Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 재원의 한국연구재단의 사업(NRF-2020R1A2C2007673)의 연구결과로 수행되었음.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.191-192
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- 2022
GAN-based Quality Enhancement of Compressed Video
GAN 을 이용한 압축된 동영상 품질 향상
- Yongseong Kim (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Yujin Lee (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Bumyoon Kim (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Byeungwoo Jeon (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University)
- Published : 2022.11.18
Abstract
본 논문에서는 딥러닝의 주요 기법 중 하나인 GAN 을 활용하여 압축된 영상의 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 GAN 의 생성자는 U-Net 과 ResNet 을 기반으로 구성되었으며, 판별자는 합성곱층과 전연결층으로 구성하였다. 네트워크의 학습은 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 테스트 모델인 HM16.25 를 사용하여 RA (Random Access) 구성하에 양자화 계수 37 로 압축된 영상을 입력으로 하여 수행되었다. 제안하는 네트워크의 성능 확인을 위해 학습 시와 동일한 조건으로 압축된 다른 영상을 입력으로 하여 실험하였다. 실험 결과 영상의 평균 PSNR 은 34.20dB 에서 34.24dB 로 0.04dB 의 품질 향상이 이루어진 것을 확인할 수 있었다.
Keywords