한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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Laplacian 연산을 활용한 블러 감지 기반 이미지 복원 GAN

Blur detection based image restoration using Laplacian operation GAN

  • 이종호 (숭실대학교 컴퓨터학과 ) ;
  • 신용태 (숭실대학교 컴퓨터학부)
  • Jong-Ho Lee (Dept. of Computer Science, Soong-Sil University) ;
  • Yong-Tae Shin (Dept. of Computer Science, Soong-sil University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구는 이미지 복원에서 국소적인 블러 영역을 감지하고 효과적으로 복원하기 위한 방법을 제안한다. 기존 DeblurGANv2가 전체 이미지를 대상으로 복원하는 데 반해, 본 연구에서는 Laplacian 변환을 활용한 블러 감지 모듈을 도입하여 블러 영역을 정확히 탐지하고 복원한다. 제안한 방법은 블러 감지 과정을 통해 생성된 Blur Mask를 활용하여 복원 모듈에 입력하고, 이로써 불필요한 연산을 줄이고 복원의 정확도를 높인다. 향후 연구에서는 다양한 블러 유형에 대한 적용 및 모델 최적화를 통해 제안한 방법의 범용성과 성능을 향상시킬 계획이다.

키워드

과제정보

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업의 지원을 받아 수행되었음(2024-0-00071)

참고문헌

  1. Orest Kupyn, Volodymyr Budzan, Mykola Mykhailych, Dmytro Mishkin and Jiri Matas. "DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks" arXiv preprint arXiv:1711.07064. 2017.
  2. Orest Kupyn, Tetiana Martyniuk, Junru Wu and Zhangyang Wang. "DeblurGAN-v2: Deblurring (Orders-of-Magnitude) Faster and Better." arXiv preprint arXiv:1908.03826. 2019.