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저자정보
송건학 (성균관대학교) 이휘종 (국립식량과학원) 손창환 (군산대학교) 추현승 (성균관대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제4호(JKIIT, Vol.20, No.4)
발행연도
2022.4
수록면
107 - 122 (16page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.4.107

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적대적 생성망 기반의 초해상화 모델은 인지적 측면에서 만족할만한 우수한 영상 화질을 제공할 수 있지만 텍스처 영역에서 구조적인 왜곡 문제를 일으킨다. 이를 개선하기 위해, 생성자에 그라디언트 부신경망과 그라디언트 손실함수를 통합함으로써 텍스처 왜곡을 완화할 수 있지만, 여전히 텍스처 왜곡 문제는 현안으로 남아있다. 따라서 본 논문에서는 텍스처 왜곡이 보정된 초해상화 영상 복원을 위해 희소 그라디언트 가이드 주의집중 및 웨이블릿 손실함수 기반 초해상화 딥러닝 모델을 제시하고자 한다. 특히, 특징 간의 전역적 상호의존성을 모델링할 수 있는 희소 그라디언트 가이드 주의집중 모듈을 고안하여 텍스처 복원력을 제고하고자 한다. 또한, 텍스처 왜곡을 억제하기 위한 웨이블릿 기반 손실 모델을 제안하고자 한다. 실험 결과를 통해 제안된 초해상화 모델이 기존의 최신식 초해상화 모델에 비해, 텍스처 복원력을 개선하고 더 선명한 초해상화 영상을 생성할 수 있음을 보이고자 한다.
#super resolution #generative adversarial network #self attention #gradient #wavelet transform

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 적대적 생성망의 구조
Ⅳ. DIV2K 데이터 셋 실험 및 결과
Ⅴ. MCC 해충 데이터 실험 및 결과
Ⅵ. 결론
References

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