• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.310-313
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• 2011

초해상도 영상복원은 저해상도 영상을 이용하여 하나의 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 초해상도 영상복원은 크게 두 가지 방법으로 구현된다. 단일 영상을 이용한 초해상도 영상복원과, 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 초해상도 영상복원 기법이 연구되고 있다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 공간영역에서의 초해상도 영상복원 알고리즘은 크게 정합, 보간, 후처리 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 정합과정 이전에 입력영상보정을 통한 전처리과정을 수행하여 잡음으로 인한 부정확한 위치정보추정 확률을 감소시키고, 입력영상보정과정인 전처리과정으로 인해 후처리과정을 통한 영상복원 영상보다 향상된 영상을 획득하는 기법을 제안하며, 실험결과에서 기존의 방법보다 좋은 영상을 얻음을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.263-266
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• 2005

고해상도 영상은 원격탐사, 의료영상 등 다양한 분야에서 사용되며, 향후에 많은 수요가 예상된다. 초해상도 영상복원은 동일한 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상으로 복원하는 소프트웨어적인 영상 해상도 향상 방법이며, 공간 영역과 주파수 영역의 초해상도 영상복원으로 구분된다. 본 연구에서는 공간 영역에서 확률적 접근법을 이용하여 CCD 영상의 초해상도 영상복원을 수행하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.3
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• pp.154-161
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• 2015

A novel multiframe super-resolution (SR) algorithm is presented to overcome the limitation of existing single-image SR algorithms using motion information from adjacent frames in a video. The proposed SR algorithm consists of three steps: i) definition of a local region using interframe motion vectors, ii) multiscale patch generation and adaptive selection of multiple optimum patches, and iii) combination of optimum patches for super-resolution. The proposed algorithm increases the accuracy of patch selection using motion information and multiscale patches. Experimental results show that the proposed algorithm performs better than existing patch-based SR algorithms in the sense of both subjective and objective measures including the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity measure (SSIM).

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.4
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• pp.264-272
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• 2010

Example-based super resolution is a method to restore a high resolution image from low resolution images through training and retrieval of image patches. It is not only good in its performance but also available for a single frame low-resolution image. However, its time complexity is very high because it requires lots of comparisons to retrieve image patches in restoration process. In order to improve the restoration speed, an efficient patch retrieval algorithm is essential. In this paper, we applied various high-dimensional feature retrieval methods, available for the patch retrieval, to a practical example-based super resolution system and compared their speed. As well, we propose to apply the multi-phase candidate reduction approach to the patch retrieval process, which was successfully applied in character recognition fields but not used for the super resolution. In the experiments, LSH was the fastest among conventional methods. The multi-phase candidate reduction method, proposed in this paper, was even faster than LSH: For $1024{\times}1024$ images, it was 3.12 times faster than LSH.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.139-143
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• 2021

본 논문에서는 꾸준히 연구되어 오던 이미지 복원 문제에서 초해상화와 인페인팅이라는 복합적 이미지 복원을 동시에 처리하는 해결 방법을 제안한다. 초해상화는 국지적 픽셀 정보를 이용하여 고해상도의 영상을 복원하고, 인페인팅은 이미지 전체 정보를 활용하여 영상 내 비어 있는 영역을 생성해야 하므로, 이러한 두 가지 영상 복원 기법을 동시에 수행하는 것은 상당히 어려운 문제이다. 그렇기에 인페인팅과 초해상화는 이미지 복원에서 널리 활용되는 기술인 만큼 동시에 해결할 수 있는 기법에 대한 수요는 있음에도 지금까지 거의 연구되지 않았다. 본 논문은 초해상화 및 인페인팅 합동 처리에 있어 복합적인 정보를 모두 다뤄야하는 네트워크가 서로의 성능을 저하시키지 않도록 개략적 복원 네트워크 (Coarse network), 디테일 복원 네트워크 (Refinement network), 초해상화 네트워크 (SR network)로 분리하여 초해상화 및 인페인팅 합동 처리를 수행하며, 각 단계마다 결과 영상을 얻어 스케일 별 정답 영상과 손실함수를 계산하여 복합적인 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시한다. 또한 순차적 단일 모델에 비하여 인페인팅과 초해상화를 합동 학습하는 제안 모델이 개선된 화질의 결과 영상을 획득할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.109-117
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• 2014

This paper presents a superresolution restoration technique that can restore high-resolution images from differently blurred low resolution images rather than using the motion information between low-resolution images. In order to restore the super-resolution image the rotatable aperture mask lens system is proposed. The proposed technique does not need to estimate point spread function at each frame. In addition, it does not require image registration because there is no global translational motion between low resolution images. By using a rotatable rectangular aperture, two consecutive captured images provide sufficiently exclusive information for superresolution. Therefore, the proposed method can reduce the registration error between the low-resolution image as well as the calculation amount for superresolution restoration. The existing lens system of the camera can be extended to obtain a superresolution image by only adding an rotatable rectangular aperture mask. Finally, in order to verify the performance of the proposed system, experimental results are performed. By comparing with the existing superresolution methods, the proposed method showed the significant improvements in the sense of spatial resolution.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.357-360
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• 2007

초해상도 영상 복원은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하는 기술이다. 저해상도를 고해상도로 변환 시 정보가 없는 화소에 대한 정확한 화소값을 예측하는 보간법을 이용하게 되며 영상의 스케일링에 따른 앨리어싱 (aliasing) 이 발생하는 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 Sobel 연산자를 통해 구한 에지 성분의 크기와 방향성을 이용하여, 초해상도 영상의 앨리어싱과 블러링(blurring) 을 줄이는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.312-313
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• 2010

초해상도 영상복원은 동일 지역에서 획득한 다수의 영상을 통해 고해상도의 영상으로 복원하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 비디오 영상, 위성 영상, 의료 영상과 같이 동일지역에 대한 다수의 저해상도 영상을 획득 할 수 있는 분야에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 세계최초의 정지궤도 해양위성인 GOCI 센서의 육상 활용도를 높이기 위한 초해상도 기법 개발을 위해 MODIS 영상을 활용한 시뮬레이션을 수행하여, GOCI 센서를 위한 효율적인 초해상도 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.1
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• pp.146-153
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• 2018

This paper presents a superresolution demosaicing technique that can restore high-resolution color image from differently blurred low resolution images in Bayer domain. The proposed superresolution demosaicing algorithm uses an aperture mask wheel to get differently blurred low resolution images, so we just need to estimate point spread function at each frame. In addition, it does not require image registration because there is no translational motion between low resolution images. By using a rotatable aperture mask wheel, consecutive captured images provide sufficiently exclusive information for superresolution. Therefore, the proposed method can reduce the registration error between the low-resolution image as well as the calculation amount for superresolution restoration. The existing lens system of the camera can be extended to obtain a superresolution image by only adding an rotatable aperture mask wheels. Finally, in order to verify the performance of the proposed system, experimental results are performed. The proposed method showed the significant improvements in the sense of spatial and color resolution.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.4
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• pp.45-52
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• 2018

A single-image super-resolution is a process of restoring a high-resolution image from a low-resolution image. Recently, the super-resolution using the deep neural network has shown good results. In this paper, we propose a neural network structure that improves speed and performance over conventional neural network based super-resolution methods. To do this, we analyze the conventional neural network based super-resolution methods and propose solutions. The proposed method reduce the 5 stages of the conventional method to 3 stages. Then we have studied the optimal width and depth by experimenting on the width and depth of the network. Experimental results have shown that the proposed method improves the disadvantages of the conventional methods. The proposed neural network structure showed superior performance and speed than the conventional method.