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코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019024922
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치는 입력 영상의 경사 크기값(Gradient Magnitude) 및 경사 방위값(Gradient Direction)에 기초하여 현재 화소에 대한 에지 패턴 스코어(Edge Pattern Score)를 산출하고, 상기 산출된 에지 패턴 스코어에 기초하여 상기 현재 화소에 대한 코너 에지 패턴(Corner Edge Pattern)을 생성하는 코너 에지 패턴 생성부, 상기 생성된 코너 에지 패턴에 기초하여 산출되는 초기 코너 신뢰도와, 초기 코너 역치값(threshold value)을 비교하여 초기 코너 후보점을 선정하는 초기 코너 후보점 선정부. 상기 선정된 초기 코너 후보점에 기초하여 이웃 화소들에 대한 방위 히스토그램을 생성하는 방위 히스토그램 생성부, 및 상기 생성된 방위 히스토그램의 상위 두 개의 빈(bins)에 기초하여 산출되는 최종 코너 신뢰도로부터 최종 특징점을 선정하는 최종 특징점 선정부를 포함하여 코너가 가질 수 있는 다양한 코너 에지 패턴을 고려하여 영상의 크기, 방위, 형태 등의 변형에도 안정적으로 코너 영상 특징을 검출할 수 있다.
Int. CL G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC G06T 7/13(2013.01) G06T 7/13(2013.01) G06T 7/13(2013.01)
출원번호/일자 1020160089742 (2016.07.15)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1813797-0000 (2017.12.22)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20171229) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.07.15)
심사청구항수 23

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 채옥삼 대한민국 경기도 용인시 기흥구
2 김재면 대한민국 경기도 수원시 영통구
3 송기훈 대한민국 경기도 용인시 기흥구
4 류병용 대한민국 경기도 수원시 영통구
5 파르호드 마흐묻후자예브 우즈베키스탄 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김연권 대한민국 서울특별시 송파구 법원로 ***, ****/****호(문정동, 문정대명벨리온)(시안특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.07.15 수리 (Accepted) 1-1-2016-0685961-28
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.04.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.06.12 수리 (Accepted) 9-1-2017-0019262-22
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.06.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0424218-16
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.08.21 수리 (Accepted) 1-1-2017-0805363-52
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.08.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0805393-11
7 등록결정서
Decision to grant		 2017.12.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0890834-73
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 영상의 경사 크기값(Gradient Magnitude) 및 경사 방위값(Gradient Direction)에 기초하여 현재 화소에 대한 에지 패턴 스코어(Edge Pattern Score)를 산출하고, 상기 산출된 에지 패턴 스코어에 기초하여 상기 현재 화소에 대한 코너 에지 패턴(Corner Edge Pattern)을 생성하는 코너 에지 패턴 생성부;상기 생성된 코너 에지 패턴에 기초하여 산출되는 초기 코너 신뢰도와, 초기 코너 역치값(threshold value)을 비교하여 초기 코너 후보점을 선정하는 초기 코너 후보점 선정부;상기 선정된 초기 코너 후보점에 기초하여 이웃 화소들에 대한 방위 히스토그램을 생성하는 방위 히스토그램 생성부; 및상기 생성된 방위 히스토그램에서 상기 이웃 화소들의 에지 패턴 스코어에 따라 누적된 히스토그램 누적치가 가장 큰 상위 두 개의 빈(bins)에 기초하여 산출되는 최종 코너 신뢰도로부터 최종 특징점을 선정하는 최종 특징점 선정부를 포함하는 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 선정된 최종 특징점에 따른 방위값을 할당하는 방위값 할당부를 더 포함하는 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 초기 코너 후보점에서 중복되는 후보 코너 점을 제거하거나, 상기 초기 코너 후보점 중 유사한 방향을 나타내는 코너 점을 제거하는 코너 후보 제거부를 더 포함하는 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 에지 패턴 스코어는상기 현재 화소의 이웃한 두 화소에 대한 상기 경사 크기값과, 상기 경사 방위값에 따른 경사 방위 가중치로부터 산출되는 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 경사 방위 가중치는상기 경사 방위값을 양자화(quantization)하여 부여된 기설정된 값을 나타내는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
6 6
제5항에 있어서,상기 코너 에지 패턴 생성부는상기 산출된 에지 패턴 스코어 중 상위의 두 이웃 화소를 상기 코너 에지 패턴으로 생성하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
7 7
제1항에 있어서,상기 초기 코너 후보점 선정부는상기 생성된 코너 에지 패턴의 사잇각에 대응하는 가중치, 및 상기 생성된 코너 에지 패턴에 대응하는 두 이웃 화소 값으로부터 상기 초기 코너 신뢰도를 산출하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 초기 코너 후보점 선정부는상기 산출된 초기 코너 신뢰도가 상기 초기 코너 역치값 이상이면 상기 초기 코너 후보점으로 선정하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
9 9
제1항에 있어서,상기 방위 히스토그램 생성부는상기 초기 코너 후보점에 기초하여 상기 현재 화소보다 확장된 영역에서의 상기 이웃 화소들의 코너 패턴을 나타내는 상기 방위 히스토그램을 생성하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 방위 히스토그램 생성부는상기 현재 화소보다 확장된 이웃 영역에서의 상기 이웃 화소들 각각의 경사 방위값과, 참조 방위 마스크의 경사 방위값과의 비교를 통해 상기 이웃 화소들의 방위에 대한 일정량을 히스토그램에 누적하여 상기 방위 히스토그램을 생성하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 방위 히스토그램 생성부는상기 확장된 영역에서, 중심 부근의 화소에 외곽 화소보다 높은 가중치를 부가하여 상기 방위 히스토그램을 생성하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
12 12
제1항에 있어서,상기 최종 특징점 선정부는상기 두 개의 빈의 사잇각에 대응하는 가중치, 및 상기 두 개의 빈 각각에 누적된 값으로부터 상기 최종 코너 신뢰도를 산출하는 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 최종 특징점 선정부는상기 산출된 최종 코너 신뢰도가 최종 코너 역치값(threshold value) 이상이면 상기 최종 특징점으로 선정하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
14 14
제2항에 있어서,상기 방위값 할당부는상기 두 개의 빈 각각에 누적된 값에 기반하여 상기 선정된 최종 특징점을 대표하는 방향의 수로 상기 방위값을 할당하는 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치
15 15
코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 장치의 동작 방법에 있어서, 입력 영상의 경사 크기값(Gradient Magnitude) 및 경사 방위값(Gradient Direction)에 기초하여 현재 화소에 대한 에지 패턴 스코어(Edge Pattern Score)를 산출하는 단계;상기 산출된 에지 패턴 스코어에 기초하여 상기 현재 화소에 대한 코너 에지 패턴(Corner Edge Pattern)을 생성하는 단계;상기 생성된 코너 에지 패턴에 기초하여 산출되는 초기 코너 신뢰도와, 초기 코너 역치값(Threshold value)을 비교하여 초기 코너 후보점을 선정하는 단계;상기 선정된 초기 코너 후보점에 기초하여 이웃 화소들에 대한 방위 히스토그램을 생성하는 단계; 및상기 생성된 방위 히스토그램에서 상기 이웃 화소들의 에지 패턴 스코어에 따라 누적된 히스토그램 누적치가 가장 큰 상위 두 개의 빈(bins)에 기초하여 산출되는 최종 코너 신뢰도로부터 최종 특징점을 선정하는 단계를 포함하는 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 방법
16 16
제15항에 있어서,상기 선정된 최종 특징점에 따른 방위값을 할당하는 단계를 더 포함하는 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 방법
17 17
제15항에 있어서,상기 에지 패턴 스코어를 산출하는 단계는상기 현재 화소의 이웃한 두 화소에 대한 상기 경사 크기값과, 상기 경사 방위값을 양자화(quantization)하여 부여된 기설정된 값을 나타내는 경사 방위 가중치로부터 산출하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 방법
18 18
제17항에 있어서,상기 현재 화소에 대한 코너 에지 패턴을 생성하는 단계는상기 산출된 에지 패턴 스코어 중 상위의 두 이웃 화소를 상기 코너 에지 패턴으로 생성하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 방법
19 19
제15항에 있어서,상기 초기 코너 후보점을 선정하는 단계는상기 생성된 코너 에지 패턴의 사잇각에 대응하는 가중치, 및 상기 생성된 코너 에지 패턴에 대응하는 두 이웃 화소 값으로부터 상기 초기 코너 신뢰도를 산출하고, 상기 산출된 초기 코너 신뢰도가 상기 초기 코너 역치값 이상이면 상기 초기 코너 후보점으로 선정하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 방법
20 20
제15항에 있어서,상기 방위 히스토그램을 생성하는 단계는상기 초기 코너 후보점에 기초하여 상기 현재 화소 보다 확장된 영역에서의 상기 이웃 화소들 각각의 경사 방위값과, 참조 방위 마스크의 비교를 통해 상기 이웃 화소들의 방위에 대한 일정량을 히스토그램에 누적하여 상기 방위 히스토그램을 생성하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 방법
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제15항에 있어서,상기 최종 특징점을 선정하는 단계는상기 두 개의 빈의 사잇각에 대응하는 가중치, 및 상기 두 개의 빈 각각에 누적된 값으로부터 상기 최종 코너 신뢰도를 산출하고, 상기 산출된 최종 코너 신뢰도가 최종 코너 역치값(threshold value) 이상이면 상기 최종 특징점으로 선정하는 코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 방법
22 22
제16항에 있어서,상기 방위값을 할당하는 단계는상기 두 개의 빈 각각에 누적된 값에 기반하여 상기 선정된 최종 특징점을 대표하는 방향의 수로 상기 방위값을 할당하는코너 에지 패턴 기반의 영상 특징점 검출 방법
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제15항 내지 제22항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
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