인공지능으로 흐린 영상 복원…반도체 검사·계측에 활용
2024년 11월 26일 오후 5:33
국내 연구진이 강한 잡음과 왜곡이 존재하는 의료·산업 영상을 복원하는 기술을 개발했습니다.
한국과학기술원(KAIST), 삼성전자 공동 연구팀은 강한 잡음으로 손상된 영상을 적응형 필터와 생성형 인공지능 모델을 융합해 복원하는 기술을 개발했습니다.
연구팀은 왜곡된 영상을 역 필터 기반으로 깨끗하게 만드는 위너 디컨볼루션 방식을 이용해 영상 복원 과정에서 발생할 수 있는 잡음을 억제하고 영상 선명도를 높였다고 설명했습니다.
또, 실험을 통해 나노미터 단위의 반도체 구조에 대한 영상을 성공적으로 복원해 반도체 검사·계측에 효과적으로 적용할 수 있다고 덧붙였습니다.
YTN 사이언스 임늘솔 (sonamu@ytn.co.kr)
한국과학기술원(KAIST), 삼성전자 공동 연구팀은 강한 잡음으로 손상된 영상을 적응형 필터와 생성형 인공지능 모델을 융합해 복원하는 기술을 개발했습니다.
연구팀은 왜곡된 영상을 역 필터 기반으로 깨끗하게 만드는 위너 디컨볼루션 방식을 이용해 영상 복원 과정에서 발생할 수 있는 잡음을 억제하고 영상 선명도를 높였다고 설명했습니다.
또, 실험을 통해 나노미터 단위의 반도체 구조에 대한 영상을 성공적으로 복원해 반도체 검사·계측에 효과적으로 적용할 수 있다고 덧붙였습니다.
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