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두 단계 U-Net 구조 기반의 어긋난 데이터를 이용한 raw에서 RGB로의 매핑 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
| 특허명 | 두 단계 U-Net 구조 기반의 어긋난 데이터를 이용한 raw에서 RGB로의 매핑 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 | ||
| 출원인 | 고려대학교 산학협력단 | 출원일 | 2019년 12월 26일 |
| 공개일 | 2021년 7월 6일 | 공고일 | - |
| 요약 |
두 단계 U-Net 구조 기반의 어긋난 데이터를 이용한 raw에서 RGB로의 매핑 방법은, 서로 다른 카메라로부터 입력 raw 영상과 출력 RGB 영상의 어긋난 데이터 세트를 획득하는 단계; 다수의 풀링(Pooling) 계층과 다수의 업샘플링(Upsampling) 계층으로 구성된 제1 U-Net 신경망 모델을 생성하는 단계; 출력 영상과 타겟 영상 사이의 픽셀 손실, 특징 손실 및 색상 손실의 합으로 정의되는 손실 함수를 이용하여, 상기 데이터 세트를 상기 제1 U-Net 신경망 모델을 통해 학습하는 단계; 다수의 풀링 계층과 다수의 업샘플링 계층으로 구성된 제2 U-Net 신경망 모델을 생성하는 단계; 및 상기 손실 함수를 이용하여, 상기 제1 U-Net 신경망 모델을 통해 학습된 결과를 상기 제2 U-Net 신경망 모델 학습을 통해 학습하여 raw 영상과 RGB 영상의 데이터 쌍(pair)으로 정렬하는 단계;를 포함한다. 이에 따라, raw 센서로부터 획득한 영상을 입력으로 사용하여 DSLR 수준의 화질의 RGB 영상을 생성할 수 있도록 합성곱 신경망 모델을 학습할 수 있다.
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