| 1 |
1
전체 이미지를 나타내는 학습 이미지를 서브 이미지들로 분할하고, 상기 서브 이미지들의 관계를 연상 메모리 모델에서 학습하는 학습 단계; 및상기 전체 이미지의 부분을 나타내는 질의 이미지가 입력된 경우, 학습된 연상 메모리 모델을 이용하여 상기 질의 이미지를 상기 전체 이미지로 재구성하는 복원 단계를 포함하고,상기 연상 메모리 모델은 다중방향 연상 메모리 모델인, 이미지 처리 방법
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서,상기 학습 단계는,상기 학습 이미지로부터 특징점들을 추출하고, 상기 추출된 특징점에 기초하여 상기 학습 이미지를 상기 서브 이미지들로 분할하는, 이미지 처리 방법
|
| 3 |
3
제 1 항에 있어서,상기 학습 단계는,상기 분할된 서브 이미지들 간의 관계를 그래프 구조로 표현하여, 상기 서브 이미지들의 관계를 연상 메모리 모델에서 학습하는, 이미지 처리 방법
|
| 4 |
4
제 1 항에 있어서,상기 학습 단계는,상기 분할된 서브 이미지들을 차원축소하여, 상기 서브 이미지들의 관계를 연상 메모리 모델에서 학습하는, 이미지 처리 방법
|
| 5 |
5
제 4 항에 있어서,상기 학습 단계는,상기 서브 이미지들의 관계를 연상 메모리에 인코딩하여, 상기 서브 이미지들의 관계를 연상 메모리 모델에서 학습하는, 이미지 처리 방법
|
| 6 |
6
제 4 항에 있어서,상기 차원축소된 서브 이미지를 샘플링하여 에지들을 추출하고, 상기 추출된 에지들 간의 링크들을 연결하고, 상기 링크들에 가중치를 부여하여, 상기 서브 이미지들의 관계를 연상 메모리에 인코딩하는, 이미지 처리 방법
|
| 7 |
7
제 1 항에 있어서,상기 복원 단계는, 상기 학습된 연상 메모리 모델에서 상기 질의 이미지에 연관된 서브 이미지를 연상하여, 상기 질의 이미지를 상기 전체 이미지로 재구성하는, 이미지 처리 방법
|
| 8 |
8
제 7 항에 있어서,상기 복원 단계는,상기 학습된 연상 메모리 모델에서 상기 질의 이미지에 연관된 에지를 활성화하고, 상기 활성화된 에지에 연결된 링크를 활성화하여, 상기 질의 이미지에 연관된 서브 이미지를 연상하는, 이미지 처리 방법
|
| 9 |
9
제 8 항에 있어서,상기 복원 단계는,상기 활성화된 에지 및 상기 활성화된 링크에 기초하여 상기 질의 이미지에 연관된 에지를 연상하여, 상기 질의 이미지에 연관된 서브 이미지를 연상하는, 이미지 처리 방법
|
| 10 |
10
삭제
|
| 11 |
11
학습 이미지 또는 질의 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 및상기 학습 이미지를 연상 메모리 모델에서 학습하고, 학습된 연상 메모리 모델을 이용하여 상기 질의 이미지를 재구성하는 프로세서를 포함하되,상기 학습 이미지는 전체 이미지이고, 상기 질의 이미지는 상기 전체 이미지의 부분이며,상기 프로세서는,학습 이미지를 서브 이미지들로 분할하고, 상기 서브 이미지들의 관계를 연상 메모리 모델에서 학습하고,상기 연상 메모리 모델은 다중방향 연상 메모리 모델인, 이미지 처리 장치
|
| 12 |
12
제 11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 학습된 연상 메모리 모델에서 상기 질의 이미지에 연관된 서브 이미지를 연상하여, 상기 질의 이미지를 상기 전체 이미지로 재구성하는, 이미지 처리 장치
|
| 13 |
13
삭제
|
