초록
최근 초고해상도 화면의 트렌드에 따라, 고품질且 효율적인 동영상 슈퍼리졸루션(VSR, Video Super-Resolution)에 대한 수요가 더욱 중요해지고 있다. 기존의 방법들은 누락된 고주파 세부 정보를 추정할 때 시간 정보를 활용하기 위해 복잡한 운동 보상 전략을 채택해왔다. 그러나 운동 추정 문제는 매우 도전적인 과제이기 때문에, 정확하지 않은 운동 보상은 VSR 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 더불어 복잡한 운동 보상 모듈은 높은 계산 부담을 유발할 수 있어, 이러한 방법들이 실제 시스템에서의 적용을 제한하는 요인이 되기도 한다. 본 논문에서는 빠른 VSR을 위한 효율적인 순환 잠재 공간 전파(Recurrent Latent Space Propagation, RLSP) 알고리즘을 제안한다. RLSP는 고차원 잠재 상태를 도입하여 프레임 간에 시간 정보를 암묵적인 방식으로 전파한다. 실험 결과를 통해 RLSP가 VSR 문제를 다루는 데 매우 효율적이고 효과적인 방법임을 입증하였다. 기존 최고 수준의 방법인 DUF(Dynamic Upsampling Filter)보다 70배 이상의 속도 향상을 달성하였다.