KR20130019167A - 고해상도 영상 재구성 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

네트워크에 접속되는 전자 기기에 표시된 영상을 고해상도의 영상으로 재구성하는 방법 및 시스템이 개시된다. 개시된 고해상도 영상 재구성 방법은 네트워크에 접속되는 전자 기기를 이용하여 전자 기기에 표시된 영상 중 선택된 영역을 고해상도의 영상으로 재구성하는 방법으로서, 선택된 영역에 대한 확대 요청을 입력받는 단계, 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하는 단계, 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도의영상으로 보정하는 단계, 및 고해상도로 확대된 영상을 전자 기기에 표시하는 단계를 포함한다.

Description

고해상도 영상 재구성 방법 및 시스템{Method and system for reconstructing zoom-in image having high resolution}
본 개시는 영상을 처리하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 영상의 일부분 또는 전체 영역에 대해 해당 영역을 고해상도의 영상으로 자동 변환하는 고해상도 영상 재구성 방법 및 시스템에 관한 것이다.
사용자가 찍은 영상의 특정 영역이나 전체를 확대해서 보고자 하는 경우 단순한 영상처리 보간법(Interpolation)에 의해서는 선명한 영상을 얻는데 제한적이다. 이에 고해상도로 영상을 재구성하는 방법으로서 초해상도(Super-resolution) 기반의 방법들이 제안되었다. 초해상도 기반의 영상 재구성 방법들은 동일한 카메라로 동일 장면(scene)에 대해 카메라를 조금씩 이동시켜서 찍은 영상들로 이루어진 데이터베이스와 같은 특수한 영상 데이터베이스를 이용하여 확대하고자 하는 장면을 고해상도로 재구성한다. 그런데, 이와 같은 종래의 초해상도 기반의 방법들은 확대하고자 하는 영상에 대한 데이터베이스가 미리 구축되어 있어야 하기 때문에 일반 사용자들이 임의로 획득한 영상에 대해 범용으로 적용하기는 곤란하다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 한계점을 극복하고 새롭고 진보된 영상 확대 효과를 획득하기 위해 제안된 것으로써 사용자가 획득한 영상의 일부분 또는 전체를 선명하게 확대된 영상으로 재구성할 수 있는 고해상도 영상 재구성 방법 및 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 한 측면에 따르는 고해상도 영상 재구성 방법은 네트워크에 접속되는 전자 기기에 표시된 영상 중 선택된 영역을 고해상도의 영상으로 재구성하는 방법으로서, 상기 선택된 영역에 대한 확대 요청을 입력받는 단계; 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하는 단계; 상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도의영상으로 보정하는 단계; 및 고해상도로 확대된 영상을 전자 기기에 표시하는 단계;를 포함한다.
이러한 고해상도 영상 재구성 방법은 상기 선택된 영역에 대한 정보를 원격 서버에 전송하는 단계; 및 상기 원격 서버에서 연산되어 고해상도로 확대된 영상이 상기 전자 기기로 전송되는 단계;를 더 포함하며, 상기 원격 서버에서 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하고 상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정할 수 있다. 이때, 상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하는 단계는, 인터넷 상에서 수집된 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 상기 원격 서버에 영상 데이터베이스로 저장하는 단계; 상기 선택된 영역과 상기 수집 영상들간의 공통된 특징점을 추출하는 단계; 추출된 특징점을 기반으로 상기 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 시점과 동일한 시점으로 정렬하는 단계; 정렬된 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 색상, 밝기, 및 콘트라스트 중 적어도 어느 하나와 동일하게 조정하는 단계; 상기 선택된 영역을 확대하는 단계; 및 조정된 수집 영상들에 포함된 고해상도 픽셀 정보들을 상기 선택된 영역의 확대된 영상에 결합하는 단계;를 포함할 수 있다.
이러한 고해상도 영상 재구성 방법은 상기 전자 기기에서 직접 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하고 상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정할 수도 있다.
선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하는 단계는, 상기 선택된 영역에 대한 정보를 검색 서버에 전송하는 단계; 및 상기 검색 서버로부터 수집된 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 전송받는 단계;를 포함할 수 있다. 이때, 선택된 영역에 대한 정보는 선택된 영역을 특정할 수 있는 정보로서 상기 선택된 영역이 획득된 위치의 지리적 정보, 선택된 영상의 명칭 및 상기 선택된 영역에서 추출된 특징점들 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 선택된 영역이 획득된 위치의 지리적 정보는 GPS와 같은 수단 혹은 사용자의 수동적 입력에 의하여 획득될 수 있다. 선택된 영상의 명칭은 사용자의 수동적 입력에 의하여 획득될 수 있다. 선택된 영역에서 추출된 특징점들은 전자 기기 혹은 원격 서버에서 영상 처리를 통해 획득될 수 있다.
상기 전자 기기는 디지털 카메라, 셀룰러 폰, 스마트 폰, 개인 휴대 단말기, 디지털방송용 단말기, PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, 태블릿 퍼스널 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터로 이루어진 그룹 중 어느 하나일 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르는 고해상도 영상 재구성 시스템은 전자 기기에 표시된 영상 중 선택된 영역을 고해상도 영상으로 확대하는 고해상도 영상 재구성 시스템으로서,
영상을 표시하는 디스플레이부와, 상기 디스플레이부에 표시된 영상 중 선택된 영역에 대한 확대 요청이 입력되는 사용자 입력부, 네트워크를 통해 원격 서버와 접속하는 네트워크 통신부를 포함하며, 상기 선택된 영역에 대한 확대 요청이 입력되면 상기 선택된 영역에 대한 정보와 상기 선택된 영역에 대한 확대 요청을 상기 원격 서버에 전송하는 전자 기기; 및 네트워크를 통해 전자 기기와 접속하는 네트워크 통신부, 상기 선택된 영역에 대한 확대 요청이 전송되면 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하여 저장하는 영상 데이터베이스부, 및 상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하는 연산부를 포함하며, 상기 연산부에서 연산된 고해상도 확대 영상을 상기 전자 기기로 전송하는 원격 서버;를 포함한다.
상기 연산부는 상기 선택된 영역과 상기 수집 영상들간의 공통된 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 기반으로 상기 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 시점과 동일한 시점으로 정렬하고, 정렬된 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 색상, 밝기, 및 콘트라스트 중 적어도 어느 하나와 동일하게 조정하고, 상기 선택된 영역을 확대하며, 조정된 수집 영상들에 포함된 고해상도 픽셀 정보들을 상기 선택된 영역의 확대된 영상에 결합할 수 있다.
상기 원격 서버는 상기 선택된 영역에 대한 정보를 검색 서버에 전송하고, 상기 검색 서버로부터 수집된 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 전송받을 수 있다. 이때, 상기 선택된 영역에 대한 정보는 선택된 영역이 획득된 위치의 지리적 정보, 선택된 영역의 명칭 및 상기 선택된 영역에서 추출된 특징점들 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르는 원격 서버는 영상을 표시하는 전자 기기와 네트워크를 통해 접속하는 원격 서버로서, 전자 기기로부터 전자 기기에 표시된 영상 중 선택된 영상에 대한 확대 요청을 전송받는 네트워크 통신부; 상기 선택된 영역에 대한 확대 요청이 전송되면 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하여 저장하는 영상 데이터베이스부; 및 상기 선택된 영상을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하는 연산부;를 포함하며, 상기 연산부에서 연산된 고해상도 확대 영상을 상기 전자 기기로 전송한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르는 디스플레이 장치는 영상을 표시하는 디스플레이부; 상기 디스플레이부에 표시된 영상 중 선택된 영역에 대한 확대 요청이 입력되는 사용자 입력부; 인터넷에 접속되는 네트워크 통신부; 상기 사용자 입력부로부터 확대 요청이 입력되면 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하여 저장하는 영상 데이터베이스부; 및 상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하고 연산된 고해상도 확대 영상을 상기 디스플레이부로 출력하는 연산부;를 포함한다.
개시된 실시예들에 의한 고해상도 영상 재구성 방법 및 시스템은 인터넷을 통해 수집된 이미지들을 활용하여 자동으로 고해상도 영상을 재구성하기 때문으로 일반 사용자들의 영상에도 범용으로 적용될 수 있다.
인터넷 접속이 손쉬워진 근래 전자기기들의 기술경향에 맞춰서 인터넷 접속이 가능한 차세대 디지털 카메라에 본 기술이 접목된다면 광학 줌 효과외에 웹이미지들을 이용한 영상 처리 줌(웹줌, web-zoom) 기술이 가능할 것으로 예상된다. 또한 현재 사용되고 있는 일반 디지털카메라로 촬상한 영상들도 인터넷 접속이 가능한 퍼스널 컴퓨터에서 본 기술을 적용할 수 있을 것이다. 또한 스마트 폰이나 태블릿 컴퓨터 등 디지털 카메라가 융합된 각종 IT 기기에 본 기술이 적용될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 고해상도 영상 재구성 시스템의 블록도를 개략적으로 도시한다.
도 2는 도 1의 고해상도 영상 재구성 시스템에서의 영상 재구성 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 3은 도 2에서 고해상도로 영상을 보정하는 단계의 일 예를 설명하는 흐름도이다.
도 4a 내지 도 4d는 도 2에서 설명하는 고해상도 영상 재구성 방법에 따라 영상을 재구성한 일 예를 단계별로 도시한다.
도 5a 내지 도 5f는 도 2에서 설명하는 고해상도 영상 재구성 방법에 따라 영상을 재구성한 다른 예를 단계별로 도시한다.
도 6은 비교예에 따라 재구성된 영상을 도시한다.
도 7은 다른 실시예에 따른 고해상도 영상 재구성 시스템의 블록도를 개략적으로 도시한다.
도 8은 도 7의 고해상도 영상 재구성 시스템에서의 영상 재구성 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭하며, 각 구성요소의 크기나 두께는 설명의 명료성을 위하여 과장되어 있을 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 고해상도 영상 재구성 시스템의 블록도를 개략적으로 도시하며, 도 2는 본 실시예의 고해상도 영상 재구성 시스템에서의 영상 재구성 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예의 고해상도 영상 재구성 시스템은 전자 기기(100)와 원격 서버(200)를 포함하며, 전자 기기(100)와 원격 서버(200)는 네트워크(200)를 통해 연결된다.
전자 기기(100)는 영상을 표시하는 디스플레이부(110)와, 상기 디스플레이부(110)에 표시된 영상 중 선택된 영역에 대한 확대 요청이 입력되는 사용자 입력부(130), 네트워크(200)를 통해 원격 서버(300)와 접속하는 네트워크 통신부(150)를 포함한다.
디스플레이부(110)는 사용자가 획득한 영상 및 후술하는 바와 같이 상기 영상에서 확대된 영역을 표시한다. 예를 들어 디스플레이부(110)는 만일 전자 기기(100)가 디지털 카메라라면 디지털 카메라에 의해 촬상된 영상을 표시할 수 있다. 이러한 디스플레이부(110)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thinfilm transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 투명 디스플레이(Tranparent display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수도 있다.
사용자 입력부(130)는 사용자가 디스플레이부(110)에 표시된 영상의 확대 요청을 위하여 입력하는 키 입력 데이터를 발생시킨다. 키 입력 데이터는 디스플레이부(110)에 표시된 영상에서 확대하고자 하는 영역에 대한 좌표 데이터나 확대하고자 하는 배율값 등을 포함할 수 있다. 이러한 사용자 입력부(130)는 키 패드(key pad), 터치 패드(정압/정전) 등으로 구성될 수 있다. 특히, 터치 패드 방식의 사용자 입력부(130)가 디스플레이부(110)와 상호 레이어 구조를 이룰 경우, 이를 터치 스크린(touch screen)이라 부를 수 있다.
네트워크 통신부(150)는 네트워크(200)를 통해 원격 서버(300)와 연결하는 것으로서, 이동통신 모듈, 유선 인터넷 모듈, 무선 인터넷 모듈 및 근거리 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이동통신 모듈은, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말기, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 유선 인터넷 모듈 및 무선 인터넷 모듈은 유선 혹은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말한다. 근거리 통신 모듈은 근거리 통신을 위한 모듈로서, 무선랜 카드일 수 있다. 무선랜 카드는 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)에서 제안한 무선LAN 및 일부 적외선 통신 등을 포함하는 무선 LAN에 대한 무선 네트워크의 표준 규격인 802.11, 블루투스, UWB, 지그비(Zigbee) 등을 포함하는 무선 PAN(Personal Area Network)에 대한 표준 규격인 802.15, 도시 광대역 네트워크(Fixed Wireless Access; FWA) 등을 포함하는 무선 MAN(Metropolitan Area Network)(Broadband Wireless Access; BWA)에 대한 표준 규격인 802.16, 및 와이브로(Wibro), 와이맥스(WiMAX) 등을 포함하는 무선 MAN(Mobile Broadband Wireless Access; MBWA)에 대한 모바일 인터넷에 대한 표준 규격인 802.20 중 적어도 하나의 무선 통신 방식을 가능하게 할 수 있다. 이와 같은 네트워크 통신부(150)는 전자 기기(100)에 내장되거나 외장될 수 있다.
본 실시예의 전자 기기(100)는 지구위치시스템(Global Positioning System; GPS)에서 전송되는 신호를 수신하는 GPS 수신모듈과 같은 지리적 정보 획득 수단을 더 포함할 수도 있다. 가령, 전자 기기(100)가 디지털 카메라라면 디지털 카메라가 영상을 촬상할 때마다 지리적 정보 획득 수단에 의해 지리적 정보가 획득될 수 있을 것이다.
네트워크 통신부(150)는 사용자 입력부(130)에 선택된 영상에 대한 확대 요청이 입력되면 선택된 영역에 대한 정보와 선택된 영역에 대한 확대 요청을 원격 서버(300)에 전송한다. 선택된 영역에 대한 정보는 인터넷 상에서 검색될 수 있도록 선택된 영역을 특정짓는 정보를 의미한다. 예를 들어, 선택된 영역에 대한 정보는 전자 기기(100)가 지리적 정보 획득 수단을 내장한 디지털 카메라라면 디지털 카메라가 영상을 촬상할 때 획득되는 지리적 정보일 수 있다. 또는 선택된 영역에 대한 정보는 선택된 영역 혹은 선택된 영역을 포함하는 영상의 위치, 명칭 등과 같이 사용자에 의해 수동적으로 입력된 정보일 수 있다. 또는 선택된 영역에 대한 정보는 선택된 영역 혹은 선택된 영역을 포함하는 영상에 대한 영상처리를 통해 추출될 수 있는 것으로 선택된 영역을 특정지을 수 있는 특징점들이 될 수도 있다.
네트워크(200)는 복수 개의 외부 기기간의 통신 연결을 위한 중계 기능을 수행하거나, 주변기기와 외부 통신망(또는 네트워크)간의 통신 연결을 위한 중계 기능을 수행하는 중계 장치(미도시)를 포함할 수 있다. 중계 장치는 중계 대상인 전자 기기(100)의 통신 프로토콜과 원격 서버(300)의 통신 프로토콜이 다른 경우, 프로토콜을 변환하는 기능도 수행할 수도 있다. 이러한 중계 장치는, 엑세스 포인트, 게이트 웨이, 서비 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 중계 장치 없이 전자 기기(100)가 애드혹(ad hoc) 방식등으로 직접 원격 서버(300)에 연결될 수 있음은 물론이다.
원격 서버(300)는 전자 기기(100)로부터 선택된 영상에 대한 확대 요청을 전송받는 네트워크 통신부(310), 선택된 영역에 대한 확대 요청이 전송되면 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하여 저장하는 영상 데이터베이스부(350) 및 선택된 영상을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하는 연산부(330)를 포함한다.
네트워크 통신부(310)는 이동통신 모듈, 유선 인터넷 모듈, 무선 인터넷 모듈 및 근거리 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이러한 이동통신 모듈, 유선 인터넷 모듈, 무선 인터넷 모듈 및 근거리 통신 모듈 등은 전자 기기(100)측 네트워크 통신부(110)에서 설명한 바와 실질적으로 동일하므로 반복되는 설명을 생략한다.
네트워크 통신부(310)는 전자 기기(100)로부터 전송받은 선택된 영역에 대한 정보를 검색 서버(미도시)에 전송하고, 검색 서버로부터 수집된 선택된 영역이 포함된 웹 영상들을 전송받는다. 네트워크 통신부(310)가 전송받는 검색 서버로부터 수집된 선택된 영역이 포함된 웹 영상들은 영상 데이터베이스부(350)에 저장된다. 검색 서버는 원격 서버(300)와 함께 마련되어 있거나 혹은 별도의 검색 서비스 제공자에 의해 제공될 수도 있다. 검색 서버 혹은 검색 서비스 제공자에 전송되는 선택된 영역에 대한 정보는 전술한 바와 같이 확대하고자 하는 영상의 지리적 정보, 선택된 영역 혹은 선택된 영역을 포함하는 영상의 명칭, 선택된 영역을 특정지을 수 있는 특징점들일 수 있다. 검색 서버가 선택된 영역에 대한 정보를 가지고 선택된 영역을 포함하는 웹 영상들을 수집하는 구성 자체는 공지의 방법을 이용할 수 있으므로, 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
연산부(330)는 선택된 영역을 인터넷을 통해 수집된 웹 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하는 영상처리를 하는 유닛이다. 일 예로, 연산부(330)는 선택된 영역과 상기 수집된 웹 영상들간의 공통된 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 기반으로 수집된 웹 영상들을 선택된 영역의 시점과 동일한 시점으로 정렬하고, 정렬된 수집된 웹 영상들을 선택된 영역의 색상, 밝기, 및 콘트라스트 중 적어도 어느 하나와 동일하게 조정하고, 선택된 영역을 확대하며, 조정된 웹 영상들에 포함된 고해상도 픽셀 정보들을 선택된 영역의 확대된 영상에 결합함으로써, 선택된 영상을 고해상도의 확대된 영상으로 재구성한다.
다음으로, 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 실시예의 고해상도 영상 재구성 시스템에서의 고해상도 영상 재구축 방법을 설명한다.
먼저 영상이 전자 기기(100)의 디스플레이부(110)에 표시되면(S110), 사용자는 디스플레이부(110)에 표시된 영상에서 확대하고자 하는 영역을 선택한다(S120). 일 예로, 도 4a에 도시되듯이 디스플레이부(110)에 표시된 영상에서 확대하고자 하는 영역 A를 선택할 수 있다. 도 4b는 영역 A를 보정없이 확대한 영상으로 해상도가 낮아 선명도가 떨어짐을 볼 수 있다. 다른 예로, 도 5a에 도시되듯이 디스플레이부(110)에 표시된 영상에서 확대하고자 하는 영역 B를 선택할 수 있다. 사용자가 확대하고자 하는 영역을 지정할 때, 선택된 영역과 함께 확대하고자 하는 배율값도 동시에 지정될 수 있다. 경우에 따라서 배율값은 디폴트로 지정될 수도 있다.
확대하고자 하는 영역이 전자 기기(100)에 입력되면, 선택된 영역에 대한 확대요청을 선택된 영역에 대한 정보와 함께 네트워크(200)를 통해 원격 서버(300)로 전송한다(S130).
원격 서버(300)은 전송받은 확대 요청에 응답하여, 인터넷 상에서 선택된 영역이 속하는 장면을 포함하는 영상들을 인터넷에서 수집한다(S140). 예를 들어, 원격 서버(300)의 네트워크 통신부(310)는 전자 기기(100)로부터 전송받은 선택된 영역에 대한 정보를 인터넷 상에 기구축된 검색 서비스 제공자에 전송하고, 검색 서비스 제공자로부터 수집된 선택된 영역이 포함된 영상들을 전송받을 수 있다. 수집된 영상들은 원격 서버(300) 내의 영상 데이터베이스부(350)에 저장될 수 있다. 일 예로, 도 4c에 도시되듯이 인터넷 상에서 도 4a의 영역 A를 포함하는 많은 영상들이 수집될 수 있을 것이다. 다른 예로, 인터넷 상에서 수집되는 도 5a의 영역 B을 포함하는 영상들이 도 5b에 도시된다. 도 5b에서 B´은 도 5a의 영역 B에 대응되는 영역이다.
다음으로, 연산부(330)는 선택된 영역을 인터넷을 통해 수집된 영상에 기초하여 고해상도로 보정하는 영상처리한다(S150).
연산부(330)의 영상처리(S150)의 일예가 도 3에 도시된다.
도 3을 참조하면, 연산부(330)는 선택된 영역과 상기 수집 영상들간의 공통된 특징점을 추출한다(S151). 선택된 영역과 상기 수집된 웹 영상들간의 공통된 특징점들은 컴퓨터 비전 분야에서 제안되는 SIFT(scale invariant feature transform) 알고리즘을 이용하여 추출될 수 있이다. 일예로 도 5c는 선택된 영역 B에서의 특징점들 C와 수집 영상의 대응 영역 B´에서의 특징점들 C´가 매칭되는 것을 도시한다.
다음으로, 추출된 특징점 C, C´을 기반으로 수집 영상의 대응 영역 B´들을 선택된 영역 B의 시점과 동일한 시점으로 정렬한다. 일예로 도 5d는 수집 영상들의 대응 영역들 B´이 선택된 영역 B의 시점과 동일한 시점으로 정렬, 변환된 것을 도시한다. 다음으로, 수집 영상의 대응 영역 B´들을 선택된 영역 B의 색상, 밝기, 콘트라스트 중 적어도 어느 하나와 동일하게 조정한다(S155). 일예로 도 5e는 수집 영상들의 대응 영역들 B´이 선택된 영역 B의 시점과 동일한 색상, 밝기, 콘트라스트로 조정된 것을 도시한다. 다음으로, 조정된 수집 영상들에 포함된 고해상도 픽셀 정보들을 선택된 영역의 확대된 영상에 결합함으로써, 선택된 영상을 고해상도의 확대된 영상으로 재구성한다(S157). 이와 같이 고해상도로 확대된 영상의 예들이 도 4d 및 도 5f에 도시된다.
도 3을 참조하여 설명한 재구성 방법은 SIFT 알고리즘을 적용한 일 예이며, 그밖에 인터넷을 통해 수집된 영상에서 고해상도의 픽셀 정보를 추출하고 이를 확대된 영상에 결합하는 방법으로 SURF(Speeded Up Robust Feature) 알고리즘, GLOH (Gradient Location and Orientation Histogram) 알고리즘 등의 공지의 방법이 채용될 수 있다.
도 6은 도 5a 및 도 5b에서 선택된 영상 B´를 종래의 보간법에 의해 소프트웨어적으로 영상처리한 확대 영상을 도시한다. 도 6과 대비하여 볼 때, 본 실시예에 의해 제안된 방법으로 확대된 영상(도 5f)이 훨씬 선명함을 볼 수 있다.
상기와 같은 본 실시예의 고해상도 영상 재구성 시스템에 채용되는 전자 기기(100)로 디지털 카메라, 셀룰러 폰, 스마트 폰, 개인 휴대 단말기, 디지털방송용 단말기, PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, 태블릿 퍼스널 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터 등과 같이 사용자가 일반적으로 사용할 수 있는 각종 디지털 기기가 적용될 수 있을 것이다. 예를 들어, 네트워크 접속이 가능한 디지털 카메라가 본 실시예의 전자 기기(100)로 적용되는 경우라면, 디지털 카메라의 광학계의 한계를 넘어 일반적인 소프트웨어 주밍(zooming)보다 더 나은 선명도의 줌인 영상을 제공하는 웹-줌(web-zoom)의 기능 구현이 가능한다.
도 7은 다른 실시예에 따른 전자 기기(500)의 블록도를 개략적으로 도시하며, 도 8은 본 실시예의 전자 기기(500)에서의 영상 재구성 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 실시예의 전자 기기(500)는 영상을 표시하는 디스플레이부(510), 디스플레이부에 표시된 영상 중 선택된 영역에 대한 확대 요청이 입력되는 사용자 입력부(530), 인터넷에 접속되는 네트워크 통신부(550), 사용자 입력부(530)로부터 확대 요청이 입력되면 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하여 저장하는 영상 데이터베이스부(590) 및 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하고 연산된 고해상도 확대 영상을 상기 디스플레이부로 출력하는 연산부(570)을 포함한다.
전술한 실시예의 시스템은 별도의 원격 서버(도 1의 300)를 이용하여 고해상도의 영상을 재구성하였으나, 본 실시예의 전자 기기(500)는 자체적으로 인터넷을 통하여 선택된 영상을 수집하고 고해상도의 영상을 재구성한다는 점에 차이가 있다. 즉, 본 실시예의 전자 기기(500)의 연산부(570) 및 영상 데이터베이스부(590)는 전술한 실시예의 원격 서버(300)의 연산부(도 3의 330) 및 영상 데이터베이스(도 3의 350)의 기능과 실질적으로 동일한 기능을 수행한다. 한편, 디스플레이부(510), 사용자 입력부(530), 및 네트워크 통신부(550)는 전술한 실시예의 전자기기의 디스플레이부(310), 사용자 입력부(330), 및 네트워크 통신부(350)와 실질적으로 동일하다.
다음으로, 도 8을 참조하여 본 실시예의 전자 기기(500)에서의 고해상도 영상 재구축 방법을 설명한다.
먼저 영상이 전자 기기(500)의 디스플레이부(510)에 표시되면(S210), 사용자는 디스플레이부(210)에 표시된 영상에서 확대하고자 하는 영역을 선택한다(S220). 다음으로, 확대하고자 하는 영역이 전자 기기(500)에 입력되면, 선택된 영역에 대한 정보에 기초하여 인터넷 상에서 선택된 영역이 속하는 장면을 포함하는 영상들을 인터넷에서 수집한다(S230). 예를 들어, 네트워크 통신부(210)는 선택된 영역에 대한 정보를 인터넷 상에 기구축된 검색 서비스 제공자에 전송하고, 검색 서비스 제공자로부터 수집된 선택된 영역이 포함된 영상들을 전송받을 수 있다. 수집된 영상들은 영상 데이터베이스부(590)에 저장될 수 있다. 다음으로, 연산부(570)는 선택된 영역을 인터넷을 통해 수집된 영상에 기초하여 고해상도로 보정하는 영상처리한다(S240). 연산부(570)의 영상처리(S240)은 전술한 실시예에서와 실질적으로 동일하다. 가령, 연산부(570)의 영상처리(S240)은 도 3을 참조하여 설명된 영상처리 프로세스(S151, S153, S155, S157)를 그대로 이용할 수 있다. 고해상도로 보정된 확대된 상을 디스플레이부(510)에 표시한다.
상기와 같은 전자 기기(500)는 디지털 카메라, 셀룰러 폰, 스마트 폰, 개인 휴대 단말기, 디지털방송용 단말기, PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, 태블릿 퍼스널 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터 등과 같이 사용자가 일반적으로 사용할 수 있는 각종 디지털 기기에 적용될 수 있을 것이다.
한편, 본 발명은 전자 기기 또는 원격 서버에 구비된 연산부가 읽을 수 있는 기록매체에 연산부가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 연산부가 읽을 수 있는 기록매체는 연산부에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 연산부가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광정보 저장장치 등이 있으며, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 연산부가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 연산부가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
전술한 본 발명인 웹이미지들을 활용한 고해상도 영상 재구성 방법 및 시스템은 해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
100, 500 : 전자 기기 110, 510 : 디스플레이부
130, 530 : 사용자 입력부 150, 550 : 네트워크 통신부
200 : 네트워크 300 : 원격 서버
310 : 네트워크 통신부 330 : 연산부
350 : 영상 데이터베이스부 570 : 연산부
590 : 영상 데이터베이스부

Claims (21)

  1. 네트워크에 접속되는 전자 기기에 표시된 영상 중 선택된 영역을 고해상도의 영상으로 재구성하는 방법으로서,
    상기 선택된 영역에 대한 확대 요청을 입력받는 단계;
    상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하는 단계;
    상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도의영상으로 보정하는 단계; 및
    고해상도로 확대된 영상을 전자 기기에 표시하는 단계;를 포함하는 고해상도 영상 재구성 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 선택된 영역에 대한 정보를 원격 서버에 전송하는 단계; 및
    상기 원격 서버에서 연산되어 고해상도로 확대된 영상이 상기 전자 기기로 전송되는 단계;를 더 포함하며,
    상기 원격 서버에서 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하고 상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하는 고해상도 영상 재구성 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하는 단계는,
    인터넷 상에서 수집된 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 상기 원격 서버에 영상 데이터베이스로 저장하는 단계;
    상기 선택된 영역과 상기 수집 영상들간의 공통된 특징점을 추출하는 단계;
    추출된 특징점을 기반으로 상기 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 시점과 동일한 시점으로 정렬하는 단계;
    정렬된 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 색상, 밝기, 및 콘트라스트 중 적어도 어느 하나와 동일하게 조정하는 단계;
    상기 선택된 영역을 확대하는 단계; 및
    조정된 수집 영상들에 포함된 고해상도 픽셀 정보들을 상기 선택된 영역의 확대된 영상에 결합하는 단계;를 포함하는 고해상도 영상 재구성 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 전자 기기에서 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하고 상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하는 고해상도 영상 재구성 방법.
  5. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하는 단계는,
    상기 선택된 영역에 대한 정보를 검색 서버에 전송하는 단계; 및
    상기 검색 서버로부터 수집된 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 전송받는 단계;를 포함하는 고해상도 영상 재구성 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 선택된 영역에 대한 정보는 상기 선택된 영역이 획득된 위치의 지리적 정보, 상기 선택된 영역의 명칭, 및 상기 선택된 영역에서 추출된 특징점들 중 적어도 어느 하나를 포함하는 고해상도 영상 재구성 방법.
  7. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 선택된 영역에 대한 확대 요청은 상기 전자 기기에 표시된 영상에서 확대하고자 하는 영역의 위치 및 확대하고자 하는 배율값을 포함하는 고해상도 영상 재구성 방법.
  8. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 전자 기기는 디지털 카메라, 셀룰러 폰, 스마트 폰, 개인 휴대 단말기, 디지털방송용 단말기, PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, 태블릿 퍼스널 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터로 이루어진 그룹 중 어느 하나인 고해상도 영상 재구성 방법.
  9. 전자 기기에 표시된 영상 중 선택된 영역을 고해상도 영상으로 확대하는 고해상도 영상 재구성 시스템으로서,
    영상을 표시하는 디스플레이부와, 상기 디스플레이부에 표시된 영상 중 선택된 영역에 대한 확대 요청이 입력되는 사용자 입력부, 네트워크를 통해 원격 서버와 접속하는 네트워크 통신부를 포함하며, 상기 선택된 영역에 대한 확대 요청이 입력되면 상기 선택된 영역에 대한 정보와 상기 선택된 영역에 대한 확대 요청을 상기 원격 서버에 전송하는 전자 기기; 및
    네트워크를 통해 전자 기기와 접속하는 네트워크 통신부, 상기 선택된 영역에 대한 확대 요청이 전송되면 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하여 저장하는 영상 데이터베이스부, 및 상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하는 연산부를 포함하며, 상기 연산부에서 연산된 고해상도 확대 영상을 상기 전자 기기로 전송하는 원격 서버;를 포함하는 고해상도 영상 재구성 시스템.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 연산부는 상기 선택된 영역과 상기 수집 영상들간의 공통된 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 기반으로 상기 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 시점과 동일한 시점으로 정렬하고, 정렬된 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 색상, 밝기, 및 콘트라스트 중 적어도 어느 하나와 동일하게 조정하고, 상기 선택된 영역을 확대하며, 조정된 수집 영상들에 포함된 고해상도 픽셀 정보들을 상기 선택된 영역의 확대된 영상에 결합하는 고해상도 영상 재구성 시스템.
  11. 제9 항 또는 제10 항에 있어서,
    상기 원격 서버는 상기 선택된 영역에 대한 정보를 검색 서버에 전송하고, 상기 검색 서버로부터 수집된 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 전송받는 고해상도 영상 재구성 시스템.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 선택된 영역에 대한 정보는 선택된 영역이 획득된 위치의 지리적 정보, 선택된 영역의 명칭 및 상기 선택된 영역에서 추출된 특징점들 중 적어도 어느 하나를 포함하는 고해상도 영상 재구성 시스템.
  13. 영상을 표시하는 전자 기기와 네트워크를 통해 접속하는 원격 서버로서,
    전자 기기로부터 전자 기기에 표시된 영상 중 선택된 영상에 대한 확대 요청을 전송받는 네트워크 통신부;
    상기 선택된 영역에 대한 확대 요청이 전송되면 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하여 저장하는 영상 데이터베이스부; 및
    상기 선택된 영상을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하는 연산부;를 포함하며,
    상기 연산부에서 연산된 고해상도 확대 영상을 상기 전자 기기로 전송하는 원격 서버.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 연산부는 상기 선택된 영역과 상기 수집 영상들간의 공통된 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 기반으로 상기 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 시점과 동일한 시점으로 정렬하고, 정렬된 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 색상, 밝기, 및 콘트라스트 중 적어도 어느 하나와 동일하게 조정하고, 상기 선택된 영역을 확대하며, 조정된 수집 영상들에 포함된 고해상도 픽셀 정보들을 상기 선택된 영역의 확대된 영상에 결합하는 원격 서버.
  15. 제13 항 또는 제14 항에 있어서,
    상기 네트워크 통신부는 상기 선택된 영역에 대한 정보를 검색 서버에 전송하고, 상기 검색 서버로부터 수집된 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 전송받는 원격 서버.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 선택된 영역에 대한 정보는 선택된 영역이 획득된 위치의 지리적 정보, 선택된 영역의 명칭, 및 상기 선택된 영역에서 추출된 특징점들 중 적어도 어느 하나를 포함하는 원격 서버.
  17. 영상을 표시하는 디스플레이부;
    상기 디스플레이부에 표시된 영상 중 선택된 영역에 대한 확대 요청이 입력되는 사용자 입력부;
    인터넷에 접속되는 네트워크 통신부;
    상기 사용자 입력부로부터 확대 요청이 입력되면 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 인터넷 상에서 수집하여 저장하는 영상 데이터베이스부; 및
    상기 선택된 영역을 확대하면서 수집 영상들에 기초하여 고해상도로 보정하고 연산된 고해상도 확대 영상을 상기 디스플레이부로 출력하는 연산부;를 포함하는 전자 기기.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 연산부는 상기 선택된 영역과 상기 수집 영상들간의 공통된 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 기반으로 상기 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 시점과 동일한 시점으로 정렬하고, 정렬된 수집 영상들을 상기 선택된 영역의 색상, 밝기, 및 콘트라스트 중 적어도 어느 하나와 동일하게 조정하고, 상기 선택된 영역을 확대하며, 조정된 수집 영상들에 포함된 고해상도 픽셀 정보들을 상기 선택된 영역의 확대된 영상에 결합하는 전자 기기.
  19. 제17 항 또는 제18 항에 있어서,
    상기 네트워크 통신부는 상기 선택된 영역에 대한 정보를 검색 서버에 전송하고, 상기 검색 서버로부터 수집된 상기 선택된 영역이 포함된 영상들을 전송받는 전자 기기.
  20. 제19 항에 있어서,
    상기 선택된 영역에 대한 정보는 선택된 영역이 획득된 위치의 지리적 정보, 상기 선택된 영역의 명칭 및 상기 선택된 영역에서 추출된 특징점들 중 적어도 어느 하나를 포함하는 전자 기기.
  21. 제17 항에 있어서,
    상기 전자 기기는 디지털 카메라, 셀룰러 폰, 스마트 폰, 개인 휴대 단말기, 디지털방송용 단말기, PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, 태블릿 퍼스널 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터로 이루어진 그룹 중 어느 하나인 전자 기기.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013114078A1 (de) 2013-02-22 2014-08-28 Lg Display Co., Ltd. Anzeigevorrichtung mit integriertem berührungsempfindlichem Bildschirm
KR20160117690A (ko) * 2015-03-30 2016-10-11 금오공과대학교 산학협력단 생산품의 얼라인먼트를 보정하기 위해 사용되는 보정 요소 생성 장치 및 그 방법

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016048108A1 (en) * 2014-09-26 2016-03-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Image processing apparatus and image processing method
US10008046B2 (en) * 2016-06-29 2018-06-26 Here Global B.V. Method, apparatus and computer program product for adaptive venue zooming in a digital map interface
US11044118B1 (en) 2019-06-28 2021-06-22 Amazon Technologies, Inc. Data caching in provider network substrate extensions
US11411771B1 (en) 2019-06-28 2022-08-09 Amazon Technologies, Inc. Networking in provider network substrate extensions
US11431497B1 (en) * 2019-06-28 2022-08-30 Amazon Technologies, Inc. Storage expansion devices for provider network substrate extensions
US11659058B2 (en) 2019-06-28 2023-05-23 Amazon Technologies, Inc. Provider network connectivity management for provider network substrate extensions
US11134171B1 (en) * 2020-06-30 2021-09-28 Kyocera Document Solutions Inc. Image reading apparatus, image forming apparatus, and image reading method that perform image processing for each area
US11212419B1 (en) * 2020-06-30 2021-12-28 Kyocera Document Solutions Inc. Image reading system, image forming system, and image reading method that perform image processing for each area
KR20230135399A (ko) * 2022-03-16 2023-09-25 한화비전 주식회사 이미지 표시를 제어하기 위한 장치 및 방법

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010044255A (ko) * 2001-01-29 2001-06-05 김동희 스캐닝 이미지를 이용한 전자북 서비스 시스템
US7599790B2 (en) * 2004-03-23 2009-10-06 Google Inc. Generating and serving tiles in a digital mapping system
US7158878B2 (en) * 2004-03-23 2007-01-02 Google Inc. Digital mapping system
US8504945B2 (en) * 2008-02-01 2013-08-06 Gabriel Jakobson Method and system for associating content with map zoom function
US8077918B2 (en) * 2008-08-28 2011-12-13 Google, Inc. Architectures and methods for creating and representing time-dependent imagery
US8385669B2 (en) * 2009-03-04 2013-02-26 Microsoft Corporation Scalable mutable tiled multi-resolution texture atlases
KR20120002294A (ko) * 2010-06-30 2012-01-05 재단법인 제주테크노파크 지역기반 공용 디지털컨텐츠 데이터베이스 서비스 제공 시스템 및 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013114078A1 (de) 2013-02-22 2014-08-28 Lg Display Co., Ltd. Anzeigevorrichtung mit integriertem berührungsempfindlichem Bildschirm
DE102013114078B4 (de) 2013-02-22 2022-06-09 Lg Display Co., Ltd. Anzeigevorrichtung mit integriertem berührungsempfindlichem Bildschirm
KR20160117690A (ko) * 2015-03-30 2016-10-11 금오공과대학교 산학협력단 생산품의 얼라인먼트를 보정하기 위해 사용되는 보정 요소 생성 장치 및 그 방법

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