빗줄기 제거를 위한 구조 인식 잔차 네트워크

김주찬; 손창환

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김주찬 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2020년도 종합학술대회 및 대학생논문경진대회

발행연도: 2020.10

수록면: 265 - 270 (6page)

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2020

빗줄기 제거를 위한 구조 인식 잔차 네트워크

김주찬 , 손창환 Proceedings of KIIT Conference 2020.10 학술대회자료

빗줄기 제거를 위한 구조 인식 잔차 네트워크

김주찬 , 손창환 한국정보기술학회논문지 2020.10 학술저널

2019

빗줄기 제거를 위한 잔차 네트워크와 Fast R-CNN을 통한 폭우 환경에서의 객체 검출 성능 비교

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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.

#rain removal #residual networks #filtering #convolutional neural networks #transfer learning

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