Single image super-resolution using a generative adversarial network
- 주제(키워드) super resolution , generative adversarial network
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박래홍
- 발행년도 2018
- 학위수여년월 2018. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000063135
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
Blurring artifact occurs in conventional single image super-resolution (SISR) methods with a large scaling factor. In this thesis, we propose a SISR method using a generative adversarial network (GAN) to generate perceptually preferred high-resolution (HR) images. In the proposed SISR method, a generated HR image is distinguished from a ground-truth HR image by the image quality, and thus, the convolutional neural network architecture for no-reference image quality assessment (NR-IQA) is used as a discriminator of the proposed GAN. The discriminator forces the generator to reconstruct HR images with a good image quality. In addition, we use the Charbonnier loss function and VGG loss function to generate HR images perceptually similar to ground-truth HR images. Using the NR-IQA, experimental results with conventional benchmark datasets show that the proposed SISR method gives perceptually preferred HR images.
more초록/요약
기존의 단일 영상 초해상 방법들을 이용하여 큰 인자로 초해상 영상을 취득할 때, 번짐 아티팩트가 발생한다. 시각적으로 선호되는 고해상도 영상을 취득하기 위해, 본 논문에서는 적대적 생성 모델을 이용한 단일 영상 초해상 방법을 제안한다. 제안하는 단일영상 초해상 방법에서는, 영상의 화질 평가에 기반하여 실제 고해상도 영상과 추정된 고해상도 영상을 구분한다. 따라서, 화질 평가에 사용된 심층 신경망을 구별망으로 사용한다. 구별망은 생성망이 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하도록 한다. 또한, 제안하는 방법은 시각적으로 선호되는 고해상도 영상을 생성하기 위해 Charbonnier 손실 함수와 VGG 손실 함수를 사용한다. 제안하는 방법은 통용되는 데이터 세트의 저화질 영상으로부터 미세한 성분을 효과적으로 복원한다. 무기준 화질평가를 이용한 성능 평가에서 제안하는 방법이 시각적으로 선호되는 고해상도 영상을 생성하는 것을 알 수 있다.
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