에지 기반 디퓨전을 이용한 단일 이미지 반사 제거

Q: 이 논문에서 정의한 에지 기반 화소 확산 기법이란 무엇인가?

에지 기반 화소 확산 기법은 입력 이미지에서 에지 탐색을 통해 초기 마스크를 설정하고, 이를 단계적으로 확장하여 반사 영역을 점진적으로 제거하는 방법이다. 가우시안 기반 가중치를 도입하여 반사 제거 강도를 조절하며, 확장된 마스크의 중간값을 선택해 이미지를 결합한다. 이는 제한된 학습 데이터로도 우수한 반사 제거 성능을 목표로 한다.

Q: 에지 기반 화소 확산 기법이 반사 제거에 어떻게 기여하는가?

연구 결과, 에지 기반 화소 확산 기법은 강한 반사광의 에지를 식별하고 마스크를 확장하여 화소 확산을 용이하게 한다. 이를 통해 반사 영역을 정교하게 포괄하고, 주변 화소 값을 활용하여 결측 영역을 자연스럽게 보완함으로써 반사광을 효과적으로 줄인다. 이는 이미지의 전반적인 품질 개선에 기여한다.

박지민; 김희준; 정재현; 김지원; 이덕우

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박지민 (계명대학교) 김희준 (계명대학교) 정재현 (계명대학교) 김지원 (계명대학교) 이덕우 (계명대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집

발행연도: 2024.11

수록면: 807 - 811 (5page)

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In this paper, we propose a preprocessing model for reflection removal with excellent performance even with limited training data. This model utilizes an edge-based pixel diffusion technique to remove reflections. An initial mask is set through edge search, and the reflection area is removed by expanding it step by step. Additionally, weights are added to allow the user to adjust the intensity of reflection removal, and images are combined by selecting the median value of the expanded mask. The preprocessed image is applied to a deep learning-based reflection removal model to increase the efficiency of reflection removal.

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