텍스트 이미지의 동시 초해상도화 및 흐림 제거를 위한 SDT-DCSCN

딥 컨볼루셔널 신경망(Deep CNN)은 단일 이미지 초해상도화에서 희망적인 성능을 달성해왔다. 특히, 딥 CNN 스킵 연결 및 네트워크 인 네트워크(DCSCN) 아키텍처는 자연 이미지의 초해상도화에 성공적으로 적용되어 왔다. 본 연구에서는 DCSCN 기반으로 저해상도 흐릿한 텍스트 이미지에 대한 초해상도화와 디블러링을 동시에 수행하는 SDT-DCSCN이라는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 방법은 입력으로 하향 샘플링된 흐린 이미지를 사용하고, 원본 선명한 이미지를 참조값(Ground truth)으로 활용한다. 제안된 아키텍처는 텍스트 세부 정보를 보다 정교하게 분석하기 위해 입력 CNN 계층에 더 많은 필터를 사용한다. 다양한 데이터셋에 대한 정량적 및 정성적 평가를 통해 본 모델이 고해상도 및 선명한 텍스트 이미지를 효과적으로 재구성할 수 있음을 입증하였다. 또한 계산 시간 측면에서도 최신 기술과 비교해 경쟁력 있는 성능을 보였다.