쇼크 필터와 합성곱 신경망 기반의 균일 모션 디블러링 기법Uniform Motion Deblurring using Shock Filter and Convolutional Neural Network
- Other Titles
- Uniform Motion Deblurring using Shock Filter and Convolutional Neural Network
- Authors
- 정민소; 정제창
- Issue Date
- Jul-2018
- Publisher
- 한국방송∙미디어공학회
- Keywords
- Deblurring; Convolutional Neural Network (CNN); Shock filter; Uniform Motion blur; Blind deconvolution
- Citation
- 방송공학회 논문지, v.23, no.4, pp.484 - 494
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 방송공학회 논문지
- Volume
- 23
- Number
- 4
- Start Page
- 484
- End Page
- 494
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/16814
- DOI
- 10.5909/JBE.2018.23.4.484
- ISSN
- 1226-7953
- Abstract
- Cho 등의 균일 모션 블러 제거 알고리듬은 영상 내 외곽선 영역을 선명하게 복원하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 한 장의 정지 영상에서 발생하는 블러 (Blur)현상을 블러된 계단형 신호를 뚜렷한 외곽선으로 복원해주는 쇼크 필터 (Shock filter)와 영상에서 특징을 추출하여 학습하는 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN)을 이용하여 선명한 영상을 복원하고 이 영상으로부터 균일 모션 (Uniform motion) 블러를 측정하여 영상 내 블러 현상을 제거하는 효과적인 알고리듬을 제안하고자 한다. 제안된 알고리듬은 쇼크 필터와 합성곱 신경망을 이용하여 선명한 영상을 복원함으로써 기존 알고리듬의 단점을 개선하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬에 비해 객관적 및 주관적인 평가에서 우수한 복원 성능을 나타냄을 확인하였다.
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