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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 1,242 - 1,245 (4page)
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본 논문에서, Gaussian noise를 제거할 때 발생하는 over blurring 현상을 감소시키는 network를 구현하였다. 기존 filtering 방식은 원 영상을 blurring하여 noise를 제거함으로써, edge나 corner 같은 high frequency 성분도 함께 지워지는 것을 확인할 수 있다. CNN (Convolutional Neural Network)기반 denoiser의 경우도 사소한 edge, keypoint를 noise로 인식하여 이러한 정보를 잃게 된다. 우리는 CNN을 기반으로 denoising된 high frequency 성분만을 획득하여 기존 denoiser에 추가함으로써 denoising 성능을 유지하면서 over blurring을 완화하는 network 제안한다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (5)
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[학술지(정기간행물)] - 전영은 / 2007 / 자기 유사성을 이용한 가우시안 노이즈 제거 알고리즘 / 전자공학회논문지 - SP 44 (5) : 1 ~ 10
[인터넷자원] - Multimedia Laboratory / / Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset
[학술지(정기간행물)] - Kai Zhang / 2017 / Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising / IEEE Transactions on Image Processing 26 (7) : 3142 ~ 3155
[학술대회논문] - He, K / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition : 770 ~ 778
[학술대회논문] - He, K / 2016 / Identity mappings in deep residual networks / European conference on computer vision : 630 ~ 645
[인터넷자원] - Multimedia Laboratory / / Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset
[학술지(정기간행물)] - Kai Zhang / 2017 / Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising / IEEE Transactions on Image Processing 26 (7) : 3142 ~ 3155
[학술대회논문] - He, K / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition : 770 ~ 778
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