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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제4호(JKIIT, Vol.17, No.4)
발행연도
2019.4
수록면
43 - 51 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.4.43

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이 논문에서는 하프톤 영상에서 연속 계조 영상을 복원하는 역방향 하프토닝 기법에 대해 소개하고자 한다. 최근 영상 복원 분야에서 큰 주목을 받고 있는 심층 합성곱 신경망 기법을 역방향 하프토닝 분야에 적용할지라도 평탄 영역에서 하프톤 패턴의 불완전한 제거나 에지 및 텍스처 영역에서 디테일 표현 부족은 여전히 현안으로 남아 있다. 이러한 문제를 해결하고자 이 논문에서는 다중 손실 계층을 도입해서 영상 구조 맵과 연속 계조 영상을 동시에 추정이 가능한 다중 스트림 기반의 심층 합성곱 신경망을 새롭게 제안하고자 한다. 그리고 실험 결과를 통해, 제안한 기법이 기존의 최첨단 기법들보다 화질 성능 측면에서 더 우수한 결과를 달성할 수 있음을 보이고자 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 최신 관련 연구
Ⅲ. 제안한 역방향 하프토닝 기법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (17)

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