DeblurGAN을 이용한 프레임 보간 기법

Q: 이 논문에서 정의한 프레임 보간이란 무엇인가?

인접한 프레임들 사이의 새로운 프레임을 생성하여 영상의 품질을 향상시키는 기술을 의미한다. 본 연구에서는 DeblurGAN 모델을 활용하여 추가적인 영상 처리 정보나 복잡한 구조 없이도 자연스러운 중간 프레임을 생성하는 방식으로 구현된다.

Q: DeblurGAN을 활용한 프레임 보간 기법의 생성 성능은 어떠한가?

연구 결과, 두 개의 인접 프레임을 입력으로 하여 중간 프레임을 예측함으로써 자연스러운 보간 프레임을 생성할 수 있음을 확인하였다. 특히 보간된 프레임 내의 물체 형태를 적절한 수준으로 선명하게 구현하여 모델의 유효성을 입증하였다.

엄희송; 유재창; 최용석

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 엄희송 (한양대학교) 유재창 (한양대학교) 최용석 (한양대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2019.6

수록면: 739 - 741 (3page)

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최근 딥러닝을 이용하여 프레임 보간을 생성하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 인접 프레임 간에 변화가 큰 경우에는 모델이 생성한 보간 프레임의 화질을 보장하기 어렵다. 본 논문은 적대적 생성 신경망 중 하나인 DeblurGAN을 이용해 보간 프레임을 생성하는 기법을 기술하였다. 연 ... 전체 초록 보기

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