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심층 신경망 기반 효율적인 단일 영상 초해상도 복원 기법
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 정우진 | - |
| dc.contributor.author | 양현석 | - |
| dc.contributor.author | 한복규 | - |
| dc.contributor.author | 심재준 | - |
| dc.contributor.author | 박세진 | - |
| dc.contributor.author | 박진욱 | - |
| dc.contributor.author | 이종민 | - |
| dc.contributor.author | 문영식 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-22T12:42:15Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-22T12:42:15Z | - |
| dc.date.created | 2021-01-22 | - |
| dc.date.issued | 2018-06 | - |
| dc.identifier.issn | 2287-5026 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/7422 | - |
| dc.description.abstract | 단일 영상 초해상도 복원은 하나의 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근 깊은 인공 신경망 기술이 발전함에 따라 단일 영상 초해상도 복원에서도 깊은 인공 신경망 기술이 성과를 나타냈다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 복원을 위해 깊은 인공 신경망 기술을 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 네트워크 내부 확대 기법, L1 손실 함수의 사용, 잔차 학습 구조를 통해 기존 기법보다 효율적으로 영상 복원하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR기준으로 0.57dB만큼 우수하며 속도는 1.48배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 대한전자공학회 | - |
| dc.title | 심층 신경망 기반 효율적인 단일 영상 초해상도 복원 기법 | - |
| dc.title.alternative | Efficient Super-Resolution Method for Single Image based on Deep Neural Networks | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 문영식 | - |
| dc.identifier.doi | 10.5573/ieie.2018.55.6.89 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 전자공학회논문지, v.55, no.6, pp.89 - 96 | - |
| dc.relation.isPartOf | 전자공학회논문지 | - |
| dc.citation.title | 전자공학회논문지 | - |
| dc.citation.volume | 55 | - |
| dc.citation.number | 6 | - |
| dc.citation.startPage | 89 | - |
| dc.citation.endPage | 96 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART002354356 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | single image super-resolution | - |
| dc.subject.keywordAuthor | deep neural networks | - |
| dc.subject.keywordAuthor | convolutional neural networks | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07464556 | - |
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