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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김승종 (한양여자대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 컴퓨터교육학회 논문지 컴퓨터교육학회논문지 제26권 제6호
발행연도
2023.11
수록면
89 - 95 (7page)

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디지털 카메라, 휴대폰, PDA와 같은 모바일 장치는 단일 이미지 센서를 채택하여 실시간 처리를 위해 장면 이미지를 수집한다. 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 처리와 관련된 많은 영역에서 좋은 성능을 보여준다. 본 논문에서는 잔차 딥러닝 기반 디모자이킹(Residual Deep Learning Demosaicking) 알고리즘을 제안하며, 이는 디모자이킹 기술에서 딥러닝 모델의 잔차(residual)를 학습하고 이를 원본 Bayer 패턴 데이터에 더하는 방식으로 이미지를 복원하는 기술이다. 이 기술은 잔차 학습을 통해 원본 이미지와 복원된 이미지 간의 차이를 학습하고, 이를 이용하여 높은 품질의 컬러 이미지를 생성하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 먼저 기존의 디모자이킹 알고리즘을 사용하여 모자이크 이미지를 초기화 하고 RGB 색상 채널에 대한 잔차 CNN을 학습한다. 제안 알고리즘에서는 BCU, ELAN 및 DRB를 채택하고 실험결과 제안한 알고리즘이 객관적(PSNR) 지표, 계산 복잡성 및 주관적 화질 측면에서 기존 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.
#잔차 CNN #딥러닝 #디모자이킹 #컬러 복원 #Residual CNN #Deep Learning #Demosaicking #Color Restoration

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구
3. 제안 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

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