WDRN: 이미지 재조명을 위한 웨이블릿 분해 기반 RelightNet

이미지의 조명 설정을 목표 구성으로 재보정하는 작업은 '재조명(relighting)'이라고 알려져 있으며, 이 기술은 디지털 사진 촬영, 게임 산업, 증강현실 분야에 응용 가능성이 높습니다. 본 논문에서는 특정 조명 조건을 가진 입력 이미지로부터 목표 조명 설정을 갖춘 이미지를 예측하는 일대일 재조명 문제를 다룹니다. 이를 위해 우리는 웨이블릿 기반 분해를 이용한 새로운 인코더-디코더 네트워크인 WDRN(Wavelet Decomposed RelightNet)을 제안합니다. 이 네트워크는 다중 해상도 프레임워크 하에서 웨이블릿 기반 분해를 수행한 후 컨볼루션 계층을 적용합니다. 또한, 진정 이미지의 다양한 방향에서 조명의 기울기 정보를 효과적으로 학습할 수 있도록 도와주는 새로운 손실 함수인 '그레이 손실(Gray Loss)'을 제안합니다. 이는 시각적으로 우수한 재조명 이미지를 생성하는 데 기여합니다. 제안한 솔루션은 2020년도 이미지 조작 기술 발전(AIМ, Advances in Image Manipulation) 워크숍에서 개최된 재조명 챌린지 이벤트에서 1위를 차지하며, SSIM과 학습된 시각적 이미지 패치 유사도(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS)를 기반으로 산정된 평균 인지 점수(Mean Perceptual Score)를 통해 그 효과성을 입증하였습니다.