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전역적 문맥을 이용하는 기계 학습 기반의 이미지 압축을 위한 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020016590
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 전역적 문맥을 이용하는 기계 학습 기반의 이미지 압축을 위한 방법 및 장치 가 제공된다. 개시되는 이미지 압축 네트워크는 엔드-투-엔드 조인트 학습 스킴에 대하여 기존의 이미지 품질 향상 네트워크를 채용한다. 이미지 압축 네트워크는 이미지 압측 및 품질 향상을 조인트로 최적화할 수 있다. 이미지 압축 네트워크들 및 이미지 향상 네트워크들은 총 손실를 최소화하는 통합된 아키텍처 내에서 용이하게 조합될 수 있고, 용이하게 조인트되어 최적화될 수 있다.
Int. CL H04N 1/41 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200065289 (2020.05.29)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0138079 (2020.12.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190064882   |   2019.05.31
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이주영 대전광역시 유성구
2 조승현 대전광역시 유성구
3 고현석 대전광역시 유성구
4 권형진 세종특별자치시 새롬
5 김연희 대전광역시 유성구
6 김종호 대전광역시 유성구
7 정세윤 대전광역시 유성구
8 김휘용 대전광역시 유성구
9 최진수 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.05.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0550760-54
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번호 청구항
1 1
입력 이미지에 대해 엔트로피 모델을 사용하는 엔트로피 부호화를 수행하여 비트스트림을 생성하는 단계; 및상기 비트스트림을 전송 또는 저장하는 단계를 포함하는 부호화 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 엔트로피 모델은 문맥-적응형 엔트로피 모델이고,상기 문맥-적응형 엔트로피 모델은 문맥들의 서로 상이한 3 개의 타입들을 활용하는 부호화 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 문맥들은 가우시안 혼합 모델의 파라미터를 추정하기 위해 사용되는 부호화 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 파라미터는 가중치 파라미터, 평균 파라미터 및 표준 편차 파라미터를 포함하는 부호화 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 엔트로피 모델은 문맥-적응형 엔트로피 모델이고,상기 문맥-적응형 엔트로피 모델은 전역 문맥을 사용하는 부호화 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 엔트로피 부호화는 이미지 압축 네트워크 및 품질 향상 네트워크의 결합에 의해 수행되는 부호화 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 품질 향상 네트워크는 매우 깊은 슈퍼 레졸루션(Very Deep Super Resolution; VDSR), 잔차 밀도 네트워크(Residual Dense Network; RDN) 또는 그룹된 잔차 밀도 네트워크(Grouped Residual Dense Network; GRDN)인 부호화 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 입력 이미지에 수평 방향의 패딩 또는 수직 방향의 패딩이 적용되고,상기 수평 방향의 패딩은 상기 입력 이미지의 수직 축 상의 중심에 하나 이상의 행들을 삽입하는 것이고,상기 수직 방향의 패딩은 상기 입력 이미지의 수평 축 상의 중심에 하나 이상의 열들을 삽입하는 것인 부호화 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 수평 방향의 패딩은 상기 입력 이미지의 높이가 k의 배수가 아닐 경우에 수행되고,상기 수직 방향의 패딩은 상기 입력 이미지의 폭이 k의 배수가 아닐 경우에 수행되고,상기 k는 2n이고,상기 n은 상기 입력 이미지에 대한 다운-스케일링들의 개수인 부호화 방법
10 10
제1항에 기재된 부호화 방법에 의하여 생성된 상기 비트스트림을 기록하는 기록 매체
11 11
비트스트림을 획득하는 통신부; 및상기 비트스트림에 대해 엔트로피 모델을 사용하는 복호화를 수행하여 재구축된 이미지를 생성하는 처리부를 포함하는 복호화 장치
12 12
비트스트림을 획득하는 단계; 및상기 비트스트림에 대해 엔트로피 모델을 사용하는 복호화를 수행하여 재구축된 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 복호화 방법
13 13
제12항에 있어서,상기 엔트로피 모델은 문맥-적응형 엔트로피 모델이고,상기 문맥-적응형 엔트로피 모델은 문맥들의 서로 상이한 3 개의 타입들을 활용하는 복호화 방법
14 14
제13항에 있어서,상기 문맥들은 가우시안 혼합 모델의 파라미터를 추정하기 위해 사용되는 복호화 방법
15 15
제14항에 있어서,상기 파라미터는 가중치 파라미터, 평균 파라미터 및 표준 편차 파라미터를 포함하는 복호화 방법
16 16
제12항에 있어서,상기 엔트로피 모델은 문맥-적응형 엔트로피 모델이고,상기 문맥-적응형 엔트로피 모델은 전역 문맥을 사용하는 복호화 방법
17 17
제12항에 있어서,상기 엔트로피 부호화는 이미지 압축 네트워크 및 품질 향상 네트워크의 결합에 의해 수행되는 복호화 방법
18 18
제12항에 있어서,상기 품질 향상 네트워크는 매우 깊은 슈퍼 레졸루션(Very Deep Super Resolution; VDSR), 잔차 밀도 네트워크(Residual Dense Network; RDN) 또는 그룹된 잔차 밀도 네트워크(Grouped Residual Dense Network; GRDN)인 복호화 방법
19 19
제12항에 있어서,상기 재구축된 이미지로부터 수평 방향의 패딩 영역 또는 수직 방향의 패딩 영역이 제거되고,상기 수평 방향의 패딩 영역의 제거는 상기 재구축된 이미지의 수직 축 상의 중심에서 하나 이상의 행들을 제거하는 것이고,상기 수직 방향의 패딩 영역의 제거는 상기 재구축된 이미지의 수평 축 상의 중심에서 하나 이상의 열들을 제거하는 것인 복호화 방법
20 20
제19항에 있어서,상기 수평 방향의 패딩 영역의 제거는 원 이미지의 높이가 k의 배수가 아닐 경우에 수행되고,상기 수직 방향의 패딩 영역의 제거는 상기 원 이미지의 폭이 k의 배수가 아닐 경우에 수행되고,상기 k는 2n이고,상기 n은 상기 원 이미지에 대한 다운-스케일링들의 개수인 복호화 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 ETRI연구개발지원사업 초실감 테라미디어를 위한 AV부호화 및 LF미디어 원천기술 개발