CNN 기반의 Structural Similarity를 활용한 단일 영상에서의 빗줄기 제거 기법

Q: 이 논문에서 정의한 Single image de-raining이란 무엇인가?

Single image de-raining은 단일 영상에서 빗줄기를 제거하여 비가 없는 깨끗한 영상으로 복원하는 기술이다. 동영상과 달리 인접한 프레임 정보 없이 하나의 영상만으로 빗줄기를 구분하고 제거해야 하므로 고난이도의 영상 복원 문제로 간주된다.

Q: CNN 기반 단일 영상 빗줄기 제거 시 흐릿한 결과가 나타나는 원인은 무엇인가?

연구 결과, 기존 DDN(Deep Detail Network)에서 L2 loss를 사용할 경우, 빗줄기가 존재했던 방향으로 흐릿하게 번진 결과 영상이 나타나는 단점이 있다. 이는 L2 loss가 denoising 결과 영상을 blurry하게 만드는 경향이 있기 때문이다.

이한규; 김준연; 신홍규; 고성제

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이한규 (고려대학교) 김준연 (고려대학교) 신홍규 (고려대학교) 고성제 (고려대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2018년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회

발행연도: 2018.11

수록면: 386 - 388 (3page)

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In this paper, we propose a deep learning algorithm for removing rain streaks from a single image based on the convolutional neural network (CNN). A Deep Detail Network, which is a CNN-based de-raining algorithm, produces a blurry result image. To solve this problem, we modify a loss function with ... 전체 초록 보기

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