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저자정보
정진영 (군산대학교) 박재현 (군산대학교) 손창환 (군산대학교) 이휘종 (국립식량과학원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
487 - 490 (4page)

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해충은 작물의 품질 및 생산성 저하의 요인이다. 따라서 해충 방제 처리를 위해 해충의 종류를 구별할 필요가 있다. 실제 현장에서 수집되는 해충 영상은 다양한 요인으로 인해 저해상도의 영상으로 촬영될 수 있다. 예를 들어 영상이 원거리에서 촬영되거나 디지털 트랩의 실시간 전송을 위해 저해상도의 영상 센서를 사용하는 경우를 말한다. 해충 영상이 저해상도로 촬영되는 경우 해충 종류의 파악이 힘들기 때문에 저해상도의 해충영상을 고해상도의 해충 영상으로 변환하는 초고해상화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 해충 영상의 관심영역 정보를 활용하는 초고해상화 기법을 제안하고 기존의 초고해상화 기법들과 성능 비교를 통해 제안한 기법의 향상된 성능을 보이고자 한다.
#Pest #Superresolution #Image Restoration #Region-of-Interest #Generative Adversarial Network #Segmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 초고해상화 기법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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