Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers (한국방송∙미디어공학회)
권호 표지

Image Denoising Using Image Segmentation Map

영상 분할 지도를 활용한 영상 잡음 제거

  • Yang, Haeyoon (Department of ECE, INMC, Seoul National University) ;
  • Jang, Yeong Il (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)
  • 양혜윤 (서울대학교 전기정보공학부 뉴미디어통신연구소) ;
  • 장영일 (서울대학교 전기정보공학부 뉴미디어통신연구소) ;
  • 소재웅 (서울대학교 전기정보공학부 뉴미디어통신연구소) ;
  • 조남익 (서울대학교 전기정보공학부 뉴미디어통신연구소)
  • Published : 2021.06.23
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

영상 잡음 제거는 잡음으로 저하된 영상으로부터 잡음 없는 영상을 복원하는 기술이다. 최근 영상 처리에 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법 중 저수준 컴퓨터 비전 분야에 고수준 영상 정보를 활용하는 접근이 있었다. 본 논문에서는 고수준 영상 정보인 영상 분할 지도를 활용하여 영상 속 가산 백색 잡음 제거 연구를 진행하였다. 잔차 연결을 활용한 구조의 인공신경망 모델에 잡음 영상, 잡음 수준 지도, 영상 분할 지도를 입력으로 넣어 고수준 영상 정보를 활용할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안한 인공신경망을 Outdoor Scene Dataset과 CBSD68 Dataset에 대해 확인해본 결과, PSNR과 인지적인 측면에서 DnCNN과 FFDNet보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 삼성전자의 지원과 2021년도 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음(IITP-2020-2016 -0-00288).