• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.348-351
• /
• 2012

본 논문에서는 많은 양의 외부 데이터를 활용할 수 있는 예제기반 초해상도(example-based super-resolution) 방법을 보다 효율적으로 할 수 있는 예제선정과 그를 위한 최적화기반의 방법론을 제안한다. 외부 데이터베이스 전체에 의존하는 것이 아니라, 예제선정을 위해 영상검색 (image retrieval) 방법을 도입하여 입력 영상과 관련 있는 영상을 외부 데이터베이스로부터 찾고 영상들로부터 초해상도 영상을 얻는다. 기존의 방법은 외부 데이터베이스를 모두 사용하기 때문에 입력영상에 불필요한 정보들이 복원되어 초해상도 결과의 질을 저하시킨다. 하지만 제안하는 방법에서는 영상검색을 통해 불필요한 정보들을 미리 제거하여 좋은 결과를 얻을 수 있다. 또한 외부 데이터베이스를 크기에 상관없이 검색된 몇 장의 영상을 사용하기 때문에 기존의 방법에 비해서 속도가 향상되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.193-196
• /
• 2021

홀로그램(Hologram)은 3차원 물체에서 나오는 빛의 정보를 제어하는 기술이다. 현재는 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)으로 생성한 디지털 홀로그램에 관한 연구, 특히 물체에서 나오는 빛의 정보를 최대한 기록하고 재현하여 디지털 홀로그램의 해상도를 향상 시키려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 고해상도 홀로그램 영상을 얻기 위해 딥러닝 기반 초해상도(Super Resolution) 네트워크를 훈련 및 최적화하여, 저해상도 위상 홀로그램 영상으로부터 높은 화질의 홀로그램 영상을 재현하는 고해상도 위상 홀로그램 영상을 생성하는 것을 목표로 한다. 이때 위상 홀로그램 영상의 특성을 이용한 순환 손실 함수(Circular loss function)를 새롭게 제안하며, 기존의 이미지 초해상도 신경망 모델을 학습시킬 때 자주 사용하는 L1 손실 함수와 비교했을 때 약 0.13dB 정도의 성능 향상이 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
• /
• pp.425-428
• /
• 2020

본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.209-216
• /
• 2018

고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징점 자동추출과 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 수동으로 특징점을 구한 SR 결과와 같이 에지 부분이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인 할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.449-460
• /
• 2020

초해상화 기법은 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 기법이다. 최근에는 딥러닝 기술을 활용한 초해상화 방법이 주류를 이루고 있으며, 원격 탐사 분야에서도 이를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성 영상의 4배 해상도 향상을 위하여 deep back-projection network (DBPN) 네트워크에 기반한 초해상화 기법을 제안하였다. 또한, 복원된 영상의 디테일 및 윤곽선 부분에서의 고품질 영상 획득을 위해 윤곽선 손실 함수를 제안하고, 효과적이고 안정적인 학습을 위하여 Wasserstein distance 손실 함수를 사용한 GAN 기법을 적용하였다. 또한, 자연스러운 저해상도 훈련 영상을 획득하기 위한 detail preserving image downscaling (DPID) 기법을 적용하였다. 마지막으로 전정 영상의 특징을 추출하여 훈련의 마지막 단계에 적용 시킴으로써 출력 영상의 세부적인 특징을 효과적으로 생성하였다. 그 결과 실험에 사용된 WorldView-3 영상 및 KOMPSAT-2 영상에서 해상도 향상 효과를 확인하였고, 다른 초해상화 모델에 대비하여 윤곽선 보존력이나 영상의 선명도가 향상 되었음을 확인하였다

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제1권2호
• /
• pp.103-108
• /
• 2012

최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.61-70
• /
• 2020

Convolutional Neural Networks (CNN) have been used extensively in recent times to solve image classification and segmentation problems. However, the use of CNNs in image super-resolution problems remains largely unexploited. Filter interpolation and prediction model methods are the most commonly used algorithms in super-resolution algorithm implementations. The major limitation in the above named methods is that images become totally blurred and a lot of the edge information are lost. In this paper, we analyze super resolution based on CNN and the wavelet transform super resolution method. We compare and analyze the performance according to the number of layers and the training data of the CNN.

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.463-473
• /
• 2013

본 논문에서는 다시점 영상을 이용한 초고해상도 영상 복원 기법을 제안한다. 구체적으로 $5{\times}5$ 배열로 구성된 다시점 카메라로 25장의 영상을 취득하고, 가운데 카메라에 해당하는 초고해상도 영상을 저해상도 입력 영상과 24장의 저해상도 참조 영상을 활용하여 생성한다. 우선 입력 영상을 중심으로 스테레오 정합 기법을 이용하여 24개의 참조 영상에 대한 변이지도를 각각 추정한다. 그리고 저해상도 영상과 참조 영상에 있는 일치점들을 이용하여 초고해상도 영상을 복원한다. 최종적으로 반복적 균일화를 통해 초고해상도 영상을 보정한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 초고해상도 영상 복원 기법의 성능이 우수함을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
• /
• pp.5-8
• /
• 2019

단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
• /
• pp.228-229
• /
• 2020

최근 딥러닝 기술은 여러 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 쓰이고 있다. 물체 인식, 분류 및 영상 생성 등을 예로 들 수 있다. 특히 초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. Fast super-resolution convolutional neural network (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 convolutional layer로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 deconvolutional layer에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 convolutional neural networks 가속기를 제안한다. 특히 deconvolutional layer를 convolutional layer로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 2.4 배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA 에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.