초록
비는 흔한 기상 현상으로, 카메라로부터의 장면 깊이에 따라 물체의 가시성이 달라지며, 먼 거리에 있는 물체는 빗줄기보다 안개에 의해 더 강하게 시각적으로 가려진다. 그러나 기존의 비 제거 기법과 데이터셋은 이러한 물리적 특성을 무시하고 있어, 실제 사진에서의 비 제거 효율성이 제한된다. 본 연구에서는 먼저 장면의 깊이에 따라 비가 미치는 시각적 영향을 분석하고, 빗줄기와 안개를 함께 고려한 비 영상 모델을 제안한다. 이를 바탕으로 실제 실외 사진에 빗줄기와 안개를 포함한 새로운 데이터셋인 RainCityscapes를 구축한다. 또한, 깊이를 기반으로 한 주의력 메커니즘을 통해 깊이-주의 특징을 학습하고 잔여 맵을 회귀시켜 비 없는 이미지를 출력하는 엔드투엔드 딥 신경망을 설계한다. 다양한 실험을 통해 제안한 방법을 여러 최신 기법들과 시각적·정량적으로 비교하여, 타 기법들에 비해 우수한 성능을 입증하였다.