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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김용준 (인하대학교) 송병철 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제53권 제11호 (통권 제468호)
발행연도
2016.11
수록면
73 - 81 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

적외선 영상 선명도 개선을 위한 ADRC 기반 초고해상도 기법 및 가시광 영상과의 융합 기법
김용준 ,  송병철 전자공학회논문지 2016.11 학술저널
ADRC 기반 영상 확대 기법과 영상 융합을 이용한 적외선 영상 개선 기법
김용준 ,  송병철 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2016.06 학술대회자료

초록· 키워드

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일반적으로 적외선 열화상 영상은 가시광선 영상보다 약한 선명도를 가지며, 디테일 정보도 거의 없다. 그래서 종래 영상확대 알고리즘 방법으로 적외선 영상을 확대할 경우 가시광 영상에 비해 효과적이지 않다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 입력 적외선 영상을 ADRC 기반 초고해상도 기법으로 일차적으로 확대하고, 대응하는 가시광선 영상과 융합하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 확대 과정과 융합 과정으로 나뉜다. 먼저 입력된 적외선 영상을 ADRC 기반의 초고해상도 알고리즘으로 확대한다. 사전의 학습과정에서 고해상도 영상들에 소위 pre-emphasis를 적용한 후 학습을 함으로써 선명도 향상을 꾀했다. 융합 과정에서는 먼저 입력 IR영상과 대응하는 가시광선 영상에서 고주파 정보를 추출하고, IR영상의 복잡도에 따라 적응적으로 상기 추출된 고주파 정보를 합성하는 방식으로 최종적인 확대 적외선 영상이 얻어진다. 모의 실험 결과제안 알고리즘은 최신 SR기법 중 하나인 A+기법보다 JNB수치가 평균 0.2184만큼 높은 우수한 정량적 결과를 보인다. 뿐만 아니라 주관적 화질에서도 상당한 우위를 보인다.
#Infrared image #edge enhancement #image fusion

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Freedman / 2011 / Image and video upscaling from local self-examples / ACM T. Graphics 30 (2) google schola [학술대회논문] - C. Dong / 2014 / Learning a deep convolutional network for image super-resolution / Proc. ECCV google schola [학술대회논문] - C. F. Granda / 2013 / Super-resolution via transform-invariant group-sparse regularization / Proc. ICCV : 3336 ~ 3343 google schola [학술대회논문] - H. Chang / 2004 / Superresolution through neighbor embedding / Proc. CVPR : 275 ~ 282 google schola [학술지(정기간행물)] - S. Farsiu / 2004 / Fast and robust multiframe super resolution / IEEE Trans. Image Proc 13 (10) : 1327 ~ 1344 google schola

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