딥러닝 기반 이미지 복원 통합 파이프라인 시스템으로 다양한 이미지 품질 저하 문제를 해결하기 위한 종합 솔루션임

ONNX Runtime을 활용한 GPU 가속 딥러닝 모델과 전통적인 컴퓨터 비전 알고리즘을 결합하여, 높은 성능과 안정성을 동시에 제공

고해상도 영상생성의 요소기술로 다양하게 실제 현장에 상용화

※ 고해상도 영상생성 기술 : 본 기술은 생성형 인공지능 기반의 초해상도 신경망을 이용하여 다양한 산업현장 영상의 해상도를 향상시키거나

품질저하 없이 영상의 크기를 키울 수 있는 기술임

물리적 손상, 영상획득 시스템의 한계, 가혹한 촬영환경, 압축 손실 등 다양한 원인으로 여러 종류의 열화 발생

열화종류에 맞는 모델을 사용하여 영상복원이 필요하며 CPU/GPU 환경에 따른 기능 구현이 필요함.

열화복원 종류

- 노이즈 제거 : 가우시안, 포아송, 저조도 노이즈 (SCUNet)

- 블러 제거 : 모션 블러, 디포커스 블러, 가우시안 블러 (NAFNet)

- 해상도 향상 : 4배 슈퍼 해상도 업스케일링 (SwinIR)

- 안개 제거 : 안개/연무 제거, 저조도 향상 (FFA-Net)

- 인페인팅 : 결함 제거, 스크래치 제거, 데드픽셀 복구 (LaMa)

딥러닝 프레임워크

- ONNX Runtime (Docker, FastAPI)

- 하이브리드 아키텍처 : 딥러닝 + 전통 알고리즘 결합

보안 및 감시 시스템 (CCTV 영상, 차량 번호판, 얼굴 인식)

의료 영상 처리(X-ray, CT, MRI 스캔영상)

미디어 및 엔터테인먼트(컨텐츠 제작, 영상복원)

기술이전명

세부기술

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