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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송정훈 (경상대학교) 김정희 (경상대학교) 임동훈 (경상대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
25 - 40 (16page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.1.25

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디지털 영상은 획득, 전송, 처리하는 과정에서 다양한 잡음 (noise)에 의해 훼손되어 이에 따른 영상 복원 (image restoration)의 필요성이 대두되고 있다. 지금까지 영상에서 잡음을 제거하는 방법은 특정분포 하에서 설계된 고유한 필터를 사용하였는데 이 경우 분포의 특성을 만족하지 않는 경우 성능이 현저히 떨어지는 영향이 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 convolutional denoising autoencoder (CDAE) 모형을 이용하여 잡음을 제거하고자 한다. CDAE 모형은 CNN (convolutional neural network) 모형과 DAE (denoising autoencoder) 모형의 결합 형태로서 영상의 잡음 분포에 관계없이 적용 가능한 방법이다. 본 논문에서 제안된 CDAE 모형을 평가하기 위해 다양한 잡음 즉, 가우시안 잡음 (gaussian noise), 임펄스 잡음 (impulse noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise) 에 의해 훼손된 영상을 고려하였으며, 성능실험결과, CDAE 모형은 기존의 CNN 모형 및 전통적인 필터 즉, Mean 필터, Median 필터 그리고 Lee 필터 보다 좋은 복원 영상을 낳았고 또한, PSNR (peak signal-to-noise ratio)와 MAE (mean absolute error) 면에서 좋은 수치를 보였다.
#convolutional denoising autoencoder (CDAE) #딥러닝 #영상복원 #잡음영상 #deep learning #image restoration #noise reduction

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. CDAE 모형을 이용한 잡음 제거
4. 성능 실험 및 논의사항
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Chan, R. H. / 2005 / Salt-and-pepper noise removal by median-type noise detectors and detail-preserving regularization / IEEE Transactions on Image Processing 14:1479~1485 google schola David, E. / 2017 / DeepPainter : Painter classification using deep convolutional autoencoders / Lecture Notes in Computer Science 9887:20~28 google schola Deng, L. / 2014 / Deep learning : Methods and applications / Now Publishers Inc google schola Gondara, L. / 2016 / Medical image denoising using convolutional denoising autoencoders / IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops google schola Grais, E. M. / 2017 / Single channel audio source separation using convolutional denoising autoencoders / Proceedings of the IEEE GlobalSIP Symposium on Sparse Signal Processing and Deep Learning google schola

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