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상향 샘플링 시스템에 의해 수행되는 상향 샘플링 방법에 있어서,대칭 구조의 네트워크에서 이미지가 레이어(layer)들을 통과함에 따라 각각의 레이어마다 이미지의 해상도를 다운 샘플링(downsampling)하는 인코딩(Encoding) 단계; 및 상기 레이어들에 대하여 다운 샘플링됨에 따라 결과로 출력된 특징 맵(feature map)을 상향 샘플링하여 이미지의 해상도를 복원하는 디코딩(Decoding) 단계를 포함하는 상향 샘플링 방법
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제1항에 있어서,상기 디코딩 단계는, 특징 맵 복원 정보와 이미지 복원 기법이 적용된 TGV(Total Generalized Variations) 기반의 상향 샘플링을 수행하는 단계를 포함하는 상향 샘플링 방법
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제2항에 있어서,상기 디코딩 단계는, 투영(Projection)을 통해 기 설정된 기준 이하의 화질의 맵(map)과 기 설정된 기준 이상의 화질의 맵의 차이를 계산하고, 쌍선형 보간법(bilinear interpolation)을 통해 인코딩 과정에서 가공된 맵과 동일한 크기의 예비 결과를 획득하는 단계를 포함하고,상기 가공된 맵은 이미지가 복원될 때 노이즈로 나타나는 영역을 의미하는상향 샘플링 방법
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제2항에 있어서,상기 디코딩 단계는, 컨벡스 최적화(convex optimization) 모델을 적용한 수학식 1()을 통하여 상기 상향 샘플링을 수행하는 단계를 포함하고, 는 이미지의 충실도(fidelity)이고, 는 전역 최적화(global optimization)를 계산하기 위한 가중치로 사용되고, 는 정규화(regularization) 부분을 의미하는 상향 샘플링 방법
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제2항에 있어서,상기 디코딩 단계는, 상기 수학식 1에 k-order 함수를 도입하고 서로 다른 채널(channel)의 정보를 통합하여 텍스처의 끊김(discontinuities)을 유지하기 위한 k-order TGV를 적용하여 TGV 기반의 상향 샘플링 모델을 구성하는 단계
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제1항에 있어서,상기 디코딩 단계는,primal-dual scheme으로 사용된 두 개의 변수를 볼록-오목 안장 점(convex-concave saddle-point)에 적용하여 상향 샘플링을 수행하는 단계를 포함하는 상향 샘플링 방법
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