본 연구는 이미지 복원을 위한 대표적인 접근법인 모델 기반 접근법을 중점적으로 다룬다. 특히 패치 기반 접근법에 주목하여, 기존 접근법의 한계를 분석하고 이를 해결하기 위한 새로운 유사성 측정 기법을 제안한다.
먼저 유사성 측정과 거리 측정의 개념적 관계를 명확히 정의한다. 이를 통해 유사성 측정을 거리 측정으로부터 구축할 수 있음을 보인다.
다음으로 기존 패치 기반 복원 기법의 핵심 단계인 패치 선택 과정에서의 한계를 확인한다. 기존 접근법이 사용한 SSD(Sum of Squared Differences) 유사성 측정이 누적 오차 문제를 야기함을 실험을 통해 입증한다.
이에 본 연구는 Minkowski 거리와 Chebyshev 거리의 장점을 결합한 하이브리드 유사성 측정 기법 HySim을 제안한다. HySim은 지역적 및 전역적 특성을 모두 고려하여 보다 정확한 패치 매칭을 가능하게 한다.
제안된 HySim 기법을 다양한 이미지에 적용하여 실험한 결과, 기존 접근법 대비 우수한 복원 성능을 보였다. 특히 기하학적 구조 유지, 텍스처 재현, 누적 오차 감소 등의 측면에서 효과적인 것으로 나타났다.
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by Saad Noufel,... kl. arxiv.org 03-22-2024
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