최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국방송공학회 2015년도 추계학술대회, 2015 Nov. 06, 2015년, pp.81 - 83
배성호 (한국과학기술원 전기 및 전자 공학과) , 김문철 (한국과학기술원 전기 및 전자 공학과)
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
무엇을 만족시키는 객관적 IQA 방법이 연구되어 왔는가? | 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)방법은 영상 화질 최적화 문제해결을 목적으로 하는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 매우 중요하게 사용된다. 이를 위해, 저복잡도, 고성능 및 좋은 수학적 특성(예를 들어, 척도성(metricability), 미분가능성(differentiability) 및 볼록 성질(convexity))을 모두 만족시키는 객관적 IQA 방법이 활발히 연구되어 왔다. 그러나, 위해 위에서 언급한 좋은 수학적 특성을 가지는 대부분의 객관적 IQA 방법들은 좋은 수학적 특성을 만족시키기 위해 상당한 예측성능의 감소를 초래했다. | |
객관적 IQA 방법은 영상 복원 문제에 있어서 무엇에 적용될 수 있는가? | 예를 들어, 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA) 방법은 영상 처리 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 획득된 복원 영상의 화질을 쉽고 빠르게 측정하기 위한 척도로 사용된다[2], [3]. 또한, 객관적 IQA 방법은, 영상 복원 문제에 있어서 인지적으로 높은 화질 영상을 복원할 때 영상 화질 최적화 문제의 목적함수 또는 사전지식으로 사용되거나, 계산 복잡도를 줄이기 위한 국부-선택적인 영상복원 방법에 적용될수 있다[4]. | |
새로운 FR-IQA 방법의 장점은? | 또한 제안 FR-IQA 방법은 MSE, MoSSIM 및 PAMSE 대비 향상된 영상 화질 예측력을 가진다. 제안 방법은 매우 단순한 기울기 연산자를 이용해 만들어 졌기 때문에, 계산 복잡도 면에서도 매우 빠른 계산 속도를 보인다는 장점이 있다. |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.