가변적 필터 그룹 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 이용한 JPEG 이미지 압축 왜곡 제거

Abstract

본 논문에서는 JPEG 이미지 압축 왜곡 제거를 위해 두 개의 필터를 그룹화한 컨볼루션 뉴럴 네트워크 (VFGCNN) 모델을 제안한다. JPEG 이미지의 압축을 효과적으로 제거하기 위해서 특징 지도를 두 개의 그룹으로 나누어 3×3, 5×5 커널을 복합적으로 적용하여 학습한다. 제안 모델은 원본 이미지와 JPEG 압축 왜곡이 포함된 이미지 입력에 대해 압축 왜곡을 제거하는 모델로, 4 개 층을 쌓은 컨볼루션 뉴럴 네트워크 구조를 사용하였으며, 입력 이미지와 출력 이미지의 차이를 학습하는 residual learning 구조를 적용하였다. 제안 모델의 성능을 평가하기 위해서 JPEG 압축 factor 를 20 으로 압축한 이미지를 사용하였으며, 제안 모델을 통해 이미지의 압축 왜곡이 제거된 것을 확인할 수 있었다.