의사 참조 기반 위성영상 초해상화 방법 = Pseudo-Reference-based Satellite Image Super-Resolution|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

의사 참조 기반 위성영상 초해상화 방법 논문제출자 한 승 석 지 도 교 수 최 해 철 최근 접근이 제한되거나 위험한 지역을 효율적으로 관측할 수 있다는 이점 으로 인해 원격 감시(remote sensing, RS) 영상이 감시 및 정찰 임무에 활 용되고 있으며, 이 중에서도 광역 관측과 지속적인 운용이 가능한 위성영상 을 대상으로 한 연구가 꾸준히 이루어지고 있다. 감시 및 정찰 임무에서 영 상의 해상도는 분석 신뢰도에 중요한 영향을 미치며, 고해상도(high-resolu tion, HR) 영상은 보다 정확한 영상 분석을 가능하게 한다. 그러나 HR 위 성영상을 확보하는 데에는 운용 비용과 촬영 제약 등의 현실적인 한계가 존 재한다. 이에 따라 비교적 획득이 용이한 저해상도(low-resolution, LR) 위성영상에 초해상화(super-resolution, SR) 기법을 적용하여 영상의 해상 도를 향상시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. SR은 저해상도 영상으로부터 HR 영상을 재구성하는 것을 목표로 하며, 특 히 복잡한 패턴과 고주파 세부 정보가 풍부한 위성영상의 특성을 고려한 S R 신경망 설계가 필요하다. SR 신경망은 입력되는 영상의 수에 따라 단일 영상 초해상화(single image super-resolution, SISR)와 참조 기반 영상 초해상화(reference-based image super-resolution, RefSR)로 구분될 수 있다. 단일 LR 영상만을 입력으로 사용하는 SISR 기법은 손실된 세부 정보를 재구성하는 데 한계가 존재하며, 이로 인해 제한된 재구성 결과를 도 출한다. 반면, RefSR은 외부의 HR 참조(reference, Ref) 영상을 활용함으 로써 SISR 대비 우수한 재구성 성능을 나타내지만, LR 영상과 의미적으로 유사하고 구조적으로 정밀하기 정렬된 Ref 영상을 확보하는 것에 제약이 존 재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 외부 Ref 영상 없이도 고품 질의 HR 위성영상을 재구성할 수 있는 의사 참조 기반 위성영상 초해상화 (pseudo-reference-based satellite image super-resolution, PRefSR) 신경망을 제안한다. PRefSR은 의사 참조 생성기(Pseudo-Reference Gen erator, PRG), 정제된 참조 융합 주의(Distillation Fusion Attention, DF A) 모듈, 참조 기반 특징 융합(Reference-aided Feature Aggregation, R aFA) 모듈로 구성된다. PRG는 입력 LR 영상으로부터 의사 참조(pseudo- reference, PRef) 영상을 생성하여 손실된 고주파 정보를 보완할 수 있는 단서를 제공하며, DFA는 각 특징의 신뢰도를 학습적으로 평가하여 유용한 정보를 강조함으로써 특징 표현 품질을 향상시킨다. 마지막으로 RaFA는 L R과 PRef로부터 추출된 강화된 특징들을 효과적으로 융합하여 최종 SR 영 상을 재구성한다. 위성영상 벤치마크 데이터셋을 활용한 실험 결과, 제안 방법인 PRefSR은 정량적 지표와 정성적 시각 품질 측면 모두에서 최신 기법(state-of-the- art, SOTA) 대비 우수한 성능을 보인다.

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의사 참조 기반 위성영상 초해상화 방법 논문제출자 한 승 석 지 도 교 수 최 해 철 최근 접근이 제한되거나 위험한 지역을 효율적으로 관측할 수 있다는 이점 으로 인해 원격 감시(remo...

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