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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 584 - 593 (10page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.4.584
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단일 영상 내 그림자 제거는 영상 처리 및 많은 컴퓨터 시각 분야에서 중요한 문제이다. 이 논문에서는 이러한 그림자를 제거하기 위하여, 추가적인 그림자 감지를 필요로 하지 않는 조건부 적대적 생성 신경망 기반의 새로운 신경망 구조를 제안한다. 제안하는 구조에서는, 신경망 내 다양하게 존재하는 정규화층으로 인해 발생되는, 입력 영상 데이터의 정보 손실 문제를 방지하기 위해 공간 적응적 비정규화 방식을 활용하였고, 그림자 제거와 관련된 공인 데이터 세트를 활용한 다양한 실험들로부터, 제안된 기법이 기존의 신경망 기반의 최신 방법론들과 비교하여 적어도 5㏈ 높은 PSNR 성능을 가지는 것을 확인할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
R. M. Haralick and L. G. Shapiro, “Image segmentation techniques,” in Proc. Comp. Vision, Graphics, and Image, vol. 29, no. 1, pp. 100-132, Jan. 1985.
Z. Q. Zhao, et al., “Object detection with deep learning: A review,” IEEE Trans. Neural Netw. and Learn. Syst., vol. 30, no. 11, pp. 3212-3232, Nov. 2019.
L. Xu, F. Qi, and R. Jiang, “Shadow removal from a single image,” in Proc. 6th Int. Conf. Intel. Sys. Design and Appl., vol. 2, pp. 1049-1054, Jian, China, Oct. 2006.
R. Guo, Q. Dai, and D. Hoiem, “Single-image shadow detection and removal using paired regions,” in Proc. IEEE Conf. Comp. Vision and Pattern Recog., pp. 2033-2040, Colorado Springs, USA, Jun. 2011.
J. Wei, et al., “Shadow inpainting and removal using generative adversarial networks with slice convolutions,” Comp. Graphics Forum, vol. 38, no. 7, pp. 381-392, Nov. 2019.
Z. Q. Zhao, et al., “Object detection with deep learning: A review,” IEEE Trans. Neural Netw. and Learn. Syst., vol. 30, no. 11, pp. 3212-3232, Nov. 2019.
L. Xu, F. Qi, and R. Jiang, “Shadow removal from a single image,” in Proc. 6th Int. Conf. Intel. Sys. Design and Appl., vol. 2, pp. 1049-1054, Jian, China, Oct. 2006.
R. Guo, Q. Dai, and D. Hoiem, “Single-image shadow detection and removal using paired regions,” in Proc. IEEE Conf. Comp. Vision and Pattern Recog., pp. 2033-2040, Colorado Springs, USA, Jun. 2011.
J. Wei, et al., “Shadow inpainting and removal using generative adversarial networks with slice convolutions,” Comp. Graphics Forum, vol. 38, no. 7, pp. 381-392, Nov. 2019.
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