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학술저널
저자정보
정헌석 (극동대학교) 허재혁 (극동대학교) 양수미 (극동대학교) 곽성범 (위즈윙)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 컴퓨터교육학회 논문지 컴퓨터교육학회논문지 제27권 제8호
발행연도
2024.11
수록면
67 - 74 (8page)
DOI
10.32431/kace.2024.27.8.005

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적외선과 가시광선 이미지 융합의 목표는 대상을 강조하고 세부 질감 정보를 포함하는 융합 이미지를 생성하는 것이다. 하지만 기존 알고리즘은 종종 이미지의 시각적 품질에만 집중하고, 의미적 내용을 간과하는 경향이 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 트랜스포머 모델의 전역 특징 추출 기능과 대비 언어 이미지 사전 학습(CLIP: Contrastive Language Image Pre-training)을 통한 손실 함수를 활용하여 이미지 융합 과정을 최적화하는 방법을 제안한다. 먼저, 이미지에서 로컬 및 글로벌 정보를 추출하고 상호작용하기 위해 특징 안내 트랜스포머(FGT: Feature-Guided Transformer) 모듈을 개발한다. 이후, 두 가지 서로 다른 이미지를 적응적으로 융합하기 위해 특징 동적 융합(FDF: Feature Dynamic Fusion) 모듈을 설계한다. 또한, 수학적 손실 함수와 언어 기반 손실 함수를 결합하여 융합된 이미지의 시각적 품질과 의미적 정보를 동시에 향상시켰다. 공개 데이터 세트에 대한 종합적인 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 융합 방법들에 비해 주관적 평가에서 우수한 성능을 보였음을 입증하였다.
#적외선 영상 #가시광선 영상 #이미지 퓨전 #대비 언어 이미지 사전 학습 모델 #트랜스포머 #딥러닝 #Infrared Image #Visible Light Image #Image Fusion #Contrastive Language Image Pre-training Model #Transformer #Deep Learning

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구
3. 제안 영상 융합 기술
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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