SRGAN 기반의 CCTV 영상 화질 개선 기법

하현수; 황병연

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자료유형: 학술저널

저자정보: 하현수 (가톨릭대학교) 황병연 (가톨릭대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제9호

발행연도: 2018.9

수록면: 1,027 - 1,034 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

SRGAN 기반의 CCTV 영상 화질 개선 기법

하현수 , 황병연 멀티미디어학회논문지 2018.09 학술저널

SRGAN 기반의 CCTV 영상 화질 개선 기법

하현수 컴퓨터공학과 2018.01 학위논문

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CCTV has been known to possess high level of objectivity and utility. Hence, the government has recently focused on replacing low quality CCTV with higher quality ones or even by adding high resolution CCTV. However, converting all existing low-quality CCTV to high quality can be extremely costly. Furthermore, low quality videos prior to CCTV replacement are likely to be of poor quality and thus not utilized correctly. In order to solve these problems, this paper proposes a method to improve videos quality of images using SRGAN(Super Resolution Generative Advisory Networks). Through experiments, we have proven that it is possible to improve low quality CCTV videos clearly. For this experiment, a total of 4 types of CCTV videos were used and 10,000 images were sampled from each type. Those images could then be used for machine learning. The fact that the pre-process for machine learning has been done manually and the long time that required for machine learning seems to be complementary.

#CCTV #SRGAN #Video Quality #Machine Learning #Performance Evaluation

참고문헌 (15)

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[학술지(정기간행물)] - 곽윤길 / 2011 / 범죄 예방과 대응을 위한 효율적인 CCTV 활용 방안 / 한국치안행정논집 8 (2) : 119 ~ 144

[학술지(정기간행물)] - 노승민 / 2017 / 특허분석을 통한 인공지능 기술분야의 연구동향 / 디지털콘텐츠학회논문지 18 (2) : 423 ~ 428

[학술대회논문] - J.H. Lee / 2017 / Generative Adversarial Nets Analysis and Applications / Proceeding of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference : 36 ~ 39

[학술대회논문] - M.S. Ko / 2017 / GANMOOK: Generative Adversarial Network to Stylize Images Like Ink Wash Painting / Proceeding of the Korea Institute of Information Scientists and Engineers : 793 ~ 795

[기타자료] - C. Ledig / 2016 / Photo-realistic Single Image Super-resolution Using a Generative Adversarial Network

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