 계산된 누적 분포 함수와 이에 대응하는 계조 사상 함수를 입력 받으면, 입력 받은 상기 누적 분포 함수와 기 생성된 룩업 테이블 내 클래스의 누적 분포 함수의 유사도를 계산하고,그 계산된 유사도가 기 설정된 유사도 조건을 만족하는지의 여부를 판단하여 그 판단한 결과로 상기 유사도 조건을 만족하면, 유사도가 가장 높은 클래스로 분류하며,분류된 상기 클래스에 포함된 적어도 하나의 누적 분포 함수와 입력 받은 상기 누적 분포 함수를 평균하여 평균 누적 분포 함수를 계산하며,분류된 상기 클래스에 포함된 적어도 하나의 계조 사상 함수와 입력 받은 상기 계조 사상 함수를 평균하여 평균 계조 사상 함수를 계산하며,계산된 상기 평균 누적분포함수와 상기 평균 계조사상함수를 해당 클래스의 대표값으로 하도록 룩업 테이블을 갱신하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 방법
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제20 항에 있어서,상기 룩업테이블을 관리하는 단계는,입력 받은 상기 누적 분포 함수와 상기 룩업 테이블 내 클래스의 누적 분포 함수의 유사도를 RMSE(Root Mean Square Error)로 계산하고,그 계산한 결과로 상기 RMSE의 값이 가장 작은 클래스를 상기 유사도가 가장 높은 클래스로 분류하는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 방법
22 22
제21 항에 있어서,상기 유사도 조건은,기 설정된 RMSE의 범위를 나타내는 것을 특징으로 하는 영상 컨트라스트를 조절하기 위한 방법
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1 한국연구재단 교육과학기술부 중견연구자지원사업 3D 영상장비의 물리적 요인 및 3D 영상신호 특성에 따른 화질열화/피로도 측정