A Deep Learning-Based Residual Reconstruction Neural Network for Image Desnowing
Abstract
눈이 있는 영상은 불투명하거나 투명한 눈 입자의 존재로 인해 가시성 저하, 색상 왜곡, 그리고 질감 손실과 같은 문제를 겪는다. 이미지에서 눈을 제거하는 것은 눈송이의 다양한 크기, 모양, 투명도 그리고, 장면의 중요한 세부 정보들 때문에 매우 도전적인 문제다. 본 논문에서는 효율적인 이미지 눈제거를 위한 가이디드 마스크 잔여 복원 신경망을 제안한다. 제안된 네트워크는 마스크 생성 묘듈과 잔여 복원 모듈의 두 가지 주요 모듈로 구성된다. 마스크 생성 모듈은 공간적 및 문맥적 상관관계를 학습하여 눈영역을 효과적으로 추정한다. 예측된 마스크를 바탕으로, 입력 눈 이미지에서 차감함으로써 복원된 이미지는 원본 영상의 구조적 특징과 세부 정보를 유지한다. 기존의 방법들과 비교했을 때, 제안된 방법은 성능적으로 우수함을 보인다.
Fields of Study & Subjects
Image Enhancement Techniques
Image and Signal Denoising Methods
Advanced Image Processing Techniques
Publication details
- Journal / source
- The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering
- Volume
- 30
- Issue
- 1
- Pages
- 92–102
- Publication date
- 31 January 2026
- Language
- EN