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1. 发明专利

KR102232524B1 KR102232524B1 - Image generating apparatus and method for generating image 有权
公开(公告)号：KR102232524B1
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：KR1020140146388A
申请日：2014-10-27
申请人： 삼성전자주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 이태희 , 전해곤 , 권인소
IPC分类号： H04N13/00 , H04N13/20
摘要： 이미지 생성 방법을 개시한다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 생성 방법은, 기준 영상과 시점이 상이한 비교 영상을 주파수 도메인으로 변환하는 단계와, 상기 주파수 도메인으로 변환된 비교 영상의 위상을 변화시키는 단계와, 상기 위상이 변화된 비교 영상을 픽셀 도메인으로 변환하는 단계와, 상기 기준 영상의 픽셀과 이에 대응되는 상기 비교 영상의 픽셀에 대해서 레이어 별로 비용체적(cost volume)을 계산하는 단계와, 상기 계산된 비용체적이 최소인 레이어를 상기 기준 영상의 픽셀에 대한 뎁스값으로 설정하는 단계와, 상기 설정된 뎁스값을 기초로 뎁스맵을 생성하는 단계를 포함한다.

2. 发明申请

WO2020256339A1 전자 장치 및 이의 제어 방법 审中-公开
公开(公告)号：WO2020256339A1
公开(公告)日：2020-12-24
申请号：PCT/KR2020/007554
申请日：2020-06-11
申请人： 삼성전자주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 김경수 , 김성진 , 정윤재 , 권인소 , 김다훈 , 우상현
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/20 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 전자 장치 및 이의 제어 방법이 제공된다. 본 전자 장치는 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 메모리 및 상기 메모리와 연결되어 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 영상을 제1 인공 지능 모델에 입력하여 상기 영상에 포함된 복수의 이미지의 특징 데이터를 획득하고, 상기 복수의 이미지의 특징 데이터를 바탕으로 상기 영상의 복수의 키 프레임(key frame)을 획득하고, 상기 복수의 키 프레임 중 적어도 하나를 제외한 나머지 키 프레임을 제2 인공 지능 모델의 제1 인공 신경망에 입력하여 상기 나머지 키 프레임의 제1 특징 데이터를 획득하고, 상기 나머지 키 프레임의 제1 특징 데이터를 상기 제2 인공 지능 모델의 제2 인공 신경망에 입력하여 상기 나머지 키 프레임간의 관계에 대한 정보를 포함하는 제2 특징 데이터를 획득하고, 상기 제2 특징 데이터를 바탕으로 상기 복수의 키 프레임 대한 텍스트를 획득할 수 있다.

3. 发明申请

WO2020101434A1 영상의 리타겟팅을 위한 영상 처리 장치 및 방법 审中-公开
公开(公告)号：WO2020101434A1
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：PCT/KR2019/015668
申请日：2019-11-15
申请人： 삼성전자 주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 박두복 , 조동현 , 권인소 , 남현우 , 전강원
IPC分类号： G06T3/40 , G06T5/20 , G06N3/02
摘要： 소정 종횡비에 따라 원본 영상으로부터 크기가 변경된 리사이징 영상을 획득하는 단계; 리사이징 영상을 미리 훈련된 신경망 모델에 입력하는 단계; 및 신경망 모델에서 출력되는 시프트 맵에 기초하여 리사이징 영상으로부터 변환된 리타겟팅 영상을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 일 실시예에 따른 영상 처리 방법이 개시된다.

4. 发明申请

WO2019098414A1 약한 지도 학습에 기초한 뉴럴 네트워크의 계층적 학습 방법 및 장치 审中-公开
公开(公告)号：WO2019098414A1
公开(公告)日：2019-05-23
申请号：PCT/KR2017/013003
申请日：2017-11-16
申请人： 삼성전자 주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 김경수 , 권인소 , 김다훈 , 조동현 , 김성진
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/04
CPC分类号： G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 본 개시는 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공지능(AI) 시스템 및 그 응용에 관련된 것이다. 특히, 본 개시는 인공지능 시스템 및 그 응용에 따른 뉴럴 네트워크의 계층적 학습 방법으로, 시멘틱 세그멘테이션을 생성하도록 설정된 제 1 학습 네트워크 모델에 소스 학습 이미지를 적용하여 제 1 활성화 맵을 생성하고, 시멘틱 세그멘테이션을 생성하도록 설정된 제 2 학습 네트워크 모델에 소스 학습 이미지를 적용하여 제 2 활성화 맵을 생성하고, 제 1 활성화 맵 및 제 2 활성화 맵에 기초하여, 소스 학습 이미지의 라벨링된 데이터로부터 손실을 산출하고, 손실에 기초하여 제 1 학습 네트워크 모델 및 제 2 학습 네트워크 모델을 구성하는 복수의 네트워크 노드들의 가중치를 업데이트할 수 있다.

5. 发明申请

WO2018155777A1 열화상 영상 기반의 거리 추정 장치 및 방법 그리고 이를 위한 신경망 학습 방법 审中-公开
公开(公告)号：WO2018155777A1
公开(公告)日：2018-08-30
申请号：PCT/KR2017/009273
申请日：2017-08-24
申请人： 한국과학기술원
发明人： 권인소 , 최유경 , 김남일 , 황순민
IPC分类号： G06T7/70 , G06T7/90 , G06N3/08 , G06N3/06
摘要： 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 거리 추정 장치로서, 촬영된 제 1 컬러 영상, 상기 제 1 컬러 영상에 기하학적으로 정렬된 학습용 열화상 영상, 그리고 상기 제 1 컬러 영상과 동시에 촬영된 제 2 컬러 영상을 학습 영상 셋트로 저장하는 데이터베이스, 그리고 상기 학습용 열화상 영상을 입력받아 색차 영상 (Chromaticity)과 양안 시차 영상 (Disparity)를 출력하는 신경망을 비 교사 학습시키는 학습 장치를 포함한다. 상기 학습 장치는 상기 제 2 컬러 영상, 상기 색차 영상 그리고 상기 양안 시차 영상을 기초로 상기 제 1 컬러 영상을 추정하고, 추정한 영상과 상기 제 1 컬러 영상의 차이를 최소화하도록 상기 신경망을 학습시킨다.

6. 发明公开

KR1020160049371A 이미지 생성 장치 및 이미지 생성 방법 审中-实审
标题翻译：图像生成装置和图像生成方法
公开(公告)号：KR1020160049371A
公开(公告)日：2016-05-09
申请号：KR1020140146388
申请日：2014-10-27
申请人： 삼성전자주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 이태희 , 전해곤 , 권인소
IPC分类号： H04N13/00 , H04N13/02
摘要： 이미지생성방법을개시한다. 본발명의일 실시예에따른이미지생성방법은, 기준영상과시점이상이한비교영상을주파수도메인으로변환하는단계와, 상기주파수도메인으로변환된비교영상의위상을변화시키는단계와, 상기위상이변화된비교영상을픽셀도메인으로변환하는단계와, 상기기준영상의픽셀과이에대응되는상기비교영상의픽셀에대해서레이어별로비용체적(cost volume)을계산하는단계와, 상기계산된비용체적이최소인레이어를상기기준영상의픽셀에대한뎁스값으로설정하는단계와, 상기설정된뎁스값을기초로뎁스맵을생성하는단계를포함한다.
摘要翻译：公开了一种图像生成方法。根据本发明的实施例，图像生成方法包括：将具有不同视图的比较图像从参考图像转换为频域的步骤; 改变转换为频域的比较图像的相位的步骤; 将相变的比较图像转换为像素域的步骤; 对于与参考图像的像素相对应的比较图像的像素计算每层的成本体积的步骤; 将计算出的成本量最小的层设置为参考图像的像素的深度值的步骤; 以及使用所设定的深度值生成深度图的步骤。

7. 发明公开

KR1020090102492A 다중 카메라 시스템에서의 오브젝트의 동적 정보를 이용한시공간 교정 추적 방법 및 그 장치 有权
标题翻译：空间校准与跟踪方法与装置与多个摄像机系统中的对象动态
公开(公告)号：KR1020090102492A
公开(公告)日：2009-09-30
申请号：KR1020080027968
申请日：2008-03-26
申请人： 삼성전자주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 정문식 , 권인소 , 방가운
IPC分类号： H04N7/18 , H04N5/262
CPC分类号： G06T7/80 , G06T5/40 , G06T7/292
摘要： PURPOSE: A spatial-temporal correcting method and an apparatus thereof using dynamic information of an object in a multi camera system are provided to perform temporal correction between cameras by evaluating rotation and translation between the cameras. CONSTITUTION: A usage time delay free-air correction tracing method is the dynamic information of an object at the multiple camera system as follows. The shape information and visual space information of an object are extracted from an image photographed in the camera of the plural number(S710). The locus of an object is traced based on the extracted shape information, and the spatiotemporal information(S720). A correction between the camera of the plural number is executed based on the locus of the tracked object(S730).
摘要翻译：目的：提供使用多摄像机系统中的物体的动态信息的空间 - 时间校正方法及其装置，以通过评估摄像机之间的旋转和平移来执行摄像机之间的时间校正。构成：使用时间延迟自由空气校正跟踪方法是多个摄像机系统上的物体的动态信息如下。从多个摄像机拍摄的图像中提取对象的形状信息和视觉空间信息（S710）。基于提取的形状信息和时空信息来跟踪对象的轨迹（S720）。基于跟踪对象的轨迹来执行多个摄像机之间的校正（S730）。

8. 发明公开

KR1020090082816A 평행한 레이저 빔을 이용한 다중 카메라 교정 방법 및시스템 无效
标题翻译：使用并行激光束的多相机校准方法和系统
公开(公告)号：KR1020090082816A
公开(公告)日：2009-07-31
申请号：KR1020080008783
申请日：2008-01-28
申请人： 삼성전자주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 정문식 , 권인소 , 방가운 , 박규태 , 김태민
IPC分类号： H04N13/00 , H04N5/232
CPC分类号： H04N5/232 , H04N13/246
摘要： A multi-camera correcting method using a parallel laser beam and a system thereof are provided to enable calibration of a multi-camera even without a large-sized calibration grating required to obtain a pattern image, when a camera installation environment is large. A laser beam irradiator irradiates at least more than two pairs of visible laser beams(105) which are parallel to each other. Camera units(110,120,130) generate measurement values on a direction and a distance of the laser beams. Based on the measurement values and a relation of the direction and the distance between the laser beams, a camera variable extractor extracts directional values and parallel moving values among the cameras. A camera calibration unit calibrates the cameras based on the directional values and the parallel moving values.
摘要翻译：提供了使用平行激光束的多摄像机校正方法及其系统，以便在摄像机安装环境较大时，即使没有获得图案图像所需的大尺寸校准光栅，也能够对多摄像机进行校准。激光束照射器照射彼此平行的至少两对可见激光束（105）。相机单元（110,120,130）在激光束的方向和距离上产生测量值。基于测量值和激光束之间的方向和距离的关系，相机变量提取器提取相机中的方向值和平行移动值。相机校准单元根据方向值和平行移动值校准摄像机。

9. 发明授权

KR101456861B1 다중 카메라 시스템에서의 오브젝트의 동적 정보를 이용한시공간 교정 추적 방법 및 그 장치 有权
标题翻译：空间校准与跟踪方法与装置与多个摄像机系统中的对象动态
公开(公告)号：KR101456861B1
公开(公告)日：2014-11-03
申请号：KR1020080027968
申请日：2008-03-26
申请人： 삼성전자주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 정문식 , 권인소 , 방가운
IPC分类号： H04N7/18 , H04N5/262
摘要： 본 발명은 다중 카메라 시스템에서의 오브젝트의 동적 정보를 이용한 시공간 교정 추적 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 복수개의 카메라에서 촬영된 영상에서 오브젝트의 형태 정보, 및 시공간(spatio-temporal) 정보를 추출하고, 상기 추출된 형태 정보, 시간 정보, 및 공간 정보에 기초하여, 상기 오브젝트의 궤적을 추적하며, 상기 추적된 오브젝트의 궤적에 기초하여, 상기 복수개의 카메라 간의 교정을 실행한다.
카메라, 오브젝트, 궤적 추적, 교정

10. 发明公开

KR1020160084743A 이미지 처리를 위한 이미지 생성 장치 및 방법 审中-实审
标题翻译：图像生成装置和图像处理方法
公开(公告)号：KR1020160084743A
公开(公告)日：2016-07-14
申请号：KR1020150001383
申请日：2015-01-06
申请人： 삼성전자주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 이태희 , 복윤수 , 권인소
IPC分类号： G06T15/00
CPC分类号： G06T15/00
摘要： 이미지처리를위한이미지생성장치및 방법이개시된다. 본발명에따른이미지처리방법은촬영된영상으로부터로우이미지(raw image)를획득하는단계, 로우이미지에포함된복수의마이크로렌즈각각에대한직선특징량을산출하는단계, 추출된직선특징량을투영모델에적용하여투영모델에포함된변수들의초기해를계산하는단계, 비선형최적화를이용하여투영모델에포함된변수들의초기해를정제하는단계및 투영모델을바탕으로복수의서브이미지를생성하는단계를포함한다. 이에따라, 이미지생성장치는촬영된영상으로부터기하학적으로의미있는서브이미지를생성할수 있다.
摘要翻译：公开了一种用于图像处理的图像生成装置和方法。根据本发明的图像处理方法包括以下步骤：从捕获的图像获得原始图像; 计算原始图像中包含的多个微透镜中的每一个的直线的特征量; 通过将提取的特征量的直线应用于投影模型来计算投影模型中包含的变量的初始值; 通过非线性优化来优化投影模型中包含的变量的初始值; 以及基于投影模型生成多个子图像。因此，图像生成装置可以从捕获的图像生成几何意义上的子图像。

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