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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김문흠 (한양대학교) 이정현 (한양대학교) 정제창 (한양대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2017 추계학술대회
발행연도
2017.11
수록면
66 - 69 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

생성적 적대 신경망을 이용한 SAR 위성영상의 반전 잡음 제거 기법
김문흠 전자컴퓨터통신공학과 2019.01 학위논문

2017

깊은 합성곱 신경망을 이용한 Synthetic Aperture Radar 영상 내 반전 잡음 성분 제거 기법
김문흠 ,  이정현 ,  정제창 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 깊은 합성 곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 를 이용해서 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상의 반전 잡음 (speckle noise) 성분을 제거하는 기법을 제안하고자 한다. Deep Convolutional Neural Network는 이미지의 데이터 특성에 적합한 딥 러닝 방법이고, 이는 SAR 위성영상의 반전 잡음 제거에 사용해도 효과적이다.
반전 잡음 필터 모델 추정을 위한 학습은 임의로 반전 잡음을 합성한 트레이닝 이미지들과 원본 트레이닝 이미지들을 이용한 회귀모델을 통해 진행된다. 학습을 통해 얻은 반전 잡음 필터는 기존 알고리즘에 비해 우수한 외곽선 보존 성능을 나타냄을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 제안하는 방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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김준민 ,  이우람 한국정보기술학회논문지 2021 .07

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