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| 한글제목(Korean Title) |
Edge-oriented Convolution Block과 Random Degradation 기반의 얼굴 중심 방송 영상 초해상화 |
| 영문제목(English Title) |
Face-centered Broadcast Video Super-Resolution Based on Edge-oriented Convolution Block and Random Degradation |
| 저자(Author) |
차정훈
황지원
이민석
전준근
배성호
Junghun Cha
Jiwon Hwang
Minsuk Lee
Jungeun Jeon
Sungho Bae
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 1193 ~ 1195 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
TV 디스플레이 기술이 발전함에 따라 방송 영상에 대한 품질 개선, 특히 초해상화의 필요성이 점차 증대하고 있다. 초해상화란 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하는 기술을 뜻한다. 한편 전통적인 신호처리 기반 기술로는 초해상화에 한계가 있었다. 그러나 최근 딥러닝을 이용한 여러 초해상화 기술들이 상당한 품질 향상을 이뤄내고 있다. 본 논문에서는 방송에서 주로 나타나는 영상인 사람의 얼굴을 더욱 효과적으로 복원하는 초해상화 딥러닝 네트워크를 제안한다. 구체적으로, 얼굴의 엣지를 강조하기 위해 Edge-oriented Convolution Block을 사용하고, 얼굴의 노이즈를 제거하기 위해 Random Degradation 기반의 데이터 생성 기법을 사용한다. 그리고 이를 이용해 얻은 결과 4K 영상의 품질이 기존 방법들을 적용 했을 때보다 더욱 향상됨을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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