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저자정보
김한솔 (연세대학교) 이해근 (연세대학교) 박종은 (연세대학교) 최병인 (한화시스템) 이태영 (한화시스템) 안종식 (한화시스템) 강문기 (연세대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제59권 제9호(통권 제538호)
발행연도
2022.9
수록면
84 - 91 (8page)
DOI
10.5573/ieie.2022.59.9.84

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위성 영상 획득 장치는 물리적 제약으로 인하여 고주파 정보가 손실된 저해상도 영상을 획득하게 된다. 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상으로 복원하기 위해서는 영상 획득 장치의 고유한 특성을 나타내는 점상 강도 분포 함수가 필요하다. 본 논문에서는 딥 러닝 알고리즘 기반의 양방향 점상 강도 분포 함수 추정 알고리즘을 제안한다. 저해상도 방향의 추정 단계에서는 선형 네트워크를 포함하는 생성적 적대 신경망을 최적화하여 점상 강도 분포 함수를 생성한다. 고해상도 방향의 추정 단계에서는 위성 영상의 자연 영상 사전 정보 기법으로 모델링한 그래디언트 분포를 바탕으로 비용 함수를 정규화한다. 이후 비용 함수의 최적해를 구하여 고해상도 영상을 복원하고 복원의 정확도를 손실 함수에 반영하여 생성된 점상 강도 분포 함수의 정확도를 평가한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 더 정확한 점상 강도 분포 함수를 추정하는 것을 확인하였고, 추정된 점상 강도 분포 함수를 활용하여 위성 영상의 해상도를 복원하였다.
#Satellite image #Point spread function estimation #Superresolution #Generative adversarial network #Regularization

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
J. Ma, J. Chan, and F. Canters, "An operational superresolution approach for multi-temporal and multi-angle remotely sensed imagery," IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens., vol. 5, no. 1, pp. 110-124, Feb. 2012. google schola R. Fernandez-Beltran, P. Latorre-Carmona, and P. Filiberto, "Single-frame super-resolution in remote sensing: A practical overview," Int. J. Remote Sens., vol. 38, no. 1, pp. 314-354, Dec. 2016. google schola S. Cho and S. Lee, "Fast motion deblurring", ACM SIGGRAPH Asia, pp. 1-8, Yokohama, Japan, Dec. 2009. google schola C. Schuler, M. Hirsch, S. Harmeling, and B. Scholkopf, “Non-stationary correction of optical aberrations,” IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 659-666, Barcelona, Spain, Mar. 2011. google schola F. Sroubek and P. Milanfar, “Robust multichannel blind deconvolution via fast alternating minimization,” IEEE Trans. Image Process., vol. 21, no. 4, pp. 1687-1700, Apr. 2012. google schola

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