악천후 레인 합성 기반 영상복원 및 레인 강도 추정 연구

레인 스트릭의 실제 패턴을 학습해 합성 데이터를 생성하고, 이를 기반으로 레인 제거와 레인 강도 추정을 수행하는 연구

레인 장면 데이터는 인공 스트릭 혼합 방식으로 구축되는 경우가 많아 실제 레인 분포를 반영하기 어렵습니다. 본 연구는 GAN 기반 표현공간을 구성해 다양한 레인 스타일을 연속적으로 매핑하고, 다중 레인 장면을 동시에 합성하는 데이터 생성 전략을 수행합니다. 또한 생성된 레인 이미지 데이터로 학습된 비전 모델을 활용하여 차량 환경에서 레인 강도를 추정하고 자동 와이핑에 연계 가능한 추론 파이프라인을 구축합니다.