단일 이미지 흐림 제거를 위한 지도 전송 맵을 갖춘 새로운 인코더-디코더 네트워크

본 논문에서는 단일 이미지 안개 제거 기법을 위한 새로운 인코더-디코더 네트워크인 가이드 전송 지도(Guided Transmission Map, GTM)를 갖춘 EDN-GTM(Encoder-Decoder Network with GTM)을 제안한다. 제안된 EDN-GTM는 전통적인 RGB 안개 이미지와 어두운 채널 전제(Dark Channel Prior)를 활용하여 추정한 전송 지도를 함께 입력으로 사용한다. 제안된 EDN-GTM는 이미지 세그멘테이션을 핵심 기능으로 하는 U-Net 아키텍처를 기반으로 하며, 공간 계층 풀링 모듈(Spatial Pyramid Pooling Module)과 Swish 활성화 함수 등의 다양한 수정을 도입하여 최신 기술 수준의 안개 제거 성능을 달성한다. 기준 데이터셋을 활용한 실험 결과, 제안된 EDN-GTM는 PSNR 및 SSIM 지표에서 기존의 전통적 및 딥러닝 기반 이미지 안개 제거 기법 대부분을 상회함을 입증하였다. 또한, 제안된 EDN-GTM가 객체 탐지 문제에 적용 가능함을 실험적으로 확인하였다. 특히 자율 주행용 객체 탐지 이미지 전처리 도구로 적용한 경우, 안개 제거 효율이 뛰어나며 mAP 측정 기준으로 탐지 정확도를 4.73% 향상시킬 수 있음을 보였다. 코드는 다음 링크에서 공개되어 있다: https://github.com/tranleanh/edn-gtm.