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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 정용주
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 가천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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영상 잡음 제거는 디지털 카메라 또는 스마트폰으로부터 고품질의 영상을 얻는 과정에서의 중요한 요소이다. 지난 수십 년간, 영상 잡음 제거 분야에서는 필터 기반의 수많은 방법들이 제안되어 왔다. 또한 최근에는 딥 러닝 기반의 잡음 제거 방법들이 제안되어 왔다. 하지만 대부분은 방법들은 잡음 제거 시 경계선과 같은 디테일 정보를 유지하거나 복구하지 못하는 결과를 보인다.
본 논문에서는 자연계의 잡음과 비슷하여 최근 연구에 많이 사용되고 있는 가산성 백색 가우시안 잡음을 제거함과 동시에, 손실되는 디테일 정보를 향상시킨다. 디테일 향상을 위하여 입력 영상인 잡음 영상으로부터 디테일 맵을 추출하기 위한 디테일 추출 모델을 제안하였고, 추출 된 디테일 맵을 이용하여 잡음 제거 이전에 디테일 향상을 시킨다. 최종적으로는 잡음이 제거와 동시에 디테일이 향상된 결과를 얻는다. 시각적 비교 실험에서 제안한 방법의 결과가 이전 방법보다 디테일 측면에서 향상되었음을 확인하였고, 또한 주관적 품질 측정 방법인 시각적 선호도 실험에서도, 제안한 방법의 결과가 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 자연계의 잡음과 비슷하여 최근 연구에 많이 사용되고 있는 가산성 백색 가우시안 잡음을 제거함과 동시에, 손실되는 디테일 정보를 향상시킨다. 디테일 향상을 위하여 입력 영상인 잡음 영상으로부터 디테일 맵을 추출하기 위한 디테일 추출 모델을 제안하였고, 추출 된 디테일 맵을 이용하여 잡음 제거 이전에 디테일 향상을 시킨다. 최종적으로는 잡음이 제거와 동시에 디테일이 향상된 결과를 얻는다. 시각적 비교 실험에서 제안한 방법의 결과가 이전 방법보다 디테일 측면에서 향상되었음을 확인하였고, 또한 주관적 품질 측정 방법인 시각적 선호도 실험에서도, 제안한 방법의 결과가 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
목차
Ⅰ. 서론···········································································1Ⅱ. 관련연구 ·································································41. 필터 기반 잡음 제거 방법 ·················································41) 지역적 평균 필터 ··························································42) 비 지역적 평균 필터 ·····················································52. 딥 러닝 기반 잡음 제거 방법 ·············································6Ⅲ. 제안한 방법 ···························································71. 전체 프로시저 ··································································72. 디테일 추출 신경망 ···························································83. 잡음 영상의 디테일 강조 ··················································144. 잡음 제거 신경망 ····························································15Ⅳ. 실험 및 결과 ························································161. 실험 환경 ·······································································162. 결과 영상 비교 ·······························································171) 잡음 제거 방법 비교 ·····················································172) 디테일 강조 방법 비교 ···················································213. 주관적 품질 측정 실험 ·····················································24Ⅴ. 결론 ······································································26참고문헌 ·····································································27ABSTRACT ·····························································30
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