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영상 보정 방법 및 이를 수행하는 장치들

  • 기술번호 : KST2021000963
  • 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 영상 보정 방법 및 이를 수행하는 장치들이 개시된다. 일 실시예에 따른 영상 보정 방법은 객체로부터 획득된 왜곡 영상들에 기초하여 상기 왜곡 영상들에 대한 비공명 주파수 맵들을 생성하는 단계와, 상기 왜곡 영상들 및 상기 비공명 주파수 맵들에 기초하여 상기 왜곡 영상들에 포함된 왜곡이 보정된 보정 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 5/055 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01)
CPC A61B 5/055(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0427(2013.01) G06T 5/001(2013.01) G06T 2207/10088(2013.01)
출원번호/일자 1020190113687 (2019.09.16)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-2215902-0000 (2021.02.08)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210217) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.09.16)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박현욱 대전광역시 유성구
2 권기남 대전광역시 유성구
3 김병재 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.09.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0944235-67
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
4 등록결정서
Decision to grant
2020.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0826778-62
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번호 청구항
1 1
객체로부터 획득된 왜곡 영상들에 기초하여 상기 왜곡 영상들에 대한 비공명 주파수 맵들을 생성하는 단계; 및상기 왜곡 영상들 및 상기 비공명 주파수 맵들에 기초하여 상기 왜곡 영상들에 포함된 왜곡이 보정된 보정 영상을 생성하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 왜곡 영상들은 비공명 주파수에 의한 왜곡이 포함된 자기 공명 영상 쌍인 영상 보정 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 자기 공명 영상 쌍은 극성이 서로 다른 자기장에 의해 상기 객체로부터 획득된 제1 자기 공명 영상 및 제2 자기 공명 영상을 포함하는 영상 보정 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 비공명 주파수 맵들을 생성하는 단계는,인공 신경망을 이용하여 상기 왜곡 영상들에 포함된 왜곡을 나타내는 상기 비공명 주파수 맵들을 생성하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 비공명 주파수 맵들은 상기 왜곡 영상들 중에서 어느 하나의 왜곡 영상을 기준으로 상기 왜곡 영상들에 포함된 왜곡을 나타내는 영상 보정 방법
6 6
제3항에 있어서,상기 비공명 주파수 맵들은,제1 비공명 주파수 맵; 및제2 비공명 주파수 맵을 포함하고,상기 제1 비공명 주파수 맵은 상기 제1 자기 공명 영상을 기준으로 상기 제2 자기 공명 영상에 포함된 왜곡을 나타내고,상기 제2 비공명 주파수 맵은 상기 제2 자기 공명 영상을 기준으로 상기 제1 자기 공명 영상에 포함된 왜곡을 나타내는 영상 보정 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 보정 영상을 생성하는 단계는,상기 제1 자기 공명 영상 및 상기 제1 비공명 주파수 맵에 기초하여 제1 보정 영상을 생성하는 단계;상기 제2 자기 공명 영상 및 상기 제2 비공명 주파수 맵에 기초하여 제2 보정 영상을 생성하는 단계; 및상기 제1 보정 영상 및 상기 제2 보정 영상에 기초하여 상기 보정 영상을 생성하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 제1 보정 영상을 생성하는 단계는,상기 제1 비공명 주파수 맵의 절반 값에 기초하여 상기 제1 보정 영상을 생성하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법
9 9
제7항에 있어서,상기 제2 보정 영상을 생성하는 단계는,상기 제2 비공명 주파수 맵의 절반 값에 기초하여 상기 제2 보정 영상을 생성하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 제1 보정 영상 및 상기 제2 보정 영상에 기초하여 상기 보정 영상을 생성하는 단계는,상기 제1 보정 영상 및 상기 제2 보정 영상을 평균하여 상기 보정 영상을 생성하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법
11 11
통신 모듈; 및상기 통신 모듈을 통해 객체로부터 획득된 왜곡 영상들에 기초하여 상기 왜곡 영상들에 대한 비공명 주파수 맵들을 생성하고, 상기 왜곡 영상들 및 상기 비공명 주파수 맵들에 기초하여 상기 왜곡 영상들에 포함된 왜곡이 보정된 보정 영상을 생성하는 프로세서를 포함하는 영상 보정 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 왜곡 영상들은 비공명 주파수에 의한 왜곡이 포함된 자기 공명 영상 쌍인 영상 보정 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 자기 공명 영상 쌍은 극성이 서로 다른 자기장에 의해 상기 객체로부터 획득된 제1 자기 공명 영상 및 제2 자기 공명 영상을 포함하는 영상 보정 장치
14 14
제11항에 있어서,상기 프로세서는,인공 신경망을 이용하여 상기 왜곡 영상들에 포함된 왜곡을 나타내는 상기 비공명 주파수 맵들을 생성하는 제1 생성기를 포함하는 영상 보정 장치
15 15
제14항에 있어서,상기 비공명 주파수 맵들은 상기 왜곡 영상들 중에서 어느 하나의 왜곡 영상을 기준으로 상기 왜곡 영상들에 포함된 왜곡을 나타내는 영상 보정 장치
16 16
제13항에 있어서,상기 비공명 주파수 맵들은,제1 비공명 주파수 맵; 및제2 비공명 주파수 맵을 포함하고,상기 제1 비공명 주파수 맵은 상기 제1 자기 공명 영상을 기준으로 상기 제2 자기 공명 영상에 포함된 왜곡을 나타내고,상기 제2 비공명 주파수 맵은 상기 제2 자기 공명 영상을 기준으로 상기 제1 자기 공명 영상에 포함된 왜곡을 나타내는 영상 보정 장치
17 17
제16항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 자기 공명 영상 및 상기 제1 비공명 주파수 맵에 기초하여 제1 보정 영상을 생성하고, 상기 제2 자기 공명 영상 및 상기 제2 비공명 주파수 맵에 기초하여 제2 보정 영상을 생성하고, 상기 제1 보정 영상 및 상기 제2 보정 영상에 기초하여 상기 보정 영상을 생성하는 제2 생성기를 포함하는 영상 보정 장치
18 18
제17항에 있어서,상기 제2 생성기는,상기 제1 비공명 주파수 맵의 절반 값에 기초하여 상기 제1 보정 영상을 생성하는 영상 보정 장치
19 19
제17항에 있어서,상기 제2 생성기는,상기 제2 비공명 주파수 맵의 절반 값에 기초하여 상기 제2 보정 영상을 생성하는 영상 보정 장치
20 20
제19항에 있어서,상기 제2 생성기는,상기 제1 보정 영상 및 상기 제2 보정 영상을 평균하여 상기 보정 영상을 생성하는 영상 보정 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 울산과학기술원 혁신성장동력프로젝트사업(인공지능) 의사결정 이유를 설명할 있는 인간 수준의 학습.추론 프레임워크 개발