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학술대회자료
저자정보
강민희 (홍익대학교) 김태호 (홍익대학교) 조성원 (홍익대학교) 김재민 (홍익대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 추계학술대회 학술발표논문집 제19권 제2호
발행연도
2009.12
수록면
41 - 44 (4page)

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질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2009

경계선 성분 분류 학습 신경회로망 모델을 이용한 고해상도 영상 확대에 관한 연구
강민희 ,  김태호 ,  조성원 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2009.12 학술대회자료
고주파수 성분의 예제 기반 신경회로망 학습 모델을 이용한 흐린 영상의 보정
강민희 ,  조성원 ,  김재민 외 3명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2009.04 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 화질 저하를 개선하기 위해 입력된 저주파 영상과 유사성이 높은 고주파 성분을 예측하여 기존의 보간법을 통해 확대된입력 영상에 더해줌으로써 고해상도 영상을 구현하는 기법에 대해 제안한다. 고주파 성분의 예측을 위하여 실시간 처리가 가능하고 복원 성능이 우수한 신경회로망 모델을 구성하였다. 각각의 경계선 영역에 따라 신경회로망 모델을 따로 학습시킴으로써 분류하지 않고 학습한 경우보다 정확도를 높일 수 있고, 한 번의 학습을 통해 구성된 모델을 바탕으로 재학습없이 처리가 가능하다는 장점을 가지고 있다.
#blurred image #compensation #neural network #high frequency component

목차

요약
1. 서론
2. 신경 회로망을 이용한 예제 기반 영상 화질 개선
3. 제안하는 알고리즘
4. 실험 및 결과 고찰
참고문헌

참고문헌 (0)

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