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논문 기본 정보

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저자정보
이해윤 (대구경북과학기술원) 조성현 (대구경북과학기술원)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제25권 제3호
발행연도
2019.7
수록면
1 - 9 (9page)

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자율 주행 자동차나 소방 로봇과 같은 시스템에서 영상을 얻을 때 다양한 요인들로 인해 잡음, 블러와 같은 열화가 발생한다. 이런 열화된 영상에 직접 영상 분류와 같은 기술을 적용하기 어려워 열화 제거가 불가피하나 이러한 시스템들은 영상의 열화를 인식할 수 없어서 열화된 영상을 복원하는데 어려움이있다. 본 논문에서는 영상에 적용된 열화를 인지하지 못하는 상황에서 여러 방법들로 열화된 영상으로부터 자연스럽고 선명한 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 우리가 제안한 방법은 딥러닝 모델에 채널 어텐션 모듈과 스킵 커넥션을 사용하여 영상에 적용된 열화에 따라 복원에 필요한 채널에 높은 가중치를 적용해복합열화영상의복원을진행한다.이방법은다른복합열화복원방법에비해학습이간단하고기존의다른방법들에 비해 높은 복합 열화 복원 성능을 낸다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 계획
References

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000901189