한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference)
- 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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- Pages.106-109
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- 2019
가보웨이블릿 특징맵을 입력으로 한 CNN 기반 영상잡음제거기
Image Denoiser Based on Gabor Wavelets and Convolutional Neural Network
- Kwon, Hyuk Jin (Seoul National University) ;
- Cho, Nam Ik (Seoul National University)
- 발행 : 2019.11.29
초록
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.
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