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정우진 (한양대학교) 양현석 (한양대학교) 한복규 (한양대학교) 심재준 (한양대학교) 박세진 (Vuno Inc.) 박진욱 (KT) 이종민 (한화지상방산) 문영식 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제6호(통권 제487호)
발행연도
2018.6
수록면
89 - 96 (8page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.6.89

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단일 영상 초해상도 복원은 하나의 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근 깊은 인공 신경망 기술이 발전함에 따라 단일 영상 초해상도 복원에서도 깊은 인공 신경망 기술이 성과를 나타냈다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 복원을 위해 깊은 인공 신경망 기술을 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 네트워크 내부 확대 기법, L1 손실 함수의 사용, 잔차 학습 구조를 통해 기존 기법보다 효율적으로 영상 복원하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR기준으로 0.57㏈ 만큼 우수하며 속도는 1.48배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.
#single image super-resolution #deep neural networks #convolutional neural networks

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Super-Resolution Convolutional Neural Networks(SRCNN)
Ⅳ. Efficient Super-Resolution Convolutional Neural Networks(ESRCNN)
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (20)

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J. Yang, J. Wright, T. Huang, and Y. Ma, “Image super-resolution as sparse representation of raw image patches,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 2008. J. Yang, J. Wright, T. Huang, and Y. Ma, “Image super-resolution via sparse representation,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 19, no. 11, pp.2861?2873, 2010. R. Timofte, V. D. Smet, and L. V. Gool, “A+: Adjusted anchored neighborhood regression for fast super-resolution,” in Asian Conference on Computer Vision, Nov. 2014. C. Y. Yang and M. H. Yang, “Fast direct super-resolution by simple functions,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Dec. 2013. S. Schulter, C. Leistner, and H. Bischof, “Fast and accurate image upscaling with super-resolution forests,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 2015.

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