적대적 생성 신경망을 이용한 컬러 필터 배열 변환 기법 = Color Filter Array Mapping Using Generative Adversarial Networks

국문 초록 (Abstract)

서로 다른 카메라 센서에서 동일한 장면을 촬영한정렬된 컬러 필터 배열의 수집이 어렵기 때문에, 관련 데이터셋은 충분한 학습 데이터를 제공하지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 RGBW와 RGB 컬러필터 배열 변환을 위해 적대적 생성 신경망을 사용하는 새로운 데이터 증강 및 학습 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추가적인 데이터 수집 작업 없이 향상된 컬러 필터 배열의 변환 성능을 보인다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The lack of paired data is a critical problem in raw image mapping since it is hard to capture the color filter arrays (CFAs) of the same scene from different cameras. This paper introduces a novel RGBW/RGB CFA data generation method using generative adversarial networks (GANs). The experimental results confirm that the performance of the RGBW-to-RGB CFA mapping can be improved by using the proposed data generation method based on GANs.