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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 23 - 30 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2024.49.1.23
이용수
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적외선 영상 시스템은 열 정보를 측정하여 가시광 카메라로 보이지 않는 정보를 갖고 있는 장점이 있어 의료진단, 감시 분야 등에 널리 쓰인다. 하지만 센서의 특성상 특정 방향의 Stripe 노이즈가 발생하여 이러한 Stripe 노이즈를 제거하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 특정 패턴 노이즈를 제거하기 위하여 Haar Wavelet 변환과 딥러닝 기반 영상 복원에 효과적인 MPRNet 구조를 응용한 네트워크 구조를 이용하여 효과적으로 해당 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 주요 제안 점은 다음과 같다. 먼저, Stripe 패턴 노이즈 특성을 고려하여 Wavelet 변환을 이용한다. 다음으로, 단일 스테이지의 뛰어난 영상 복원 딥러닝 네트워크를 제안한다. 또한, Wavelet 영상의 특성을 고려한 손실 함수를 사용한다. 제안하는 네트워크는 Stripe 노이즈 영상에서 기존의 방법보다 나은 노이즈 제거 성능을 발휘하는 것을 정성적, 정량적으로 확인할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 네트워크
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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