딥러닝 기반 영상 부/복호화 및 인지화질 자동측정 기술 연구 및 개발

2022과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 4K/8K UHD, Light Field, 360 VR 등 대용량 영상의 전송·저장 부담을 줄이기 위해 딥러닝 기반 영상압축과 인지화질 자동측정을 결합하는 통합 영상 부/복호화 네트워크 개발 과제임. 연구 목표는 동일 인지화질에서 부호화 효율 향상에 있음. 핵심 연구 내용은 엔트로피 모델 기반 단일신경망 영상압축 네트워크 개발, PSNR·SSIM 한계를 보완하는 인지화질 자동측정 지표 개발, 두 기술 통합을 통한 고화질 복원영상 생성임. 기대 효과는 영상압축 분야 기술적 Breakthrough, 국제 표준기술 적용 가능성, 인코더/트랜스코더 및 단말 코덱 시장 경쟁력 강화, 주파수 자원 활용 효율 개선을 통한 신규 서비스 촉진 가능성에 있음.
영상압축인공지능딥러닝영상인지화질측정엔트로피모델 기반 오토인코더영상압축 표준화Image and Video CodingArtificial IntelligenceDeep LearningPerceptual Visual Quality AssessmentEntropy model based Auto-encodeMPEG and ITU Standardization for Video Coding
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
한양대학
과제 수행연도
2022
과제 수행기간
2020.06.01 ~ 2023.02.28
과제 고유번호
1711166718
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
50,000,000
정부지원연구개발비
50,000,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관한양대학대학경기도
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL