Acknowledgement
This work was supported by the National Research Foundation of Korea(NRF) grant funded by the Korea government(MSIT). (No. 2020R1A2C1007668)
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2022.07a
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- Pages.145-147
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- 2022
A Study on Image Quality Improvement for 3D Pagoda Restoration
3D 탑복원을 위한 화질 개선에 관한 연구
- Kim, Beom Jun-Ji (Division. of Media Contents, Seowon University) ;
- Lee, Hyun-woo (Division. of Media Contents, Seowon University) ;
- Kim, Ki-hyeop (Division. of Media Contents, Seowon University) ;
- Kim, Eun-ji (Division. of Media Contents, Seowon University) ;
- Kim, Young-jin (Division. of Media Contents, Seowon University) ;
- Lee, Byong-Kwon (Division. of Media Contents, Seowon University)
- 김범준 (서원대학교 미디어콘텐츠학부) ;
- 이현우 (서원대학교 미디어콘텐츠학부) ;
- 김기협 (서원대학교 미디어콘텐츠학부) ;
- 김은지 (서원대학교 미디어콘텐츠학부) ;
- 김영진 (서원대학교 미디어콘텐츠학부) ;
- 이병권 (서원대학교 미디어콘텐츠학부)
- Published : 2022.07.13
Abstract
본 논문에서는 훼손되어 식별할 수 없는 탑 이미지를 비롯해 낮은 해상도의 탑 이미지를 개선하기 위해 우리는 탑 이미지의 화질 개선을 인공지능을 이용하여 빠르게 개선을 해 보고자 한다. 최근에 Generative Adversarial Networks(GANS) 알고리즘에서 SrGAN 알고리즘이 나오면서 이미지 생성, 이미지 복원, 해상도 변화 분야가 지속해서 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 GAN 알고리즘을 화질 개선에 적용해 보았다. 탑 이미지에 GAN 알고리즘 중 SrGan을 적용하였으며 실험한 결과 Srgan 알고리즘은 학습이 진행되었으며, 낮은 해상도의 탑 이미지가 높은 해상도, 초고해상도 이미지가 생성되는 것을 확인했다.