핵심 개념
본 논문에서는 단일 모델로 다양한 이미지 저하 문제를 처리하는 일반 이미지 복원(GIR)이라는 새로운 과제를 제시하고, 기존 방법들의 한계점을 지적하며 GIR의 필요성을 강조합니다. 또한 GIR 모델 평가를 위한 새로운 프레임워크를 제안하고, 기존 방법들을 벤치마킹하여 GIR의 효과와 어려움을 분석합니다.
본 논문은 단일 모델로 다양한 이미지 저하 문제를 해결하는 **일반 이미지 복원(GIR)**이라는 새로운 연구 과제를 제시합니다. 저자들은 기존 딥러닝 기반 이미지 복원 모델들이 특정 저하 유형에만 최적화되어 실제 환경에서 발생하는 복잡하고 예측 불가능한 저하를 처리하는 데 어려움을 겪는다는 점을 지적하며 GIR의 필요성을 강조합니다.
GIR은 저하된 이미지를 사람이 보기에 자연스럽고 깨끗한 이미지로 변환하는 것을 목표로 합니다. 즉, 단순히 노이즈 제거, 블러 제거, 초해상화와 같은 개별 작업뿐만 아니라 이러한 작업들의 조합과 현재 모델링하기 어려운 실제 이미지 저하까지 포괄적으로 다룹니다.
GIR과 기존 기술과의 차이점
일반 고수준 비전(GHV)과의 차이점: GHV는 고차원 이미지 데이터를 입력으로 받아 저차원 레이블을 출력하는 반면, GIR은 입력과 출력 모두 이미지 형태입니다. 또한 GHV는 명확한 이미지에서 의미 정보를 추출하는 반면, GIR은 저하된 이미지에서 의미 정보와 픽셀 수준 정보를 모두 처리해야 합니다.
다중 작업 이미지 복원(MIR)과의 차이점: MIR은 미리 정의된 제한된 작업(예: 노이즈 제거, 블러 제거)을 다루는 반면, GIR은 이러한 작업들의 조합과 알 수 없는 저하까지 포함하는 광범위한 작업을 다룹니다. MIR 모델은 입력 저하 유형을 알아야 하지만, GIR 모델은 저하 정보 없이도 작동해야 합니다.
블라인드 이미지 복원(BIR)과의 차이점: 대부분의 BIR 방법은 특정 작업(예: 블라인드 초해상화, 블라인드 디블러링)을 위해 개발되었으며, 알려진 저하 모델을 사용하지만 저하 매개변수를 예측해야 합니다. 반면 GIR은 사전 정의된 저하 모델을 사용하지 않고 다양한 유형의 저하를 처리할 수 있어야 합니다.