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초록·키워드
노이즈 이미지는 잡음 성분으로 인해 영상의 화질이 낮고 영상 인식 분야에서 많은 어려움이 있기 때문에 노이즈 이미지 개선은 컴퓨터 비전 분야에서 도전적인 분야이다. 최근 이미지 복원 신경망은 뛰어난 복원 품질을 달성하지만, 대규모 신경망 구조에 의존하여 효율성과 해석 가능성이 낮아지는 경향이 있다. 이러한 한계를 해결하기 위해 본 연구는 주파수 영역 추론과 공간 영역 추론을 통합한 합성곱 신경망 모델 DGFSNet (Dynamic Gate Frequency–Spatial Network) 을 제안한다. 제안된 모델은 소프트 맥스 기반 게이팅 모듈을 통해 스펙트럼 및 공간 영역을 동적으로 융합하며, 이를 통해 세밀한 질감을 보존하면서도 잡음을 효과적으로 억제하는 맥락 인식 복원을 수행한다. 제안된 방법의 성능 평가 결과, 기존 합성곱 신경망 기반의 방법들 보다 우수한 결과를 나타낸다. 본 연구는 명시적인 주파수–공간 상호작용이 높은 복원 성능을 유지하면서도 경량화 되고 해석 가능한 이미지 복원 신경망 설계의 새로운 방향을 제시한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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