Research on Generative Model-Based ISP with Physical and Structural Constraints and Implicit Neural Representation Fusion for Super-Resolution High-Fidelity Image Restoration and Compression
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113437
과학기술정보통신부
한국연구재단
동서대학교
이석호
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,463만원
6,463만원
기초연구
대학
부산광역시 사상구
전기/전자 > 영상/음향기기 > 카메라/캠코더
연구의 최종목표: 물리적·구조적 제약조건을 활용한 생성모델(Flow matching 모델)기반의 ISP 파이프라인의 개발 및 암시적 신경 표현 및 생성모델 기술을 융합하여 초사실적 고해상도 영상을 보장하는 영상 복원 및 영상 압축 기술의 개발. -이를 통해 기존의 수작업 기반 ISP 모듈을 학습형 ISP 모듈로 대체하여, 센서 한계로 인해 발생하는 노이즈,...
최근 소비자들은 스마트폰 선택 시 카메라 성능을 중요한 기준으로 고려하고 있으며, 이에 따라 스마트폰 카메라는 고화소화가 빠르게 진행되고 있다. 최근에는 보급형 스마트폰에도 1억 화소 이상의 이미지 센서가 탑재되고 있으나, 화소 수 증가에 따라 개별 픽셀의 크기가 작아지는 문제가 발생한다. 픽셀 크기가 작아지면 센서가 수집할 수 있는 광량이 감소하여 영상 ...
과학기술적 기대효과: 기존이 AI기반의 영상압축기술들은 주로 기존의 압축 프레임워크를 모방하면서 주로 신호의 엔트로피를 최소화하는 방향으로 개발되고 있는 것과 달리, 본 연구는 기존의 압축 프레임워크와 전혀 다른 패러다임의 프레임워크를 제안하여 영상압축분야에 새로운 연구방향을 제시할 것으로 기대된다. 영상복원의 경우도 암시적 신경망 표현과 생성모델을 융합한...