• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.1124-1132
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• 2009

본 논문은 집적영상의 요소영상을 초해상도 영상복원에 이용하여 집적영상의 해상도를 향상시키는 방법을 제안한다. 집적영상에서 전체 요소영상의 인접한 단일 요소영상들 사이에는 대상물체의 동일한 부분의 상을 포함하는 공통부분이 존재한다. 이러한 공통부분들을 초해상도 영상복원의 저해상도 영상으로 이용하게 되면 CCD(Charge Coupled Device) 등의 영상취득 장치의 제한된 해상도로 인한 집적영상의 낮은 해상도 문제를 보완 할 수 있게 된다. 전체 요소영상과 제안된 방법을 이용하여 해상도를 향상시킨 전체 요소영상을 비교하여 제안된 방법의 타당성을 증명하였다.

• 디지털정책학회지
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• 제1권2호
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• pp.53-59
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• 2022

본 논문에서는 단일 영상을 기반으로 초해상도를 생성하는 과정에서 계층 구조를 거쳐 추출된 보조 경계 특징을 이용한 방법을 제안하였다. 초해상도의 품질을 향상시키기 위해서는 영상 내 경계 영역을 선명하게 표현하면서도 각 영역의 형태를 명확하게 구분하여야 한다. 제안하는 방법은 초해상도 과정에서 품질을 결정하는 중요한 요인인 경계 영역을 입력 영상의 구조적 형태를 유지하면서 개선된 초해상도 결과를 생성하기 위해 딥러닝 기반의 초해상도 방법에서 영상의 경계 영역 정보를 보조적으로 활용하는 구조를 사용하였다. 딥러닝 기반의 초해상도를 수행하기 위한 그룹 컨볼루션 구조에 더해 보조 경계 추출을 위한 고주파 대역의 정보를 기반으로 별도의 계층적 구조의 경계 누적 추출 과정을 수행하여 이를 보조 특징으로써 활용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 기존 초해상도 대비 PSNR과 SSIM에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.774-784
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• 2021

객체 검출 및 인식 과정은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 과업으로써, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 실제 객체 인식 과정에서는 학습된 이미지 데이터와 테스트 이미지 데이터간 해상도 차이로 인하여 인식기의 정확도 성능이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 인식 정확도 향상을 위한 이미지 초해상도 기법을 제안하여 객체 인식 및 초해상도 통합 프레임워크를 설계하고 개발하였다. 세부적으로는 11,231장의 차량 번호판 훈련용 이미지를 웹 크롤링, 인조데이터 생성 등을 통해 자체적으로 구축하고, 이를 활용하여 이미지 좌우 반전에 강인하도록 목적함수를 정의하여 이미지 초해상도 인공 신경망을 훈련시켰다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 훈련된 이미지 초해상도 및 번호 인식기 1,999장의 테스트 이미지에 실험하였고, 이를 통해 제안한 초해상도 기법이 문자 인식 정확도 개선 효과가 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.559-570
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• 2022

광학 위성 영상의 공간해상도가 낮게 되면 크기가 작은 객체들의 경우 객체 탐지의 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상의 공간해상도를 향상시키는 초해상화(Super-resolution) 기술이 객체 탐지 정확도 향상에 대한 영향이 유의미한지 알아보고자 하였다. 쌍을 이루지 않는(unpaired) 초해상화 알고리즘을 이용하여 Sentinel-2 영상의 공간해상도를 3.2 m로 향상시켰으며, 객체 탐지 모델인 Faster-RCNN, RetinaNet, FCOS, S²ANet을 활용하여 초해상화 적용 유무에 따른 선박 탐지 정확도 변화를 확인했다. 그 결과 선박 탐지 모델의 성능 평가에서 초해상화가 적용된 영상으로 학습된 선박 탐지 모델들에서 Average Precision (AP)가 최소 12.3%, 최대 33.3% 향상됨을 확인하였고, 초해상화가 적용되지 않은 모델에 비해 미탐지 및 과탐지가 줄어듦을 보였다. 이는 초해상화 기술이 객체 탐지에서 중요한 전처리 단계가 될 수 있다는 것을 의미하고, 객체 탐지와 더불어 영상 기반의 다른 딥러닝 기술의 정확도 향상에도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.15-22
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• 2020

본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.72-79
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• 2007

저해상도 영상 정보들 이용하여 고해상도 영상으로 재구성하는 새로운 고해상도 복원 알고리즘을 제안한다. 제안된 고해상도 복원 알고리즘은 super 해상도 이론을 바탕으로 구성되며, super 해상도는 정합과 복원의 순차적인 단계로 구성되어있다. 본 논문에서는 다해상도 분해를 통한 웨이브렛 기저와 하위픽셀이동을 통한 정합으로 많은 데이터 처리량과 잡음을 줄여 주요정보 유지와 에러율 개선하였다. 또한 복원단계에서는 퍼지 웨이브렛 B-스플라인 보간법을 이용하여 블러링과 블록화 현상이 없는 부드러운 영상과 해상도를 얻음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권6A호
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• pp.464-472
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• 2012

본 논문에서는 연속된 프레임을 갖는 영상의 프레임간 움직임 추정 기법을 응용하여 고해상도 영상을 생성하는 초해상도 기법을 제안한다. 단일 영상을 이용한 초해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 및 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT) 기반 등 다양한 방법이 제시되었으나, 연산에 사용할 수 있는 정보가 제한적이라는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연속된 프레임을 이용한 초해상도 기법이 다양하게 제안되었다. 연속 프레임 기반 초해상도 기법의 핵심인 입력 저해상도 영상 간 정합(registration)의 정확도는 초해상도 기법의 결과에 큰 영향을 갖는다. 본 논문에서는 영상 간 정합의 정확도를 높이기 위하여 6-tap FIR(finite impulse response) 필터를 부화소(sub-pixel) 단위의 정합에 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 결과영상이 기존의 최단입점(nearest neighborhood), 이중선형(bi-linear), 고등차수(bi-cubic) 보간법 보다는 우수하고 DWT 기반의 초해상도 기법과는 비슷한 성능을 가진다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1672-1686
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• 2013

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT)을 이용한 단일영상 기반의 초고해상도 기법(super-resolution)과, 복수영상 기반의 초고해상도 기법을 제시하고 두 기법을 혼합한 새로운 초고해상도 기법 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상 기반의 초고해상도 기법의 경우 처리 시간이 빠르다는 장점이 있으나 영상 보간 시 사용할 수 있는 정보량이 제한적이다. 또한 기존 복수영상 기반의 초고해상도 기법은 단일 영상을 사용했을 경우보다 영상의 보간 시 많은 정보를 사용할 수 있으나 영상의 내용에 따라 기법의 적용이 제한적이고, 컷(cut)의 경계 부근에서 기법의 성능이 매우 떨어지는 단점이 있다. 제안된 기법에서는 컷 검출(cut-detection) 기법을 통해 각 장면의 경계부근에서 적응적으로 단일영상 기반의 초고해상도 기법을 사용한다. 또한 움직임 벡터의 정규화 및 블록 단위의 윤곽선(edge) 패턴 분석을 통해 여러 제한조건에 강한 복수 영상 기반의 초고해상도 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 객관적, 주관적으로 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 디지털정책학회지
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• 제3권1호
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• pp.27-32
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• 2024

본 논문은 초해상도 결과의 품질을 향상시키기 위해 질감 특징을 세분화하여 각각을 대조하고, 그 결과를 가중치로 이용하는 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도에서 중요한 평가 기준인 품질의 향상을 위해서는 경계 영역과 같은 세부사항에서의 정확하고 명확한 복원 결과가 필요하며, 인공물과 같은 불필요한 잡음을 최소화하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 품질 향상을 위해 기존 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법에서 특징 추정을 위해 다중 경로의 잔차 블록 구조와 skip-connection을 구성하였다. 추가적인 질감 분석을 위한 선명 및 흐림 이미지 결과를 추가로 학습하였다. 이를 활용하여 초해상도 수행 결과 또한 각각을 대조하여 가중치를 할당하는 방법을 이용해 영상의 세부사항 영역과 평활화 영역에 대해 개선된 품질을 얻을 수 있도록 하였다. 제안하는 방법의 실험 결과 평가 기준으로 활용되는 PSNR과 SSIM 값이 기존 알고리즘 대비 높은 결과 값을 얻어 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.7-13
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• 2020

기상과 기후는 인간의 생활과 밀접하게 연관되어 있다. 특히 고해상도 기상 데이터를 활용하여 정밀한 연구나 실생활에 유용한 서비스가 가능하므로, 고해상도 기상·기후 데이터를 생산해야할 필요성이 증가하고 있다. 기존의 고해상도 기상 데이터는 적절한 보간법에 따라 데이터를 생산하지만, 본 논문에서는 SRCNN을 이용하여 기온 데이터를 초해상화 하는 방안을 제안한다. 기온 데이터 초해상화에 가장 적절한 SRCNN 모델을 구축하고, 기온 데이터를 초해상화 한다. 결과 데이터를 평가하기 위해 역거리 가중법을 이용하여 비 관측 지점에 대한 기온을 구하고, 제안한 방법을 적용한 기온 데이터와 보간법을 이용한 기온 데이터를 비교한다. 비교 결과, 기온 데이터를 초해상화하기 위한 적절한 SRCNN 모델을 구축하였고, 제안한 방법이 보간법을 이용한 방법보다 약 10.8% 더 높은 예측 성능을 보였다.