초록
본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱을 이용하여 측면 주사 소나 영상의 해상도를 향상하는 초해상도 기법을 다룬다. 딥러닝과 압축 센싱이 접목된 학습 기반 압축 센싱은 구조적인 측면에서 피드-포워드(feed forward) 네트워크 형태이며 학습을 통하여 파라미터들을 자동으로 설정하게 된다. 본 논문에서는 초해상도 과정에서 필요한 추가 정보들을 다양한 초기화 방법을 통해 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 모의 실험에서 제안하는 방법은 기존 방식보다 Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) 및 Structure Similarity Index Measure(SSIM) 지표상 향상된 성능 결과를 나타내었다.
This paper deals with a super-resolution that improves the resolution of side scan sonar images using learning-based compressive sensing. Learning-based compressive sensing combined with deep learning and compressive sensing takes a structure of a feed-forward network and parameters are set automatically through learning. In particular, we propose a method that can effectively extract additional information required in the super-resolution process through various initialization methods. Representative experimental results show that the proposed method provides improved performance in terms of Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structure Similarity Index Measure (SSIM) than conventional methods.