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딥러닝을 이용한 디지털 홀로그램의 고해상도 변환
Digital Hologram Super-Resolution by using Deep Learning 원문보기

한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회, 2019 May 23, 2019년, pp.347 - 348  

김우석 (광운대학교) ,  이재은 (광운대학교) ,  김동욱 (광운대학교) ,  서영호 (광운대학교)

초록
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본 논문에서는 딥러닝을 사용하여 저해상도의 디지털 홀로그램을 고해상도로 변환하는 방법을 제안한다. 홀로그램의 크기를 축소한 뒤, 축소된 홀로그램을 분할하여 데이터 세트를 생성하였다. 생성한 데이터 세트를 이용하여 네트워크 모델을 훈련시켰으며, 31dB 이상의 결과를 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a method to increase the resolution of a digital hologram by using deep learning. We reduced the size of holograms for training super-resolution algorithm and created a dataset using a subset of them. We trained the network model with the generated dataset and confirmed the...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 고해상도의 디지털 홀로그램을 생성하기 위하여 딥러닝을 사용해 그 결과를 살펴보았다. 기존에 SR 분야에서 사용하는 모델을 사용하여 평균적으로 31dB이상의 정확도를 확인하였으며, 고해상도의 홀로그램으로 변환하는데 있어서 딥러닝 모델을 사용하는 방법이 유효함을 확인 할 수 있다.
  • 본 논문에서는 저해상도로부터 고해상도의 디지털 홀로그램을 딥러닝 모델을 사용하여 얻는 방법을 제안한다. 2장에서는 실험의 구조와 사용된 데이터 및 네트워크 구조에 대해 설명하고, 3장에서 실험의 구체 내용에 대해 설명한다.
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