초해상도

영어	Super Resolution
분류	컴퓨터 비전
목적	저해상도 -> 고해상도
기술	CNN, GAN, Diffusion

'''초해상도'''(Super Resolution)는 저해상도 이미지를 고해상도로 복원하는 [[딥러닝]] 기술입니다. == 개요 == 초해상도는 이미지의 해상도를 인위적으로 높이면서 세부 정보를 복원합니다. 단순 보간과 달리, AI가 학습한 패턴을 기반으로 디테일을 생성합니다. 영상 복원, 의료 영상, 위성 이미지 등에 활용됩니다. == 업스케일링 비율 == * 2x: 가로세로 2배 * 4x: 가로세로 4배 * 8x 이상: 극단적 업스케일링 == 주요 모델 == === SRCNN (2014) === * 최초의 딥러닝 SR * 3층 CNN * 기초 연구 === ESPCN === * 서브픽셀 컨볼루션 * 효율적 업스케일링 === SRGAN (2017) === * GAN 기반 * 사실적 디테일 * 지각적 손실 === ESRGAN === * SRGAN 개선 * 더 나은 품질 * 많이 사용됨 === Real-ESRGAN === * 실제 열화 대응 * 노이즈, 압축 처리 * 실용적 === Stable Diffusion Upscaler === * Diffusion 기반 * 고품질 업스케일 == 손실 함수 == === 픽셀 손실 === * MSE, L1 * 선명도 부족 === 지각적 손실 === * VGG 특징 비교 * 인지적 품질 === 적대적 손실 === * GAN Discriminator * 사실적 텍스처 == 활용 분야 == === 영상 복원 === * 오래된 영상/사진 * 저화질 콘텐츠 * 4K 변환 === 의료 === * MRI, CT 향상 * 진단 정확도 === 위성/항공 === * 위성 이미지 * 지도 제작 === 보안 === * CCTV 향상 * 얼굴 인식 === 게임 === * NVIDIA DLSS * AMD FSR * 실시간 업스케일링 == 평가 지표 == * PSNR (픽셀 정확도) * SSIM (구조적 유사도) * LPIPS (지각적 유사도) * FID (생성 품질) == 한계 == * 환각 (없는 디테일 생성) * 아티팩트 * 극단적 업스케일 한계 == 관련 문서 == * [[딥러닝]] * [[GAN]] * [[컴퓨터 비전]] * [[이미지 복원]] [[분류:인공지능]] [[분류:컴퓨터 비전]] [[분류:이미지 처리]]