Resumen

En el arte de los medios digitales, la fuerza expresiva es una forma de arte importante de los medios. Este trabajo estudia las imágenes digitales que tienen el mismo efecto cuando se aplican al arte mediático. El objeto de investigación son las imágenes del arte mediático, y el efecto de aplicación del algoritmo propuesto está relacionado con las imágenes del arte mediático. El desarrollo de la tecnología de la imagen digital ha aportado cambios revolucionarios a las técnicas tradicionales de expresión del arte mediático. En este trabajo se propone una técnica de interpolación parcial de píxeles basada en una red neuronal convolucional. El entrenamiento supervisado de las redes neuronales convolucionales requiere predeterminar la entrada y la salida objetivo de la red, es decir, la imagen entera y la imagen fraccionada en este trabajo. Para resolver el problema de que no se puede obtener la muestra de subpíxeles, este trabajo analiza primero el principio de imagen de la imagen digital y propone un algoritmo de generación de muestras de subpíxeles basado en el filtro gaussiano de paso bajo y el muestreo polifásico. Desde la perspectiva de la optimización de la distorsión de la tasa, el propósito de la compensación del movimiento de los píxeles es mejorar la precisión de la predicción entre fotogramas. Por lo tanto, este trabajo define la compensación de movimiento de píxeles como un problema de regresión entre fotogramas, es decir, el proceso de mapeo de la muestra integral de píxeles de la imagen de referencia a la muestra de la imagen actual que se va a codificar. En este trabajo se propone un modelo de interpolación parcial de píxeles generalizado para la predicción bidireccional. La interpolación parcial de píxeles de la predicción bidireccional se considera un modelo de regresión binaria; es decir, el bloque integral de píxeles de referencia en dos direcciones se asigna al bloque actual que se va a codificar. Además, se estudia cómo aplicar las imágenes digitales entrenadas al diseño artístico de los medios de comunicación de forma más flexible y eficiente.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:red neuronal convolucional, imagen de arte multimedia, compensación de movimiento de píxeles, papel, imagen digital, predicción bidireccional, técnicas de interpolación de píxeles, bloque de referencia de píxeles, problema de regresión entre fotogramas, propósito de los píxeles
• Keywords:convolutional neural network, media art image, pixels motion compensation, paper, digital image, bidirectional prediction, pixels interpolation techniques, pixels reference block, interframe regression problem, purpose of pixels