KCI등재
BSR 전처리를 통한 고품질 CartoonGAN 구현에 관한 연구 = A Study on the Implementation of High-Quality CartoonGAN through BSR Pre-processing
저자
발행기관
학술지명
아시아태평양융합연구교류논문지(Asia-pacific Journal or Convergent Recearch Interchange)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
29-37(9쪽)
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제공처
이미지 생성은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 주제이다. 이미지 생성에 사용되는 CartoonGAN은 실제 이미지를 만화 스타일로 변환하는 생성 모델이다. 기존 CartoonGAN은 저해상도의 이미지 변환에 있어서 결과 이미지의 품질이 저하된다는 한계가 존재한다. 본 논문은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하는 BSRGAN을 도입하여 CartoonGAN의 이미지 품질을 향상하는 연구를 진행하고 결과를 비교한다. 이미지 비교에는 이미지 합성 분야에서 사용되는 측정 지표의 PNSR과 SSIM이 사용되었다. PSNR을 사용한 모델별 이미지 유사도 값의 평균은 CartoonGAN 모델의 경우 27.845, BSR 전처리를 사용한 CartoonGAN 모델의 경우 28.015로 BSR 전처리를 사용한 모델이 0.17 향상되었다는 결과를 확인하였다. SSIM을 사용한 모델별 이미지 유사도 값의 평균은 CartoonGAN 모델의 경우 0.552, BSR 전처리를 사용한 CartoonGAN 모델의 경우 0.588로 PSNR 방법과 마찬가지로 BSR 전처리를 사용한 모델이 0.036 향상되었다는 것을 확인하였다. 모든 평가 지푯값에서 논문에서 제시한 BSR 전처리 모델의 성능이 우수하다는 것을 확인하였으나, 성능의 개선은 곧 수행 시간의 증가로 이어질 수 있다. 따라서 연구자는 이미지 품질과 속도 간의 상충 관계를 고려하여 제시된 모델을 사용하여야 한다.
더보기The image generation is an important topic in the field of computer vision. The CartoonGAN used to generate images is a generative model that converts real images into cartoon style. The previously presented CartoonGAN has a limitation in that the quality of the resulting image deteriorates in low-resolution image conversion. This paper conducts research on improving the image quality of CartoonGAN by introducing a BSRGAN model that converts low-resolution images into high-resolution images and compares the results. PNSR and SSIM of measurement indicators used in the image synthesis field were used for image comparison. The average image similarity value of the CartoonGAN model with BSR pretreatment was 27.845; it increased to 0.17, giving 28.015. The average of image similarity values for each model using SSIM was 0.552 for the CartoonGAN model and 0.588 for the CartoonGAN model using BSR pretreatment, confirming that the model using BSR pretreatment improved 0.036 as in the PSNR method. It proved that the BSR pretreatment model described in the research performed exceptionally well across all evaluation index values; however, this performance improvement may result in a longer performance period. Therefore, the researcher should use the presented model in consideration of the trade-off between image quality and speed.
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