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저자정보
손채연 (한국과학기술원) 김수예 (한국과학기술원) 김주영 (한국전자통신연구원) 김문철 (한국과학기술원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2020 추계학술대회
발행연도
2020.11
수록면
118 - 122 (5page)

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문화재 영상 데이터는 방대한 양으로 인해 고해상도로 모두 저장이 어렵거나 시간이 지나 상대적으로 화질이 낮은 영상들이 다수 존재하기에 초해상화가 필요한 상황이 많다. 따라서 본 논문에서 처음으로 문화재 영상에 특화된 4 배 및 8 배 딥러닝 기반 초해상화 방식을 제안한다. 문화재 영상 데이터는 배경이 단조롭고 물체가 영상 중간에 위치한다는 특징이 있어 이를 고려해 중간 부분에서만 패치를 추출하는 방식을 적용하여 의미 있는 패치로 학습이 되도록 한다. 또 자연 영상 데이터 셋인 DIV2K 를 사용해 학습하는 방식과 직접 구성한 문화재 데이터 셋을 이용해 학습하는 방식, 그 둘을 적절히 함께 사용하여 학습하는 전이 학습 방법까지 세 가지로 학습하여 초해상화의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 그 결과, 쌍삼차 보간법(Bicubic interpolation)보다 4 배 초해상화에서는 약 1.25dB, 8배 초해상화에서는 약 1.26dB의 성능 개선을 확인하였으며, 단순 DIV2K로 학습한 방식보다는 4배에서는 0.06dB, 8배에서는 0.17dB의 성능 개선을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 문화재 영상 데이터 셋 활용
3. 학습 방법
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌

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