Non-blind 초해상도 및 데이터 카운팅을 통한 OLED 열화 복원 알고리즘
OLED Degradation Compensation Using Non-Blind Super-Resolution with Data Counting
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초록
본 논문은 단일 영상 초해상도를 OLED 열화 보상에 적용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존연구는 고해상도(HR)–저해상도(LR) 쌍 데이터가 필요하지만, 실제 환경에서는 확보가 어렵다. 본논문은 OLED 전류 누적량 기반 데이터 카운팅 방식을 활용해 HR–LR 쌍을 실세계 조건에서 획득하고, 메모리 절감과 보상 효율 향상을 위한 활용 방안을 제시한다. 고배율 초해상도에서 안정적 성능을 보이는 SRFBN을 기반으로, 복원 과정을 저배율 단계로 분할해 학습하는 순차적 업스케일링(sequential up-scaling) 전략을 도입하였다. 이를 통해 최대 16배 초해상도를 구현하고 메모리사용량을 기존 대비 1/256로 줄였으며, 공개 데이터셋과 실제 OLED 열화 실험을 통해 성능을 검증하였다. 제안 모델은 PSNR 54.87, SSIM 0.99라는 우수한 성능을 달성했으며, 특히 복잡한 구조의 데이터셋에서 강점을 보였다. 결론적으로 본 연구는 실세계 HR–LR 기반 초해상도의 가능성을입증하고, 순차적 업스케일링의 실용성을 확인하였다.
Abstract
While Single Image Super-Resolution (SISR) using paired High-Resolution (HR) and Low-Resolution (LR) datasets is effective, obtaining these pairs in real-world scenarios is a challenge. We address this by applying SR to 'Data Counting for OLED Degradation Compensation,' a domain where acquiring such real-world datasets is feasible. This approach uses SR to efficiently reduce the large amount of data required for the counting-based compensation method, which tracks image accumulation to counter OLED deterioration. For our task, we selected the most suitable model and employed a Sequential Up-scaling technique to effectively implement high-magnification SR.