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저해상도 영상을 입력받아 초해상도 네트워크에 제공하는 영상 입력부; 및기정의된 초해상도 네트워크(Super-Resolution Networks)를 이용해 상기 저해상도 영상을 기정의된 배율만큼 확대한 고해상도 영상을 생성하는 영상 복원부;를 포함하되,상기 초해상도 네트워크는,잔여 밀집 구조와 채널 집중 구조를 포함하는 RDCAB(Residual Dense Channel Attention Block)가 기정의된 횟수만큼 재귀적으로 반복되도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 단일 영상 초해상도 복원 장치
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제1항에 있어서, 상기 초해상도 네트워크는,제1 및 제2 합성곱 층을 포함하는 특징 추출부; 상기 RDCAB 및 Concat 층을 포함하는 재귀 블록(Recursive Block); 합성곱 병목층; 제3 합성곱 층; 및 복원부가 직렬로 연결되어 구성되는 것을 특징으로 하는 단일 영상 초해상도 복원 장치
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제2항에 있어서, 상기 특징 추출부는,상기 제1 및 제2 합성곱 층이 각각 기정의된 개수의 특징 맵을 추출하되, 상기 제1 합성곱 층의 출력은 제2 합성곱 층 및 마지막 계층으로 입력되며,상기 제2 합성곱 층의 출력은 상기 재귀 블록으로 입력되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 단일 영상 초해상도 복원 장치
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제3항에 있어서, 상기 재귀 블록은,상기 RDCAB가 기정의된 횟수만큼 재귀적으로 반복되며, 각 횟수마다 출력되는 특징들이 Concat 층에 의해 연결되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 단일 영상 초해상도 복원 장치
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제4항에 있어서, 상기 RDCAB은상기 잔여 밀집 구조와 채널 집중 구조가 직렬로 연결되어 구성되되,상기 잔여 밀집 구조는 기정의된 복수 개의 합성곱 층과 Concat 층을 포함하며,상기 채널 집중 구조는 전역 평균 풀링 층과 시그모이드 함수를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 단일 영상 초해상도 복원 장치
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제2항에 있어서, 상기 복원부는,ESPCN(Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network)를 이용해 업 스케일 프로세스을 수행하고, 업 스케일 프로세스를 통해 나온 특징들을 합성 곱을 통해 RGB 영상으로 복원하는 것을 특징으로 하는 단일 영상 초해상도 복원 장치
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단일 영상 초해상도 복원 장치에서 수행되는 단일 영상 초해상도 복원 방법에 있어서, 영상 제공부가, 저해상도 영상을 입력받아 초해상도 네트워크에 제공하는 단계; 및영상 복원부가, 기정의된 초해상도 네트워크(Super-Resolution Networks)를 이용해 상기 저해상도 영상을 기정의된 배율만큼 확대한 고해상도 영상을 생성하는 단계;를 포함하되,상기 초해상도 네트워크는,잔여 밀집 구조와 채널 집중 구조를 포함하는 RDCAB(Residual Dense Channel Attention Block)가 기정의된 횟수만큼 재귀적으로 반복되도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 단일 영상 초해상도 복원 방법
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