Abstract:
전자 장치가 개시된다. 전자 장치는, CNN(Convolution Neural Network) 학습(training)된 가중치(weight) 매트릭스가 저장된 메모리, 이미지가 수신되면, 이미지의 각 픽셀을 구성하는 색성분들을 나타내는 매트릭스들을 하나의 통합 매트릭스로 변환하는 프로세서, 프로세서에서 변환된 통합 매트릭스를 이용하여 이미지에 대한 필터링을 수행하는 이미지 프로세서 및 프로세서의 제어에 따라, 이미지 프로세서의 필터링 결과를 출력하는 디스플레이를 포함한다.
Abstract:
전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법이 개시된다. 구체적으로, 본 개시는 원본 영상으로부터 원본 영상보다 작은 비트 수를 가지는 복수의 서브 영상을 획득하고, 복수의 서브 영상에 포함되는 객체들의 형태에 대한 정보를 바탕으로 합성 영상을 획득함으로써, 피사체에 대한 높은 시인성을 확보할 수 있도록 하는 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
Abstract:
A method and an apparatus for converting resolution of images are provided to solve a problem that because a point spread function in the same direction is used during a resolution conversion process, RF components cannot be properly reflected, degrading picture quality. An edge detecting unit(340) detects an edge region from an inputted low-resolution video frame and the direction of the edge region to generate edge map and edge direction information. A directional function generating unit(350) generates a directional point spread function based on the generated edge map and edge direction information. An initial interpolation unit(310) interpolates the inputted low-resolution video frame into a high-resolution video frame. A residual calculating unit generates a residual term by using the inputted low-resolution video frame, the high-resolution video frame and the directional point spread function. An updating unit performs updating on the interpolated high-resolution video frame according to results obtained by comparing the residual term and a certain threshold value.
Abstract:
서로다른색역을가지는제1 영상및 제2 영상을획득하고, 제2 영상에대한화이트포인트에관한정보및 색역에관한정보중 적어도하나를획득하고, 획득된정보에기초하여, 제1 영상을보정하고, 보정된제1 영상및 제2 영상의색상정보의대응관계에기초하여, 메타데이터를생성하는, 메타데이터를생성하는방법이개시된다.