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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 459 - 465 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.3.459
이용수
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단일 영상 내 반사 영역 제거는 영상처리 및 컴퓨터 비전에서 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 해당 문제를 영상데이터 간 전환 문제로 정의한다. 다양한 영상데이터 간 전환 문제에서 조건부 적대적 생성신경망은 높은 성능을 달성하였으며, 이에 본 논문 또한 공간 적응적 비 정규화 기법을 활용한 조건부 적대적 생성신경망을 활용하여 단일 영상 내 반사 영역 제거방법을 제안한다. 반사 영역 제거와 관련된 공인 데이터 세트를 활용한 실험에서 제안된 방법은 기존 방법보다 높은 성능을 가지는 것을 확인할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
N. Kong, Y.-W. Tai, and J. S. Shin, “A physically based approach to reflection separation from physical modeling to constrained optimization,” IEEE Trans. Pattern and Machine Intell., vol. 36, no. 2, pp. 209-221, 2013.
X. Guo, X. Cao, and Y. Ma, “Robust separation of reflection form multiple images,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, Jun. 2014.
R. Wan, et al., “Sparsity based reflection removal using external patch search,” IEEE ICME, Hong Kong, 2017.
P. Isola, et al., “Image-to-Image translation with conditional adversarial networks,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, 2017.
O. Ronneberger, et al., “U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation,” Int. Conf. Med. Image Comput. and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham, 2015.
X. Guo, X. Cao, and Y. Ma, “Robust separation of reflection form multiple images,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, Jun. 2014.
R. Wan, et al., “Sparsity based reflection removal using external patch search,” IEEE ICME, Hong Kong, 2017.
P. Isola, et al., “Image-to-Image translation with conditional adversarial networks,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, 2017.
O. Ronneberger, et al., “U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation,” Int. Conf. Med. Image Comput. and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham, 2015.
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