저명암비 영상을 고명암비 영상으로 변환하는 역 톤 매핑 방법에 있어서,적어도 하나 이상의 분리필터를 이용하여 상기 저명암비 영상을 복수의 서브계층 저명암비 영상으로 분리하는 단계;각 서브계층 저명암비 영상을 복수의 패치로 분할하는 단계;각 패치의 영상 카테고리를 결정하는 단계; 및각 영상 카테고리별로 학습된 변환행렬에 따라 상기 각 패치를 고명암비 영상 패치로 변환하여 상기 고명암비 영상을 생성하는 단계를 포함하며,상기 저명암비 영상을 복수의 서브계층 저명암비 영상으로 분리하는 단계는,상기 저명암비 영상으로부터 상기 분리필터를 이용하여 깊이 1 레벨에 대응하는 N(N은 2 이상의 자연수) 개의 서브계층 영상을 생성하는 단계; 및상기 깊이 1 레벨에 대응하는 N 개의 서브계층 영상으로부터 상기 분리필터를 이용하여 깊이 2 레벨에 대응하는 M(M은 2 이상의 자연수) 개의 서브계층 영상을 생성하는 단계를 포함하는 역 톤 매핑 방법.

삭제

제1항에 있어서,상기 서브계층 저명암비 영상은 상기 분리필터에 의해 더 이상 분리되지 않는 단말노드 영상인 역 톤 매핑 방법.

제1항에 있어서,상기 분리필터는 양방향필터(bilateral filter), 총변이에너지사용필터(decomposition filter using total-variation energy), 웨이블릿필터(wavelet filter), 가보필터(gabor filter) 및 가우시안필터(gaussian filter) 중 하나의 필터인 역 톤 매핑 방법.

제1항에 있어서,상기 각 패치의 영상 카테고리는 상기 각 패치 영상의 밝기, 대조, 텍스처 복잡도, 에지 방향, 에지 강도, 컬러 성분, 텍스처 패턴, 주파수, 미분 연산자를 이용한 영상 신호 변화 정보, 가우시안(Gaussian) 함수를 이용한 영상 신호 변화 정보, 및 라플라시안(Laplacian) 함수를 이용한 영상 신호 변화 정보 중 적어도 하나 이상의 인자에 의해 결정되는 역 톤 매핑 방법.

제1항에 있어서,상기 영상 카테고리를 결정하는 단계에서,상기 각 패치에 포함된 화소들의 평균 밝기를 이용하여 상기 영상 카테고리를 결정하는 역 톤 매핑 방법.

제6항에 있어서,상기 영상 카테고리를 결정하는 단계에서,상기 각 패치의 화소를 복수의 그룹으로 분할하고 기준 그룹과 각 그룹의 평균 밝기를 비교하여 상기 영상 카테고리를 결정하는 역 톤 매핑 방법.

저명암비 영상을 고명암비 영상으로 변환하는 역 톤 매핑 방법에 있어서,테스트 고명암비 영상을 테스트 저명암비 영상으로 변환하는 단계;상기 테스트 고명암비 영상을 복수의 서브계층 테스트 고명암비 영상으로 분리하고 상기 테스트 저명암비 영상을 복수의 서브계층 테스트 저명암비 영상으로 분리하는 단계;각 서브계층 테스트 고명암비 영상을 복수의 테스트 고명암비 영상 패치로 분할하고 각 서브계층 테스트 저명암비 영상을 복수의 테스트 저명암비 영상 패치로 분할하는 단계;각 테스트 저명암비 영상 패치의 영상 카테고리를 결정하는 단계;각 영상 카테고리별 변환행렬을 각 영상 카테고리에 해당되는 상기 테스트 저명암비 영상 패치와 상기 테스트 저명암비 영상 패치에 대응되는 상기 테스트 고명암비 영상 패치를 이용하여 학습시키는 단계; 및학습된 변환행렬을 이용하여 입력되는 상기 저명암비 영상을 상기 고명암비 영상으로 변환하는 단계를 포함하며,상기 저명암비 영상을 상기 고명암비 영상으로 변환하는 단계는,상기 저명암비 영상으로부터 분리필터를 이용하여 깊이 1 레벨에 대응하는 N(N은 2 이상의 자연수) 개의 서브계층 영상을 생성하는 단계;상기 깊이 1 레벨에 대응하는 N 개의 서브계층 영상으로부터 상기 분리필터를 이용하여 깊이 2 레벨에 대응하는 M(M은 2 이상의 자연수) 개의 서브계층 영상을 생성하는 단계; 및상기 학습된 변환행렬에 따라 상기 서브계층 영상으로부터 상기 고명암비 영상을 생성하는 단계를 포함하는 역 톤 매핑 방법.

제8항에 있어서,동일한 분리필터에 의해 상기 테스트 고명암비 영상과 상기 테스트 저명암비 영상이 서브계층으로 분리되는 역 톤 매핑 방법.

삭제

저명암비 영상을 고명암비 영상으로 변환하는 역 톤 매핑 방법에 있어서,분리필터를 이용하여 상기 저명암비 영상을 기본계층 저명암비 영상과 세부계층 저명암비 영상으로 분리하는 단계;상기 세부계층 저명암비 영상을 복수의 패치로 분할하는 단계;각 패치의 영상 카테고리를 결정하는 단계;각 영상 카테고리별로 학습된 변환행렬에 따라 상기 각 패치를 고명암비 영상 패치로 변환하여 세부계층 고명암비 영상을 생성하는 단계; 및상기 세부계층 고명암비 영상을 이용하여 상기 고명암비 영상을 생성하는 단계를 포함하며,상기 저명암비 영상을 상기 기본계층 저명암비 영상과 상기 세부계층 저명암비 영상으로 분리하는 단계는,상기 저명암비 영상으로부터 상기 분리필터를 이용하여 깊이 1 레벨에 대응하는 기본계층 저명암비 영상과 세부계층 저명암비 영상을 생성하는 단계; 및상기 깊이 1 레벨에 대응하는 기본계층 저명암비 영상과 세부계층 저명암비 영상으로부터 상기 분리필터를 이용하여 깊이 2 레벨에 대응하는 기본계층 저명암비 영상과 세부계층 저명암비 영상을 생성하는 단계를 포함하는 역 톤 매핑 방법.

제11항에 있어서,상기 기본계층 저명암비 영상에 전역모델을 이용한 역 톤 매핑 방법, 분류 모델을 이용한 역 톤 매핑 방법 및 확장맵을 이용한 역 톤 매핑 방법 중 하나의 매핑 방법을 적용하여 기본계층 고명암비 영상을 생성하는 단계를 더 포함하고,상기 고명암비 영상을 생성하는 단계에서,상기 기본계층 고명암비 영상과 상기 세부계층 고명암비 영상을 합성하여 상기 고명암비 영상을 생성하는 역 톤 매핑 방법.