빗줄기 제거를 위한 구조 인식 잔차 네트워크
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2020
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Korean
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자료형태
학술저널
수록면
265-270(6쪽)
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본 논문에서는 입력 빗줄기 영상에서 빗줄기를 제거하고 텍스처의 선명도를 강화할 수 있는 빗줄기 제거기법을 제안한다. 최근 영상 복원 분야에서 큰 주목을 받고 있는 심층 합성곱 신경망 기법을 빗줄기 제거 분야에 적용할지라도 평탄 영역에서의 빗줄기 잔존 문제와 텍스처 선명도 저하 문제는 여전히 현안으로 남아 있다. 따라서 본 논문에서는 입력 빗줄기 영상에서 빗줄기를 효과적으로 제거하고 텍스처의 선명도를 강화할 수 있는 복원 기법을 제안하고자 한다. 특히 입력 빗줄기 영상으로부터 원본 영상의 라플라시안 필터링 결과인 에지 맵을 추정함으로써, 평탄 영역에서 빗줄기를 제거하고 디테일 영역에서 선명도를 강화할 수 있는 영상구조에 적응적인 구조 인식 잔차 네트워크를 소개하고자 한다. 또한 실험 평가를 통해, 제안한 구조 인식 잔차 네트워크가 소기의 목적을 성취할 수 있으며 기존의 최첨단 기법들보다 정량적 평가에서 더 우수한 성능을 달성할 수 있음을 보이고자 한다.
더보기In this paper, rain streaks removal is proposed to remove rain streaks and to enhance the sharpness of textures from input rain images. Even though deep convolutional neural networks, which have recently attracted great attention in the field of image restoration, are applied to rain streaks removal, residual rain streaks on the flat areas and deterioration of texture sharpness in the texture areas remain current issues. Therefore, this paper proposes a restoration method that can effectively remove rain streaks and enhance texture’s sharpness from input rain images. In particular, by estimating the edge map, which is the result of Laplacian filtering applied to the original image, the structure-aware residual network that is able to adaptive to image structures is introduced to remove the rain streaks in the flat areas and enhance the sharpness in the detail areas. Moreover, through experimental evaluation, it is confirmed that the proposed structure-aware residual network can achieve the desired purpose and obtain better performance in quantitative evaluation than the existing state-of-the-art methods.
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