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모노스코픽 저전력 이동 디바이스에 의한 스테레오 이미지 및 비디오의 실-시간 포착 및 생성 document_id 1020097004126

출원번호
1020097004126
분류
전기(H섹션)
문맥 (context)
[청구항 2] 제 1 항에 있어서,상기 이미지 쌍 생성기 모듈은,상기 포착된 이미지에 대해 쌍안 비전 (binocular vision) 기하학적 배열의 좌측 뷰 및 우측 뷰에서의 이미지 포인트들 사이의 픽셀 거리에 기초하여, 디스패리티 (disparity) 맵을 계산하는 디스패리티 맵 서브-모듈로서, 상기 포착된 이미지는 상기 좌측 뷰를 표현하는, 상기 디스패리티 맵 서브-모듈;상기 우측 뷰로부터 상기 포착된 이미지에 대해 3d 가시적인 표면을 구성하도록 동작가능한 z-버퍼 3d 표면 복원 서브-모듈; 및상기 우측 뷰의 3d 표면을 투영 평면으로 투영하도록 동작가능한 스테레오 뷰 생성기 서브-모듈포함하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 3] 제 1 항에 있어서,상기 오토포커싱 서브-모듈의 포커싱 프로세스는, 스틸 이미지 모드에서 스틸-이미지를 포착하기 위해 전역 (exhaustive) 탐색 포커싱 프로세스를 수행하며, 비디오 모드에서 비디오 클립의 실-시간 포착을 달성하기 위해, 상기 전역 탐색 포커싱 프로세스에 의해 개시되고, 클라이밍-힐 (climbing-hill) 포커싱 프로세스후속하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 4] 제 3 항에 있어서,상기 제 2 스테이지에서, 상기 깊이 맵 생성기 어셈블리는 쌍선형 필터로 아티팩트 (artifact) 를 감소시키도록 동작가능한,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 5] 제 4 항에 있어서,상기 제 2 스테이지에서, 상기 깊이 맵 생성기 어셈블리는 상기 포커싱 프로세스 동안 발견된 각각의 블록의 코너 포인트들 (a, b, c, 및 d) 의 깊이값을 획득하도록 동작가능하며, 상기 깊이값은 중간 포인트의 깊이 d가 에 의해 정의되는 각각의 블록의 이웃한 블록들의 평균값이고, 여기서, d1, d2, d3 및 d4는 상기 이웃한 블록들의 깊이값들이며;상기 코너 포인트들 (a, b, c 및 d) 모두의 깊이값이 획득된 이후, 상기 쌍선형 필터는 상기 블록들내의 픽셀들의 픽셀 깊이값을 획득하도록 동작가능한,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 6] 제 5 항에 있어서,상기 쌍선형 필터는, 또한, 와 같은 수학식에 따라 픽셀 p (xp, yp, dp) 에 대한 픽셀 깊이값 dp를 계산하도록 동작가능하며, 상기 각각의 블록의 상기 코너 포인트들 (a, b, c 및 d) 에 대한 위치값들 및 깊이값들은 (xa, ya, da), (xb, yb, db), (xc, yc, dc), (xd, yd, dd) 로서나타내는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 7] 제 3 항에 있어서,상기 포착된 비디오 클립을 코딩하고, 상기 블록-레벨 깊이 맵을 계산하기 위해 통계 정보를 제공하는 비디오 코딩 모듈을 더 포함하며,상기 비디오 코딩 모듈은 모션 추정치를 결정하도록 동작가능하고,상기 깊이 맵 생성기 어셈블리는, 상기 제 2 스테이지에서, 상기 이미지 깊이 맵이 유도되는 최종 블록 깊이 맵을 획득하기 위해, 상기 모션 추정치로부터의 통계 정보, 상기 포커싱 프로세스, 및 히스토리 데이터 플러스 발견적 법칙 (history data plus heuristic rule) 들을 사용하여 스테레오 비디오의 실-시간 포착 및 생성을 위한 깊이 정보를 검출 및 추정하도록 동작가능한,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 8] 제 1 항에 있어서,디스플레이, 및 상기 디스플레이상에서 상기 3d 스테레오 좌측 및 우측 뷰를 디스플레이하는 3d 효과 생성기 모듈더 포함하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 9] 제 8 항에 있어서,상기3d 효과 생성기 모듈은, 상기 디스플레이상의 3d 스테레오 좌측 및 우측 뷰의 레드-블루 애너그리프 (anaglyph) 이미지를 생성하도록 동작가능한,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 10] 제 1 항에 있어서,핸드-헬드 디지털 카메라, 캠코더, 및 단일-센서 카메라 전화기 중 하나포함하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 12] 제 11 항에 있어서,상기 미싱 제 2 뷰를 생성하는 수단은,상기 포착된 이미지에 대해 쌍안 비전 기하학적 배열의 좌측 뷰 및 우측 뷰에서의 이미지 포인트들 사이의 픽셀 거리에 기초하여 디스패리티 맵을 계산하는 수단으로서, 상기 포착된 이미지는 상기 좌측 뷰를 표현하는, 상기 계산하는 수단;미싱 우측 뷰포인트로부터 상기 포착된 이미지에 대해 3d 가시적인 표면을 구성하는, z-버퍼링을 이용한 3d 표면 복원 수단; 및상기 구성된 3d 표면을 투영 평면으로 투영함으로써 스테레오 뷰를 생성하는 수단포함하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 13] 제 11 항에 있어서,상기 오토포커싱 수단은,스틸 이미지 모드에서 스틸-이미지를 포착하기 위해 전역 탐색 포커싱 프로세스를 수행하는 수단;비디오 모드에서 상기 전역 탐색 포커싱 프로세스를 개시하는 수단; 및실-시간 비디오 클립을 포착하기 위해 비디오 모드에서 클라이밍-힐 포커싱하는 수단포함하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 14] 제 13 항에 있어서,상기 제 2 스테이지에서 상기 이미지 깊이 맵을 생성하는 수단은 아티팩트를 감소시키는 수단포함하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 15] 제 14 항에 있어서,상기 아티팩트를 감소시키는 수단은,상기 오토포커싱 수단에 의해 발견된 각각의 블록의 코너 포인트들 (a, b, c, 및 d) 의 깊이값을 획득하는 수단으로서, 상기 깊이값은 중간 포인트의 깊이 d가 에 의해 정의되는 각각의 블록의 이웃한 블록들의 평균값이며, 여기서, d1, d2, d3 및 d4는 상기 이웃한 블록들의 깊이값들인, 상기 깊이값을 획득하는 수단; 및상기 코너 포인트들 (a, b, c 및 d) 모두의 깊이값이 획득된 이후, 상기 블록들내의 픽셀들의 픽셀 깊이값을 획득하도록 쌍선형 필터링하는 수단포함하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 16] 제 15 항에 있어서,상기 쌍선형 필터링하는 수단은,와 같은 수학식에 따라 픽셀 p (xp, yp, dp) 에 대한 픽셀 깊이값 dp를 계산하는 수단을 포함하며,상기 각각의 블록의 상기 코너 포인트들 (a, b, c 및 d) 에 대한 위치값들 및 깊이값들은 (xa, ya, da), (xb, yb, db), (xc, yc, dc), (xd, yd, dd) 로서나타내는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 17] 제 13 항에 있어서,통계 정보를 제공하고 상기 포착된 비디오 클립을 비디오 코딩하는 수단을 더 포함하며,상기 비디오 코딩하는 수단은 모션 추정하는 수단을 포함하고,상기 이미지 깊이 맵을 생성하는 수단은, 상기 이미지 깊이 맵이 유도되는 최종 블록 깊이 맵을 획득하기 위해, 상기 모션 추정하는 수단으로부터의 통계 정보, 상기 오토포커싱 수단, 및 히스토리 데이터 플러스 몇몇 발견적 법칙들을 사용하여, 스테레오 비디오의 실-시간 포착 및 생성을 위한 깊이 정보를 검출 및 추정하는 수단포함하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 18] 제 11 항에 있어서,디스플레이, 및 상기 디스플레이상에서 상기 3d 스테레오 좌측 및 우측 뷰의 3d 효과를 생성하는 수단더 포함하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 19] 제 18 항에 있어서,상기3d 효과 생성 수단은 상기 디스플레이상의 상기 3d 스테레오 좌측 및 우측 뷰의 레드-블루 애너그리프 이미지생성하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 20] 제 11 항에 있어서,핸드-헬드 디지털 카메라, 캠코더, 및 단일-센서 카메라 전화기 중 하나포함하는,모노스코픽 저-전력 이동 디바이스. [청구항 36] 제 35 항에 있어서,상기3d 스테레오 좌측 및 우측 뷰의 3d 효과를 디스플레이하도록 동작가능한 3d 효과 생성기 모듈더 포함하는,스틸 이미지 포착 디바이스. [청구항 37] 제 35 항에 있어서,상기 오토포커싱 모듈의 포커싱 프로세스는 상기 스틸 이미지를 포착하기 위해 전역 탐색 포커싱 프로세스수행하는,스틸 이미지 포착 디바이스. [청구항 38] 제 35 항에 있어서,상기 이미지 깊이 맵 모듈은 상기 쌍선형 필터링으로 아티팩트를 감소시키도록 동작가능한,스틸 이미지 포착 디바이스. [청구항 40] 제 39 항에 있어서,비디오 클립의 실-시간 포착을 달성하기 위한 상기 오토포커싱 모듈의 포커싱 프로세스는 전역 탐색 포커싱 프로세스로 개시되고, 클라이밍-힐 포커싱 프로세스후속하는,비디오 이미지 포착 디바이스. [청구항 41] 제 39 항에 있어서,차원(3d) 스테레오 좌측 및 우측 뷰를 생성하기 위해, 포착된 이미지로부터 미싱 제 2 뷰를 생성하도록 동작가능한 이미지 쌍 생성기 모듈더 포함하는,비디오 이미지 포착 디바이스. [청구항 42] 제 41 항에 있어서,상기3d 스테레오 좌측 및 우측 뷰의 3d 효과를 디스플레이하도록 동작가능한 3d 효과 생성기 모듈더 포함하는,비디오 이미지 포착 디바이스. [청구항 43] 제 39 항에 있어서,상기 이미지 깊이 맵 모듈은, 및와 같은 수학식에 의하여 현재 프레임 n의 내부 블록 깊이 맵 (pn(i, j)) 및 포커스 값 맵 (tn(i, j)) 을 이전 프레임의 내부 블록 깊이 맵 및 포커스 값 맵으로부터 예측하도록 동작가능하며,{pn(i, j)} 및 {tn(i, j)} 는 상기 비디오 코딩 모듈의 모션 추정치로부터 획득된 내부 bdm 및 fv 맵이고, (a, b) 는 (n-1) 번째 프레임에서의 블록을 나타내고 n번째 프레임에서의 블록 (i, j) 의 예측치이고, fv_th는 포커스 값 (fv) 의 임계값이며;포커스 렌즈 위치는 최대 fv에 대응하고 최상의 선택으로서 처리되며, 최종 bdm 및 fv 맵은, 및와 같은 수학식들에 의해 결정되며, {dn(i, j)} 및 {fn(i, j)} (i=1,2,...n, j=1,2,...,n) 은, 각각, 상기 현재 프레임의 최종 결정된 블록 깊이 맵 (bdm) 및 최종 결정된 포커스 값 (fv) 맵이고, {mn(i, j)} 및 {vn(i, j)} 는 상기 오토포커싱 모듈에 의해 획득된 내부맵인,비디오 이미지 포착 디바이스.
지시문 (instruction)
주어진 본문을 읽고 관련 정보를 분석하여 질문에 답하라.
질문 (question)
비디오 모드에서 실-시간 비디오 클립 포착을 달성하기 위한 오토포커싱 프로세스는 어떠한 순서로 수행되는가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    비디오 모드에서 실-시간 비디오 클립 포착을 위한 오토포커싱 프로세스의 수행 순서를 추출해야 한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    청구항 3, 13, 40에서 비디오 모드에서의 포커싱 프로세스 순서에 관한 정보를 확인한다.

    • 비디오 모드에서 비디오 클립의 실-시간 포착을 달성하기 위해, 상기 전역 탐색 포커싱 프로세스에 의해 개시되고, 클라이밍-힐 (climbing-hill) 포커싱 프로세스후속하는
  3. 3근거 선택evidence_selection

    비디오 모드에서의 프로세스 순서를 명시한 구절을 선택한다.

    • 전역 탐색 포커싱 프로세스에 의해 개시되고, 클라이밍-힐 (climbing-hill) 포커싱 프로세스후속하는
  4. 4논리 통합logical_integration

    추출된 정보를 바탕으로 '전역 탐색 포커싱 프로세스'가 먼저 수행되고, 그 뒤를 '클라이밍-힐 포커싱 프로세스'가 따른다는 순서를 도출한다.

    • 전역 탐색 포커싱 프로세스에 의해 개시되고, 클라이밍-힐 (climbing-hill) 포커싱 프로세스후속하는
  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    질문에 대한 직접적인 답변으로 순서를 정리한다.

    • 전역 탐색 포커싱 프로세스에 의해 개시되고, 클라이밍-힐 (climbing-hill) 포커싱 프로세스후속하는
  6. 6답변 생성answer_generation

    확정된 답변 형식을 사용하여 최종 답변을 생성한다.

    • 전역 탐색 포커싱 프로세스에 의해 개시되고, 클라이밍-힐 (climbing-hill) 포커싱 프로세스후속하는
최종 답변 (final_answer)
전역 탐색 포커싱 프로세스에 의해 개시되고, 클라이밍-힐 (climbing-hill) 포커싱 프로세스가 후속하는 순서로 수행된다.
핵심 해석 (core_interpretation)
비디오 모드에서 실시간 포착을 효율적으로 수행하기 위해, 초기에는 전역 탐색을 통해 포커스를 개시하고 이후 클라이밍-힐 알고리즘을 통해 정밀하게 포커싱을 수행하는 절차를 제공한다.