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1. 发明专利

KR102224260B1 KR102224260B1 - Method for removing moire pattern based on deep learning, recording medium and device for performing the method 有权
公开(公告)号：KR102224260B1
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：KR1020190178784A
申请日：2019-12-31
申请人： 고려대학교 산학협력단
发明人： 고성제 , 김준연 , 신홍규
IPC分类号： H04N5/21 , G06F17/15 , G06N3/08
CPC分类号： H04N5/21 , G06F17/153 , G06N3/08
摘要： 딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 방법은, 디스플레이 장치를 촬영한 영상이 입력되면, 입력 영상의 데이터를 (여기서, n은 자연수)의 합성곱(convolution) 연산을 수행하는 단계; 상기 의 합성곱 연산이 수행된 데이터를 이후 합성곱의 누적 입력으로 반영하는 (여기서, j는 0, 1, 2, ..., n)번의 누적 합성곱 연산 및 번의 다운 샘플링을 반복적으로 수행하는 단계; 상기 번의 누적 합성곱 연산 및 번의 다운 샘플링이 수행된 데이터를 번의 업 샘플링 및 (여기서, k는 n-1, ..., 2, 1, 0)번의 누적 합성곱 연산을 반복적으로 수행하는 단계; 상기 번의 업 샘플링 및 번의 누적 합성곱 연산이 수행된 데이터를 무아레 패턴을 갖는 개 채널의 데이터로 출력하는 단계; 및 상기 무아레 패턴을 갖는 개 채널의 데이터를 상기 입력 영상의 데이터와 비교 학습하여, 무아레 패턴을 제거한 영상을 출력하는 단계;를 포함한다. 이에 따라, 카메라로 디스플레이 장치를 촬영할 경우 나타나는 무아레 패턴을 제거하면서, 디스플레이 상에 나타난 영상의 화질을 향상시킬 수 있다.

2. 发明申请

WO2013047954A1 배경의 특징점으로부터 획득한 전역 움직임을 이용하여 영상을 안정화하는 영상 촬영 장치 및 방법 审中-公开
标题翻译：图像捕获设备和使用从背景技术中获得的全局运动来稳定图像的方法
公开(公告)号：WO2013047954A1
公开(公告)日：2013-04-04
申请号：PCT/KR2011/009658
申请日：2011-12-15
申请人： 고려대학교 산학협력단 , 고성제 , 왕태식 , 강석재 , 이효태
发明人： 고성제 , 왕태식 , 강석재 , 이효태
IPC分类号： G06T7/20
CPC分类号： G06T5/003 , G06T2207/20201 , H04N5/23254
摘要： 배경의 특징점으로부터 획득한 전역 움직임을 이용하여 영상을 안정화하는 영상 촬영 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명은, 특징점을 배경(background)에 위치하는 특징점과 전경(foreground)에 위치하는 특징점으로 구분하고 배경에 위치한 특징점만을 기초로 추정된 전역 움직임을 이용하여 영상을 안정화한다. 본 발명에 따르면, 특징점을 배경에 위치한 특징점과 전경에 위치한 특징점으로 구분하고 배경에 위치한 특징점만을 기초로 추정된 전역 움직임을 이용하여 영상을 안정화함으로써, 전경에 움직이는 객체가 있는 영상에서도 효과적으로 전역 움직임을 추정할 수 있어 디지털 영상 안정화 성능을 향상시킬 수 있다.
摘要翻译：本发明涉及一种通过使用从背景中的特征获得的全局运动来稳定图像的图像捕获装置和方法。本发明将特征分为背景中的特征和前景中的特征，并且通过使用仅基于背景中的特征估计的全局运动来稳定图像。根据本发明，通过使用仅基于背景中的特征估计的全局运动，通过将特征分类为背景中的特征和前景中的特征以及稳定图像，可以有效地估计来自图像的全局运动，其中移动物体处于前景，从而增强数字图像的稳定性能。

3. 发明申请

WO2018048287A1 가상 현실 컨텐트의 영상을 투영하기 위한 영상 처리 방법 및 장치 审中-公开
标题翻译：用于投影虚拟现实内容的图像的图像处理方法和装置
公开(公告)号：WO2018048287A1
公开(公告)日：2018-03-15
申请号：PCT/KR2017/009994
申请日：2017-09-12
申请人： 삼성전자 주식회사 , 고려대학교 산학협력단
发明人： 최병두 , 고성제 , 송재연 , 입에릭 , 이성호 , 김성태
IPC分类号： G06T19/00 , G06T3/00 , G09F19/18
摘要： 본 발명은, 센서 네트워크(Sensor Network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication) 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)을 위한 기술과 관련된 것이다. 본 발명은, 상기 기술을 기반으로 하는 지능형 서비스(스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 활용될 수 있다. 본 발명은 가상 현실 컨텐트를 위한 효율적인 영상 처리 방법 및 장치에 대한 것으로서, 본 발명의 실시 예에 따른 가상 현실 컨텐트의 영상을 투영하기 위한 영상 처리 방법은, 360도 영상 표현을 위한 구형 영상의 앞 부분과 뒷 부분을 구분하여 투영된 제1 평면 영상을 획득하는 과정과, 픽셀 위치를 근거로 상기 제1 평면 영상을 샘플링하여 투영된 제2 평면 영상을 생성하는 과정과, 상기 제2 평면 영상을 부호화하는 과정을 포함한다.
摘要翻译：
本发明涉及的技术用于传感器网络（传感器网络），机器对机器（机器对机器，M2M），MTC（机器类型通信）和物联网（物联网，IOT）会的。本发明可以在智能服务可以用于基于该技术（智能家居，智能楼宇，智能城市，智能卡，或连接汽车，医疗，数字教育，零售，保安和安全服务等）。根据本发明的示例性实施例的用于投影虚拟现实内容的图像的图像处理方法包括以下步骤：该方法包括分离所述后部，以获得投影第一平面图像，并通过基于该像素位置采样第一平面图像产生第二平面图像投影的处理的步骤，并且其中，所述编码的第二平面图像。

4. 发明申请

WO2020111382A1 단일 영상을 기반으로 한 인버스 톤 매핑의 최적화 장치 및 방법, 상기 방법을 수행하기 위한 기록 매체 审中-公开
公开(公告)号：WO2020111382A1
公开(公告)日：2020-06-04
申请号：PCT/KR2019/001177
申请日：2019-01-28
申请人： 고려대학교 산학협력단
发明人： 고성제 , 엄광현 , 조성진 , 국형근 , 김승욱
IPC分类号： G06T5/00 , G06T5/30
摘要： 본 발명은 LDR(Low Dynamic Range) 이미지를 이용하여 고품질의 HDR(High Dynamic Range) 이미지로 재구성할 수 있도록 구현한 단일 영상을 기반으로 한 인버스 톤 매핑의 최적화 장치 및 방법, 상기 방법을 수행하기 위한 기록 매체에 관한 것으로, ITM(Inverse Tone Mapping) 연산자(Operator)에 LDR(Low Dynamic Range) 이미지를 입력시키는 단계; ITM 연산자에 의한 결과값을 TM(Tone Mapping) 연산자에 입력시키는 단계; TM 연산자에 의한 결과값을 HDR 휘도(Luminance) 판독을 위한 문턱값과 비교하는 단계; 및 문턱값보다 작은 TM 연산자에 의한 결과값을 HDR(High Dynamic Range) 이미지로 선택하는 단계를 포함한다.

5. 发明申请

WO2012063994A1 트레이닝 기반의 자동 초점 장치 및 방법 审中-公开
标题翻译：基于训练的自动聚焦设备和方法
公开(公告)号：WO2012063994A1
公开(公告)日：2012-05-18
申请号：PCT/KR2010/009367
申请日：2010-12-27
申请人： 고려대학교 산학협력단 , 고성제 , 한종우 , 이승용 , 이효태
发明人： 고성제 , 한종우 , 이승용 , 이효태
IPC分类号： G03B13/36 , H04N5/232
CPC分类号： G03B13/36 , H04N5/23212
摘要： 트레이닝 기반의 자동 초점 장치 및 방법이 개시된다. 특징 벡터 산출부는 사전에 설정된 간격으로 이격된 복수의 초점 위치에서 순차적으로 대상영역을 촬영하여 얻 어진 복수의 입력영상 중에서 서로 인접한 입력영상으로부터 산출된 초점값의 변화 율을 기초로 대상영역에 대응하는 특징 벡터를 산출한다. 초점 위치 결정부는 복수 의 기준 특징 벡터 및 각각의 기준 특징 벡터에 대응하는 기준 초점 위치가 저장된 데이터베이스에서 대상영역에 대응하는 특징 벡터와의 차가 최소인 기준 특징 벡터 에 대응하여 저장된 기준 초점 위치를 대상영역을 촬영하기 위한 최적 초점 위치로 결정한다. 본 발명에 따르면, 대상영역의 촬영을 위한 최적 초점 위치를 결정하는 데 있어서, 초점값을 기준으로 하는 것이 아닌 인접한 영상 사이에서의 초점값 변 화율을 기초로 산출된 특징 벡터를 사용하여 데이터베이스에 저장된 초점 위치를 검색함으로써, 기존의 자동 초점 기법에 비해 크게 향상된 속도를 가지며, 신뢰할 수 있는 정확도를 보인다.
摘要翻译：公开了一种基于训练的自动对焦设备和方法。特征矢量计算单元在通过依次拍摄多个目标区域而获得的多个输入图像之中的基础上，基于从相邻输入图像计算的焦点值的变化率，计算与目标区域相对应的特征向量以预设间隔分开的对焦位置。焦点位置确定单元确定与对应于与数据库中的目标区域相对应的特征向量具有最小差异的参考特征向量存储的参考焦点位置作为用于拍摄目标区域的最佳聚焦位置，其中存储对应于每个参考特征向量的多个参考特征向量和参考对焦位置。根据本发明，当确定用于拍摄目标区域的最佳聚焦位置时，通过使用基于相邻图像之间的聚焦值的变化率而计算的特征向量来搜索存储在数据库中的焦点位置，而不是基于焦点值，从而与现有的自动对焦技术相比提供了极大的改进的速度，并且显示出可靠的准确性。

6. 发明申请

WO2023058999A1 관심객체 검출장치, 방법 및 이를 위한 컴퓨터 판독가능 프로그램 审中-公开
公开(公告)号：WO2023058999A1
公开(公告)日：2023-04-13
申请号：PCT/KR2022/014745
申请日：2022-09-30
申请人： 고려대학교 산학협력단
发明人： 고성제 , 조성진 , 이소열
IPC分类号： G06T7/11 , G06V10/40 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 관심객체 검출장치, 방법 및 이를 위한 컴퓨터 판독가능 프로그램이 개시된다. 본 발명에 따른 관심객체 검출장치는 입력 이미지 상에서 적어도 하나 이상의 앵커 박스에 기반하여 관심 객체를 검출하는 관심객체 검출장치로서, 상기 입력 이미지로부터 상기 앵커 박스의 형상에 기초한 복수의 다중확장- 특징맵을 추출하는 다중확장-특징맵 추출부, 각각의 다중확장-특징맵에서 추출된 특징들을 결합하여 결합 특징맵을 생성하는 특징결합부 및 상기 결합 특징맵으로부터 오프셋(offset)을 예측하여 상기 관심 객체를 검출하는 객체검출부를 포함한다. 따라서, 상술한 본 발명에 따르면, 입력 이미지에서 앵커 박스의 다양한 형상에 기초한 다중확장-특징맵들을 추출하고, 이들의 특징들을 상호 결합한 결합 특징맵으로부터 관심 객체를 검출하므로 객체의 형상에 보다 강인하게 객체 검출이 수행될 수 있다.

7. 发明申请

WO2022145988A1 인공지능을 이용한 안면부 골절 판독 장치 및 방법 审中-公开
公开(公告)号：WO2022145988A1
公开(公告)日：2022-07-07
申请号：PCT/KR2021/020079
申请日：2021-12-28
申请人： 고려대학교 산학협력단
发明人： 문경철 , 고성제
IPC分类号： G16H30/40 , G16H50/70 , G16H30/20 , G06N20/00 , A61B5/00 , G06T7/11
摘要： 인공지능을 이용한 안면부 골절 판독 장치 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 안면부 골절 판독 방법은, 안면부 골절 환자에 대하여 촬영된 복수의 학습 영상을 포함하는 학습 데이터를 준비하는 단계, 상기 학습 데이터에 기초하여, 대상자의 안면을 촬영한 대상 영상이 입력되면 상기 대상 영상으로부터 상기 대상자의 안면부 골절과 연계된 정보를 출력하는 인공지능 기반의 판별 모델을 학습시키는 단계, 상기 대상 영상을 수신하는 단계 및 상기 판별 모델에 기초하여 상기 대상 영상에 대한 상기 안면부 골절과 연계된 정보를 도출하는 단계를 포함할 수 있다.

8. 发明申请

WO2010114283A9 비디오 신호 처리 방법 및 장치 审中-公开
公开(公告)号：WO2010114283A9
公开(公告)日：2010-10-07
申请号：PCT/KR2010/001936
申请日：2010-03-30
申请人： 엘지전자 주식회사 , 고려대학교 산학협력단 , 전병문 , 박준영 , 최영희 , 박승욱 , 김정선 , 정승원 , 고성제 , 백승진
发明人： 전병문 , 박준영 , 최영희 , 박승욱 , 김정선 , 정승원 , 고성제 , 백승진
IPC分类号： H04N7/24
摘要： 본 발명은 비디오 신호를 수신하는 단계; 상기 비디오 신호 내의 현재 프레임을 블록 단위로 복호화하여 복원된 프레임을 생성하는 단계; 제 1플래그 및 제 2플래그를 획득하여 플래그 정보에 기반하여 비디오 신호로부터 슬라이스마다 적응적으로 결정된 필터 계수를 획득하거나, 기결정된 필터 계수를 이용하여 디블록킹 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 비디오 신호 처리 방법 및 장치가 개시된다. 또한 본 발명에서는 효율적으로 모션 벡터를 결정하여 움직임 예측을 수행하는 화면간 예측 방법 및 레지듀얼 영상에 대한 화면간 예측 수행 방벙을 포함하는 비디오 신호 처리 방법이 개시된다. 본 발명에 따르면 비디오 신호처리 방법에 따르면 정확한 움직임 예측 및 레지듀얼 영상에 대한 예측을 수행함으로써, 비디오 신호의 압축 부호화 효율을 높이고, 영상 복원시 발생하는 왜곡을 제거하고 원 영상에 가깝게 복원할 수 있는 필터링 연산을 수행함으로써, 복원 영상의 품질을 향상시킬 수 있다.

9. 发明申请

WO2022114764A1 X-ray 검사를 위한 디테일 복원 및 톤 매핑 네트워크 장치, 이를 이용한 영상 변환 방법 및 이를 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터-판독가능매체 审中-公开
公开(公告)号：WO2022114764A1
公开(公告)日：2022-06-02
申请号：PCT/KR2021/017364
申请日：2021-11-24
申请人： 고려대학교 산학협력단
发明人： 고성제 , 조성진 , 엄광현 , 김효영
IPC分类号： G06T5/00 , G01N23/04 , G01N23/10 , G06T11/00 , G06N3/08
摘要： 본 발명은 X-ray 검사를 위한 디테일 복원 및 톤 매핑 네트워크 장치에 관한 것으로, 본 발명에 따르면, X-ray 검사를 위한 디테일 복원 및 톤 매핑 네트워크 장치에 있어서, HDR 영상을 수신받아 HDR 영상의 디테일을 복원하는 디테일-복원 네트워크 및 상기 디테일-복원 네트워크로부터 처리된 디테일 복원 영상을 수신받아 복원된 디테일을 보존하면서 LDR 영상으로 변환하는 톤 매핑 네트워크를 포함하는 디테일 복원 및 톤 매핑 네트워크 장치를 제공할 수 있다. 또한 X-ray 검사를 위한 디테일 복원 및 톤 매핑 네트워크 장치를 이용한 영상 변환 방법에 있어서, 디테일-복원 네트워크에 HDR 영상이 입력되는 영상입력단계, 상기 디테일-복원 네트워크가 입력된 상기 HDR 영상의 디테일을 복원하는 디테일복원단계 및 톤 매핑 네트워크가 상기 디테일-복원 네트워크로부터 처리된 디테일 복원 영상을 수신받아 복원된 디테일을 보존하면서 LDR 영상으로 변환하는 영상변환단계를 포함하는 영상 변환 방법을 제공할 수 있다.

10. 发明申请

WO2012173320A1 다중 영상 합성을 위한 컬러 밸런싱 장치 및 방법 审中-公开
标题翻译：用于多图像合成的彩色平衡装置及其方法
公开(公告)号：WO2012173320A1
公开(公告)日：2012-12-20
申请号：PCT/KR2012/000208
申请日：2012-01-09
申请人： 고려대학교 산학협력단 , 고성제 , 김승균 , 정승원
发明人： 고성제 , 김승균 , 정승원
IPC分类号： H04N9/73 , H04N9/04
CPC分类号： G06T11/001 , G06T11/60 , H04N9/735
摘要： 다중 영상 합성을 위한 컬러 밸런싱 장치 및 방법이 개시된다. 자동 화이트 밸런스부는 인접한 장면을 순차적으로 촬영하여 얻어진 복수의 입력 영상 각각에 대하여 입력 영상을 대표하는 중립 색상과 기 정의된 표준 광원들의 색도를 비교하여 중립 색상과 가장 근접한 표준 광원을 기준 광원으로 결정하고, 기준 광원을 기반으로 입력 영상에 대한 화이트 밸런스를 수행한다. 본 발명에 따르면, 기존의 광역 영상 합성의 복잡한 연산을 피하고, 다중 광원을 고려한 광원 예측 기법을 통해 자연스런 광역 합성 영상을 생성할 수 있다.
摘要翻译：公开了一种用于多图像合成的色彩平衡装置及其方法。自动白平衡单元将表示输入图像的中性色彩与通过顺序捕获相邻场景获得的多个输入图像中的每一个的预定标准光源的色度进行比较，将最接近的标准光源确定为要用作中性色的参考光源，然后基于参考光源对输入的图像执行白平衡。根据本发明，在没有现有广域图像合成的复杂计算的情况下，可以通过考虑多个光源的光源预测技术来生成自然广域合成图像。

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