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스마트폰의 발달로 인해 우리는 일상에서 언제든지 사진을 편리하게 촬영하고 저장할 수 있게 되었다. 더불어 이미지 센서와 렌즈 등 카메라 모듈의 발전으로 점점 스마트폰뿐만 아니라 전체적인 카메 라 성능이 증가하고 있다. 그러나 카메라의 발전과 촬영자의 의도대로 사진이 촬영되는 것은 비례하지 않아 사진 보정의 중요성이 대두되고 있다. 특히 그 중 그림자로 인해 사물을 표현하는 데 걸림돌이 되는 경우가 종종 있다. 이는 로봇청소기가 바닥의 그림자 때문에 물체를 혼동하는 경우나 위성 및 항 공 영상 분석 시 건물의 그림자로 인해 오류가 발생하는 경우 등이 있다. 본 연구는 그림자로 인한 이 미지 판별 오류를 줄이고 더욱 정확한 이미지 분석을 위해 딥러닝을 기반으로 한 그림자 제거 방식에 대한 연구를 진행하며 더 나은 방법을 제안한다. 본 논문에서는 SBU에서 제공하는 그림자 영상 데이 터셋을 사용하여 연구를 진행하였고 데이터셋은 그림자가 포함된 원본 영상과 원본 영상에 그림자 마 스크가 적용되어 1대 1로 매칭되는 이미지가 존재한다. 학습 모델로는 그림자 제거에 최적화 된 ST-CGAN 모델과 이미지 변환에 자주 사용되는 Pix2Pix 모델을 활용하여 학습을 진행하였다. 두 모 델 모두 GAN을 기반으로 한다. 학습 후 MSE 값과 SSIM, PSNR 값을 비교하고 데이터 증강 후 다 시 학습과 비교를 거침으로써 두 모델의 비교와 데이터 증강 전과 후를 비교하여 그림자 제거 성능이 더욱 뛰어난 모델을 생성하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 더욱 향상된 그림자 제거 모델이 나올 수 있기를 기대하는 바이다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2 손실 함수
3.3 평가 지표
3.4 학습 및 평가 순서도
4. 실험결과
5. 결과
참고문헌

키워드

저자

• 김이삭 [ Kim Isaac | 호서대학교 컴퓨터공학부 ]
• 방진숙 [ Bang Jin Suk | 호서대학교 컴퓨터공학부 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 학술대회

• 간기

  반년간

• 수록기간

  2021~2025

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004