[보고서]6U급 초소형위성 탑재용 광학카메라 및 영상 해상도 향상기법 연구

김선주

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6U급 초소형위성 탑재용 광학카메라 및 영상 해상도 향상기법 연구
6U CubeSat Payload Camera and Image Resolustion Enhancement 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	한국항공우주연구원 Korea Aerospace Research Institute
연구책임자	김선주
참여연구자	조영현 , 강재연 , 오승욱 , 안상헌 , 신창하 , 양세종
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2017-01
주관부처	미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning
등록번호	TRKO201700000260
DB 구축일자	2017-09-20
DOI	https://doi.org/10.23000/TRKO201700000260

초록

Ⅳ. 연구개발결과
비 딥러닝 기반의 영상 초고해상도 기술의 경우 MATLAB을 이용하여 소프트웨어를 개발하였다. 딥러닝 기반 기술의 경우는 Caffe를 이용하여 소프트웨어를 개발하였다. 딥러닝을 이용한 영상 초고해상도 방법이 월등히 좋은 성능을 보인다.

Abstract

목차 Contents

표지 ... 1제 출 문 ... 2요 약 문 ... 3SUMMARY ... 4CONTENTS ... 5목차 ... 6제1장 서론 ... 7 제1절 연구개발의 필요성 ... 7 제2절 연구개발의 목표 및 내용 ... 8 1. 연구개발의 최종목표 ... 8 2. 연구개발의 내용 ... 8 3. 연구개발의 추진일정 ... 8제2장 국내외 기술개발 현황 ... 9 제1절 비 딥러닝 기반의 영상 해상도 향상기법 현황 ... 9 1. 웨이블릿 변환을 이용 ... 9 2. 학습 예제 기반 ... 10 3. 다중 이미지 이용 ... 11 제2절 딥러닝 기반의 영상 해상도 향상기법 현황 ... 12 1.Super-Resolution Convolutoinal Neural Network ( SRCNN) ... 12 2. Very Deep convolutional network for image Super-Resolution (VDSR) ... 13 3.Efficient Sub-Pixel Convolutional neural Network ( ESPCN) ... 13 제3절 영상 해상도 향상기법 성능 비교 ... 14제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 15 제1절 비 딥러닝 기반의 단일 영상 해상도 향상기법 연구 ... 15 제2절 딥러닝 기반의 단일 영상 해상도 향상기법 연구 ... 17 1. 네트워크 구조 변화 ... 17 2. 학습 데이터셋 변화 ... 18 3. 목적 함수 변화 ... 21 4. 결과 ... 22 제3절 다중 영상 해상도 향상기법 연구 ... 25제4장 연구개발목표 달성도 및 대외기여도 ... 28제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 29제6장 참고문헌 ... 30끝페이지 ... 32

연구자의 다른 보고서 :

참고문헌 (25)

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