초록 ▼

신경망을 이용하여 영상의 노이즈를 저감하기 위한 학습 및 복원 방법과 이를 수행하는 컴퓨팅 장치가 개시된다. 학습 방법은 복수의 프레임으로 구성된 훈련 영상을 수신하는 단계; 상기 훈련 영상에서 특정 시점을 제외한 나머지 시점의 프레임으로부터 특정 시점의 프레임을 예측하는 신경망을 반복적으로 학습하는 단계; 및 상기 특정 시점의 프레임에 대한 노이즈를 감소시키는 노이즈 감소기를 반복적으로 학습하는 단계를 포함하고, 상기 신경망을 반복적으로 학습하는 단계는 상기 훈련 영상에서 추출한 특정 시점의 프레임과 상기 신경망을 통해 예측된 특

신경망을 이용하여 영상의 노이즈를 저감하기 위한 학습 및 복원 방법과 이를 수행하는 컴퓨팅 장치가 개시된다. 학습 방법은 복수의 프레임으로 구성된 훈련 영상을 수신하는 단계; 상기 훈련 영상에서 특정 시점을 제외한 나머지 시점의 프레임으로부터 특정 시점의 프레임을 예측하는 신경망을 반복적으로 학습하는 단계; 및 상기 특정 시점의 프레임에 대한 노이즈를 감소시키는 노이즈 감소기를 반복적으로 학습하는 단계를 포함하고, 상기 신경망을 반복적으로 학습하는 단계는 상기 훈련 영상에서 추출한 특정 시점의 프레임과 상기 신경망을 통해 예측된 특정 시점의 프레임 간의 오차에 기초하여 반복적으로 학습하고, 상기 노이즈 감소기를 반복적으로 학습하는 단계는 상기 신경망에서 예측된 특정 시점의 프레임과 상기 노이즈 감소기를 통해 노이즈가 감소된 특정 시점의 프레임 간의 오차에 기초하여 반복적으로 학습할 수 있다.

대표청구항 ▼

프로세서에 의해 수행되는 학습 방법에 있어서,복수의 프레임으로 구성된 훈련 영상을 수신하는 단계;상기 훈련 영상에서 특정 시점을 제외한 나머지 시점의 프레임으로부터 특정 시점의 프레임을 예측하는 신경망을 반복적으로 학습하는 단계; 및상기 학습된 신경망을 이용하여, 상기 특정 시점의 프레임에 대한 노이즈를 감소시키는 노이즈 감소기를 반복적으로 학습하는 단계를 포함하고,상기 신경망을 반복적으로 학습하는 단계는,상기 훈련 영상에서 추출한 특정 시점의 프레임과 상기 신경망을 통해 예측된 특정 시점의 프레임 간의 오차에 기초하여 반복적으로

프로세서에 의해 수행되는 학습 방법에 있어서,복수의 프레임으로 구성된 훈련 영상을 수신하는 단계;상기 훈련 영상에서 특정 시점을 제외한 나머지 시점의 프레임으로부터 특정 시점의 프레임을 예측하는 신경망을 반복적으로 학습하는 단계; 및상기 학습된 신경망을 이용하여, 상기 특정 시점의 프레임에 대한 노이즈를 감소시키는 노이즈 감소기를 반복적으로 학습하는 단계를 포함하고,상기 신경망을 반복적으로 학습하는 단계는,상기 훈련 영상에서 추출한 특정 시점의 프레임과 상기 신경망을 통해 예측된 특정 시점의 프레임 간의 오차에 기초하여 반복적으로 학습하고,상기 노이즈 감소기를 반복적으로 학습하는 단계는,상기 학습된 신경망에서 예측된 특정 시점의 프레임과 상기 노이즈 감소기의 생성자(G)를 통해 노이즈가 감소된 특정 시점의 프레임 간의 오차가 미리 설정된 기준을 초과하는 경우, 상기 특정 시점의 프레임과 인접한 프레임을 생성자(G)에 입력함으로써 노이즈를 획득하는 단계;상기 획득된 노이즈를, 상기 생성자(G)를 통해 노이즈가 감소된 특정 시점의 프레임에 적용함으로써 새로운 노이즈 프레임을 생성하는 단계; 및상기 특정 시점의 프레임과 상기 새로운 노이즈 프레임 사이의 오차가 최소화되는 방향으로 상기 생성자(G)를 학습하는 단계를 포함하는 학습 방법.