이미지 디블러링은 딥러닝의 발전 덕분에 최근 명백한 진전을 이루었습니다. 딥러닝 기반 방법은 모션 블러를 제거하고 이미지의 선명도를 향상시키는 데 탁월한 효과를 입증했습니다. 대규모 데이터셋에서 복잡한 블러 제거 패턴을 학습함으로써 딥러닝 시스템은 우수한 결과를 내며 엔드 투 엔드 이미지 디블러링을 실현할 수 있습니다.
국방과학원, 시디안 대학 및 베이징 대학의 최근 연구는 원인과 블러된 이미지 데이터셋, 이미지 품질 평가 척도 및 소매무역 분해을 위해 개발된 다양한 방법론을 포함하여 모션 블러의 여러 측면에 초점을 맞추고 있습니다. 이 연구는 CNN 기반, RNN 기반, GAN 기반 및 Transformer 기반 접근법으로 기존의 방법을 네 가지 범주로 구분합니다.
CNN 기반 알고리즘은 공간 정보와 지역적 특징을 포착하는 능력 때문에 이미지 처리에 널리 사용됩니다. 합성곱 신경망 (CNNs)은 대규모 데이터셋을 사용하여 노이즈 제거 및 디블러링과 같은 작업에서 뛰어난 성과를 거두며 훈련합니다. 그러나 이러한 알고리즘은 글로벌 정보나 장거리 종속성이 필요한 디블러링 작업에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 제약을 극복하기 위해 확장된 합성곱은 인기 있는 해결책으로 등장했습니다.
얼른 두 단계 네트워크와 최신 엔드 투 엔드 시스템은 CNN 기반 소매무역 해제 기술의 주요 두 가지 범주입니다. 초기 알고리즘은 블러 커널 이미지를 추정하고 그 추정에 기초한 복원 또는 역 필터링 절차에 초점을 맞추었습니다. 그러나 이 접근법은 실제 장면에서 복잡한 본질적 블러를 제거하는 데 한계가 있습니다. 반면, 엔드 투 엔드 접근법은 입력된 블러 이미지를 신경망을 사용하여 명확한 이미지로 변환함으로써 그림 복원 품질을 크게 향상시킵니다.
RNN 기반 알고리즘은 공간적으로 가변 RNN을 이용하여 디블러링 과정을 모방합니다. 이들은 영상 순서 디블러링에서 시간적 또는 순차적 종속성을 포착하는 데 뛰어납니다. 그러나 공간 정보에 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서 RNN은 일반적으로 다른 구조와 결합하여 이미지 디블러링 작업에서 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.
GAN 기반 알고리즘도 이미지 디블러링에서 상당한 성과를 보여주었습니다. 적대적 학습을 통해 GAN은 흐릿한 입력에서 현실적이고 시각적으로 매력적인 명확한 이미지를 생성합니다. 그러나 GAN을 훈련하기는 어려울 수 있으며, 생성자와 판별자 네트워크 사이의 미묘한 균형을 유지하여 문제가 발생하는 것을 피해야 합니다.
Transformer 기반 알고리즘은 장거리 종속성과 전역 정보 수집을 필요로하는 작업에 대해 처리 장점을 제공합니다. 그러나 이미지 디블러링을 위한 계산 비용은 큰 수의 픽셀이 포함되어 있으므로 상당합니다.
이 연구는 이미지 디블러링에 깊은 학습 모델을 훈련시키기 위해 고품질 데이터셋이 중요하다는 사실을 강조합니다. 더 나아가고 최적화를 통해 딥러닝 모델은 자율주행, 비디오 처리 및 감시와 같은 분야에서 상당한 잠재력을 가질 수 있습니다.
(출처: 원본 기사)
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