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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,477 - 1,485 (9page)
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최근 이미지 초해상도는 정수배율만 가능한 모델에만 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 관심 객체 인식, 디스플레이 화질 개선 등 실제 초해상도 기술의 대표 적용 분야에서는 소수 배율을 포함하는 임의배율 확대 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 정수배율 모델의 가중치를 활용하여 임의배율을 실행할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 정수배율에 의해 우수한 성능을 가진 초해상도 결과를 DCT 스펙트럼 도메인으로 변환하여 임의배율을 위한 공간을 확장한다. DCT 스펙트럼 도메인에 의한 확장으로 인해 발생하는 이미지의 고주파 정보 손실 문제를 줄이기위해 고주파 스펙트럼 정보를 적절히 복원할 수 있는 모델인 고주파 집중 네트워크를 제안한다. 제안된 네트워크는 고주파 정보를 제대로 생성하기 위해서 RGB 채널간의 상관관계를 학습하는 레이어인 channel attention을 활용하고, 잔차 학습 구조를 통해 모델을 깊게 만들어 성능을 향상시켰다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 동향
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
S. J. Lee, T. J. Kim, C. H. Lee, and S. B. Yoo, “Image super-resolution for improving object recognition accuracy,” in Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 25, no. 6, pp. 774-784, Jun. 2021.
C. Dong, C. C. Loy, K. He, and X. Tang, “Image super-resolution using deep convolutional networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 38, no. 2, pp. 295-307, Feb. 2016.
J. W. Kim, J. K. Lee, and K. M. Lee, “Accurate image super-resolution using very deep convolutional networks,” in Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1646-1654, 2016.
W. Shi, J. Caballero, F. Huszar, J. Totz, A. P. Aitken, R. Bishop, D. Rueckert, and Z. Wang, “Real-time single image and video super-resolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network,” in Proceeding of the European Conference on Computer Vision, pp. 1874-1883, Sep. 2016.
M. Haris, G. Shakhnarovich, and N. Ukita, “Deep backprojection networks for super-resolution,” in Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1664-1673, Mar. 2018.
C. Dong, C. C. Loy, K. He, and X. Tang, “Image super-resolution using deep convolutional networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 38, no. 2, pp. 295-307, Feb. 2016.
J. W. Kim, J. K. Lee, and K. M. Lee, “Accurate image super-resolution using very deep convolutional networks,” in Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1646-1654, 2016.
W. Shi, J. Caballero, F. Huszar, J. Totz, A. P. Aitken, R. Bishop, D. Rueckert, and Z. Wang, “Real-time single image and video super-resolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network,” in Proceeding of the European Conference on Computer Vision, pp. 1874-1883, Sep. 2016.
M. Haris, G. Shakhnarovich, and N. Ukita, “Deep backprojection networks for super-resolution,” in Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1664-1673, Mar. 2018.
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