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학술저널
저자정보
이영복 (광운대학교) 이은성 (광운대학교) 이민훈 (광운대학교) 변주형 (광운대학교) 안현모 (큐램) 심동규 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제4호
발행연도
2023.7
수록면
410 - 428 (19page)
DOI
10.5909/JBE.2023.28.4.410

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최근 들어 높은 품질의 영상에 대한 소비가 증가함에 따라, 전송 및 저장이 필요한 응용 시스템에서는 영상 압축 기술을 활용하고 있다. 그러나, 대부분의 영상 압축 기술은 다양한 압축 열화를 수반하여 인간 시각 시스템에 불편함을 초래하므로, 압축 열화 제거 기술의 적용이 요구된다. 또한, 영상 데이터의 양을 최소화하기 위해 영상의 해상도와 프레임 율을 낮추는 시나리오에 대비하여, 영상재생 단말에서는 초해상화 알고리즘과 영상 프레임 보간 알고리즘과 같은 후처리 기술을 적용할 필요가 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 압축 열화 제거 기술과 초해상화 기술, 프레임 보간 기술의 최신 연구 동향을 소개하고, 적용 분야의 예시로 해상 영상에 대한 기술들의 상대적인 우수성을 확인하고자 한다. 또한, 각 기술의 적합성 평가를 위해서 복원 정확도 측면에서의 고품질 모드와 네트워크 복잡도 관점에서의 실시간 모드를 구별하여 선별하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥 러닝 기반 영상 개선 기술
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (74)

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