초록
본 논문에서는 컨벌루션 신경망 구조를 기반으로 하는 최신 비디오 노이즈 제거 알고리즘을 제안합니다. 이전의 신경망 기반 비디오 노이즈 제거 접근법들은 패치 기반 방법의 성능과 경쟁하지 못하여 실패한 바 있습니다. 그러나 우리의 접근법은 계산 시간이 현저히 낮으면서도 다른 패치 기반 경쟁자들을 능가하는 성능을 보입니다. 다른 기존 신경망 노이즈 제거기들과 달리, 우리의 알고리즘은 작은 메모리 용량과 단일 네트워크 모델로 다양한 노이즈 수준을 처리할 수 있는 능력 등 여러 가지 바람직한 특성을 가지고 있습니다. 그 노이즈 제거 성능과 낮은 계산 부하의 조합은 이 알고리즘이 실제 노이즈 제거 응용 분야에서 매력적임을 나타냅니다. 우리는 시각적으로 그리고 객관적인 품질 지표 측면에서 다양한 최신 알고리즘들과 비교하였습니다. 실험 결과는 우리의 알고리즘이 다른 최신 방법들에 비해 우수함을 보여주었습니다. 비디오 예제, 코드 및 모델은 공개적으로 \url{https://github.com/m-tassano/dvdnet}에서 이용 가능합니다.