테라헤르츠(THz)파는 0.1~10 THz의 주파수 범위에 해당하는 전자기파이며, THz 이미징은 보안 검색, 생의학 분야, 재료의 비파괴 검사 등 다양한 응용 분야에서 활용된다. 그러나 THz 영상은 THz파의 긴 파장으로 인해 해상도가 낮다. 따라서 THz 영상의 해상도를 향상시키는 것은 현재 활발히 연구되는 주제 중 하나이다. 본 연구에서는 THz 영상 초해상도를 해결하기 위해 U-Net의 개선 버전인 J-Net이라는 새로운 네트워크 아키텍처를 제안한다. 이는 저해상도(LR) 영상 특징을 추출하고 LR 영상을 고해상도(HR) 영상으로 효율적으로 사상(mapping)하는 데 사용할 수 있는 단순한 베이스라인 블록을 활용한다. 모든 학습은 DIV2K+Flickr2K 데이터셋을 사용하여 수행하였으며, 정량적 비교를 위해 피크 신호 대 잡음비(PSNR)를 사용하였다. 다른 THz 영상 초해상도 방법들과의 비교에서 JNet은 32.52 dB의 PSNR을 달성하였고, 다른 기법들보다 1 dB 이상 우수하였다. J-Net은 다른 방법들에 비해 실제 THz 영상에서도 더 뛰어난 성능을 보인다. 실험 결과, 제안된 J-Net은 다른 THz 영상 초해상도 방법에 비해 더 높은 PSNR과 시각적 개선을 달성함을 보여준다.

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