전지적 비디오 슈퍼해상도

최근의 영상 슈퍼해상도(SR) 기법들은 일반적으로 시간적으로 슬라이딩 윈도우에서 얻은 저해상도(LR) 프레임을 반복적인 방식으로 처리하거나, 이전에 추정된 SR 출력을 활용해 현재 프레임을 반복적으로 재구성하는 방식을 채택한다. 일부 연구에서는 이러한 두 구조를 결합해 하이브리드 프레임워크를 시도했지만, 그 잠재력을 충분히 발휘하지 못했다. 본 논문에서는 이전의 SR 출력뿐만 아니라 현재 및 미래의 SR 출력까지 활용할 수 있는 옴니지언트(omniscient) 프레임워크를 제안한다. 이 옴니지언트 프레임워크는 더 일반적인 구조를 지니고 있으며, 반복적, 반복적(recurrent), 하이브리드 프레임워크는 모두 이 프레임워크의 특수한 경우로 간주할 수 있다. 제안된 옴니지언트 프레임워크는 다른 프레임워크에 비해 생성기(generator)의 성능을 더 우수하게 발휘할 수 있도록 한다. 공개 데이터셋을 대상으로 실시한 풍부한 실험 결과는 본 방법이 최첨단 기법들에 비해 객관적 지표, 주관적 시각적 효과, 복잡도 측면에서 모두 우수함을 보여준다. 본 연구의 코드는 공개될 예정이다.