ADNet: 고정밀 영상 촬영을 위한 주의력 유도형 비정형 컨볼루션 네트워크

본 논문에서는 손으로 들고 촬영한 다중 프레임 고역동범위(HDR) 영상 처리를 위한 주의력 유도 변형 가능 합성곱 네트워크인 ADNet을 제안한다. 이 문제는 노출 과포화와 노이즈를 적절히 다루는 것, 그리고 물체의 움직임이나 카메라의 흔들림으로 인해 발생하는 정렬 오차를 해결하는 두 가지 해결하기 어려운 과제를 포함한다. 첫 번째 과제를 해결하기 위해, 다양한 노출 수준의 저역동범위(LDR) 이미지 중에서 적절한 영역을 적응적으로 선택하기 위해 공간적 주의력 모듈을 도입하였다. 두 번째 과제에 대해선, 피라미드, 연속적, 변형 가능(PCD) 정렬 모듈을 활용하여 감마 보정된 이미지를 특징 수준에서 정렬하는 방법을 제안하였다. 제안한 ADNet은 기존 방법들과 비교하여 최첨단 성능을 보였으며, NTIRE 2021 다중 프레임 HDR 챌린지에서 PSNR-$l$는 39.4471, PSNR-$μ$는 37.6359의 성능을 달성하였다.