지역 및 전역 특징을 활용한 Top-k Transformer 기반 단일 이미지 반사 성분 제거 방법

오형석; 류재석; 임헌성; 오정학; 백준기

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 오형석 (중앙대학교) 류재석 (중앙대학교) 임헌성 (중앙대학교) 오정학 (유라 코퍼레이션) 백준기 (중앙대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,084 - 2,088 (5page)

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본 논문에서는 딥러닝 기반의 Transformer 기술을 활용하여 단일 이미지에서 반사 성분을 제거하는 방법을 제시한다. 구체적으로, 제안된 방법은 U-Net 구조에 기반을 둔 top-k Transformer의 계층적 구조를 사용하여 이미지 내의 지역적 정보와 전역적 정보를 효과적으로 결합한다. 이를 통해 단일 이미지에서 반사 성분을 정밀하게 제거하고, 깨끗하고 선명한 고품질 이미지를 생성할 수 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 기술 대비 반사 성분 제거 성능이 향상되었음을 보여준다. 또한 반사 성분을 제거하면서 추가적인 이미지 열화나 정보 손실을 최소화하는 효과를 확인할 수 있었다.

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