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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 61 - 70 (10page)
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Convolutional Neural Networks (CNN) have been used extensively in recent times tosolve image classification and segmentation problems. However, the use of CNNs in imagesuper-resolution problems remains largely unexploited. Filter interpolation and prediction modelmethods are the most commonly used algorithms in super-resolution algorithm implementations. The major limitation in the above named methods is that images become totally blurred and a lotof the edge information are lost. In this paper, we analyze super resolution based on CNN andthe wavelet transform super resolution method. We compare and analyze the performanceaccording to the number of layers and the training data of the CNN.
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S. Park / 2003 / Super-resolution Image Reconstruction : A Technical Overview / Journal of IEEE Transactions on Signal Processing Magazine 20(3):21~36
M. Irani / 1991 / Improving Resolution by Image Registration / Journal of Computer Vision Graphical Image Processing : Graphical Models and Image Processing 53(3):231~239
R. R. Schultz / 1996 / Extraction of High-resolution Frames from Video Sequences / Journal of IEEE Transactions on Image Processing 5(6):996~1011
J. Yang / 2010 / Image Super-resolution via Sparse Representation / Journal of IEEE Transactions on Image Processing 19(11):2861~2873
Freeman W. T / 2002 / Example-based Super-resolution / Journal of IEEE Transactions on Computer Graphics and Applications 22(2):56~65
M. Irani / 1991 / Improving Resolution by Image Registration / Journal of Computer Vision Graphical Image Processing : Graphical Models and Image Processing 53(3):231~239
R. R. Schultz / 1996 / Extraction of High-resolution Frames from Video Sequences / Journal of IEEE Transactions on Image Processing 5(6):996~1011
J. Yang / 2010 / Image Super-resolution via Sparse Representation / Journal of IEEE Transactions on Image Processing 19(11):2861~2873
Freeman W. T / 2002 / Example-based Super-resolution / Journal of IEEE Transactions on Computer Graphics and Applications 22(2):56~65
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