Image Deblurring Based on ADMM and Deep CNN Denoiser Image Prior

ADMM과 깊은 합성곱 신경망 잡음 제거기 이미지 Prior에 기반한 이미지 디블러링

  • Kwon, Junhyeong (Department of ECE, INMC, Seoul National University) ;
  • Soh, Jae Woong (Department of ECE, INMC, Seoul National University) ;
  • Cho, Nam Ik (Department of ECE, INMC, Seoul National University)
  • 권준형 (서울대학교 전기정보공학부 뉴미디어통신공동연구소) ;
  • 소재웅 (서울대학교 전기정보공학부 뉴미디어통신공동연구소) ;
  • 조남익 (서울대학교 전기정보공학부 뉴미디어통신공동연구소)
  • Published : 2020.07.13

Abstract

오래 전부터 모델 기반 최적화 방법이 이미지 디블러링을 위해 널리 사용되어 왔고, 최근에는 학습 기반 기술이 영상 디블러링에서 좋은 성과를 보이고 있다. 본 논문은 ADMM과 깊은 합성곱 신경망 잡음 제거기 이미지 prior를 이용하여 모델 기반 최적화 방법의 장점과 학습 기반 방법의 장점을 모두 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하여 기존 방법보다 더 좋은 디블러링 성능을 얻을 수 있었다.

Keywords