Core Concepts
사용자의 요구에 따라 이미지에 포함된 다양한 성분을 선택적으로 제거하거나 유지할 수 있는 제어 가능한 블라인드 이미지 분해 기술을 제안한다.
Abstract
이 논문은 사용자의 요구에 따라 이미지에 포함된 다양한 성분을 선택적으로 제거하거나 유지할 수 있는 제어 가능한 블라인드 이미지 분해 기술을 제안한다.
먼저 입력 이미지에 포함된 성분을 예측하여 사용자에게 제공함으로써 사용자가 원하는 처리를 쉽게 지정할 수 있도록 한다. 그 다음 사용자의 지시에 따라 이미지를 분해하고 재구성하는 모듈을 제안한다. 이를 통해 사용자는 이미지에서 특정 성분을 제거하거나 유지할 수 있다.
제안하는 모델인 CBDNet은 효율적이면서도 우수한 성능을 보인다. 다양한 실험을 통해 기존 방법들보다 우수한 블라인드 이미지 분해 성능을 보였으며, 사용자의 요구에 맞는 선택적 처리도 가능함을 확인했다.
또한 다양한 성분이 포함된 새로운 데이터셋을 구축하여 제안 방법의 성능을 평가했다. 실험 결과, CBDNet은 복잡한 다중 성분 제거 작업에서도 우수한 성능을 보였다.
Stats
입력 이미지에 비해 제안 방법의 출력 이미지가 PSNR 기준 약 8dB 이상 높은 성능을 보였다.
제안 방법의 SSIM 값은 기존 방법 대비 약 0.1 이상 높은 수준이다.
Quotes
"사용자의 요구에 따라 이미지에 포함된 다양한 성분을 선택적으로 제거하거나 유지할 수 있는 제어 가능한 블라인드 이미지 분해 기술을 제안한다."
"제안하는 모델인 CBDNet은 효율적이면서도 우수한 성능을 보인다."