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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 402 - 407 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.2.402
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Despite recent advances in technologies on single image super-resolution using deep neural networks, the key question still remains how to recover finer textures and edges. To solve this super-resolution problem, many recent researches have been using conditional generative adversarial network. However, restoring high resolution images using conditional generative adversarial network is disadvantageous in expressing fine textures and edges because there occurs the loss of spatial and high frequency informations. In this paper, informations on images in different scales are added hierarchically by using a spatially adaptive de-normalization method. This method can restore fine textures and edges of an image by inserting different scale informations for each layers in pyramid structure. In experimental results, the efficiency of the proposed method is proved by showing better performance to restore textures and edges in high quality, comparing with other state-of-the art techniques.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Q. Yang / 2007 / Spatial-depth super resolution for range images / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :1~8
W. Zou / 2012 / Very Low Resolution Face Recognition in Parallel Environment / IEEE Transactions on Image Processing 21:327~340
K. Nasrollahi / 2014 / Super-resolution : A comprehensive survey / Machine Vision and Applications 25:1423~1468
C. Dong / 2014 / Learning a deep convolutional network for image super-resolution / European conference on computer vision (ECCV) :184~199
C. Ledig / 2017 / Photo-realistic single image super-resolution using a generative adversarial network / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :4681~4690
W. Zou / 2012 / Very Low Resolution Face Recognition in Parallel Environment / IEEE Transactions on Image Processing 21:327~340
K. Nasrollahi / 2014 / Super-resolution : A comprehensive survey / Machine Vision and Applications 25:1423~1468
C. Dong / 2014 / Learning a deep convolutional network for image super-resolution / European conference on computer vision (ECCV) :184~199
C. Ledig / 2017 / Photo-realistic single image super-resolution using a generative adversarial network / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :4681~4690
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