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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.12
- 수록면
- 1,517 - 1,522 (6page)
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단일 영상 기반 초해상도(SR) 기법 중 TV 기반 초해상도 기법은 에지 보존과 artifact가 없다는 점에서 성공적인 방법으로 평가되어 왔으나, 텍스쳐 성분에서는 개선을 보이지 못했다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 개선하기 위해서 새로운 TV-G 분해 기반 초해상도 기법을 제안하였다. 제안된 초해상도 방법에서는 에지와 같은 구조적 성분의 해상도를 보다 더 개선하기 위해 SVR 기반 up-sampling 방법을 제안하였다. 또한, Neighbor Embedding(NE)을 개선하기 위해 완화된 제약조건을 이용한 Non-negative Embedding(NNE) 방법에 기반한 학습 방법을 이용하여 텍스쳐 성분의 해상도를 개선하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 보간법, ScSR, 기존의 TV 및 NNE 기법들에 비해 정량적인 척도 및 시각적으로도 향상된 좋은 결과들을 보였다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. TV-G Decomposition based Super Resolution
Ⅲ. Experimental Results
Ⅳ. Conclusion
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - R. S. Wagner / 2004 / Image super resolution for improved automatic target recognition / in Proceeding of the SPIE 5426
[학술지(정기간행물)] - D. Li / 2010 / Example based single frame image super resolution by support vector regression / Patten Recognition Research 5 (1)
[학술대회논문] - H. Chang / 2004 / Super resolution through neighbor embedding / in Proceeding of the IEEE CVPR 1
[학술대회논문] - Marco Bevilacqua / 2012 / Low Complexity Single Image Super Resolution based on Nonnegative Neighbor Embedding / in Proceeding of the BMVC
[학술대회논문] - Y. Sakuta / 2012 / Super Resolution utilizing Total Variation Regularization on CELL Processor / in Proceeding of the International Conference on Consumer Electronics
[학술지(정기간행물)] - D. Li / 2010 / Example based single frame image super resolution by support vector regression / Patten Recognition Research 5 (1)
[학술대회논문] - H. Chang / 2004 / Super resolution through neighbor embedding / in Proceeding of the IEEE CVPR 1
[학술대회논문] - Marco Bevilacqua / 2012 / Low Complexity Single Image Super Resolution based on Nonnegative Neighbor Embedding / in Proceeding of the BMVC
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