비부표본 윤곽선 변환의 적외선 영상 초고해상도 방법 및 장치

비부표본 윤곽선 변환과 이중 희소 사전을 이용한 적외선 초고해상도

본 기술은 훈련용 저해상도·고해상도 적외선 이미지를 비부표본 윤곽선 변환해 원시 희소 사전 쌍을 학습하고, 원시 복원 결과의 잔차로 잔여 희소 사전 쌍을 추가 학습한 뒤, 두 사전 쌍을 모두 참조해 저해상도 적외선 영상을 고해상도로 복원하는 초고해상도 방법 및 장치입니다.

적외선 열화상 카메라는 하드웨어 한계로 해상도가 매우 낮아 후속 분석이 실패하는 경우가 많았습니다. 기존 학습 기반 초고해상도 기법은 학습된 사전이 비구조적이고 단순한 미분 필터로는 영상 특징을 충분히 표현하지 못했으며, 사전 쌍 하나만으로는 만족스러운 복원 결과를 얻기 어려운 한계가 존재했습니다.

본 기술은 방향성 다중 스케일 표현이 가능한 비부표본 윤곽선 변환으로 계수 블록을 만들어 희소 사전을 구조화하고, 원시 사전 쌍이 놓친 고주파 성분을 잔여 사전 쌍으로 한 번 더 보완합니다. 테스트 단계에서는 바이큐빅 확대 영상에 추정 고주파 맵과 추정 잔여 영상을 차례로 통합해 최종 고해상도 적외선 영상을 얻습니다. 보안 감시, 국방 정찰, 생체 의료용 열화상 장비에 적용될 수 있어 고가의 고해상도 적외선 센서 없이도 표적과 열 분포를 세밀하게 식별할 수 있습니다.

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Key Features:

• 훈련 LR IR 이미지를 비부표본 윤곽선 변환하여 훈련 저해상도 계수 블록을 만들고 훈련 고주파 맵에서 훈련 고해상도 계수 블록을 형성하는 단계
• 훈련 계수 블록들을 이용하여 원시 저해상도 희소 사전과 원시 고해상도 희소 사전을 생성하는 원시 희소 사전 생성 단계
• 훈련 HR IR 이미지와 추정 훈련 HR IR 이미지로 훈련 잔여 IR 이미지를 만들어 잔여 고해상도·저해상도 희소 사전을 형성하는 단계
• 테스트 LR IR 이미지의 희소 표현으로 추정 원시 HR IR 이미지를 만들고 추정 잔여 IR 이미지와 통합하여 최종 HR IR 이미지를 형성하는 단계

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