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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,336 - 1,341 (6page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.11.1336
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합성곱 기반의 신경망이 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능을 보임이 알려진 후로 다양한 분야에 적용되고 있다. 영상 내의 잡음을 제거하는 과제에도 신경망을 이용한 연구가 활발히 수행되고 있다. 우수한 잡음제거 성능을 보이는 구조를 찾고, 또한 그 구조에 적용되는 여러 가지 파라미터를 선정하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 합성곱 신경망을 여러 채널 및 여러 층으로 구성하여 입력 영상 속에 포함되어 있는 잡음을 추정하는 네트워크를 제안한다. 또한 내부 신호의 공변량 천이 현상에 대응하기 위해 배치 정규화를 채택한다. 이러한 구조의 세부 파라미터인 채널 수와 층수를 성능 평가에 의하여 결정하였다. 또한 다양한 학습 데이터를 이용하여 네트워크를 학습시키고, 가우시안 잡음제거 성능을 최신의 연구결과들과 비교하여 제안된 신경망의 우수성을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 신경망 파라미터 별 성능 비교
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
R. S. Thakur, S. Chatterjee, R. N. Yadav, and L. Gupta, “Image De-Noising With Machine Learning: A Review,” IEEE Access, vol. 9, pp. 93338-93363, Jun. 2021, DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3092425.
T. Lin, H. Hong, and L. Wu, “Improved BM3D for Real Image Denoising,” in Proceedings of International Conference on Wireless Communications and Signal Processing, Changsha: CN, pp. 1-5, 2021. DOI: 10.1109/WCSP52459.2021.9613588.
O. Russakovsky, J. Deng, H. Su, J. Krause, S. Satheesh, S. Ma, Z. Huang, A. Karpathy, A. Khosla, M. Bernstein, A. C. Berg, and L. F. Fei, “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,” arXiv preprint arXiv:1409.0575, Sep. 2014. DOI:10.48550/arXiv.1409.0575.
G. Zoumpourlis, A. Doumanoglou, N. Vretos, and P. Daras, “Non-Linear Convolution Filters for CNN-Based Learning,” in Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), Venice: IT, pp. 4761-4769, 2017. DOI: 10.1109/ICCV.2017.510.
M. Kolarik, R. Burget, and K. Riha, “Comparing Normalization Methods for Limited Batch Size Segmentation Neural Networks,” in Proceedings of the 43rd International Conference on Telecommunications and Signal Processing(TSP), Milan: IT, pp. 677-680, 2020. DOI: 10.1109/TSP49548.2020.9163397.
T. Lin, H. Hong, and L. Wu, “Improved BM3D for Real Image Denoising,” in Proceedings of International Conference on Wireless Communications and Signal Processing, Changsha: CN, pp. 1-5, 2021. DOI: 10.1109/WCSP52459.2021.9613588.
O. Russakovsky, J. Deng, H. Su, J. Krause, S. Satheesh, S. Ma, Z. Huang, A. Karpathy, A. Khosla, M. Bernstein, A. C. Berg, and L. F. Fei, “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,” arXiv preprint arXiv:1409.0575, Sep. 2014. DOI:10.48550/arXiv.1409.0575.
G. Zoumpourlis, A. Doumanoglou, N. Vretos, and P. Daras, “Non-Linear Convolution Filters for CNN-Based Learning,” in Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), Venice: IT, pp. 4761-4769, 2017. DOI: 10.1109/ICCV.2017.510.
M. Kolarik, R. Burget, and K. Riha, “Comparing Normalization Methods for Limited Batch Size Segmentation Neural Networks,” in Proceedings of the 43rd International Conference on Telecommunications and Signal Processing(TSP), Milan: IT, pp. 677-680, 2020. DOI: 10.1109/TSP49548.2020.9163397.
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