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깊이 정보 생성 장치로서,입력 영상에서 경계 강도에 반비례하는 패치 크기로 다중 크기(Multi-scale)의 영상 패치들을 추출하는 패치 추출부, 상기 영상 패치들 각각으로부터 해당 영상 패치의 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출부, 학습용 영상 패치들의 특징 정보로부터 흐림 정보가 출력되도록 학습된 흐림 정보 분류기를 기초로, 상기 특징 정보 추출부에서 추출된 특징 정보들에 해당하는 흐림 정보를 계산하는 흐림 정보 획득부, 그리고상기 흐림 정보 획득부에서 획득된 상기 입력 영상의 흐림 정보와 상기 입력 영상의 색상 정보로 깊이 전파(depth propagation)하여, 상기 입력 영상의 전체 깊이 정보를 획득하는 깊이 정보 획득부를 포함하는 깊이 정보 생성 장치
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제1항에서,상기 패치 추출부는 상기 입력 영상에 포함된 경계 성분의 경계값을 기초로 상기 경계 성분의 경계 강도를 결정하는, 깊이 정보 생성 장치
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제1항에서,상기 특징 정보 추출부는 각 영상 패치에 대한 2D 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)값을 기초로 DCT 특징 정보를 계산하는 DCT특징 정보 추출부, 각 영상 패치 내부의 경사도(Gradient)값을 기초로 경사도 히스토그램을 추출하고, 상기 경사도 히스토그램을 이용하여 경사 특징 정보를 계산하는 경사 특징 정보 추출부, 각 영상 패치의 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)를 통해 특이값(Singular Value)을 추출하고, 상기 특이값을 이용하여 SVD 특징 정보를 계산하는 SVD 특징 정보 추출부, 그리고 각 영상 패치의 RGB 값을 이용하여 깊은 특징 정보를 계산하는 깊은 특징 정보 추출부 중 적어도 하나를 포함하며,상기 흐림 정보 획득부는상기 특징 정보 추출부에서 추출된 각 영상 패치의 적어도 하나의 특징 정보를 상기 흐림 정보 분류기로 입력하여 해당 영상 패치의 흐림 정보를 계산하는, 깊이 정보 생성 장치
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제1항에서,상기 깊이 정보 획득부는컨볼루젼 네트워크에서 상기 영상 패치들의 흐림 정보와 상기 영상 패치들의 색상 정보를 초기 깊이 정보로 사용하여 주변의 깊이 정보를 추정하는 깊이 전파 방법으로 상기 입력 영상의 조밀한 깊이 정보를 획득하는, 깊이 정보 생성 장치
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깊이 정보 생성 장치로서,입력 영상으로부터 깊이 정보를 생성하는 프로그램을 저장하는 메모리, 그리고상기 메모리와 연동하여 상기 프로그램에 구현된 동작을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은 깊이 정보 계산 프로그램을 포함하고,상기 깊이 정보 계산 프로그램은상기 입력 영상에서 경계 강도에 반비례하는 패치 크기로 다중 크기(Multi-scale)의 영상 패치들을 추출하는 단계, 상기 영상 패치들 각각으로부터 해당 영상 패치의 특징 정보를 추출하는 단계, 학습용 영상 패치들의 특징 정보로부터 흐림 정보가 출력되도록 학습된 흐림 정보 분류기를 기초로, 상기 영상 패치들 각각에서 추출된 특징 정보에 해당하는 흐림 정보를 계산하는 단계, 그리고 상기 입력 영상에서 계산된 상기 영상 패치들의 흐림 정보와 상기 입력 영상의 색상 정보로 깊이 전파(depth propagation)하여, 상기 입력 영상의 전체 깊이 정보를 계산하는 단계를 실행하는 명령어들을 포함하는 깊이 정보 생성 장치
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제5항에서,상기 프로그램은 상기 깊이 정보 계산 프로그램에서 사용되는 상기 흐림 정보 분류기를 학습시키는 학습 프로그램을 더 포함하고, 상기 학습 프로그램은학습용 영상들에서 초점이 맞은 강한 경계의 영상 패치를 추출하고, 상기 강한 경계의 영상 패치에 흐림 커널(Blur kernel)을 적용하여 흐려진 패치를 만들어 상기 학습용 영상 패치들을 생성하는 단계, 그리고상기 학습용 영상 패치들을 입력받아 상기 흐림 정보 분류기를 학습시키는 단계를 실행하는 명령어들을 포함하는 깊이 정보 생성 장치
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제5항에서,상기 깊이 정보 계산 프로그램은상기 특징 정보를 추출하는 단계에서, 각 영상 패치의 2D 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT) 특징 정보, 각 영상 패치의 경사도(Gradient) 특징 정보, 각 영상 패치의 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD) 특징 정보, 그리고 각 영상 패치의 RGB 값을 이용한 깊은 특징 정보를 계산하는 명령어들을 포함하고,상기 흐림 정보를 계산하는 단계에서,각 영상 패치의 특징 정보들로부터 해당 영상 패치의 흐림 정보를 계산하는 명령어들을 포함하는, 깊이 정보 생성 장치
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장치의 깊이 정보 생성 방법으로서,입력 영상에서 경계 강도에 반비례하는 패치 크기로 다중 크기(Multi-scale)의 영상 패치들을 추출하는 단계, 상기 영상 패치들 각각으로부터 해당 영상 패치의 특징 정보를 추출하는 단계,학습용 영상 패치들의 특징 정보들로부터 흐림 정보가 출력되도록 학습된 흐림 정보 분류기를 기초로, 상기 영상 패치들 각각에서 추출된 특징 정보에 해당하는 흐림 정보를 계산하는 단계, 그리고상기 입력 영상에서 계산된 상기 영상 패치들의 흐림 정보와 상기 입력 영상의 색상 정보로 깊이 전파(depth propagation)하여, 상기 입력 영상의 전체 깊이 정보를 획득하는 단계를 포함하는 깊이 정보 생성 방법
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제8항에서,상기 특징 정보를 추출하는 단계는 각 영상 패치로부터 적어도 하나의 특징 정보를 추출하고,상기 적어도 하나의 특징 정보는 2D 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT) 특징 정보, 경사도(Gradient) 특징 정보, 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD) 특징 정보, 그리고 RGB 값을 이용한 깊은 특징 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 깊이 정보 생성 방법
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제8항에서,상기 흐림 정보를 계산하는 단계 이전에, 상기 흐림 정보 분류기를 학습하는 단계를 더 포함하고, 상기 흐림 정보 분류기를 학습하는 단계는학습용 영상들에서 초점이 맞은 강한 경계의 영상 패치를 추출하고, 상기 강한 경계의 영상 패치에 흐림 커널(Blur kernel)을 적용하여 흐려진 패치를 만들어 상기 학습용 영상 패치들을 생성하는 단계, 그리고상기 학습용 영상 패치들을 입력받아 상기 흐림 정보 분류기를 학습시키는 단계를 포함하는, 깊이 정보 생성 방법
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