본문 바로가기

추천 검색어

실시간 인기 검색어

학술논문

캐스케이드 융합 기반 다중 스케일 열화상 향상 기법

이용수 16

영문명
Cascade Fusion-Based Multi-Scale Enhancement of Thermal Image
발행기관
한국전자통신학회
저자명
이경재(Kyung-Jae Lee)
간행물 정보
『한국전자통신학회 논문지』제19권 제1호, 301~308쪽, 전체 8쪽
주제분류
공학 > 전자/정보통신공학
파일형태
PDF
발행일자
2024.02.29
4,000

구매일시로부터 72시간 이내에 다운로드 가능합니다.
이 학술논문 정보는 (주)교보문고와 각 발행기관 사이에 저작물 이용 계약이 체결된 것으로, 교보문고를 통해 제공되고 있습니다.

1:1 문의
논문 표지

국문 초록

본 연구는 다양한 스케일 조건에서 열화상 이미지를 향상시키기 위한 새로운 캐스케이드 융합 구조를 제안한다. 특정 스케일에 맞춰 설계된 방법들은 다중 스케일에서 열화상 이미지 처리에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 다중 스케일 표현을 활용하는 캐스케이드 특징 융합 기법에 기반한 통합 프레임워크를 제시한다. 서로 다른 스케일의 신뢰도 맵을 순차적으로 융합함으로써 스케일에 제약받지 않는 학습이 가능해진다. 제안된 구조는 상호 스케일 의존성을 강화하기 위해 엔드 투 엔드 방식으로 훈련된 합성곱 신경망으로 구성되어 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 다중 스케일 열화상 이미지 향상 방법들보다 우수한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 실험 데이터셋에 대한 성능 분석 결과 이미지 품질 지표가 일관되게 개선되었으며, 이는 캐스케이드 융합 설계가 스케일 간 견고한 일반화를 가능하게 하고 교차 스케일 표현 학습을 더 효율적으로 수행하는 데 기여하는 것을 보여준다.

영문 초록

This study introduces a novel cascade fusion architecture aimed at enhancing thermal images across various scale conditions. The processing of thermal images at multiple scales has been challenging due to the limitations of existing methods that are designed for specific scales. To overcome these limitations, this paper proposes a unified framework that utilizes cascade feature fusion to effectively learn multi-scale representations. Confidence maps from different image scales are fused in a cascaded manner, enabling scale-invariant learning. The architecture comprises end-to-end trained convolutional neural networks to enhance image quality by reinforcing mutual scale dependencies. Experimental results indicate that the proposed technique outperforms existing methods in multi-scale thermal image enhancement. Performance evaluation results are provided, demonstrating consistent improvements in image quality metrics. The cascade fusion design facilitates robust generalization across scales and efficient learning of cross-scale representations.

목차

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 딥러닝 네트워크 기본 모듈
Ⅲ. 캐스케이드 융합 네트워크 구조
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References

키워드

해당간행물 수록 논문

참고문헌

교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!

신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.

바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!

교보e캐시 1,000원
TOP
인용하기
APA

이경재(Kyung-Jae Lee). (2024).캐스케이드 융합 기반 다중 스케일 열화상 향상 기법. 한국전자통신학회 논문지, 19 (1), 301-308

MLA

이경재(Kyung-Jae Lee). "캐스케이드 융합 기반 다중 스케일 열화상 향상 기법." 한국전자통신학회 논문지, 19.1(2024): 301-308

결제완료
e캐시 원 결제 계속 하시겠습니까?
교보 e캐시 간편 결제