LCA-Net: 이미지 흐림 제거를 위한 경량 컨볼루셔널 오토인코더

이미지 해제는 안개로 인해 발생하는 비일관성 있는 노이즈를 제거하여 이미지의 시각적 매력을 향상시키는 핵심적인 이미지 전처리 작업이다. 기존 모델들은 복잡한 네트워크 구조와 맞춤형 손실 함수를 사용하고 있으나, 이는 계산 효율성이 낮고 고성능 하드웨어가 필요하다는 단점이 있다. 이미지 전처리 과정에서는 실시간 출력이 가능해야 하므로 시간이 매우 중요한 요소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서 제안하는 일반적인 모델은 대기 모델에 의존하지 않는 매우 경량화된 컨볼루션 인코더-디코더 네트워크를 사용한다. 이 신경망은 네트워크 복잡도와 이미지 품질 간의 트레이드오프를 효과적으로 처리하며, 저사양 시스템에서도 성능에 제약을 받지 않는다. 다양한 표준 데이터셋에서 본 네트워크는 기존 최첨단 방법과 이미지 품질 측면에서 비슷한 성능을 달성하면서도 훨씬 빠른 속도로 최적의 해제 성능을 제공한다.