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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이영운 (선문대학교) 김병규 (숙명여자대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제24권 제3호
발행연도
2019.5
수록면
420 - 429 (10page)

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최근 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 화질 개선 기술이 H.265/HEVC와 같은 블록 기반 영상 압축 표준을 사용하여 압축된 영상의 화질을 향상시키는 데 적극적으로 사용되어 왔다. 이 논문은 이러한 영상 압축 기술을 위한 화질 개선 연구의 추세를 요약하고 분석하는 것을 목표로 한다. 먼저, 화질 개선을 위한 CNN의 구성 요소를 살펴보고 이미지 도메인에서의 사전 연구를 요약한다. 다음으로 네트워크 구조, 데이터셋 및 학습 방법의 세 가지 측면에서 관련 연구들을 정리하고 성능 비교를 위한 구현 및 실험결과를 제시하고자 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CNN 개요
Ⅲ. 관련 연구
Ⅳ. CNN 기반 화질 개선 기법 분석
Ⅴ. 비교 분석
Ⅵ. 구현 및 실험 결과
Ⅶ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (22)

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