단일 이미지 디해징을 위한 일반적인 모델-agnostic 합성곱 신경망

안개와 스모그는 이미지 품질에 영향을 미치는 가장 일반적인 환경 요소 중 하나이며, 따라서 이미지 분석에도 영향을 미칩니다. 본 논문에서는 이미지에서 안개를 제거하기 위한 엔드투엔드 생성 방법을 제안합니다. 이 방법은 입력 이미지에서 안개 구조를 인식하고 명확하고 안개 없는 이미지를 복원하기 위해 완전히 합성곱 신경망(Fully Convolutional Neural Network)을 설계하는 것을 기반으로 합니다. 제안된 방법은 대기 산란 모델(Atmosphere Scattering Model)을 탐색하지 않는다는 점에서 무관심(Agnostic)적입니다. 놀랍게도, 이 방법은 대기 산란 모델을 사용하여 합성된 SOTS 실외 이미지에서도 기존의 모든 최신 방법들보다 우수한 성능을 보여줍니다.프로젝트 세부사항과 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/Seanforfun/GMAN_Net_Haze_Removal