(A) study on super resolution enhancement with edge profile
저자
발행사항
Seoul : Sungkyunkwan University, 2022
학위논문사항
Thesis (M.A.)-- Sungkyunkwan University : Department of Electrical and Computer Engineering 2022. 2
발행연도
2022
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
에지 단면을 활용한 초해상도 개선 연구
형태사항
iii, 34 p. : ill.(some col.), charts ; 30 cm
일반주기명
Adviser: Jaekwang Kim
Includes bibliographical reference(p. 27-33)
UCI식별코드
I804:11040-000000168871
DOI식별코드
소장기관
The purpose of single-image super resolution (SISR) is to reconstruct an accurate high-resolution image from a degraded low-resolution im age. Owing to the lack of information in low-resolution images, SISR is a challenging problem. In particular, it is difficult to represent details, including high-frequency components, such as texture and structural information. The edge profile super-resolution (EPSR) method is proposed to preserve structural information and restore texture. EPSR is achieved by stacking modified fractal residual network (mFRN) structures hierarchically and repeatedly. Each mFRN is composed of many residual edge profile blocks (REPBs) that extract features and preserve the edge, structure, and texture information of the image. For implementing REPB, three main modules are designed: Residual Efficient Channel Attention Block (RECAB) module, Edge Profile (EP) module, and Context Network (CN) module. By repeating the procedure in the mFRN structure, the EPSR method could be used to extract high-fidelity features, thus preventing texture loss and preserving the structure with appropriate sharpness. Experimental results show that EPSR achieves competitive performance against state-of-the-art methods in terms of the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM) evaluation metrics, as well as visual results.
더보기Edge Profile Super Resolution(EPSR)은 이미지의 구조 정보의 보존과 질감 회복을 Single Image super resolution에서 수행하기 위하여 제시하였다. EPSR은 modified-Fractal Residual Network(mFRN) 구조를 위계적으로 반복적으로 구축하여 설계하였다. mFRN은 Residual Edge profile Block(REPB)들로 구성되어 있고 이 블록은 Residual Efficient Channel Attention Block (RECAB), Edge Profile (EP), and Context Network (CN) modules 로 구성되었다. RECAB는 고주파수 성분들을 동반한 다양한 정보가 담긴 특징들을 생성하고, 이러한 특징으로부터, EP 모듈은 스스로 Edge profile을 생성하여 구조적인 정보를 담은 특징을 형성하였다. 마지막으로, CN 모듈은 질감이나 적절한 날카로움을 가진 구조와 같은 고주파 정보들을 이용하여 세부 요소들을 포착하였다. 이렇게 구성된 REPB를 mFRN 구조 속에서 반복하게 되면서, EPSR 은 충실도가 높은 특징을 추출할 수 있고, 따라서 질감 정보 손실을 막고 적절한 날카로움을 지닌 구조를 보존하였다. EPSR은 전통적인 원리를 deep learning에 적용함으로써 질감손실과 구조적 정보를 고려하였고 양질의 결과를 얻어 내었다. BI, BD, DN degradation 모델에 대한 확장된 실험은 EPSR의 효과에 대하여 명확히 보여주고 있다.
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