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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
엄경배 (군산대학교) 최영희 (군산대학교) 이종찬 (군산대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제18권 제12호
발행연도
2014.12
수록면
2,946 - 2,952 (7page)

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표본 기반 초해상도(Super Resolution 이하 SR) 방법들 중 네이버 임베딩(Neighbor Embedding 이하 NE) 기법의 기본 원리는 지역적 선형 임베딩이라는 매니폴드 학습방법의 개념과 같다. 그러나, 네이버 임베딩은 국부 학습 데이터 집합의 크기가 너무 작기 때문에 이에 따른 빈약한 일반화 능력으로 인하여 알고리즘의 성능을 크게 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 일반화 능력이 뛰어난 Support Vector Regression(이하 SVR)을 이용한 Sparse-Neighbor 영상 표현 학습 방법에 기반한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 저해상도 입력 영상이 주어지면 bicubic 보간법을 이용하여 확대된 영상을 얻고, 이 확대된 영상으로부터 패치를 얻은 후 저주파 패치인지 고주파 패치 인지를 판별한 후 각 영상 패치의 가중치를 얻은 후 두 개의 SVR을 훈련하였으며 훈련된 SVR을 이용하여 고해상도의 해당 화소 값을 예측하였다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법 및 네이버 임베딩 기법 등에 비해 정량적인 척도 및 시각적으로 향상된 결과를 보여 주었다.
#초해상도 #Sparse-Neighbor 영상 표현 #지지 벡터 회귀 #Super Resolution #Sparse-Neighbor Image Representation #Support Vector Regression

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

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1. [학술지(정기간행물)] - 임종명 / 2012 / 이산 웨이블릿 변환을 이용한 영상의 초고해상도 기법 / 방송공학회 논문지 17 (2) : 344 ~ 353 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - S. Park / 2003 / Super-resolution image reconstruction : A technical overview / IEEE Signal Processing Magazine 20 : 2136 ~ google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 신현학 / 2011 / 번호판 화질 개선을 위한 국부 블록 학습 기반의 초해상도 복원 알고리즘 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16 (6) : 71 ~ 78 dbpia 4. [학술대회논문] - H. Kang / 1999 / Texture mapping using bilinear interpolation / Proceeding of Korea Information Science Society 26 (1) : 644 ~ 646 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - W. Freeman / 2002 / Example based super resolution / IEEE Computer Graphics and Applications 22 (2) google schola

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