| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 퍼지 메트릭을 구하는 단계는, 여기서 심볼■는 t-norm 최소값에서는 Τmin, t-norm 곱에서는 Τprod, Lukasieviez t-norm (a■b = max {a + b - 1, 0})에서는 ΤLuk로 표현되고, 세 개 이상의 t-norm들이 퍼지 논리에 공통으로 사용되고, 그들은 a∧b ≥ a · b ·≥ L(a, b)를 만족하며, 상기 퍼지 메트릭 Ψ공간이 정렬된 triple (S, Ψ, ■)라 부르며, 여기에서 S는 비어있지 않은 집합이며, 모든 s1, s2 ∈S에 대해, 다음의 세 요구조건들(R1 ~ R3)R1 : Ψ(α, β, δ)(s1, s2,■) 〉0;R2 : Ψ(α, β, δ)(s1, s2,■) = 1 이기 위한, 필요충분 조건은 s1 = s2일 때;R3 : Ψ(α, β, δ)(s1, s2,■) = Ψ(α, β, δ)(s2, s1,■);을 만족시키는 것을 특징으로 하는, 비디오 디인터레이싱을 위한 로버스트 퍼지 양방향 필터링 기법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서, 상기 양방향 필터는, 이고,여기서 인수 αD, βD, αR, βR는 실가(real value)이고, δD, δR는 (⊥(s1, s2))α = 0을 회피하기 위해 가정된 작은 양수인 것을 특징으로 하는, 비디오 디인터레이싱을 위한 로버스트 퍼지 양방향 필터링 기법
|
