Rain Removal Via Deep Convolutional Neural Networks Considering Orientation and Strength of Rain Streaks
Yeonsu Choi, Chang‐Hwan Son · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2019
최근 인공지능 기술의 발달로 무인자동차, 무인드론 및 자율운항선박시스템 등이 개발되고 있다. 그러나 컴퓨터 비전 기반의 보행자 검출, 영상분할 같은 기법은 기상 환경에 상당한 영향을 받는다. 특히 비가 내리는 상황에서 영상을 획득할 때 캡처된 영상에서 빗줄기 패턴이 형성되고 이러한 빗줄기 패턴은 컴퓨터 비전 알고리즘에서 사용되는 특징 추출에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빗줄기의 강도와 방향을 고려한 심층 합성곱 신경망 기법을 제안하고자 한다. 특히 빗줄기 강도와 방향을 구별 짓기 위한 심층 합성곱신경망과 빗줄기 타입 별 빗줄기 제거를 위한 잔차 네크워크 즉, 두 종류의 서브 네트워크를 학습해서 빗줄기를 제거하고자 한다. 제안한 기법을 적용할 때, 기존의 방법보다 빗줄기 제거와 디테일 보존 성능 측면에서 더 나은 결과를 얻을 수 있었으며 정량적 화질 평가에서도 우위를 달성할 수 있었다.