색상 간 상관관계와 다양한 공간 정보를 고려한 딥러닝 기반 색보간 및 잡음 억압 동시처리 알고리즘

Q: 이 논문에서 정의한 색보간 및 잡음 억압 동시처리(JDD)란 무엇인가?

컬러 필터 배열로 인해 획득된 불완전한 색상 정보를 기반으로 전체 컬러 이미지를 복원하는 색보간 과정과 이미지 내 원치 않는 잡음을 제거하여 품질을 향상시키는 잡음 억압 과정을 동시에 수행함으로써 이미지 복원 성능을 극대화하는 기술이다.

Q: 딥러닝 기반 JDD 신경망에서 영상의 색상 정보와 공간 정보를 효과적으로 복원하는 방법은 무엇인가?

연구 결과, Restormer를 통해 색상 채널 간의 상관관계를 계산하고 다중채널 다중커널 콘볼루션 블록인 MCMK를 적용하여 다양한 공간 정보를 학습함으로써, 복잡한 영상의 고주파 성분을 효과적으로 복원하고 잡음 억압 성능을 향상시켰다.

조범준; 강문기

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 조범준 (연세대학교) 강문기 (연세대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,544 - 1,548 (5page)

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Demosaicing and denoising are core processes to obtain a digital color image. Recently, with advancements in deep learning-based image processing, there has been significant interest in research on joint demosaicing and denoising (JDD). In this paper, a JDD neural network composed of two blocks is proposed: a transformer block and a novel convolutional block. The former considers color correlation and the latter, multi-channel multi-kernel convolutional block (MCMK), considers diverse spatial information of image. Experimental results demonstrate that the proposed network effectively restores complicated details of image and suppresses strong noises.

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