이 연구에서는 노출 브래킷팅 기술을 활용하여 이미지 복원 및 향상 작업을 통합하는 방법을 제안한다. 기존의 다중 이미지 처리 방법들은 복원 또는 향상 작업 중 하나에 초점을 맞추고 있어, 저조도 환경에서 선명한 콘텐츠의 고품질 사진을 얻는 데 한계가 있었다.
이 연구에서는 다중 노출 이미지의 상호 보완성을 활용하여 노이즈 제거, 흐림 제거, HDR 재구성, 초해상도 등의 작업을 통합적으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 구체적으로 합성 데이터셋을 이용해 모델을 사전 학습한 뒤, 실제 데이터에 자기 지도 학습 방식으로 적응시키는 솔루션을 제안한다. 또한 시간적 변조 순환 신경망과 자기 지도 학습 방법을 개발하였다.
실험 결과, 제안 방법은 기존 다중 이미지 처리 기법들에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 실제 데이터에 대한 적응 과정을 통해 아티팩트를 효과적으로 제거할 수 있었다.
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by Zhilu Zhang,... lúc arxiv.org 03-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2401.00766.pdfYêu cầu sâu hơn