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디지털 홀로그램의 고질적인 문제인 스페클 노이즈는 이미지 품질을 저하시키고, 기존 제거 기술은 해상도 저하나 추가 데이터 요구 등의 한계를 가졌습니다. 본 기술은 라이트필드 변환과 딥러닝(DnCNN, SRCNN)을 활용하여 홀로그램 스페클 노이즈를 효과적으로 제거하고, 동시에 해상도 손실까지 보상하는 혁신적인 방법을 제시합니다. 이로써 고품질의 선명한 홀로그램 이미지를 성공적으로 재현하여, 차세대 홀로그래피 기술 발전에 기여합니다.
| 기술 분야 | 디지털 홀로그래피 |
| 판매 유형 | 자체 판매 |
| 판매 상태 | 판매 중 |
| 기술명 | |
| 라이트필드 변환 기술과 딥러닝을 적용한 홀로그램 스페클 제거 방법 및 장치 | |
| 기관명 | |
| 인하대학교 산학협력단 | |
| 대표 연구자 | 공동연구자 |
| 박재형 | - |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 1020190164775 | 1021907730000 |
| 권리구분 | 출원일 |
| 특허 | 2019.12.11 |
| 중요 키워드 | |
딥러닝 기술이미지 품질 개선DnCNN몰입형 디스플레이디지털 홀로그래피노이즈 감소 기술컴퓨터 생성 홀로그램3D 영상 기술가상현실 VR홀로그램 스페클 제거홀로그램 해상도 보상라이트필드 변환SRCNN증강현실 AR차세대 디스플레이영상기기인공지능알고리즘 | |
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