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dc.contributor.author 김유현 -
dc.contributor.author 문인규 -
dc.date.accessioned 2022-07-06T02:35:42Z -
dc.date.available 2022-07-06T02:35:42Z -
dc.date.issued 2021-04-08 -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/16536 -
dc.description.abstract 본 개시의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 위상 영상 생성 방법은 프로세서가 각 단계의 적어도 일부를 수행하는 위상 영상 생성 방법으로서, 가보 홀로그램(Garbor hologram)을 제공 받는 단계 및 가보 홀로그램으로부터 복원된 제1 위상 영상(phase image)을 머신 러닝(Machine Learning) 기반의 학습 모델에 입력하여 노이즈가 제거된 제2 위상 영상을 생성하는 단계를 포함하고, 학습 모델은 비 광축 디지털 홀로그램(off-axis digital hologram)으로부터 복원되고 노이즈가 제거된 위상 영상을 레이블(label)로 하여 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial network: cGAN)에 기반하여 학습된 생성 모델을 포함할 수 있다. -
dc.title 딥 러닝에 기반하여 가보 홀로그램으로부터 노이즈 없는 위상 영상을 복원하는 장치 및 방법 -
dc.title.alternative APPARATUS AND METHOD FOR RECONSTRUCTING NOISELESS PHASE IMAGE FROM GARBOR HOLOGRAM BASED ON DEEP-LEARNING -
dc.type Patent -
dc.type.rims PAT -
dc.contributor.nonIdAuthor 김유현 -
dc.publisher.country KO -
dc.identifier.patentApplicationNumber 10-2021-0046021 -
dc.date.application 2021-04-08 -
dc.identifier.patentRegistrationNumber 10-2410380-0000 -
dc.date.registration 2022-06-14 -
dc.contributor.assignee 재단법인대구경북과학기술원 -
dc.contributor.affiliatedAuthor 김유현 -
dc.contributor.affiliatedAuthor 문인규 -
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Department of Robotics and Mechatronics Engineering Intelligent Imaging and Vision Systems Laboratory 3. Patents

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