• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.213-216
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• 2000

본 논문에서는 volume rendering 기법을 이용하여 2차원 MRI 영상들을 합성하여 3차원 영상 만들 때 보다 해상도를 높이기 위한 개선된 sampling방법을 소개한다 2차원 슬라이스 영상들이 3차원으로 재구성할 때 voxel 기반으로 렌더링을 하기 때문에 오브젝트의 내부 영역까지도 볼 수 있는 것이 volume rendering의 가장 큰 장점이다. 따라서 영상을 재구성하는 과정에서 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 공간 해상도를 향상시키면 보다 명확하게 오브젝트 내부 정보를 살펴 볼 수 있다. 본 논문에서는 nearest neighbor 이나 linear 같은 interpolation으로 sampling한 방법보다 cubic interpolation을 3차원 공간에서 적용 시켜서 보다 resampling이 잘 되도록 하여 해상도를 향상시켜 보았다. 이렇게 향상된 Interpolation 적용시켜서 렌더링할 때 얼마나 오브젝트 내부 영역이 잘 가시화가 되었는지 transfer function을 적용시켜서 오브젝트 내부 정보를 렌더링 해보았고, 임의의 축으로 오브젝트을 잘라서 2D 단면 영상으로 출력해 보았다. 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 resampling을 하면 영상 해상도가 개선되었음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.169-170
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• 2009

영상 해상도 향상 기술은 영상 처리의 많은 분야에서 사용되는 전처리 기술로서, 최근들어 감시 카메라 시스템에서의 영상 해상도 향상을 위한 연구가 진행되고 있다. 보간 과정에서의 블러링으로 인한 화질 저하를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 에러 추정과 영상 해상도 향상방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 보간을 통해서 보간 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 보간 결과에 적용하여 영상 복원의 결과를 향상시킨다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존의 방법들보다 0.38~1.75dB의 객관적 화질의 개선을 확인하였고 주관적 화질 비교에서도 향상되었음을 확인하였다. 제안하는 방법은 감시 카메라 시스템을 비롯한 영상 확대를 위한 응용 환경에서 활용될 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.2
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• pp.38-43
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• 2017

Many studies about generating images of seabed using active sonar have been carried out but image resolution enhancement is still an important problem. Many methods have been proposed to improve sonar resolution and the approach using narrow beam width is commonly and widely applied to enhance azimuth resolution. Unfortunately, this has technical limitations to reduce the beam width. Therefore, signal processing techniques are essential to achieving higher azimuth resolution when an array with conventional beam width is employed. This paper proposes a new approach that utilizes overlapped beams to obtain higher resolution.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.26-28
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• 2012

본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 향상시키는 기법을 제안한다. 최근 TOF(time-of-flight) 방식의 깊이 센서가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 TOF 깊이 센서가 제공하는 깊이 영상은 대부분 저해상도이기 때문에 고해상도의 콘텐츠 제작을 위해서는 깊이 영상의 해상도를 향상시켜주는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 높이기 위하여 적응적 가중치 보간법을 적용한 후, Bilateral 필터링을 수행하여 품질을 높인다. 일반적으로 영상의 해상도를 높일 때 보간법을 많이 사용하는데, 본 논문에서는 이러한 보간법들을 사용하여 깊이 영상의 해상도를 높였을 때보다 제안하는 기법의 성능이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.865-869
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• 2009

An image resolution enhancement is mainly utilized as pre-processing technique for various image processing application. It requires to decrease image quality deterioration such as blurring. In this paper, we propose an image resolution enhancement algorithm using low level interpolation. In the proposed algorithm, we calculate an error using low level interpolation, estimate an error image from the calculated error. The estimated error image is added interpolated high resolution image, it become lastly reconstruction image. Our experiments obtained the average PSNR about 1dB which is improved results better than conventional method for sensitive image quality. Also, subjective image quality with edge region is more clearness. The proposed method may be helpful for applications in various multimedia systems such as image restoration.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.15 no.2
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• pp.130-136
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• 2004

We investigate characteristics of viewing resolution improvement in three-dimensional integral imaging, when a dynamic lens array method is adopted. We show that the viewing resolution changes for different moving directions and distances of the lens array through computer-synthesized integral imaging. From this study, optimal moving conditions of the lens array for efficient viewing resolution improvement can be determined.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.10B
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• pp.1124-1132
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• 2009

We proposed a new method to improve the resolution of elemental image set in the integral imaging system using super-resolution image reconstruction method. Adjacent elemental images have same image region which is projected from the common area of object. These projected images in the elemental image can be used for low resolution images of super-resolution method. Two methods for resolution improvement of elemental image set using super-resolution method are proposed. One is super-resolution among the elemental image sets and the other is among the elemental images. Simulation results are compared with resolution improved elemental image set using interpolated method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.504-507
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• 2020

ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 제안된 이후로 대부분의 깊은 인공신경망 모델들에서 표준 활성함수로써 지배적으로 사용되었다. 이후에 ReLU 를 대체하기 위해 Leaky ReLU, Swish, Mish 활성함수가 제시되었는데, 이들은 영상 분류 과업에서 기존 ReLU 함수 보다 향상된 성능을 보였다. 따라서 초해상화(Super Resolution) 과업에서도 ReLU 를 다른 활성함수들로 대체하여 성능 향상을 얻을 수 있는지 실험해볼 필요성을 느꼈다. 본 연구에서는 초해상화 과업에서 안정적인 성능을 보이는 EDSR(Enhanced Deep Super-Resolution Network) 모델의 활성함수들을 변경하면서 성능을 비교하였다. 결과적으로 EDSR 의 활성함수를 변경하면서 진행한 실험에서 해상도를 2 배로 변환하는 경우, 기존 활성함수인 ReLU 가 실험에 사용된 다른 활성함수들 보다 비슷하거나 높은 성능을 보였다. 하지만 해상도를 4 배로 변환하는 경우에서는 Leaky ReLU 와 Swish 함수가 기존 ReLU 함수대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 구체적으로 Leaky ReLU 를 사용했을 때 기존 ReLU 보다 영상의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 PSNR 과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.05%, Swish 를 사용했을 때는 평균 0.06%, 0.03%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 4 배의 해상도를 높이는 초해상화의 경우, Leaky ReLU 와 Swish 가 ReLU 대비 향상된 성능을 보였기 때문에 향후 연구에서는 다른 초해상화 모델에서도 성능 향상을 위해 활성함수를 Leaky ReLU 나 Swish 로 대체하는 비교실험을 수행하는 것도 필요하다고 판단된다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.45 no.3
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• pp.180-190
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• 2017

This paper describes the application of Multi-frame based super-resolution method to enhance resolution of image information from the UAV, and the improvement of UAV's ground target recognition ability. To verify this algorithm, we designed a flight/ground control system, and the UAV, and then the algorithm was validated using the UAV system with ground target. As a result of the comparison between the pre-applied image and post-applied one shows that the RMSE is from 0.0677 to 0.0315, NRMSE is from 7.4030% to 3.5726%, PSNR is from 23.3885dB to 30.0036dB, and SSIM is from 0.6996 to 0.8948. Through these results, we validate this study can enhance the resolution of UAV's image using Multi-frame based super-resolution algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.217-220
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• 2022

본 논문에서는 CCTV 영상 화질을 향상하고 해상도를 높이기 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 잡음 제거(Denoising) 와 초해상도(Super-resolution) 작업을 수행한다. 데이터 증강(Data Augmentation)을 통한 초해상도 성능 향상을 위해서 잡음 제거 네트워크의 출력 영상을 초해상도 네트워크의 입력으로 사용하는 순차적 작업을 사용한다. 또한 딥 러닝을 이용한 영상처리에서 발생하는 평균 밝기 오차 문제를 해결하기 위한 손실함수(Loss Function)와 두 가지 이상의 순차적인 딥 러닝 작업에서 발생하는 문제점을 극복하기 위한 손실함수를 제안한다. 제안하는 손실함수는 네트워크의 출력 영상과 타겟 영상의 밝기 오차를 줄이는 것이 가능하고, 순차적 작업에서 보다 정확한 모델 성능 판단이 가능하다.