영상공학 특강

영상 복원(image restoration) 및 향상(image enhancement)은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야의 근본적인 문제로 다뤄져 왔다. 영상 복원은 모션 블러, 노이즈, 카메라 초점 흐림 등 다양한 형태로 손상된 입력 영상으로부터 원래의 깨끗한 영상을 추정하며, 이는 손상 과정을 역으로 복원하는 방식으로 수행된다. 반면, 영상 향상은 과학적인 관점에서 실제 데이터를 복원하는 것보다는 손상된 영상의 주관적인 시각 품질을 향상시키는 데 목적이 있으며, 일반적으로 영상이 생성된 과정에 대한 사전 지식 없이 수행된다.

최근 영상 복원 및 향상 기술의 발전과 함께 초고화질 영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히, 딥러닝 기반 영상 복원 및 향상 기술은 기존 방법에 비해 매우 뛰어난 성능을 보이며 큰 성과를 이루었다. 본 과목에서는 기존의 영상 복원 및 향상 기법과 그 한계를 분석하고, convolutional neural networks, recurrent neural networks, generative networks를 활용한 최신 딥러닝 기반 방법들을 학습한다. 수업, 과제, 학기말 프로젝트를 통해 학생들은 영상 복원 및 향상 분야의 최신 기법을 직접 접하고 경험하게 된다.