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DC Field Value Language 이해윤 ko 조성현 ko 2019-07-22T01:40:54Z - 2019-07-22T01:40:54Z - 2019-07-19 - 2019-07 -
dc.identifier.citation 한국컴퓨터그래픽스학회논문지, v.25, no.3, pp.1 - 9 -
dc.identifier.issn 1975-7883 -
dc.identifier.uri -
dc.description.abstract 자율 주행 자동차나 소방 로봇과 같은 시스템에서 영상을 얻을 때 다양한 요인들로 인해 잡음,블러와 같은 열화가 발생한 다. 이런 열화된 영상에 직접 영상 분류와 같은 기술을 적용하기 어려워 열화 제거가 불가피하나 이러한 시스템들은 영상의 열화를 인식할 수 없어서 열화된 영상을 복원하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상에 적용된 열화를 인지하지 못하는 상황에서 여러 방법들로 열화된 영상으로부터 자연스럽고 선명한 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 우리가 제안한 방법은 딥러닝 모델에 채널 어텐션 모듈과스깁 커넥션을사용하여 영상에 적용된 열화에 따라복원에 필요한 채널에 높은 가중치를 적용해 복합 열화 영상의 복원을 진행한다. 이 방법은 다른복합 열화복원 방법 에 비해 학습이 간단하고 기존의 다른 방법들에 비 해 높은 복합 열화 복원 성능을 낸다.

The image obtained from systems such as autonomous driving cars or fire-fighting robots often suffer from several degradation such as noise, motion blur, and compression artifact due to multiple factor. It is difficult to apply image recognition to these degraded images, then the image restoration is essential. However, these systems cannot recognize what kind of degradation and thus there are difficulty restoring the images. In this paper, we propose the deep neural network, which restore natural images from images degraded in several ways such as noise, blur and JPEG compression in situations where the distortion applied to images is not recognized. We adopt the channel attention modules and skip connections in the proposed method, which makes the network focus on valuable information to image restoration. The proposed method is simpler to train than other methods, and experimental results show that the proposed method outperforms existing state-of-the-art methods.
dc.language Korean -
dc.publisher (사)한국컴퓨터그래픽스학회 -
dc.title 적응형 채널 어텐션 모듈을 활용한 복합 열화 복원 네트워크 -
dc.title.alternative Image Restoration Network with Adaptive Channel Attention Modules for Combined Distortions -
dc.type Article -
dc.identifier.doi 10.15701/kcgs.2019.25.3.1 -
dc.type.local Article(Domestic) -
dc.type.rims ART -
dc.description.journalClass 2 -
dc.identifier.kciid ART002487282 -
dc.identifier.citationVolume 25 -
dc.identifier.citationNumber 3 -
dc.identifier.citationStartPage 1 -
dc.identifier.citationEndPage 9 -
dc.identifier.citationTitle 한국컴퓨터그래픽스학회논문지 -
dc.description.isOpenAccess Y -
dc.subject.keywordAuthor 영상복원 -
dc.subject.keywordAuthor 딥러닝 -
dc.subject.keywordAuthor 채널 어텐션 -
dc.subject.keywordAuthor 합성곱신경망 -
dc.subject.keywordAuthor Image restoration -
dc.subject.keywordAuthor Deep learning -
dc.subject.keywordAuthor Channel attention -
dc.subject.keywordAuthor CNN -
dc.contributor.affiliatedAuthor 조성현 -
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Department of Electrical Engineering and Computer Science Visual Computing Lab 1. Journal Articles


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