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양측 필터(Bilateral Filter)를 이용하여 영상의 경계부분을 명확하게 하기 위한 방법에 있어서,랜덤워크(Random Walk) 확률을 이용하여 가중치를 산출하는 랜덤워크 가중치 산출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 방법
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제 1 항에 있어서,상기 가중치를 이용하여 인접한 영상의 화소들의 값을 평균화하여 필터링하는 필터링단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 방법
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제 1 항에 있어서,상기 랜덤워크 확률을 이용한 가중치는, 초기 확률 1에서 경계부분의 화소부터 중심부분의 화소까지의 비용값들의 합을 뺀 값인 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 방법
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제 3 항에 있어서,상기 비용값은, 인접한 화소간에 가우시안 분포(Gaussian Distribution)를 이용하여 색상차이를 산출한 값인 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 방법
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제 1 항에 있어서,상기 영상의 전체 영역을 일정한 크기의 블록 단위로 구분하는 블록 구분단계를 더 포함하고, 상기 가중치 산출은, 상기 구분된 블록 단위에서 각각 산출되는 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 방법
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제 3 항에 있어서,상기 비용값들의 합은, 상기 경계부분 화소부터 상기 중심 화소까지의 경로가 2 이상이 존재하는 경우, 상기 가중치가 최대인 경로 또는 상기 비용값이 최소인 경로 중 어느 하나인 경로를 선택하여 산출한 값인 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 방법
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제 6 항에 있어서,상기 랜덤워크 확률이 최대인 경로 또는 비용값이 최소인 경로의 산출은, 디리클레 프라블럼(Dirichlet Problem) 방법을 적용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 방법
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제 2 항에 있어서,상기 영상의 뎁스맵(Depth Map)에서 상기 필터링이 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 방법
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양측 필터(Bilateral Filter)를 이용하여 영상의 경계부분을 명확하게 하기 위한 장치에 있어서,랜덤워크(Random Walk) 확률을 이용하여 가중치를 산출하는 랜덤워크 가중치 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 장치
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제 9 항에 있어서,상기 가중치를 이용하여 인접한 영상의 화소들의 값을 평균화하여 필터링하는 필터링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 장치
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제 9 항에 있어서,상기 랜덤워크 확률을 이용한 가중치는, 초기 확률 1에서 경계부분의 화소부터 중심부분의 화소까지의 비용값들의 합을 감한 값인 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 장치
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제 11 항에 있어서,상기 비용값은, 인접한 화소간에 가우시안 분포(Gaussian Distribution)를 이용하여 색상차이를 산출한 값인 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 장치
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제 9 항에 있어서,상기 영상의 전체 영역을 일정한 크기의 블록 단위로 구분하는 블록 구분부를 더 포함하고, 상기 가중치 산출은, 상기 구분된 블록 단위에서 각각 산출되는 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 장치
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제 11 항에 있어서,상기 비용값들의 합은, 상기 경계부분 화소부터 상기 중심 화소까지의 경로가 2 이상이 존재하는 경우, 상기 가중치가 최대인 경로 또는 상기 비용값이 최소인 경로 중 어느 하나인 경로를 선택하여 산출한 값인 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 장치
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제 14 항에 있어서,상기 랜덤워크 확률이 최대인 경로 또는 비용값이 최소인 경로의 산출은, 디리클레 프라블럼(Dirichlet Problem) 장치을 적용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 장치
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제 10 항에 있어서,상기 영상의 뎁스맵(Depth Map)에서 상기 필터링이 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 경계 명확화 장치
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