• Title/Summary/Keyword: Denoiser

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Implementation of Deep CNN denoiser for Reducing Over blur (Over blur를 감소시킨 Deep CNN 구현)

  • Lee, Sung-Hun;Lee, Kwang-Yeob;Jung, Jun-Mo
    • Journal of IKEEE
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    • v.22 no.4
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    • pp.1242-1245
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    • 2018
  • In this paper, we have implemented a network that overcomes the over-blurring phenomenon that occurs when removing Gaussian noise. In the conventional filtering method, blurring of the original image is performed to remove noise, thereby eliminating high frequency components such as edges and corners. We propose a network that reducing over blurring while maintaining denoising performance by adding denoised high frequency components to denoisers based on CNN.

Image Denoiser Based on Gabor Wavelets and Convolutional Neural Network (가보웨이블릿 특징맵을 입력으로 한 CNN 기반 영상잡음제거기)

  • Kwon, Hyuk Jin;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.11a
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    • pp.106-109
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    • 2019
  • 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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Image Deblurring Based on ADMM and Deep CNN Denoiser Image Prior (ADMM과 깊은 합성곱 신경망 잡음 제거기 이미지 Prior에 기반한 이미지 디블러링)

  • Kwon, Junhyeong;Soh, Jae Woong;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.680-683
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    • 2020
  • 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.

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Effective SoC Architecture of a VDP for full HD TVs (Full HD TV를 위한 효율적인 VDP SoC 구조)

  • Kim, Ji-Hoon;Kim, Young-Chul
    • Smart Media Journal
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    • v.1 no.1
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    • pp.1-9
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    • 2012
  • This Paper proposes an effective SoC hardware architecture implementing a VDP for Full HD TVs. The proposed architecture makes real time video processing possible with supporting efficient bus architecture and flexible interface. Video IP cores in the VDP are designed to provide a high quality of improved image enhancement function. The Avalon interface is adopted to guarantee real-time capability to IPs as well as SoC integration. This leads to reduced design time and also enhanced designer's convenience due to the easiness in IP addition, deletion, and revision for IP verification and SoC integration. The embedded software makes it possible to implement flexible real-time system by controlling setting parameter details and data transmitting schemes in real-time. The proposed VDP SoC design is implemented on Cyclon III SoPC platform. The experimental results show that our proposed architecture of the VDP SoC successfully provides required quality of Video image by converting SD level input to Full HD level image.

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