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단일 영상으로부터 그림자를 검출하는 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015119344
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 발명은 단일 영상으로부터 그림자를 검출하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 생물학적 시각 원리를 이용하여 복잡한 영상에서도 효과적인 그림자 영역 검출을 가능하게 하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.본 발명에 의하면, 물리적 계산 모델이 아닌, 생물학적 시각 원리를 이용하여 픽셀 기반 분류(pixel-based classification) 또는 영역 기반 분류(region-based classification) 알고리듬을 적용하고, 이로부터 기존의 그림자 검출 방법보다 더욱 정확하고 안정적인 그림자 검출이 이루어지게 한다.
Int. CL G06T 7/40 (2006.01)
CPC G06T 5/008(2013.01) G06T 5/008(2013.01) G06T 5/008(2013.01) G06T 5/008(2013.01)
출원번호/일자 1020120005397 (2012.01.17)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1281783-0000 (2013.06.27)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20130704) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.01.17)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김창익 대한민국 대전광역시 유성구
2 정찬호 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 장수현 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층(양재동, 영진빌딩)(두리암특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.01.17 수리 (Accepted) 1-1-2012-0044434-28
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.02.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.03.08 수리 (Accepted) 9-1-2013-0014551-13
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.03.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0209128-13
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.05.24 수리 (Accepted) 1-1-2013-0459970-35
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.05.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0459969-99
8 등록결정서
Decision to grant		 2013.05.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0379611-52
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
단일 영상으로부터 그림자를 검출하는 방법으로서,(a) 입력 영상을 로딩하는 단계;(b) 상기 입력 영상 내 각 픽셀에 대한 레티넥스(retinex) 출력을 산출하는 단계;(c) 상기 입력 영상 내 각 픽셀에 대한 세기(intensity) 값과 상기 레티넥스 출력값 간의 n차의 잔차(higher order residual, HOR) 응답값을 산출하는 단계; 및(d) 상기 n차의 HOR 응답값이 기 설정된 기준값 이상인 경우 해당 픽셀을 그림자 영역으로 판단하고, 상기 기준값 미만인 경우 그림자 영역이 아닌 것으로 판단하는 단계를 포함하는 단일 영상으로부터의 그림자 검출방법
2 2
단일 영상으로부터 그림자를 검출하는 방법으로서,(a) 입력 영상을 로딩하는 단계;(b) 상기 입력 영상을 동질의 색감을 가지는(homogeneous) 다수의 영역(이하 '수퍼픽셀(superpixel)'이라 한다)으로 구획화하는 단계;(c) 상기 다수의 수퍼픽셀 중 특정 수퍼픽셀 내의 각 픽셀에 대한 레티넥스(retinex) 출력을 산출하는 단계;(d) 상기 특정 수퍼픽셀 내의 각 픽셀에 대한 세기(intensity) 값과 해당 픽셀에 대하여 산출된 상기 레티넥스 출력값 간의 n차의 잔차(higher order residual, HOR) 응답값을 구하여, 이로부터 그 수퍼픽셀의 HOR 응답 히스토그램(histogram)을 산출하는 단계; 및(e) 상기 HOR 응답 히스토그램으로부터 상기 특정 수퍼픽셀에 대한 HOR 응답의 평균값을 구하고, 그 평균값이 기 설정된 기준값 이상인 경우 상기 특정 수퍼픽셀을 그림자 영역으로 판단하고, 상기 기준값 미만인 경우 그림자 영역이 아닌 것으로 판단하는 단계를 포함하는 단일 영상으로부터의 그림자 검출방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 단계(e)는,(e1) 상기 HOR 응답 히스토그램을 웨이불 분포(Weibull distribution)로 모델링하여, 상기 수퍼픽셀의 HOR 응답 히스토그램에 대한 스케일 파라미터 및 형상(shape) 파라미터를 산출하는 단계;(e2) 상기 스케일 파라미터 및 형상 파라미터로부터 상기 수퍼픽셀의 로 모멘트(raw moment)를 구하는 단계; 및(e3) 상기 로 모멘트 값이 기 설정된 기준값 이상인 경우 상기 수퍼픽셀을 그림자 영역으로 판단하고, 상기 기준값 미만인 경우 그림자 영역이 아닌 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 단일 영상으로부터의 그림자 검출방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 로 모멘트(raw moment)는,에 의해서 구해지고,상기 λi는 i번째 수퍼픽셀의 스케일 파라미터를 나타내고,상기 ki는 i번째 수퍼픽셀의 형상(shape) 파라미터를 나타내고,Γ()는 감마 함수(gamma function)를 나타내는 것을 특징으로 하는 단일 영상으로부터의 그림자 검출방법
5 5
단일 영상으로부터 그림자를 검출하는 장치로서,입력 영상을 로딩하는 이미지 로딩모듈;상기 입력 영상의 각 픽셀에 대한 레티넥스(retinex) 출력을 산출하고, 상기 입력 영상 내 각 픽셀에 대한 세기(intensity) 값과 상기 레티넥스 출력값 간의 n차의 잔차(higher order residual, HOR) 응답값을 산출하는 HOR 응답산출모듈;상기 HOR 응답값이 기 설정된 기준값 이상인 경우 해당 픽셀을 그림자 영역으로 판단하고, 상기 기준값 미만인 경우 그림자 영역이 아닌 것으로 판단하는 그림자 영역 판별모듈;단일 영상 그림자 검출장치의 그림자 영역 판별 과정에 따른 데이터를 저장하는 데이터 저장부; 및단일 영상 그림자 검출장치의 각 모듈들을 제어하여 단일 영상으로부터 그림자를 검출하는 과정을 수행하는 제어부를 포함하는 단일 영상 그림자 검출장치
6 6
단일 영상으로부터 그림자를 검출하는 장치로서,입력 영상을 로딩하는 이미지 로딩모듈;입력 영상을 동질의 색감을 가지는(homogeneous) 다수의 영역(이하 '수퍼픽셀(superpixel)'이라 한다)으로 구획화하는 수퍼픽셀 구획모듈;특정 수퍼픽셀 내의 각 픽셀에 대한 레티넥스(retinex) 출력을 산출하고, 그 수퍼픽셀 내의 각 픽셀에 대한 세기(intensity) 값과 해당 픽셀에 대하여 산출된 상기 레티넥스 출력값 간의 n차의 잔차(higher order residual, HOR) 응답값들을 구하여, 이로부터 그 수퍼픽셀의 HOR 응답 히스토그램(histogram)을 산출하는 HOR 응답산출모듈;상기 HOR 응답 히스토그램으로부터 상기 수퍼픽셀에 대한 HOR 응답의 평균값을 구하고, 그 평균값이 기 설정된 기준값 이상인 경우 상기 수퍼픽셀을 그림자 영역으로 판단하고, 상기 기준값 미만인 경우 그림자 영역이 아닌 것으로 판단하는 그림자 영역 판별모듈;단일 영상 그림자 검출장치의 그림자 영역 판별 과정에 따른 데이터를 저장하는 데이터 저장부; 및단일 영상 그림자 검출장치의 각 모듈들을 제어하여 단일 영상으로부터 그림자를 검출하는 과정을 수행하는 제어부를 포함하는 단일 영상 그림자 검출장치
7 7
청구항 6에 있어서,상기 HOR 응답 히스토그램을 웨이불 분포(Weibull distribution)로 모델링하여, 각 수퍼픽셀의 HOR 응답 히스토그램에 대한 스케일 파라미터 및 형상(shape) 파라미터를 산출하는 웨이불 분포 모델링 모듈을 더 포함하고,상기 그림자 영역 판별모듈의 그림자 영역 판단은,상기 스케일 파라미터 및 형상 파라미터로부터 해당 수퍼픽셀의 로 모멘트(raw moment)를 구하여, 상기 로 모멘트 값이 기 설정된 기준값 이상인 경우 해당 수퍼픽셀을 그림자 영역으로 판단하고, 상기 기준값 미만인 경우 그림자 영역이 아닌 것으로 판단함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 단일 영상 그림자 검출장치
8 8
청구항 7에 있어서,상기 로 모멘트(raw moment)는,에 의해서 구해지고,상기 λi는 i번째 수퍼픽셀의 스케일 파라미터를 나타내고,상기 ki는 i번째 수퍼픽셀의 형상(shape) 파라미터를 나타내고,Γ()는 감마 함수(gamma function)를 나타내는 것을 특징으로 하는 단일 영상 그림자 검출장치
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청구항 5 또는 청구항 6에 있어서,그림자 영역 판별 과정을 디스플레이 화면상에 제공하는 디스플레이부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 단일 영상 그림자 검출장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.