그림 1. 컨볼루셔널 신경망에 기반한 영상 처리용 심층 신경망 구조 Fig. 1. The structure of DNN for image processing based on 컨볼루셔널 neural network
그림 2. 본 논문에서 제안한 방식. 적절한 율-왜곡 평가함수를 통해 여러 영상처리 결과 중 하나를 선택한다. Fig. 2. The proposed structure in this paper. By an appropriate rate-distortion function, select the output from plural outputs of image processing filters
그림 3. 영상처리 필터 1번(sb_vdn1_up)이 선택되는 경우의 제안한 의사 율-왜곡 함수의 특성 Fig. 3. The characteristics of the proposed pseudo rate-distortion function when the image processing filter No.1 (sb_vdn1_up) is selected
그림 4. 영상처리 필터 2번(as_vdn2)이 선택되는 경우의 제안한 의사 율-왜곡 함수의 특성 Fig. 4. The characteristics of the proposed pseudo rate-distortion function when the image processing filter No.2 (as_vdn2) is selected
그림 5. 영상처리 필터 3번(as_vdn1)이 선택되는 경우의 제안한 의사 율-왜곡 함수의 특성 Fig. 5. The characteristics of the proposed pseudo rate-distortion function when the image processing filter No.3 (as_vdn1) is selected
그림 6. 실험에 사용된 제안한 영상처리 알고리즘의 구조 Fig. 6. The structure of the proposed algorithm employed in the experiments
그림 7. 기준 최대 신호 대 잡음비의 변화에 따른 선택 필터의 변화, 남색은 sb_vdn1_up, 브라운색은 as_vdn2, 핑크색은 as_vdn1, 무색은 원본 영상 의미. 좌상의 경우 기준 최대 신호 대 잡음비 40, 우상은 44, 좌하는 48, 우하는 52. Fig. 7. The validity characteristics of selecting filters. Indigo blue represents that the filter sb_vdn1_up is applied to the block, brown color means the filter as_vdn2, pink means the filter as_vdn1, and none color means that the block is the part of original image. For the standard PNSR, it is 40 at the left upper, 44 at the right upper, 48 at the left below, and 52 at the right below
그림 8. Cactus video에 적용했을 때의 경우. 기준 최대 신호 대 잡음비는 좌상 36, 우상 40, 좌하 44, 우하 48 Fig. 8. The same property in the Cactus video set. The standard PSNR is 36 at the left upper, 40 at the right upper, 44 at the left below, and 48 at the right below
표 1. 실험에 사용한 영상처리 필터의 종류와 특성 Table 1. Varieties and characteristics of image processing filters in the experiments
표 3. 실험에 사용한 영상처리 필터의 종류와 특성 Table 3. Varieties and characteristics of image processing filters in the experiments
표 2. 제안한 알고리즘의 성능 검증을 위해 사용된 HEVC 표준 테스트 영상의 상세 정보 Table 2. Detailed information of the standard HEVC test videos used to verify the performance of the proposed algorithm
표 4. 실험결과 Table 4. Result of experiments
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