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입력 영상에 대한 웨이블릿 서브밴드 영상을 수신하는 단계;웨이블릿 서브밴드에 대한 사이클 일관성(cycle consistency)을 가지는 비지도 학습 기반의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 웨이블릿 서브밴드 영상에서 노이즈를 제거함으로써, 상기 노이즈가 제거된 웨이블릿 서브밴드 영상을 획득하는 단계; 및상기 수신된 웨이블릿 서브밴드 영상과 상기 노이즈가 제거된 웨이블릿 서브밴드 영상에 기초하여 상기 입력 영상에서 노이즈가 제거된 고화질의 출력 영상을 복원하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 복원하는 단계는상기 수신된 웨이블릿 서브밴드 영상과 상기 노이즈가 제거된 웨이블릿 서브밴드 영상을 이용하여 노이즈 패턴을 추정하고, 상기 추정된 노이즈 패턴과 상기 입력 영상을 이용하여 상기 고화질의 출력 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 수신하는 단계는상기 입력 영상을 웨이블릿 변환(wavelet transform)하여 노이즈가 포함된 밴드만을 재구성함으로써, 상기 노이즈가 포함된 웨이블릿 서브밴드 영상을 수신하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 획득하는 단계는상기 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 웨이블릿 서브밴드 영상에서 수직 스트라이프 노이즈 또는 수평 파동 노이즈를 제거함으로써, 상기 노이즈가 제거된 웨이블릿 서브밴드 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는비매칭 데이터를 포함하는 트레이닝 데이터셋을 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는노이즈를 포함하고 있는 저화질의 제1 웨이블릿 서브밴드 영상을 입력으로 상기 제1 웨이블릿 서브밴드 영상을 노이즈가 제거된 고화질의 제2 웨이블릿 서브밴드 영상으로 변환하는 제1 뉴럴 네트워크;상기 제2 웨이블릿 서브밴드 영상을 입력으로 상기 제2 웨이블릿 서브밴드 영상을 노이즈가 포함된 저화질의 제3 웨이블릿 서브밴드 영상으로 변환하는 제2 뉴럴 네트워크;상기 제1 웨이블릿 서브밴드 영상과 상기 제1 웨이블릿 서브밴드 영상에 대응하는 고화질의 실제 영상인 제3 웨이블릿 서브밴드 영상에 노이즈를 포함시킨 제4 웨이블릿 서브밴드 영상을 구별하는 제3 뉴럴 네트워크; 및상기 제2 웨이블릿 서브밴드 영상과 상기 제3 웨이블릿 서브밴드 영상을 구별하는 제4 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는저품질의 웨이블릿 서브밴드 영상과 고품질의 웨이블릿 서브밴드 영상에 대하여, 미리 정의된 사이클 손실(cyclic loss), 적대적 손실(adversarial loss) 및 식별 손실(identity loss)에 기초하여 학습되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크 및 풀링 레이어와 언풀링 레이어를 포함하는 뉴럴 네트워크 중 어느 하나의 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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의료 영상에 대한 웨이블릿 서브밴드 영상을 수신하는 단계;웨이블릿 서브밴드에 대한 사이클 일관성(cycle consistency)을 가지는 비지도 학습 기반의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 웨이블릿 서브밴드 영상에서 노이즈를 제거함으로써, 상기 노이즈가 제거된 웨이블릿 서브밴드 영상을 획득하는 단계; 및상기 수신된 웨이블릿 서브밴드 영상과 상기 노이즈가 제거된 웨이블릿 서브밴드 영상에 기초하여 상기 의료 영상에서 노이즈가 제거된 고화질의 출력 영상을 복원하는 단계를 포함하는 의료 영상 처리 방법
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입력 영상에 대한 웨이블릿 서브밴드 영상을 수신하는 수신부;웨이블릿 서브밴드에 대한 사이클 일관성(cycle consistency)을 가지는 비지도 학습 기반의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 웨이블릿 서브밴드 영상에서 노이즈를 제거함으로써, 상기 노이즈가 제거된 웨이블릿 서브밴드 영상을 획득하는 획득부; 및상기 수신된 웨이블릿 서브밴드 영상과 상기 노이즈가 제거된 웨이블릿 서브밴드 영상에 기초하여 상기 입력 영상에서 노이즈가 제거된 고화질의 출력 영상을 복원하는 복원부를 포함하는 영상 처리 장치
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제10항에 있어서,상기 복원부는상기 수신된 웨이블릿 서브밴드 영상과 상기 노이즈가 제거된 웨이블릿 서브밴드 영상을 이용하여 노이즈 패턴을 추정하고, 상기 추정된 노이즈 패턴과 상기 입력 영상을 이용하여 상기 고화질의 출력 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제10항에 있어서,상기 수신부는상기 입력 영상을 웨이블릿 변환(wavelet transform)하여 노이즈가 포함된 밴드만을 재구성함으로써, 상기 노이즈가 포함된 웨이블릿 서브밴드 영상을 수신하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제10항에 있어서,상기 획득부는상기 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 웨이블릿 서브밴드 영상에서 수직 스트라이프 노이즈 또는 수평 파동 노이즈를 제거함으로써, 상기 노이즈가 제거된 웨이블릿 서브밴드 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제10항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는비매칭 데이터를 포함하는 트레이닝 데이터셋을 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제10항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는노이즈를 포함하고 있는 저화질의 제1 웨이블릿 서브밴드 영상을 입력으로 상기 제1 웨이블릿 서브밴드 영상을 노이즈가 제거된 고화질의 제2 웨이블릿 서브밴드 영상으로 변환하는 제1 뉴럴 네트워크;상기 제2 웨이블릿 서브밴드 영상을 입력으로 상기 제2 웨이블릿 서브밴드 영상을 노이즈가 포함된 저화질의 제3 웨이블릿 서브밴드 영상으로 변환하는 제2 뉴럴 네트워크;상기 제1 웨이블릿 서브밴드 영상과 상기 제1 웨이블릿 서브밴드 영상에 대응하는 고화질의 실제 영상인 제3 웨이블릿 서브밴드 영상에 노이즈를 포함시킨 제4 웨이블릿 서브밴드 영상을 구별하는 제3 뉴럴 네트워크; 및상기 제2 웨이블릿 서브밴드 영상과 상기 제3 웨이블릿 서브밴드 영상을 구별하는 제4 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제10항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는저품질의 웨이블릿 서브밴드 영상과 고품질의 웨이블릿 서브밴드 영상에 대하여, 미리 정의된 사이클 손실(cyclic loss), 적대적 손실(adversarial loss) 및 식별 손실(identity loss)에 기초하여 학습되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제10항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크 및 풀링 레이어와 언풀링 레이어를 포함하는 뉴럴 네트워크 중 어느 하나의 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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