최종산출물 · 특허 지식베이스

관심영역별 가중치를 이용한 영상의 양자화장치

uuid
e691b740-5dff-5641-b130-7e4729cb471f
출원번호
1020020005454
출원연도
2002
IPC
H04N 7/24
분류
전기(H섹션)
문맥 (context)
[청구항 1] 움직임 벡터와 복잡도를 이용하여 관심영역을 추출한후, 그 관심영역에 대한 가중치를 산출하는 관심영역 추출 및 가중치 산출부와 상기 관심영역을 제외한 나머지 영역에서의 움직임 벡터를 이용하여 카메라 움직임을 추출함과 아울러 가중치를 산출하는 카메라 움직임 추출 및 가중치 산출부와 상기 카메라 움직임 추출 및 가중치 산출부에서 출력되는 카메라 움직임 벡터를 이용하여 복잡도를 계산하고, 그 복잡도에 따라 현재 구해진 관심영역의 가중치를 조절하여 출력하는 복잡도계산부와 상기 관심영역 추출 및 가중치 산출부와 카메라 움직임 추출 및 가중치 산출부와 복잡도 계산부의 가중치를 이용하여 전체 가중치를 구하는 가중치머지부와 상기 가중치머지부의 가중치값의 변화에 의해, 영상에 할당된 양자화값의 범위 이탈을 방지하기 위해, 상기 가중치머지부의 가중치를 정규화하는 정규화부를 포함하여 구성한 것을 특징으로 하는 관심 영역별 가중치에 의한 영상의 양자화장치 [청구항 2] 제1 항에 있어서,관심영역 추출 및 가중치 산출부는,영상의 중심을 기준으로 움직임 벡터의 분포를 체크하여, 균일한 크기를 가지는 움직임 벡터군을 하나 선정한후, 그 움직임 벡터군에 대하여 에지추출으로 물체의 윤곽을 찾아 높은 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 관심영역별가중치에 의한영상의 양자화장치. [청구항 3] 제1 항에 있어서,카메라 움직임 추출 및 가중치 산출부는,배경영상의 대표 움직임 벡터를 소정개의 소 움직임 벡터 그룹으로 분류한후, 가장 큰값과 작은값을 가진 움직임 벡터 그룹을 제외한 움직임 벡터그룹의 평균 벡터방향과 크기를 대표 움직임 벡터로 정하여 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 관심영역별가중치에 의한영상의 양자화장치. [청구항 4] 제3 항에 있어서,움직임 벡터의 크기가, 대표 움직임 벡터의 크기보다 큰 경우에는 높은 가중치를 부여하고, 대표 움직임 벡터의 크기보다 작은 경우에는 낮은 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 관심 영역별가중치에 의한영상의 양자화장치. [청구항 5] 제3 항에 있어서,움직임 벡터의 방향이, 대표 움직임 벡터의 반대 방향인 경우에는 높은 가중치를 부여하고, 같은 방향인 경우에는 낮은 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 관심 영역별가중치에 의한영상의 양자화장치. [청구항 6] 제1 항에 있어서,복잡도 계산부는,부호 발생량 조절을 위하여, 복잡도가 계산된 메크로 블록이 포함되는 관심영역과 배경영역의 값에 관하여 각 평균을 구한후, 그 두 평균값의 비율에 의해 가중치를 조절하는 것을 특징으로 한 관심 영역별가중치에 의한영상의 양자화장치.
지시문 (instruction)
주어진 본문을 읽고 관련 정보를 분석하여 질문에 답하라.
질문 (question)
관심영역별 가중치에 의한 영상의 양자화장치에서, 카메라 움직임 추출 및 가중치 산출부가 대표 움직임 벡터를 결정하는 구체적인 절차와 그에 따른 가중치 부여 기준은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    카메라 움직임 추출 및 가중치 산출부가 대표 움직임 벡터를 결정하는 절차와 가중치 부여 기준을 파악해야 한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    청구항 3에서 대표 움직임 벡터 결정 절차를, 청구항 4와 5에서 가중치 부여 기준을 추출한다.

    • 배경영상의 대표 움직임 벡터를 소정개의 소 움직임 벡터 그룹으로 분류한후, 가장 큰값과 작은값을 가진 움직임 벡터 그룹을 제외한 움직임 벡터그룹의 평균 벡터방향과 크기를 대표 움직임 벡터로 정하여 가중치를 부여하는 것
    • 움직임 벡터의 방향이, 대표 움직임 벡터의 반대 방향인 경우에는 높은 가중치를 부여하고, 같은 방향인 경우에는 낮은 가중치를 부여
  3. 3근거 선택evidence_selection

    대표 움직임 벡터 결정 방식(그룹 분류 후 극단값 제외 평균)과 가중치 기준(크기 및 방향 비교)에 관한 구절을 선택한다.

    • 움직임 벡터의 방향이, 대표 움직임 벡터의 반대 방향인 경우에는 높은 가중치를 부여하고, 같은 방향인 경우에는 낮은 가중치를 부여
  4. 4논리 통합logical_integration

    대표 움직임 벡터는 배경영상의 움직임 벡터를 그룹화한 뒤 최대/최소 그룹을 제외한 나머지 그룹의 평균으로 결정하며, 가중치는 움직임 벡터의 크기가 대표값보다 크거나 방향이 반대일 때 높게 부여된다.

  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    질문에 명시된 절차와 기준을 종합하여 답변을 구성한다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    추출된 정보를 바탕으로 최종 답변을 작성한다.

근거 (evidence)
  • 배경영상의 대표 움직임 벡터를 소정개의 소 움직임 벡터 그룹으로 분류한후, 가장 큰값과 작은값을 가진 움직임 벡터 그룹을 제외한 움직임 벡터그룹의 평균 벡터방향과 크기를 대표 움직임 벡터로 정하여 가중치를 부여하는 것
  • 움직임 벡터의 방향이, 대표 움직임 벡터의 반대 방향인 경우에는 높은 가중치를 부여하고, 같은 방향인 경우에는 낮은 가중치를 부여
최종 답변 (final_answer)
카메라 움직임 추출 및 가중치 산출부가 대표 움직임 벡터를 결정하는 절차는 배경영상의 대표 움직임 벡터를 소정개의 소 움직임 벡터 그룹으로 분류한 후, 가장 큰 값과 가장 작은 값을 가진 움직임 벡터 그룹을 제외한 나머지 움직임 벡터 그룹들의 평균 벡터 방향과 크기를 대표 움직임 벡터로 정하는 것이다. 이에 따른 가중치 부여 기준은 다음과 같다. 첫째, 움직임 벡터의 크기가 대표 움직임 벡터의 크기보다 크면 높은 가중치를, 작으면 낮은 가중치를 부여한다. 둘째, 움직임 벡터의 방향이 대표 움직임 벡터의 반대 방향이면 높은 가중치를, 같은 방향이면 낮은 가중치를 부여한다.
핵심 해석 (core_interpretation)
배경 움직임 벡터 중 극단적인 값을 제외한 평균을 대표 움직임 벡터로 설정하고, 개별 움직임 벡터의 크기와 방향이 이 대표값과 차이가 클수록 높은 가중치를 부여하는 기술이다.