KR20220145567A - 고해상도 프레임 생성 장치 - Google Patents

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Abstract

본 기술에 의한 고해상도 프레임 생성 장치는 기준 프레임과 기준 프레임에 이웃하는 다수의 주변 프레임을 합성하여 다수의 정렬 프레임을 생성하는 다수의 정렬 모듈; 및 다수의 정렬 프레임과 기준 프레임으로부터 기준 프레임에 대응하는 고해상도 프레임을 생성하는 복원 모듈을 포함한다.

Description

고해상도 프레임 생성 장치{DEVICE FOR GENERATING HIGH-RESOLUTION FRAME}
본 기술은 저해상도 프레임으로부터 고해상도 프레임을 생성하는 장치에 관한 것이다.
종래의 고해상도 프레임 생성 장치는 저해상도의 프레임과 그 주변 프레임을 이용하여 고해상도의 프레임을 생성한다.
그러나 종래의 고해상도 프레임 생성 장치는 인접한 프레임을 단순 결합하여 고해상도 프레임을 생성한다.
그러나 이러한 방식으로 생성된 고해상도 프레임은 자연스럽지 못한 흔적(artifact)이 다수 생성되어 고해상도 프레임의 품질이 저하되는 문제가 있다.
US 6650704 B1 US 2020/0294217 A1
본 기술은 품질이 향상된 고해상도 프레임 생성 장치를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 고해상도 프레임 생성 장치는 기준 프레임과 기준 프레임에 이웃하는 다수의 주변 프레임을 합성하여 다수의 정렬 프레임을 생성하는 다수의 정렬 모듈; 및 다수의 정렬 프레임과 기준 프레임으로부터 기준 프레임에 대응하는 고해상도 프레임을 생성하는 복원 모듈을 포함한다.
본 기술에 의한 고해상도 프레임 생성 장치는 기준 프레임의 구조 정보와 주변 프레임의 세부 정보를 합성하여 정렬 프레임을 생성함으로써 고해상도 프레임의 품질을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 고해상도 프레임 생성 장치를 나타내는 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 정렬 모듈을 나타내는 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 복원 모듈을 나타내는 블록도.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 개시한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 고해상도 프레임 생성 장치(1000)를 나타내는 블록도이다.
본 실시예에 의한 고해상도 프레임 생성 장치(1000)는 기준 프레임과 기준 프레임에 이웃하는 다수 (예를 들어, 2N 개)의 프레임을 이용하여 기준 프레임에 대응하는 고해상도 프레임을 생성한다(N은 자연수).
고해상도 프레임 생성 장치(1000)는 N개의 정렬 모듈(100)과 복원 모듈(200)을 포함한다.
도 1에서 N은 2 이상의 자연수이다.
도 1에서 N번 프레임을 기준 프레임으로 지칭하고 기준 프레임에 이웃하는 2N개의 프레임을 주변 프레임으로 지칭할 수 있다.
N개의 정렬 모듈(100)은 모두 실질적으로 동일한 구성을 가지며 각각 기준 프레임과 주변 프레임 중 하나를 입력받아 대응하는 정렬 프레임을 출력한다.
복원 모듈(200)은 기준 프레임과 2N개의 정렬 프레임을 입력받아 기준 프레임에 대응하는 고해상도 프레임을 생성한다.
기준 프레임과 2N개의 정렬 프레임은 연접되어 복원 모듈(200)에 입력될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 정렬 모듈(100)을 나타내는 블록도이다.
정렬 모듈(100)은 제 1 정보 추출부(110), 제 2 정보 추출부(120), 정보 합성부(130)를 포함한다.
제 1 정보 추출부 (110)는 기준 프레임을 인코딩하여 제 1 특징 정보를 추출한다.
제 1 특징 정보는 기준 프레임의 구조 정보에 연관된 특징 정보이다.
제 2 정보 추출부(120)는 주변 프레임을 인코딩하여 제 2 특징 정보를 추출한다.
제 2 특징 정보는 기준 프레임의 구조 정보 외에 주변 프레임에 포함되는 세부 정보와 연관된다.
정보 합성부(130)는 제 1 특징 정보와 제 2 특징 정보를 합성하여 정렬 프레임을 생성한다.
본 실시예에서 정보 합성부(130)는 제 1 특징 정보와 제 2 특징 정보를 혼합하는 레지듀얼 블록(140)과 레지듀얼 블록(140)의 출력으로부터 정렬 프레임을 재구성하는 디코더(150)를 포함한다.
디코더(150)는 레지듀얼 블록(140)을 거치지 않고 제 1 특징 정보와 제 2 특징 정보를 추가로 제공받을 수 있다.
본 실시예에서 제 1 정보 추출부(110), 제 2 정보 추출부(120), 레지듀얼 블록(140), 디코더(150)는 각각 CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 신경망 회로로 구현될 수 있다.
이때 제 1 정보 추출부(110), 제 2 정보 추출부(120), 레지듀얼 블록(140), 디코더(150)는 각각 하나 또는 둘 이상의 신경망 회로로 구현될 수 있으며 이는 통상의 기술자에 의해 다양한 설계 변경이 가능하다.
본 실시예에서는 기준 프레임을 필터링하여 구조 정보 추출부(110)에 제공하는 필터(10)를 더 포함할 수 있다.
필터(10)는 학습 동작 시 사용된다.
필터(10)는 예를 들어 3x3 크기의 중간 필터로서 기준 프레임을 블러링하여 제 1 정보 추출부(110)에 제공한다.
학습 단계에서는 다음 수학식 1의 제 1 손실 함수(L1)를 최소화하도록 신경망에 대한 학습 동작을 진행한다.
Figure pat00001
수학식 1에서 A1은 기준 프레임과 하나의 주변 프레임을 도 2에 입력하였을 때 출력된 정렬 프레임 값을 나타내고, AT는 이에 대응하는 참 값을 나타낸다. 본 실시예에서는 기준 프레임을 참 값으로 사용한다.
기준 프레임을 제 1 정보 추출부(110)에 그대로 입력하는 경우 정렬부(100)의 동작이 기준 프레임에만 의존하는 방식으로 학습될 수 있으므로 본 실시예에서는 학습 동작 시 기준 프레임을 필터링하여 제 1 정보 추출부(110)에 제공한다.
이에 따라 정렬부(100)는 기준 프레임 및 주변 프레임의 정보를 모두 이용하도록 학습될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 복원 모듈(200)을 나타내는 블록도이다.
복원 모듈(200)은 제 1 인코더(210) 및 제 1 디코더(220)를 포함한다.
제 1 인코더(210)는 기준 프레임과 2N개의 정렬 프레임을 입력받는다.
이때 기준 프레임과 2N개의 정렬 프레임은 연접된 후 제 1 인코더(210)에 제공될 수 있다.
제 1 인코더(210)는 입력된 프레임들을 인코딩하여 특징 데이터를 추출하고, 제 1 디코더(220)는 특징 데이터를 디코딩하여 고해상도 프레임을 생성한다.
복원 모듈(200)은 레지듀얼 블록(230)을 더 포함할 수 있다.
레지듀얼 블록(230)은 제 1 인코더(210)에서 출력된 특징 데이터를 처리하여 제 1 디코더(220)로 전달한다.
복원 모듈(200)은 지도 모듈(240)을 더 포함할 수 있다.
지도 모듈(240)은 제 2 인코더(241)와 제 2 디코더(242)를 포함하며 학습 단계에서 사용되어 복원 모듈(200)의 성능을 향상시킬 수 있다.
본 실시예에서 제 1 인코더(210), 제 1 디코더(220), 레지듀얼 블록(230), 제 1 인코더(241), 제 2 디코더(242)는 각각 CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 신경망 회로로 구현될 수 있다.
이들은 각각 하나 또는 둘 이상의 신경망 회로로 구현될 수 있으며 이는 통상의 기술자에 의해 다양한 설계 변경이 가능하다.
학습 동작 시 제 1 인코더(210)에는 기준 프레임과 2N개의 정렬 프레임이 연접되어 입력되며 제 1 디코더(220)에서는 이에 대응하는 고해상도 프레임(H1)이 출력된다.
학습 동작 시 제 2 인코더(241)에는 실제 고해상도 프레임(HT)이 입력되고, 제 2 디코더(242)에서는 고해상도 프레임(H2)이 출력된다.
제 1 디코더(220)에서 사용되는 가중치의 집합을 제 1 특징 맵(F), 제 2 디코더(242)에서 사용되는 가중치의 집합을 제 2 특징 맵(G)이라고 한다.
이때 복원 모듈(200)은 수학식 2의 제 2 손실 함수(L2)를 최소화하도록 학습된다.
Figure pat00002
전술한 바와 같이 정렬 모듈(100)과 복원 모듈(200)을 개별적으로 학습시킬 수 있다.
다른 실시예에서 정렬 모듈(100)과 복원 모듈(200)을 통합하여 학습시킬 수 있다.
이 경우 수학식 3의 전체 손실 함수(L)가 최소화되는 방향으로 학습 동작을 진행할 수 있다.
Figure pat00003
수학식 3에서 L1,k는 k번째 주변 프레임을 이용하는 정렬 모듈에서의 손실 함수를 나타낸다. k = N인 경우의 주변 프레임은 기준 프레임에 대응하므로, L1,N은 0이 된다.
본 발명의 권리범위는 이상의 개시로 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 권리범위는 청구범위에 문언적으로 기재된 범위와 그 균등범위를 기준으로 해석되어야 한다.
1000: 고해상도 프레임 생성 장치
100: 정렬 모듈
110: 제 1 정보 추출부
120: 제 2 정보 추출부
130: 정보 합성부
140, 230: 레지듀얼 블록
150: 디코더
200: 복원 모듈
210: 제 1 인코더
220: 제 1 디코더
240: 지도 모듈
241: 제 2 인코더
242: 제 2 디코더

Claims (10)

  1. 기준 프레임과 상기 기준 프레임에 이웃하는 다수의 주변 프레임을 합성하여 다수의 정렬 프레임을 생성하는 다수의 정렬 모듈; 및
    상기 다수의 정렬 프레임과 상기 기준 프레임으로부터 상기 기준 프레임에 대응하는 고해상도 프레임을 생성하는 복원 모듈
    을 포함하는 고해상도 프레임 생성 장치.
  2. 청구항 1에 있어서, 다수의 정렬 모듈은 각각
    상기 기준 프레임으로부터 제 1 특징 정보를 추출하는 제 1 특징 정보 추출부;
    상기 다수의 주변 프레임 중 하나로부터 제 2 특징 정보를 추출하는 제 2 특징 정보 추출부; 및
    상기 제 1 특징 정보와 상기 제 2 특징 정보를 합성하여 정렬 프레임을 생성하는 정보 합성부
    를 포함하는 고해상도 프레임 생성 장치.
  3. 청구항 2에 있어서, 상기 정보 합성부는
    상기 제 1 특징 정보와 상기 제 2 특징 정보를 혼합하는 레지듀얼 블록; 및
    상기 레지듀얼 블록의 출력으로부터 상기 정렬 프레임을 생성하는 디코더
    를 포함하는 고해상도 프레임 생성 장치.
  4. 청구항 3에 있어서, 상기 디코더는 상기 제 1 특징 정보와 상기 제 2 특징 정보를 추가로 입력받는 고해상도 프레임 생성 장치.
  5. 청구항 2에 있어서, 상기 정렬 모듈은 학습 동작 시 상기 기준 프레임을 필터링하여 상기 제 1 정보 추출부에 제공하는 필터를 더 포함하는 고해상도 프레임 생성 장치.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 복원 모듈은
    상기 기준 프레임과 상기 다수의 정렬 프레임을 인코딩하여 특징 데이터를 추출하는 제 1 인코더; 및
    상기 특징 데이터를 디코딩하여 상기 고해상도 프레임을 생성하는 제 1 디코더
    를 포함하는 고해상도 프레임 생성 장치.
  7. 청구항 6에 있어서, 상기 복원 모듈은 상기 제 1 인코더에서 출력된 상기 특징 데이터를 처리하여 상기 제 1 디코더에 제공하는 레지듀얼 블록을 더 포함하는 고해상도 프레임 생성 장치.
  8. 청구항 6에 있어서, 상기 복원 모듈은 지도 모듈을 더 포함하되, 상기 지도 모듈은 학습 동작 시 사용되어 상기 제 1 디코더의 계수를 조절하는데 관여하는 고해상도 프레임 생성 장치.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 지도 모듈은
    실제 고해상도 프레임이 입력되는 제 2 인코더; 및
    상기 제 2 인코더의 출력을 디코딩하여 고해상도 프레임을 출력하는 제 2 디코더
    를 포함하는 고해상도 프레임 생성 장치.
  10. 청구항 9에 있어서, 학습 동작 시 상기 제 1 디코더의 계수를 포함하는 제 1 특징 맵과 상기 제 2 디코더의 계수를 포함하는 제 2 특징 맵 사이의 거리를 포함하는 손실 함수를 최소화하는 고해상도 프레임 생성 장치.
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