초록
최근 디지털 영상 기술의 광범위한 활용 증가와 함께, 더 높은 해상도의 이미지에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 본 연구에서는 단일 이미지 초해상도 재구성(Single Image Super-Resolution, SISR)을 위한 새로운 에지 정보 기반 접근법을 제안한다. SISR 문제는 이미지 보정(Image Inpainting) 문제로 재정의된다. 우리는 두 단계의 보정 모델을 초해상도 재구성의 기준 모델로 사용하며, 기본 보간 기법과 비교하여 다양한 확대 비율(x2, x4, x8)에서 그 효과성을 입증한다. 이 모델은 텍스처 및 색상 등의 이미지 콘텐츠와 에지와 같은 구조 정보를 함께 최적화하는 방식으로 훈련된다. 정량적 및 정성적 비교를 통해 제안된 모델이 현재 최첨단 기술들과의 성능을 비교 검토하였다. 본 연구에서는 구조 정보와 텍스처 재구성 과정을 분리하는 방식이 최종 재구성된 고해상도 이미지의 품질을 향상시킨다는 점을 입증한다. 코드 및 모델은 다음 링크에서 제공된다: https://github.com/knazeri/edge-informed-sisr