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딥러닝 기반 이미지 디블러링
딥러닝 기반 이미지 디블러링
블러 발생 요인에 따른 다양한 블러 영상 H. Lee et al., "영상 디블러링 기술 동향," 전자공학회지, 2019.
이미지 취득 시 카메라의 흔들림, 물체의 이동 등에 의해 이미지가 흐릿해지는 블러 왜곡이 발생한다.
디블러링 기술은 이미지 내 블러 왜곡을 제거하여 흐릿한 이미지를 선명한 이미지로 만든다.
| 조도 변화 및 얼굴 가림에 강인한 얼굴 이미지 디블러링 기술
| 조도 변화 및 얼굴 가림에 강인한 얼굴 이미지 디블러링 기술
얼굴 이미지 디블러링은 영상 내 사람을 식별하기 위해 전처리 과정에서 활용될 수 있다.
얼굴 이미지는 머리, 피부, 눈, 코, 입 등과 같이 유사한 요소로 구성되며 특히, 눈, 코, 입 등에 중요한 정보를 담고 있어 특별한 고려가 필요하다. 뿐만 아니라, 우리가 접하게 되는 실제 환경에서는 다양한 조도 환경이나 얼굴의 가림이 발생할 수 있기 때문에 이러한 문제도 함께 고려되어야 한다.
이를 고려한 multi-stage 구조의 네트워크 및 손실함수를 설계하였고, 제안한 방식이 기존 방식에 비해 조도 변화와 얼굴 가림이 있는 상황에서도 우수한 디블러링 성능을 보였다.
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권혁민, 김용록, 고현석, "조도 변화에 강인한 얼굴 이미지 디블러링 네트워크", 한국통신학회 동계종합학술발표회, Feb., 2023. [paper]
Y. Kim, H. Kwon, H. Lee, S. Cho, and H. Ko, "Deblurring Network for Accurate Facial Landmark Detection," 7th IEEE International Conference on Consumer Electronics-Asia, Oct., 2022. [paper]
김용록, 권혁민, 이형극, 조숙희, 고현석, "얼굴 랜드마크 검출 성능 향상을 위한 디블러링 네트워크", 제32회 신호처리합동학술대회, Sep., 2022. [paper]
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