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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
허동 (경북대학교) 김재일 (경북대학교) 김진아 (한국해양과학기술원)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제25권 제5호
발행연도
2019.12
수록면
1 - 9 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

연안 비디오에서 비지도 학습을 이용한 빗방울 제거
허동 컴퓨터학부 2020.01 학위논문

2019

적대적생성신경망을 이용한 연안 파랑 비디오 영상에서의 빗방울 제거 및 배경 정보 복원
허동 ,  김재일 ,  김진아 컴퓨터그래픽스학회논문지 2019.12 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 강우시 빗방울로 인해 왜곡된 연안 파랑 비디오영상에서 빗방울 제거와 제거된 영역에 대한 배경 정보를 복원하기 위한 적대적생성신경망을 이용한 영상 강화 방법을 제안하고자 한다. 영상 변환에 널리 사용되는 Pix2Pix 네트워크와 현재 단일 이미지에 대한 빗방울 제거에 좋은 성능을 보여주고 있는 Attentive GAN을 실험 대상 모델로 구현하고, 빗방울 제거를 위한 공개 데이터 셋을 이용하여 두 모델을 학습한 후 빗방울 왜곡 연안 파랑 영상의 빗방울 제거 및 배경 정보복원 성능을 평가하였다. 연안 파랑 비디오에 영상에 대한 빗방울 왜곡 보정 성능을 향상시키기 위해 실제 연안에서 빗방울 유무가 짝을 이룬 데이터 셋을 직접 획득한 후 사전 학습된 모델에 대하여 전이 학습에 사용하여 빗방울왜곡 보정에 대한 성능 향상을 확인하였다. 모델의 성능은 빗방울왜곡 영상으로부터 파랑 정보복원 성능을 최대 신호 대 잡음비와 구조적 유사도를 이용하여 평가하였으며, 전이 학습을 통해 파인 튜닝된 Pix2Pix 모델이 연안 파랑 비디오 영상의 빗방울 왜곡에 대한 가장 우수한 복원 성능을 보였다.
#연안 파랑 비디오영상 #빗방울 제거 #배경 정보복원 #적대적생성신경망 #영상 강화 #Coastal wave video imagery #Raindrop removal #Background information recovery #Generative adversarial networks #Video enhancement

목차

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

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
R. Holman / 2013 / Remote sensing of the nearshore / Annual Review of Marine Science 5:95~113 google schola 김태경 / 2019 / 오토인코더를 이용한 파랑 비디오 영상에서의 수리동역학적 장면 분리 연구 / 한국컴퓨터그래픽스학회논문지 25(4):9~16 dbpia 김진아 / 2019 / 비디오 영상의 비지도 영상 정합을 이용한 파랑 이동 속도 추정 / 정보과학회논문지 46(12):1296~1303 dbpia D. Rolnick / 2019 / Tackling climate change with machine learning / arXiv preprint arXiv : 1906. 05433 google schola I. Goodfellow / 2014 / Generative adversarial nets / Advances in neural information processing systems :2672~2680 google schola

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