VideoSuperResolution2 Video Super Resolution Based on Deep Learning 1. Introduction Super-Resolution(SR)이란? - SR은 저해상도 이미지(Low-Resolution, LR)로부터 고해상도 이미지(High-Resolution, HR)을 만드는 것을 의미한다 - Computer vision, Image Processing의 오랜 도전과제이다 실생활에서의 활용 의학 이미지 재건에 사용 high definition (HD), ultra high definition (UHD) TV 모바일에서 더 큰 이미지, 비디오를 더 짧은 시간에 처리할 수 있게 됨 (큰 해상도의 이미지, 비디오 수요 증가) SISR vs VSR - Single Image Super Resolution (SISR)은 1개의 이미지를 처리하고 Video Super Resolution은.. 2022. 2. 28. [VSRNet] Video Super-Resolution With Convolutional Neural Network 논문 요약 1. Paper Bibliography 논문 제목 Video Super-Resolution With Convolutional Neural Network 저자 Kappeler, Armin, et al. 출판 정보 / 학술대회 발표 정보 IEEE transactions on computational imaging 2.2 (2016): 109-122. 년도 2016 2. Problems & Motivations 논문에서 언급된 현 VSR 연구들에서의 문제점 정리 + 관련 연구 딥러닝이 아닌 SR 알고리즘은 크게 2개의 카테고리로 나눌 수 있었다. 1) Model-based: 저해상도(LR) 이미지에 추가 노이즈를 더해 blurred, subsampled된 버전의 고해상도(HR) 이미지로 모델링한다... 2022. 1. 19. 이전 1 다음
