Image Denoiser Based on Gabor Wavelets and Convolutional Neural Network

가보웨이블릿 특징맵을 입력으로 한 CNN 기반 영상잡음제거기

최근 Convolutional Neural Network (CNN)에 영상이 아닌 비학습적 알고리즘으로부터 도출된 특징맵을 입력함으로써 영상처리 성능 및 계산자원 효율성 향상을 이룬 보고가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 바탕으로 가보웨이블릿 특징맵을 입력으로 하는 CNN 기반 영상잡음제거기를 제안하고 그 성능 및 특징을 고찰하였다. 즉 기존의 CNN 에서는 일반적인 영상을 입력하는 반면에 본 논문에서는 영상으로부터 추출한 웨이블릿 계수들을 입력하였고, 이를 통하여 기존의 방법에 비하여 성능을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있는 가능성을 확인하였다.