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학술저널
저자정보
정우열 (The Catholic University of Korea) 김성주 (The Catholic University of Korea) 이창우 (The Catholic University of Korea)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제72권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
843 - 848 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2023.72.7.843

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Many studies have been conducted for image deblurring, which is classified into non-blind and blind image deblurring techniques. Many iterative methods have been studied based on the maximum-a-posteriori (MAP) framework for image deblurring. Recently, deep learning methods for blind image deblurring have attracted a lot of attention for their excellent performance. In this paper, a method for improving the performance of the blind image deblurring using deep learning is proposed by introducing a new structure of U-Net. U-Net is used as a deep neural network for deep learning in various image processing fields. We propose a new U-Net by using short cut and parallel structure in each stage of contractive and expansive path for U-Net, and pre-processing and post-processing are used for the proposed new U-Net to improve the deblurring performance. Extensive computer simulations are performed to evaluate the image deblurring performance for motion blur and Gaussian blur, and it is shown that the proposed U-Net shows superior image deblurring performance compared to the conventional U-Net.
#Image deblurring #Blind deblurring #U-Net #Motion blur #Gaussian blur

목차

Abstract
1. 서론
2. Blind image deblurring 기법
3. Image deblurring을 위한 deep neural network
4. 제안하는 U-Net
5. 성능 평가
6. 결론
References

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