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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
정다희 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.6
수록면
426 - 430 (5page)

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최근 치안 유지를 위해 CCTV 영상이 적극 활용되고 있다. 하지만 CCTV로 촬영되는 영상들은 저화질의 영상이 대부분이고 다양한 환경에 노출되면서 영상의 화질을 더욱더 열화시킨다. 최근 정부에서도 저화질의 CCTV를 고화질의 CCTV로 교체하는 작업을 하고 있을 만큼 영상에서 화질은 중요한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 실환경을 고려하기 위해 물리적 모델링을 통한 폭우 환경에서의 영상 데이터 셋을 생성한다. 그 후, 빗줄기 제거 네트워크를 거쳐 빗줄기와 안개를 일차적으로 제거해준다. 그리고 빗줄기가 제거된 영상을 마스크 맵 추정 네트워크에 통과시켜 얼굴 마스크 맵을 추정하고 해당 마스크 맵을 메인 네트워크의 정보로 주고자 한다. 결과적으로 기존의 방법보다 성능을 개선시키고 기존의 기법과 제안한 기법을 비교하여 영상의 품질을 정량적으로 평가하고자 한다.
#Deep Learning #Rain Removal #Superresolution #GAN #U-Net

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 폭우 환경에서의 적대적 생성망 기반 초고해상도 얼굴 이미지 복원 네트워크
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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