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학술저널
저자정보
이지은 (고려대학교) 정승원 (고려대학교) 심종화 (고려대학교) 황인준 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.9
발행연도
2022.9
수록면
708 - 714 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2022.49.9.708

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Image Inpainting은 이미지의 누락된 영역을 그럴듯한 이미지로 채우는 기법이다. 최근 딥러닝의 도입으로 인해 복원 성능이 크게 향상되었으나 누락된 영역이 클 경우, 복잡한 장면을 담고 있는 경우, 그리고 고해상도일 경우에는 부자연스러운 복원 결과를 얻는다. 본 논문에서는 고해상도 이미지보다 저해상도 이미지에서 복원이 더 잘 된다는 점을 활용하여 Super Resolution 기반의 2단계 Image Inpainting 기법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 고해상도 이미지를 저해상도로 변환하여 복원을 수행하고, 두 번째 단계에서 Super Resolution 모델을 통해 원래의 고해상도로 복원한다. 제안하는 기법의 효과를 검증하기 위해 고해상도의 Urban100 데이터셋을 사용하여 정량 및 정성 평가를 수행하였다. 또한, 누락된 영역의 크기에 따른 복원 성능을 분석하고, 제안하는 기법이 자유로운 형태의 마스크에서 만족할 만한 복원 결과를 생성할 수 있음을 입증하였다.
#이미지 복원 #초해상화 #적대적 생성 네트워크 #자유형식 마스크 #image inpainting #super resolution #generative adversarial network #free-form mask

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 기법
3. 실험 결과
4. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
A. A. Efros and W. T. Freeman, "Image quilting for texture synthesis and transfer," SIGGRAPH, pp. 341-346. ACM, 2001. google schola A. A. Efros and T. K. Leung, "Texture synthesis by non-parametric sampling," ICCV, Vol. 2, pp. 1033-1038. IEEE, 1999. google schola I. J. Goodfellow et al., "Generative adversarial networks," NIPS, pp. 2672-2680, 2014. google schola J. Yu et al., "Generative image inpainting with contextual attention," In CVPR, pp. 5505-5514, 2018. google schola G. Liu, et al., "Image inpainting for irregular holes using partial convolutions," ECCV, pp. 85-100, 2018. google schola

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