선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서, 본 논문에서는 먼저, 오류 블록을 경계선 정합 알고리즘을 사용하여 오류 블록의 주변과 가장 유사한 블록을 이전 프레임에서 찾아 교체한 후, 교체된 블록의 화질을 개선하기 위해, 인접한 블록들에서 추출된 isophote 정보를 사용하여 유전자 알고리즘으로 블록 내의 isophote를 재구성하는 방법을 제 안 한다. 여기서, isophote는 같은 밝기 값을 가지는 곡선으로 에 지로 영상을 표현하는 것과 달리 명암에 변하지 않고 완벽하게 영상을 표현할 수 있고, 영 삼의 회전이나 이동 그리고 단조로운 밝기 변화에 변화하지 않는 속성을 가지고 있다.
- 본 논문에서는 isophote 제약 조건을 가진 유전자 알고리즘 기반의 효율적인 오류 은닉 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 오류 은닉 문제는 isophote 제약 조건을 가진 적합도 함수를 유전자 알고리즘을 사용하여 최소화하는 최적화 문제로 모델링된다.
- 제안된 방법에서 영상은 일정한 픽셀값의 연결 성분들에 기반 한 isophote들로 분해된다고 생각한다. 본 논문에서는 교체된 블록의 화질을 개선하기 위해, 전송 오류로 끊어진 isophote들을 유전자 알고리즘을 사용하여 부드럽게 연결한다. 추가적으로, 유전자 알고리즘은 큰 해 공간 전역에서 최적 해를 찾을 수 있고, 도메인에 독립적이며, 비선형적이고 강건한 특징이 있다.
- 블록의 재구성은 오류에 의해 끊어진 isophote들을 부드럽게 연결 하는 것이다. 본 논문은 끊어진 isophote들을 연결하기 위해, isophote 제약조건을 사용한 최적화 문제로 표현한다. Isophote들을 부드럽게 연결한다는 것은 1) isophote 곡률을 보호하고, 2) 원래 픽셀의 밝기 값을 보호하고, 3) 가능한 한 부드럽게 해야 한다.
가설 설정
- term! : 복원할 픽셀값은 인접한 픽셀들의 평균값과 유사해야 한다.
- term2 : 복원할 픽셀값은 가능한 한 부드러워야 하고, isophote 곡률은 작아야 한다.
- term3 : 복원할 픽셀의 isophote 곡률은 그와 인접한 픽셀 들의 isophote 곡률 평균과 유사해야 한다.
- [6, 7]. 제안된 방법에서 영상은 일정한 픽셀값의 연결 성분들에 기반 한 isophote들로 분해된다고 생각한다. 본 논문에서는 교체된 블록의 화질을 개선하기 위해, 전송 오류로 끊어진 isophote들을 유전자 알고리즘을 사용하여 부드럽게 연결한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.