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저자정보
박기태 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2018년도 하계공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2018.6
수록면
255 - 259 (5page)

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스마트폰의 보급이 확산되고 대중화됨에 따라 대부분의 사람들은 사진을 촬영하기 위해 모바일 카메라를 애용하고 있다. 하지만 저조도 환경에서 사진을 촬영할 때 광량이 부족한 이유로 원치 않는 잡음이 발생할 수 있다. 이런 잡음을 제거하기 위해, 최근 심층 학습에 기반한 잡음 제거 기법이 제안되어 성능 측면에서 큰 진전을 보였을 지라도 여전히 텍스처 및 에지 표현 능력이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 채널 간 칼라의 상관성을 고려하기 위해 인지적 색 공간에서 심층 학습을 훈련시키는 기법을 소개하고자 한다. 또한 잡음 패치를 잔차 패치로 사상하는 학습 기법도 제안하고자 한다. 실험 결과를 통해, 제안한 기법은 기존의 방법보다 정량적인 화질 평가에서 미세한 개선을 할 수 있었으며 시각적인 측면에서도 텍스처 및 에지의 향상을 달성할 수 있었다.
#Noise Removal #Deep Learning #Perceptual Color Space

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 잡음 제거 기법
Ⅲ. 결론
참고문헌

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