다중 도메인 학습을 이용한 화면 촬영 영상 내 모아레 무늬 제거 기법

박현국; 비엔지아안; 이철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박현국 (동국대학교) 비엔지아안 (동국대학교) 이철 (동국대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제26권 제1호

발행연도: 2021.1

수록면: 3 - 13 (11page)

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본 논문은 다중 도메인 학습을 이용하여 화면 촬영 영상 내 모아레 무늬를 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 화소값 영역과 주파수 영역에서 입력 영상의 모아레 무늬를 각각 제거한다. 다음으로 모아레 영상에서 clean edge map을 추정하고, 추정된 clean edge map을 가이드 정보로 사용하여 화소값 영역과 주파수 영역에서 얻은 결과 영상의 품질을 향상시킨다. 마지막으로, 독립적으로 향상된 두 결과 영상을 적응적으로 결합하며 모아레 무늬가 제거된 최종 결과 영상을 생성한다. 컴퓨터 모의 실험결과를 통해 제안하는 기법이 기존의 알고리즘보다 모아레 무늬를 더욱 효과적으로 제거할 수 있음을 확인한다.

#Moire artifacts removal #demoireing #convolutional neural network (CNN) #multiple domain learning

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M. Schöberl, W. Schnurrer, A. Oberdörster, S. Fössel, and A. Kaup, “Dimensioning of optical birefringent anti-alias filters for digital cameras,” in Proceeding of IEEE International Conference on Image Processing, Sep. 2010.

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Y. Sun, Y. Yu, and W. Wang, “Moiré photo restoration using multiresolution convolutional neural networks,” IEEE Transactions Image Processing, vol. 27, no. 8, pp. 4160-4172, Aug. 2018.

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B. He, C. Wang, B. Shi, and L. Duan, “Mop moiré patterns using MopNet,” in Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, Oct./Nov. 2019, pp. 2424-2432.

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