METHOD AND APPARATUS FOR ENHANCING IMAGE ILLUMINATION INTENSITY

• Main Authors: KIM SEON HUI (SUNNY), CHOI WON SU, LEE WOON CHAE, LEE MIN HO
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 12.05.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

The present invention relates to a method for enhancing the illuminance of an image to enhance the quality of the image in the most effective method and an apparatus thereof. According to one embodiment of the present invention, the method comprises the following steps: receiving an image; determining a filter application method for improving the illuminance of the received image by using a trained neural network model to enhance the illuminance of an image; and applying the determined filter application method to the image to output an image of enhanced illuminance. The neural network model trained using machine learning includes a first group of layers for extracting feature information of an image, a second group of layers for determining a type of filter on the basis of on the extracted feature information, and a third group of layers for determining optimal parameters for the filters on the basis of the extracted feature information, and can be provided through an external server in an Internet of things (IoT) environment through a fifth-generation (5G) network. 본 개시의 일 실시예에 따른 이미지의 조도 향상을 위한 방법은, 이미지를 수신하는 단계, 이미지의 조도를 향상시키기 위해 훈련된 신경망 모델을 이용하여 수신된 이미지의 조도를 향상시키기 위한 필터 적용 방식을 결정하는 단계, 및 결정된 필터 적용 방식을 상기 이미지에 적용하여 향상된 조도의 이미지를 출력하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 머신 러닝을 이용해 학습된 신경망 모델은 이미지의 특징 정보를 추출하기 위한 제 1 그룹의 층, 추출된 특징 정보에 기초하여 필터의 종류를 결정하기 위한 제 2 그룹의 층, 및 추출된 특징 정보에 기초하여 필터에 대한 최적 파라미터를 결정하기 위한 제 3 그룹의 층을 포함할 수 있으며, 신경망 모델은 5G 네트워크를 통한 사물 인터넷 환경에서 외부 서버를 통해 제공될 수도 있다.