초록
우리는 단일 이미지 초해상도(SR)를 위한 딥 러닝 방법을 제안합니다. 우리의 방법은 저해상도와 고해상도 이미지 간의 엔드투엔드 매핑을 직접 학습합니다. 이 매핑은 저해상도 이미지를 입력으로 받아 고해상도 이미지를 출력하는 깊은 컨벌루션 신경망(CNN)으로 표현됩니다. 또한 우리는 전통적인 희소 코딩 기반 SR 방법들도 깊은 컨벌루션 신경망으로 해석될 수 있음을 보여줍니다. 하지만 전통적인 방법들이 각 구성 요소를 개별적으로 처리하는 것과 달리, 우리의 방법은 모든 계층을 공동으로 최적화합니다. 우리의 깊은 CNN 구조는 가볍지만, 최고 수준의 복원 품질을 보여주며, 실시간 사용에 적합한 빠른 속도를 달성합니다. 우리는 성능과 속도 사이의 균형을 이루기 위해 다양한 네트워크 구조와 파라미터 설정을 탐색합니다. 또한, 네트워크를 확장하여 세 가지 색상 채널을 동시에 처리할 수 있도록 하였으며, 전체적인 재구성 품질이 더 우수함을 입증하였습니다.