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노이즈가 포함된 이미지를 학습하여 노이즈가 제거된 이미지를 생성하는 생성부; 및상기 생성한 이미지가 실제 이미지인지 여부를 판별하는 판별부;를 포함하며,상기 생성부는,고주파 세부사항 및 저 대비(low-contrast) 특징을 보존하며, PSNR이 높은 상기 노이즈가 제거된 이미지를 생성할 수 있도록 하는 것이며,상기 판별부는,상기 생성부가 생성한 이미지가 가짜 이미지이면 패널티를 부여하여 최소 평균 마진을 최대화하는 적응적 적대적 손실 함수(adaptive adversarial loss function)를 적용하는 것을 특징으로 하는 계층적 생성 적대 네트워크를 이용한 노이즈 제거 장치
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청구항 1에 있어서,상기 생성부는,상기 노이즈가 포함된 이미지를 학습하여 노이즈를 제거하는 과정에서, 상기 노이즈와 함께 제거될 수 있는 에지 및 텍스처를 포함한 고주파 세부사항을 보존하는 제1 생성기;상기 노이즈가 포함된 이미지를 학습하여 노이즈를 제거하는 과정에서, 상기 노이즈와 함께 제거될 수 있는 저 대비 특징을 보존하는 제2 생성기; 및상기 제1 생성기 및 상기 제2 생성기에서 각각 출력되는 노이즈가 제거된 이미지를 합성함으로써 그라운드 트루스 클린 이미지를 생성하여 출력하는 제3 생성기;를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 생성 적대 네트워크를 이용한 노이즈 제거 장치
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청구항 2에 있어서,상기 제1 생성기는,상기 판별부와 지속적인 경쟁을 통해서 손상된 이미지의 노이즈를 제거하고, 고주파 세부사항을 보존하는 능력을 높일 수 있도록 상기 판별부와 함께 학습된 것을 특징으로 하는 계층적 생성 적대 네트워크를 이용한 노이즈 제거 장치
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청구항 2에 있어서,상기 제2 생성기는,어떠한 네트워크와도 경쟁할 필요 없이 손상된 이미지의 노이즈를 제거하는 것에 집중하여 PSNR 및 SSIM 값을 증가시키도록 독립적으로 학습된 것을 특징으로 하는 계층적 생성 적대 네트워크를 이용한 노이즈 제거 장치
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계층적 생성 적대 네트워크를 이용한 노이즈 제거 장치에서, 노이즈가 포함된 이미지를 학습하여 노이즈가 제거된 이미지를 생성하는 생성 단계; 및상기 계층적 생성 적대 네트워크를 이용한 노이즈 제거 장치에서, 상기 생성한 노이즈가 제거된 이미지가 실제 이미지인지 여부를 판별하는 판별 단계;를 포함하며,상기 생성 단계는,고주파 세부사항 및 저 대비(low-contrast) 특징을 보존하며, PSNR이 높은 상기 노이즈가 제거된 이미지를 생성할 수 있도록 하는 것이며,상기 판별 단계는,상기 생성 단계에서 생성한 이미지가 가짜 이미지이면 패널티를 부여하여 최소 평균 마진을 최대화하는 적응적 적대적 손실 함수(adaptive adversarial loss function)를 적용하는 것을 특징으로 하는 계층적 생성 적대 네트워크를 이용한 노이즈 제거 방법
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청구항 6에 있어서,상기 생성 단계는,제1 생성기를 통해서, 상기 노이즈가 포함된 이미지를 학습하여 노이즈를 제거하는 과정에서, 상기 노이즈와 함께 제거될 수 있는 에지 및 텍스처를 포함한 고주파 세부사항을 보존하는 단계;제2 생성기를 통해서, 노이즈가 포함된 이미지를 학습하여 노이즈를 제거하는 과정에서, 상기 노이즈와 함께 제거될 수 있는 저 대비 특징을 보존하는 단계; 및제3 생성기를 통해서, 상기 제1 생성기 및 상기 제2 생성기에서 각각 출력되는 노이즈가 제거된 이미지를 합성함으로써 그라운드 트루스 클린 이미지를 생성하여 출력하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 생성 적대 네트워크를 이용한 노이즈 제거 방법
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청구항 7에 있어서,상기 제1 생성기는,상기 판별 단계를 수행하는 판별기와 지속적인 경쟁을 통해서 손상된 이미지의 노이즈를 제거하고, 고주파 세부사항을 보존하는 능력을 높일 수 있도록 상기 판별기와 함께 학습되는 것을 특징으로 하는 계층적 생성 적대 네트워크를 이용한 노이즈 제거 방법
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청구항 7에 있어서,상기 제2 생성기는,어떠한 네트워크와도 경쟁할 필요 없이 손상된 이미지의 노이즈를 제거하는 것에 집중하여 PSNR 및 SSIM 값을 증가시키도록 독립적으로 학습된 것을 특징으로 하는 계층적 생성 적대 네트워크를 이용한 노이즈 제거 방법
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