압축 영상 화질 개선을 위한 딥 러닝 연구에 대한 분석
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 이영운 | - |
dc.contributor.author | 김병규 | - |
dc.date.available | 2021-02-22T06:45:22Z | - |
dc.date.issued | 2019-05 | - |
dc.identifier.issn | 1226-7953 | - |
dc.identifier.issn | 2287-9137 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/3637 | - |
dc.description.abstract | 최근 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 화질 개선 기술이 H.265/HEVC와 같은 블록 기반 영상 압축 표준을 사용하여 압축된 영상의 화질을 향상시키는 데 적극적으로 사용되어 왔다. 이 논문은 이러한 영상 압축 기술을 위한 화질 개선 연구의 추세를 요약하고 분석하는 것을 목표로 한다. 먼저, 화질 개선을 위한 CNN의 구성 요소를 살펴보고 이미지 도메인에서의 사전 연구를 요약한다. 다음으로 네트워크 구조, 데이터셋 및 학습 방법의 세 가지 측면에서 관련 연구들을 정리하고 성능 비교를 위한 구현 및 실험 결과를 제시하고자 한다. | - |
dc.format.extent | 10 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국방송∙미디어공학회 | - |
dc.title | 압축 영상 화질 개선을 위한 딥 러닝 연구에 대한 분석 | - |
dc.title.alternative | Comparative Analysis of Deep Learning Researches for Compressed Video Quality Improvement | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.doi | 10.5909/JBE.2019.24.3.420 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 방송공학회논문지, v.24, no. 3, pp 420 - 429 | - |
dc.citation.title | 방송공학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 24 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.citation.startPage | 420 | - |
dc.citation.endPage | 429 | - |
dc.identifier.kciid | ART002468725 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | CNN | - |
dc.subject.keywordAuthor | HEVC | - |
dc.subject.keywordAuthor | Noise Reduction | - |
dc.subject.keywordAuthor | Quality Enhancement | - |
dc.identifier.url | http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE08737518 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Sookmyung Women's University. Cheongpa-ro 47-gil 100 (Cheongpa-dong 2ga), Yongsan-gu, Seoul, 04310, Korea02-710-9127
Copyright©Sookmyung Women's University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.