번호판 해상도 개선을 위한 TV 분해 기반 초해상도
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- 최초 등록일
- 2024.01.29
- 최종 저작일
- 2020.12
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서지정보
ㆍ발행기관 : 한국화상학회
ㆍ수록지정보 : 한국화상학회지 / 26권 / 4호
ㆍ저자명 : 엄경배, 강한성, 윤태민
목차
요 약
Abstract
1. Introduction
2. Proposed SR method
2-1. TV-Hilbert Decomposition
2-2. NNE based SVR
2-3. Proposed method
3. Experimental Results
4. Conclusion
References
한국어 초록
초해상도 기법은 영상 획득장치의 물리적인 한계를 극복하기 위해 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 생성하는 기술이다. 초해상도 기법들 중 TV 기반 초해상도 기법은 에지보존과 artifact가 없다는 점에서 성공적인 방법으로 평가되어 왔다. 본 논문에서는 저해상도 번호판 영상의 해상도 개선을 위해 새로운 TV 분해 기반 초해상도 기법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영상은 TV 분해에 의해 영상의 주된 객체들에 해당하는 구조적 성분과 텍스쳐 성분으로 분해된다. 여기서, 영상의 주된 객체들과 같은 기하학적인 정보를 포함하는 구조적 성분은 번호판 영상의 번호판 글자와 유사하다. 따라서, 번호판 글자와 같은 구조적 성분의 해상도를 개선하기 위해 NNE 기반 SVR 방법을 제안하였다. 또한, 후처리 과정으로서 윤곽선을 효과적으로 보존하고, 잡음을 제거하기 위해 TV 디노이징 필터를 이용하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 바이큐빅 보간법, ScSR, NNE 및 SRCNN 기법들에 비해 양호한 영상 및 PSNR, SSIM 척도 관점에서 향상된 좋은 결과들을 보였다.
영어 초록
Super resolution(SR) is a technique for generating the high resolution(HR) image from the low resolution(LR) image to overcome the physical limit of image acquisition system. Among SR techniques, the total variation(TV) based SR approach seems most successful in terms of edge preservation and no artifacts. In this paper, we proposed a new TV decomposition based SR method to improve the resolution of LR license plate image. By using the TV decomposition, the license plate image is decomposed into the structure component, corresponding to the main large objects, and the texture component, containing fine scale-details. License plate number is similar to the structure component containing a geometrical information like the main large objects. We proposed the non-negative embedding(NNE) based SVR to improve the resolution of the structure image like a license plate number. As a post-processing step, the TV denoising filter is used to remove the noise and preserve the edges. Through experimental results, the proposed SR method produced very attractive SR images with better PSNR, SSIM results when comparing with bicubic interpolation, ScSR, NNE and SRCNN.
참고 자료
없음
