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- AdaIR( Adaptive All-in-One Image Restoration) 프로젝트는 다양한 이미지 복원 작업을 위한 적응형 모델로, 특히 노이즈, 흐림, 안개, 비 등으로 인해 손상된 이미지를 복원하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 이미지의 다양한 빈도 대역에 영향을 주는 손상 유형을 식별하고, 이를 기반으로 이미지를 복원하는 방법을 제안합니다.
AdaIR: 다양한 이미지 복원 작업을 위한 적응형 모델(Adaptive All-in-One Image Restoration)
소개
좌측: Low-Light, Dehazing, Deraining, Deblurring, Denoising 작업들에 대한 AdaIR 이미지의 열화된 이미지(위), 실제 이미지(중간), 실제 이미지에서 열화된 이미지를 뺀 잔여 이미지의 푸리에 스펙트럼 / 우측: 좌측 이미지의 각 작업에 대한 X축 길이 제곱에 대한 푸리에 스펙트럼의 평균값
AdaIR은 이미지 취득 과정에서 발생할 수 있는 다양한 형태의 손상을 복원하기 위해 개발된 적응형 모델입니다. 카메라의 내재적 한계나 불리한 환경 조건으로 인해 발생하는 노이즈, 흐림, 안개, 비와 같은 손상을 효과적으로 처리할 수 있는 기술이 필요하며, AdaIR은 이러한 다양한 손상 유형에 대응할 수 있는 방법을 제시합니다.
AdaIR 프로젝트는 다양한 손상 유형에 따라 이미지 내용에 영향을 미치는 다른 빈도 하위대역을 식별하고, 이를 기반으로 이미지를 적응적으로 복원하는 방법을 사용합니다. 이를 통해 사용자는 하나의 모델로 여러 종류의 이미지 손상 문제를 해결할 수 있습니다.
또한, AdaIR은 기존의 공간 도메인에서만 작동하는 다목적 복원 알고리즘과 달리, 다양한 손상 유형이 이미지의 다른 빈도 대역에 미치는 영향을 고려하여 보다 정밀한 복원이 가능합니다. 이를 통해 사용자는 하나의 모델로 다양한 손상 유형을 효과적으로 처리할 수 있으며, 이는 기존 방식에 비해 더 나은 결과를 제공합니다.
AdaIR의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 적응형 이미지 복원: 다양한 손상 유형에 따라 이미지의 다른 빈도 대역을 대상으로 복원을 진행합니다.
- 빈도 마이닝 및 조절: 입력 이미지에서 낮은 빈도와 높은 빈도 정보를 추출하고, 이를 조절하여 복원 과정에 활용합니다.
- 다목적 복원 지원: 이미지 노이즈 제거, 안개 제거, 비 제거, 모션 블러 제거, 저조도 이미지 향상 등 다양한 이미지 복원 작업을 지원합니다.
사용 방법
AdaIR을 사용하기 위해서는 GitHub 저장소에서 소스 코드와 의존성 설치, 데이터셋 준비에 관한 안내를 따라야 합니다. 모델 훈련은 훈련 데이터 준비 후 train.py 스크립트를 사용하여 진행되며, 테스트는 테스트 데이터 준비와 모델 체크포인트 파일이 필요합니다. 이 프로젝트는 특정 손상 유형에 대한 복원뿐만 아니라, 여러 손상 유형을 동시에 처리할 수 있는 '모두-하나로' 설정에서의 성능 평가도 지원합니다.
AdaIR과 AirNet, PromptIR과의 성능 비교
다른 All-in-One 방법들과의 이미지 디헤이징(dehazing) 결과 비교
다른 All-in-One 방법들과의 이미지 디레이닝(deraining) 결과 비교
다른 All-in-One 방법들과의 이미지 디노이징(denoising) 결과 비교
더 읽어보기
AdaIR 논문
AdaIR GitHub 저장소
PromptIR GitHub 저장소
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