고주파 보강 및 스타일 전이를 적용한GLEAN 기반 위성 영상 초해상화 기법
GLEAN-Based Satellite Image Super-Resolution with High-Frequency Enhancement and Style Transfer
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초록
초해상화는 저해상도 영상을 고해상도로 변환하는 기술이며, 위성 영상에서 세부 객체를 정밀하게 분석하기 위해 고배율 복원이점점 요구되고 있다. 본 연구는 8배 초해상화를 위해 GLEAN 기반 모델에 고주파 정보 보강 HFM 모듈을 추가하고, StyTr2 트랜스포머를 후처리로 적용하는 방법을 제안한다. 또한, MSE 손실과 소벨 엣지 기반 손실을 결합하여 픽셀 차이 최소화와 구조적 유사성보존을 동시에 추구한다. 실험 결과, 제안 모델은 PSNR, SSIM, LPIPS 지표에서 기존 모델을 능가하였으며, 건물, 차량, 도로 표지등 세부 객체의 선명도와 질감 복원에서 우수한 시각적 성능을 보였다.
Abstract
Super-resolution enhances low-resolution images into high-resolution ones, crucial for detailed satellite imageryanalysis. This study introduces an 8× super-resolution method, improving a GLEAN-based model with aHigh-Frequency Modulation (HFM) module and StyTr2 transformer post-processing. It uses MSE and Sobeledge-based loss to balance pixel accuracy and structural integrity. Experiments show the model outperformsothers in PSNR, SSIM, and LPIPS, excelling in restoring fine details like buildings, vehicles, and road signs.