잔차연결 기반의 AWGN 제거를 위한 CNN 학습 알고리즘

천봉원; 김남호

doi:10.6109/jkiice.2023.27.6.715

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저자정보: 천봉원 (부경대학교) 김남호 (부경대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제6호

발행연도: 2023.6

수록면: 715 - 722 (8page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.6.715

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현대사회는 IoT 기술 및 인공지능 기술의 발전에 따라 다양한 분야에서 자동화가 이루어지고 있다. 영상을 사용하는 자동화 시스템은 카메라 또는 센서로 획득한 영상에서 특징을 검출하거나 객체를 분류한다. 하지만 영상을 획득하는 과정에서 다양한 원인으로 영상에 잡음이 발생하여 잡음에 훼손된 영역을 객체로 오검출하거나 검출률 저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 잔차연결에 기반한 AWGN에 의해 훼손된 영상을 복원하는 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 합성곱 신경망의 은닉층을 네트워크 깊이에 따라 세 개의 블록으로 구분하였으며, 각각의 블록의 학습 데이터를 잔차연결을 사용하여 연결 계층에 전달한다. 최종 결과는 연결 계층의 출력을 사용하여 구하며, 학습된 신경망으로 잡음 추정 값을 구하여 영상의 잡음을 제거한다.

#영상신호처리 #합성곱 신경망 #잔차연결 #Image signal processing #AWGN #Convolutional neural network #Residual connection

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