딥러닝 기반 Super Resolution 기술의 현황 및 최신 동향

  • Published : 2020.04.30

Abstract

최근 Ultra-High Definition(UHD) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하고 이에 따라 소비자의 요구가 커지면서 기존의 Full-High Definition(FHD)과 같은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(Super-Resolution) 알고리즘에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 기존의 전통적인 초해상화 기법들은 고해상도 영상을 복원하는 과정에서 디테일한 부분의 화질 저화 및 열화가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 연구의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있으며 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋에 대한 해당 네트워크의 실험 결과를 통해 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘의 우수성을 확인하고자 한다.

Keywords

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