수학적 모델을 넘어 DL 기반 고해상도 이미지 복원 체계 구축

Context

Wiener Filtering 등 고전적 신호 처리 방식의 도메인 지식 의존성과 복잡한 실세계 노이즈 처리 한계 분석. 수학적 정식화가 어려운 이미지 열화 상황에서 픽셀 수준의 단순 복원으로는 인지적 품질 향상에 제약이 존재함.

Technical Solution

• CNN 기반의 특성 추출을 통한 데이터 주도형 이미지 매핑 구조 설계
• ESRGAN 등 GAN 아키텍처 도입을 통한 고주파 성분 복원 및 지각적 품질 강화
• SwinIR 등 Vision Transformer 적용으로 전역적 문맥 파악 및 픽셀 간 상관관계 최적화
• Diffusion Model을 통한 점진적 노이즈 제거 기반의 초고해상도 생성 로직 구현
• LPIPS 및 FID 등 딥러닝 특성 기반 메트릭을 활용한 인지적 유사도 검증 체계 구축
• IMDN 및 RFDN 구조 최적화를 통한 60+ FPS 실시간 추론 성능 확보