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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.6
- 수록면
- 1,197 - 1,205 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2018.19.6.1197
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본 논문에서는 함정전투체계의 EOTS나 IRST에서 획득한 영상을 초고해상도 영상으로 복원한다. 저해상도에서 초고해상도의 영상을 생성하는 생성 모델과 이를 판별하는 판별 모델로 구성된 생성적 적대 신경망을 이용하고, 다양한 학습 파라미터의 변화를 통한 최적의 값을 제안한다. 실험에 사용되는 학습 파라미터는 crop size와 sub-pixel layer depth, 학습 이미지 종류로 구성되며, 평가는 일반적인 영상 품질 평가 지표에 추가적으로 특징점 추출 알고리즘을 함께 사용하였다. 그 결과, Crop size가 클수록, Sub-pixel layer depth가 깊을수록, 고해상도의 학습이미지를 사용할수록 더 좋은 품질의 영상을 생성한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
참고문헌
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
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[학술대회논문] - Goodfellow, I / 2014 / Generative adversarial nets / Advances in neural information processing systems : 2672 ~ 2680
[학술대회논문] - Tsai, R. Y. / 1984 / Multiframe image restoration and registration / Advance Computer Visual and Image Processing 1 : 317 ~ 339
[학술대회논문] - Villena, Salvador / 2009 / Bayesian super-resolution image reconstruction using an ${\el}1$ prior / Image and Signal Processing and Analysis
[학술지(정기간행물)] - Irani, Michal / 1991 / Improving resolution by image registration / CVGIP: Graphical models and image processing 53 (3) : 231 ~ 239
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