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公开(公告)号：WO2011149145A1
公开(公告)日：2011-12-01
申请号：PCT/KR2010/004928
申请日：2010-07-24
Applicant: 중앙대학교 산학협력단 , 백준기 , 김태경
CPC classification number: G06K9/481 , G06T7/12 , G06T7/194 , G06T7/254 , G06T2207/10016 , G06T2207/20021 , G06T2207/30196 , G06T2207/30232
Abstract: 형태와 특징 정보를 이용한 비정형 객체 추적 장치 및 그 방법이 개시된다. 배경 생성부는 연속적으로 입력되는 영상 프레임을 기초로 배경 영상을 생성하고, 영상 프레임들로부터 검출된 객체의 움직임 여부에 따라 배경 영상을 갱신한다. 움직임 검출부는 배경 영상과 입력 영상 프레임 사이에 차이가 존재하는 블록들을 모두 포함하는 사각형을 움직임 영역의 검출 결과로 출력한다. 형상 제어점 추출부는 검출된 움직임 영역으로부터 형상 제어점(Shape Control Point : SCP)을 추출한다. 객체 추적부는 객체 교합의 발생여부에 따라 상기 추출된 형상 제어점들을 기초로 블록 기반 정합 알고리즘을 수행하여 객체를 추적하거나, 무게 중심에 기반한 블록 정합 알고리즘 또는 주기적 갱신 기반 블록 정합 알고리즘에 의해 객체를 추적한다.
Abstract translation: 公开了一种用于使用形状和特征信息跟踪非刚性对象的装置和方法。 背景产生单元基于连续输入的图像帧生成背景图像，并且根据从图像帧检测到物体的移动是否更新背景图像。 作为移动区域的检测结果，运动检测单元输出包括背景图像和输入图像帧之间的差异的块的矩形。 形状控制点提取单元从检测到的移动区域提取形状控制点（SCP）。 对象跟踪单元根据提取的SCP根据对象是否被组合，通过基于块的匹配算法来跟踪对象，或者通过基于质心的块匹配算法或周期性更新算法跟踪对象， 基于块的匹配算法。
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公开(公告)号：WO2014208963A1
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：PCT/KR2014/005535
申请日：2014-06-23
Applicant: 중앙대학교 산학협력단
CPC classification number: G06T7/215 , G06K9/00771 , G06K9/4642 , G06K2009/4666 , G06T7/246 , G06T7/44 , G06T2207/20012 , G06T2207/20016 , G06T2207/20021 , G06T2207/30232
Abstract: 적응적 블록 분할을 이용한 다중 객체 검출 장치가 개시된다. 객체 윤곽 추출부는 로컬 바이너리 패턴(LBP : Local Binary Pattern)과 인접 영상 간 차분 영상(frame difference)을 이용하여 객체의 윤곽 정보를 추출한다. 적응적 블록 분할부는 추출된 객체의 윤곽 정보를 토대로 겹치지 않는 객체의 블록 분할을 적응적으로 수행한다. 모션 양자화부는 모션 벡터에 대해 N 방향 양자화를 수행하여 객체의 모션 방향 히스토그램(MOH : Motion Orientation Histogram)을 계산한다. 객체 검출부는 적응적 크기로 분할된 블록, 객체의 윤곽 정보 및 모션 방향 히스토그램(MOH)를 이용하여 객체를 검출하고, 검출된 객체의 라벨링 및 이동 방향을 추정한다. 본 발명에 따르면, ISP 칩에 의해 사전에 주어진 모션(motion) 정보를 이용하여 객체모션 벡터의 8방향 양자화를 통해 효율적으로 데이터 처리가 가능하며, 적응적 크기의 블록과 방향성 히스토그램을 통해 객체 모션 오차를 최소화하면서 블록 단위의 객체에 적합한 영역 검출이 가능하며, 객체 검출과 동시에 객체의 이동 방향을 추정할 수 있다.
Abstract translation: 公开了一种通过使用自适应块划分来检测多个对象的装置。 对象轮廓提取单元通过使用局部二进制图案（LBP）和后续图像之间的帧差来提取对象轮廓信息。 自适应块分割单元基于所提取的对象轮廓信息自适应地将与其他对象重叠的对象分割成块。 运动量化单元通过对运动矢量执行N方向量化来计算对象的运动方位直方图（MOH）。 物体检测单元通过使用分割成自适应尺寸的块，对象轮廓信息和MOH来检测物体，并且估计被检测物体的标记和移动方向。 根据本发明，可以通过使用由ISP芯片预先给出的运动信息对目标运动矢量进行八方向量化来对数据进行有效的处理，可以检测适合于块单元的对象的区域，同时使对象最小化 通过使用自适应尺寸和方向直方图的块的运动误差，以及对象的移动方向可以与对象的检测同时估计。
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公开(公告)号：WO2023068441A1
公开(公告)日：2023-04-27
申请号：PCT/KR2021/017921
申请日：2021-11-30
Applicant: 중앙대학교 산학협력단
Abstract: 딥러닝을 이용한 행동 인식 방법 및 그 장치가 개시된다. 딥러닝을 이용한 행동 행동 인식 방법은, 비디오를 샘플링하여 샘플링된 프레임들로 구성된 비디오 클립을 생성하고, 상기 샘플링된 프레임들간의 차영상 세트를 생성하며, 상기 샘플링된 프레임들과 상기 차영상 세트를 딥러닝 기반 행동 인식 모델에 적용하여 시간적 특징과 공간적 특징을 가지는 시-공간 결합 특징맵을 생성한 후 양방향 지수 이동 평균값을 계산하여 시-공간 결합 특징맵의 가중치를 조정하여 상기 샘플링된 프레임들에 대한 3차원 특징을 가지는 시간적 연관성 중요도 맵과 융합하여 행동을 분류할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2018062647A1
公开(公告)日：2018-04-05
申请号：PCT/KR2017/002459
申请日：2017-03-07
Applicant: 중앙대학교 산학협력단
Abstract: 정규화된 메타데이터 생성 장치, 객체 가려짐 검출 장치 및 그 방법이 개시된다. 정규화된 메타데이터 생성 방법은, 다중 카메라에 의하여 획득된 복수의 2차원 이미지의 원근 특성을 이용하여 다중 타원체(ellipsoid) 기반 3차원 인간 모델을 생성하는 단계, 2차원 이미지에 포함된 객체의 객체 정보를 정규화하기 위하여, 3차원 인간 모델에 기반하여 장면 교정(Scene Calibration)을 수행하는 단계 및 장면 교정이 수행된 2차원 이미지로부터 객체의 정규화된 메타데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
Abstract translation: 公开了标准化元数据生成设备，对象遮掩检测设备及其方法。 规范化元数据生成方法包括：使用由多个相机获得的多个二维图像的透视特性来生成基于椭球体的三维人体模型， 基于三维人体模型执行场景校准，并且从场景校正的二维图像生成对象的归一化元数据。
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公开(公告)号：WO2017014396A1
公开(公告)日：2017-01-26
申请号：PCT/KR2016/002359
申请日：2016-03-09
Applicant: 중앙대학교 산학협력단
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/00
Abstract: 영상의 파장 적응적 안개 제거 장치 및 방법이 개시된다. 개시된 영상의 파장 적응적 안개 제거 장치는 안개 성분이 포함된 입력 영상의 밝기값 히스토그램을 이용하여 상기 입력 영상을 세분화하여 복수의 영역 클래스를 포함하는 레벨 영상을 생성하는 세그먼테이션부 - 상기 복수의 영역 클래스는 하늘 영역 클래스, 지상 영역 클래스 및 수직 영역 클래스로 구성됨 -; 상기 입력 영상과 상기 레벨 영상을 이용하여 상기 안개 성분을 제거하기 위한 전달맵을 생성하는 전달맵 생성부; 상기 입력 영상과 상기 하늘 영역 클래스를 이용하여 상기 안개 성분과 대응되는 안개값을 추정하는 안개값 추정부; 및 상기 전달맵과 상기 안개값을 이용하여 상기 안개 성분을 제거하여 복원 영상을 생성하는 영상 복원부;를 포함한다.
Abstract translation: 公开了一种用于图像的波长自适应去雾化的装置和方法。 所公开的用于图像的波长自适应打印的设备包括：分割单元，用于通过使用包括雾分量的输入图像的亮度值直方图来生成包括多个区域类别的级别图像，以便分割输入图像， 其中所述多个区域类别包括天空区域类别，地面区域类别和垂直区域类别; 转移图生成单元，用于通过使用输入图像和水平图像来生成用于去除雾分量的转印图; 雾值估计单元，用于通过使用输入图像和天空区域类别来估计与雾分量相对应的雾值; 以及图像恢复单元，用于通过使用传送图和雾值来生成恢复的图像，以便去除雾分量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2016204382A1
公开(公告)日：2016-12-22
申请号：PCT/KR2016/002513
申请日：2016-03-14
Applicant: 중앙대학교 산학협력단
IPC: G06T5/00 , G06F3/0346
CPC classification number: H04N5/23264 , G06T5/003 , G06T5/20 , G06T2207/20201 , H04N5/23258
Abstract: 모션 블러 이미지 복원 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명에 따르면, 내장 센서를 이용하여 카메라의 모션 궤도 및 투사 궤도를 계산하는 단계, 상기 모션 궤도 및 투사 궤도를 이용하여 카메라 모션에 따른 점확산함수를 추정하는 단계 및 상기 추정된 점확산함수 및 공간 가변 액티비티 맵을 이용하여 모션 블러 이미지를 복원하는 단계를 포함하는 모션 블러 이미지 복원 방법이 제공된다. 본 발명에 의하면 내장 센서와 확률적 분포를 이용하여 이미지의 점확산함수를 추정하기 때문에 단일 이미지에서 빠르게 점확산함수를 추정할 수 있다.
Abstract translation: 公开了一种用于恢复运动模糊图像的方法和装置。 本发明提供一种恢复运动模糊图像的方法，包括以下步骤：使用内部传感器计算相机的运动轨迹和投影轨迹; 使用运动轨迹和投影轨迹根据摄像机运动估计点扩展函数; 以及使用估计的点扩展函数和空间变量活动图来恢复运动模糊图像。 本发明通过使用内部传感器和概率分布来估计图像的点扩展函数，并且因此可以从单个图像快速估计点扩展函数。
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公开(公告)号：WO2015174715A1
公开(公告)日：2015-11-19
申请号：PCT/KR2015/004727
申请日：2015-05-12
Applicant: 주식회사 칩스앤미디어 , 중앙대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명의 실시 예에 따른 영상의 해상도 스케일링 장치는, 원본 영상을 수신하는 입력부; 상기 원본 영상에 대해, 해상도 스케일링 및 보간을 수행하여 보간된 단위 영상을 획득하는 보간부; 상기 원본 영상을 단계적으로 열화시키고, 상기 단계적으로 열화된 각각의 원본 영상들로부터 하나 이상의 이미지 패치를 추출하며, 상기 하나 이상의 이미지 패치 및 이에 대응되는 관련 정보를 분류화 하여 저장하는 패치 사전부; 상기 보간된 단위 영상으로부터 제1 이미지 패치를 획득하고, 상기 제1 이미지 패치에 대응하여, 상기 패치 사전부로부터 색인되는 제2 이미지 패치를 선택하는 패치 비교 선택부; 및 상기 보간된 단위 영상의 화질을 복원하기 위해, 상기 제1 이미지 패치 및 상기 제2 이미지 패치에 기초하여, 복원된 이미지 패치를 합성하는 복원부를 포함한다.
Abstract translation: 根据本发明的一个实施例的用于缩放图像的分辨率的设备包括：用于接收原始图像的输入单元; 插值单元，用于通过对原始图像执行分辨率缩放和插值来获取内插单位图像; 用于逐步降级原始图像的补丁字典单元，从步骤中降级的每个原始图像中提取一个或多个图像块，并分类和存储一个或多个图像块及其相应的相关信息; 补片比较和选择单元，用于从内插单元图像获取第一图像补丁，并且从第一图像补丁中选择从补丁字典单元索引的第二图像补丁; 以及恢复单元，用于基于第一图像块和第二图像块合成恢复的图像块，以恢复内插单位图像的图像质量。
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8.发明申请다중 컬러 필터 조리개를 구비한 촬상 장치에 의해 촬영된 영상의 자동 객체 검출 및 깊이 정보 추정장치 및 방법 审中-公开用于自动检测具有多个彩色滤光片的图像拾取装置拍摄的图像的对象和深度信息的装置和方法
公开(公告)号：WO2013125768A1
公开(公告)日：2013-08-29
申请号：PCT/KR2012/009308
申请日：2012-11-07
Applicant: 중앙대학교 산학협력단
CPC classification number: H04N13/271 , G03B9/02 , G03B11/00 , G06T7/254 , G06T7/55 , G06T2207/10024 , G06T2207/30232 , H04N5/2254 , H04N5/23254 , H04N9/07 , H04N13/0214 , H04N13/214
Abstract: 다중 컬러 필터 조리개를 구비한 촬상 장치에 의해 촬영된 영상의 자동 객체 검출 및 깊이 정보 추정장치 및 방법이 개시된다. 배경 생성부는 MCA 카메라에 의해 촬영되며 시간적으로 연속하는 복수의 영상프레임 중 현재 영상프레임으로부터 움직임을 검출하여 현재 영상프레임에 대응하는 배경 영상프레임을 생성하고, 객체 검출부는 현재 영상프레임의 복수의 컬러 채널 각각과 배경 영상프레임의 복수의 컬러 채널 각각의 차분을 기초로 현재 영상프레임에 포함된 객체영역을 검출한다. 본 발명에 따르면, 반복적으로 갱신되는 배경 영상프레임에 의해 자동으로 객체를 검출할 수 있으며, MCA 카메라의 특성을 반영하여 각 컬러 채널마다 별도로 객체를 검출함으로써 객체의 정보를 정확하게 추정할 수 있다.
Abstract translation: 公开了一种用于自动检测由具有多个滤色器孔径的图像拾取装置拍摄的图像的物体和深度信息的装置和方法。 背景产生单元从由MCA相机拍摄的多个时间顺序的图像帧中检测来自当前图像帧的运动，并且生成与当前图像帧对应的背景图像帧。 对象检测单元基于当前图像帧的多个颜色通道和背景图像帧的多个颜色通道中的每一个之间的差异来检测包含在当前图像帧中的对象区域。 根据本发明，可以通过反复更新的背景图像帧自动检测对象，并且可以针对反映MCA相机的特性的每个颜色通道单独检测对象，以能够准确地估计关于对象的信息。
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公开(公告)号：WO2023080321A1
公开(公告)日：2023-05-11
申请号：PCT/KR2021/017922
申请日：2021-11-30
Applicant: 중앙대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 코스-투-파인 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Coarse-to-Fine Convolutional Neural Network) 기반 다중 레이블 클래스 분류 장치로서, 디스조인트(disjoint) 그룹화 방법을 이용하여 분류 대상이 되는 복수의 클래스에 대한 계층적 구조 기반의 복수의 그룹 레이블을 생성하고, 메인 네트워크 및 하나 이상의 서브 네트워크를 포함하는 코스-투-파인 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 이용하여 복수의 클래스 중 복수의 그룹 레이블 각각에 속하는 클래스를 예측하고, 예측을 통해 코스-투-파인 컨볼루션 뉴럴 네트워크의 학습을 완료하고, 클래스에 상응하는 객체를 포함하는 이미지가 입력되는 경우, 학습이 완료된 코스-투-파인 컨볼루션 뉴럴 네트워크의 메인 네트워크가 하나 이상의 서브 네트워크의 마지막 컨볼루션 레이어에서 입력되는 특징 맵을 입력 받아, 이미지에 포함되는 클래스를 분류하도록 한다.
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公开(公告)号：WO2021153861A1
公开(公告)日：2021-08-05
申请号：PCT/KR2020/008888
申请日：2020-07-08
Applicant: 중앙대학교 산학협력단
Abstract: 다중 객체 검출 방법 및 그 장치가 개시된다. 다중 객체 검출 장치는 입력 영상을 기반으로 다중 스케일의 복수의 특징맵을 추출하는 특징맵 생성부; 및 상기 특징맵 생성부에서 생성된 복수의 특징맵들 중 인접한 특징맵을 융합하여 컨텍스트 정보를 포함하는 다중 스케일의 융합 특징맵을 생성하는 특징맵 융합부를 포함한다.
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