Unpaired Image Dehazing Network using smoothed Dilated Convolution Network and Self-Supervised CycleGAN
Soodong Lee, Sunhee Hwang, Yeongwoo Choi, Hyeran Byun · 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 · 2020
안개 제거 연구의 목적은 안개 영상을 안개가 없는 영상으로 복원시키는 데 있다. 대부분의 안개 제거 연구는 모델 학습을 위해 동일한 장면에 대하여 안개 영상과 안개가 없는 영상의 쌍으로 이루어진 데이터셋을 이용하였다. 하지만 실제 환경에서는 안개 영상과 안개가 없는 영상이 완벽히 일치하는 데이터를 취득하기란 불가능에 가깝다. 그래서 본 논문에서는 쌍을 이루지 않는 안개 영상과 안개가 없는 영상을 이용하여 안개 제거를 수행하는 네트워크 개발을 목표로 한다. 제안한 모델은 쌍을 이루지 않는 데이터를 이용하기 위해 순환 적대적 생성 신경망 구조로 되어있으며, 안개 제거 성능을 높이기 위해 확장 합성곱 신경망, 지각적 손실 함수와 자기 지도 학습방법 중 하나인 회전 손실 함수로 이루어진 안개제거 모델을 제안한다. 제안한 기술의 객관적인 성능평가를 위해 D-HAZY 데이터셋과 실제 안개 영상에 대해 실험을 진행하였고 정성적, 정량적인 결과를 분석하여 제안한 방법의 성능을 입증하였다.