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의사 형태학적 연산을 사용한 이미지 변환
Image Translation using Pseudo-Morphological Operator 원문보기

한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회, 2017 Nov. 01, 2017년, pp.799 - 802  

조장훈 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  이호연 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  신명우 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  김경섭 (충남대학교 컴퓨터공학과)

초록
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이 연구에서는 형태학적 연산(Morphological Operator)과 CNN (Convolutional Neural Networks)의 개념을 결합하여 이미지 변환을 개선하고자 한다. 이를 위해서 형태학적 연산을 근사할 수 있는 연산을 제안한다. 그리고 제안한 연산을 CNN처럼 여러 필터를 사용할 수 있게 확장한 S-Convolution을 제안한다. 실험 결과 제안한 연산은 형태학적 연산을 학습할 수 있었다. 그리고 제안한 연산의 이미지 변환 성능을 검증하기 위해 GAN에 적용하여 실험하였다. 그 결과 S-Convolution이 기존 CNN을 사용한 GAN과 다른 변환이 가능하다는 것을 볼 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We attempt to combines concepts of Morphological Operator(MO) and Convolutional Neural Networks(CNN) to improve image-to-image translation. To do this, we propose an operation that approximates morphological operations. Also we propose S-Convolution, an operation that extends the operation to use mu...

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