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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
허보영 (인하대학교) 송병철 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제52권 4호
발행연도
2015.4
수록면
175 - 183 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2015

글자 영상을 위한 학습기반 초고해상도 기법
허보영 ,  송병철 전자공학회논문지 2015.04 학술저널
잡음이 있는 글자 영상을 위한 복수개의 사전에 기반한 초고해상도 기법
허보영 일반 2015.01 학위논문

2014

잡음이 있는 글자 영상을 위한 복수개의 사전에 기반한 초고해상도 기법
허보영 ,  이희중 ,  송병철 대한전자공학회 학술대회 2014.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 글자 영상을 효과적으로 확대 (up-scaling)하기 위한 학습 기반 초고해상도 (super-resolution; SR) 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서 다양한 HR (high-resolution) /LR (low-resolution) 글자 영상 쌍들을 수집한다. LR영상들은 양자화를 하고, 충분히 많은 수의 HR-LR 블록쌍들을 추출한다. 양자화된 LR블록을 기준으로 블록 쌍들을 소정의 개수의 클래스들로 구분한다. 클래스 별로 최적의 2D-FIR 필터 계수를 계산하고, 양자화한 후색인용 LR 블록과 함께 사전에 저장한다. 합성 단계에서 입력 LR 영상 내 각 블록을 양자화한 후 사전 내 양자화된 LR블록들과 정합하여 가장 근사한 블록에 대응하는 FIR 필터계수를 선정한다. 마지막으로 선택된 FIR필터로 HR 블록을 합성하여 최종적인 HR영상을 생성한다. 또한, 우리는 잡음이 있는 글자 영상에 대응하기 위해 학습과정에서 잡음 세기에 따른 복수개의 사전들을 제작한다. 입력 LR 영상의 잡음 레벨에 맞는 사전을 선택하여 HR영상을 합성한다. 실험 결과는 제안 기법이 종래 기법보다 잡음이 없는 환경에서는 물론 잡음이 있는 환경에서 우수한 주관적/객관적 화질을 가짐을 보인다.
#text #super-resolution #noise #multi-dictionary #quantization

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 잡음이 없는 글자 영상을 위한 초고해상도 기법
Ⅲ. 잡음이 있는 글자 영상을 위한 초고해상도 기법
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - W. Freeman / 2002 / Example-based super-resolution / IEEE Computer Graphics and Applications 22 (2) : 56 ~ 65 google schola 2. [학술대회논문] - J. Park / 2005 / An example-based prior model for text image super-resolution / Proc. IEEE ICDAR : 374 ~ 378 google schola 3. [단행본] - K. I. Kim / 2008 / Example-based learning for single-image super-resolution / Pattern Recognition : 456 ~ 465 google schola 4. [단행본] - R. P. Duda / / Pattern Classification 2/e / WILEY-INTERSCIENCE : 526 ~ 530 google schola 5. [단행본] - H. Anton / / Contemporary linear algebra / WILEY : 51 ~ 53 google schola

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