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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 725 - 737 (13page)
이용수
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현재 카메라 성능이 점점 발전해 왔지만 카메라로부터 얻은 디지털 영상에는 잡음 (Noise)이 존재하고 이는 높은 해상도의 영상을 획득하는 데 있어서 방해요소로 작용한다. 전통적으로 잡음을 제거하기 위하여 필터링 방법을 사용해 왔고 최근 딥 러닝 기법의 하나인 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)은 영상 잡음 제거 분야에서 전통적인 기법보다 좋은 성능을 나타내고 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 합성곱 신경망으로 학습하는 과정에서 영상 내 디테일한 부분이 손실될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 (Wavelet Transform)을 기반으로 영상 내 디테일 정보도 같이 학습하여 영상 디테일을 향상하는 잡음 제거 합성곱 신경망 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 디테일 향상 서브 네트워크 (Detail Enhancement Subnetwork)와 영상 잡음 추출 서브 네트워크 (Noise Extraction Subnetwork)를 이용하게 된다. 실험은 가우시안 잡음과 실제 카메라 잡음을 통해 진행했고 제안하는 방법은 기존 알고리듬보다 디테일 손실 문제를 효과적으로 해결할 수 있었고 객관적 품질 평가와 주관적 품질 비교에서 모두 우수한 결과가 나온 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Buades, B. Coll, and J.M. Morel, “A non-local algorithm for image denoising,” Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, San Diego, CA, USA, pp. 60-65, 2005.
K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik, and K. Egiazarian, “Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 16, No. 8, pp. 2080-2095, August 2007.
J. Mairal, F. Bach, J. Ponce, G. Sapiro, and A. Zisserman, “Non-local Sparse Models for Image Restoration,” IEEE International Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, pp. 2272-2279, 2009.
W. Dong, L. Zhang, G. Shi, and X. Li, “Nonlocally Centralized Sparse Representation for Image Restoration,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 22, No. 4, pp. 1620-1630, April 2013.
S. Gu, L. Zhang, W. Zuo, and X. Feng, “Weighted Nuclear Norm Minimization with Application to Image Denoising,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Columbus, OH, USA, pp. 2862-2869, 2014.
K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik, and K. Egiazarian, “Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 16, No. 8, pp. 2080-2095, August 2007.
J. Mairal, F. Bach, J. Ponce, G. Sapiro, and A. Zisserman, “Non-local Sparse Models for Image Restoration,” IEEE International Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, pp. 2272-2279, 2009.
W. Dong, L. Zhang, G. Shi, and X. Li, “Nonlocally Centralized Sparse Representation for Image Restoration,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 22, No. 4, pp. 1620-1630, April 2013.
S. Gu, L. Zhang, W. Zuo, and X. Feng, “Weighted Nuclear Norm Minimization with Application to Image Denoising,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Columbus, OH, USA, pp. 2862-2869, 2014.
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