보고서 정보
주관연구기관 |
연세대학교 Yonsei University |
연구책임자 |
김선주
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2019-06 |
과제시작연도 |
2019 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 |
TRKO202000006654 |
과제고유번호 |
1711087157 |
사업명 |
개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 |
2020-07-29
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키워드 |
계산영상.악천후.저조도.저해상도.저화질.딥러닝.
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초록
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ㅇ 연구개요
최근 들어 카메라 기술은 눈부시게 발전하여 대부분의 카메라는 이미 충분한 해상도의 사진을 출력하고 있어, 이제는 해상도 자체의 개선보다는 포커스, 흔들림 방지, 파노라마 등 사진과 관련된 더욱 다양한 기능들이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 저조도의 야간 환경과 안개, 비, 눈 등의 악천후 환경 하에서도 좋은 사진을 촬영하기 위해 크게 두가지 방향으로 연구를 진행하고자 한다. 첫 번째 연구방향은 기존의 카메라를 통해 악조건 하에서 촬영된 영상을 개선시키는 알고리즘 개발이다. 기 촬영된 영상을 개선하는 방법으로는 딥
ㅇ 연구개요
최근 들어 카메라 기술은 눈부시게 발전하여 대부분의 카메라는 이미 충분한 해상도의 사진을 출력하고 있어, 이제는 해상도 자체의 개선보다는 포커스, 흔들림 방지, 파노라마 등 사진과 관련된 더욱 다양한 기능들이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 저조도의 야간 환경과 안개, 비, 눈 등의 악천후 환경 하에서도 좋은 사진을 촬영하기 위해 크게 두가지 방향으로 연구를 진행하고자 한다. 첫 번째 연구방향은 기존의 카메라를 통해 악조건 하에서 촬영된 영상을 개선시키는 알고리즘 개발이다. 기 촬영된 영상을 개선하는 방법으로는 딥러닝 기법을 적극 활용할 계획이며, 다양한 종류의 딥네트워크를 설계하고 생성 모델과 같은 새로운 방법을 적극 도입할 계획이다. 두 번째 연구방향은 악조건 하에서 최선의 영상을 획득할 수 있는 새로운 영상 획득 및 처리 기법이다. 이는 기존의 카메라와는 전혀 다른 영상 획득 방법을 찾는 것으로 새로운 광학 모듈과 영상 데이터를 해석 및 처리할 수 있는 계산 모듈을 통합적으로 개발하는 새로운 계산적 카메라의 설계라고 볼 수 있다.
ㅇ 연구 목표대비 연구결과
두 가지의 연구 방향으로 꾸준하게 연구를 수행하였고, 그 결과 컴퓨터 비전 분야 국제 최상위 학술대회 논문 발표 4건, SCI 논문 1편, 국내 학술대회 발표 1건의 연구 성과를 달성하였다.
1. Y. Hwang, J.-Y. Lee, I. S. Kweon, S. J. Kim, “Probabilistic moving least squares with spatial constraints for nonlinear color transfer between images“, Computer Vision and Image Understanding (CVIU), 180, 1-12, 2019
<국제 학술대회 발표>
1. S. Nam, S. J. Kim, “Modelling the Scene Dependent Imaging in Cameras with a Deep Neural Network”, ICCV, 2017
2. Y. Jo, S. W. Oh, J. Y. Kang, S. J. Kim, “Deep Video Super-Resolution using Dynamic Upsampling Filters without Explicit Motion Compensation”, CVPR, 2018
3. C. H. Shin, H. G. Jeon, Y. J. Lee, I. S. Kweon, S. J. Kim, “EPINET: A Fully-Convolutional Neural Network Using Epipolar Geometry for Depth from Light Field Images”, CVPR, 2018
4. S. Nam, C. Ma, M. Chai, W. Brendel, N. Xu, S. J. Kim, “End-to-End Time-Lapse Video Synthesis from a Single Outdoor Image”, CVPR, 2019
<국내 학술대회 발표>1. 조웅오, 윤현진, 김승범, 김선주, “Dehazing and Generating Realistic Training Set with GAN“, IPIU 2019
ㅇ 연구개발결과의 중요성
본 연구결과들은 열악한 촬영환경에서 획득한 영상을 개선시키거나, 열악한 환경에서 최적의 영상을 획득할 수 있는 새로운 개념의 이미징 방법으로서 본 연구개발목표에 부합하는 중요한 연구성과들이라고 할 수 있다. 본 결과들은 학술적으로도 새로운 문제적 접근, 방법론적 시도 측면에서 국제적 수준의 연구 성과이면서 동시에 사용자에게 보기 좋은 영상을 만들거나 컴퓨터 비전 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 실용적인 측면에서 그 중요성이 크다고 판단한다. 특히, 최신 딥러닝 기술을 적극 활용하여 국내 딥러닝 기술 연구를 국제적 수준으로 향상시키는데 큰 공헌을 하는 연구성과이다.
(출처 : 연구결과 요약문 2P)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 연구결과 요약문 ... 2
- 목차 ... 3
- 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
- 가. 연구의 필요성 ... 4
- 나. 연구의 최종목표 ... 5
- 다. 연차별 연구목표 ... 6
- 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
- 가. 1차년도(2016) ... 6
- 나. 2차년도(2017) ... 9
- 다. 3차년도(2018) ... 15
- 3. 연구개발결과의 중요성 ... 18
- 4. 참고문헌 ... 19
- 5. 연구성과 ... 20
- 대표적 연구실적 ... 21
- 끝페이지 ... 37
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