깊이 학습 기반의 양적 및 감각적 품질을 고려한 이미지 초해상화

최근, 초해상도에서 양적 품질과 지각 품질 사이에 상호 교환 관계가 존재함이 밝혀졌습니다. 이는 각각 원본 이미지와의 유사성과 자연스러움을 의미합니다. 본 논문에서는 기존의 양적 성능을 유지하면서 확대된 이미지의 지각 품질을 개선할 수 있는 새로운 초해상도 방법을 제안합니다. 제안된 방법은 다중 패스 확대를 위한 딥 네트워크와 판별 네트워크, 두 개의 양적 점수 예측 네트워크를 사용합니다. 실험 결과, 제안된 방법이 양적 품질과 지각 품질 간의 좋은 균형을 이루며, 기존 방법보다 더 만족스러운 결과를 보임을 입증하였습니다.