본 연구는 베이지안 역문제에서 왜곡-지각 균형을 유연하게 탐색하는 방법을 제시합니다. 제안하는 MAP-RPS 프레임워크는 MAP 추정 단계와 재-노이즈 후처리 샘플링 단계를 결합하여 왜곡 성능과 지각 품질을 조절합니다. LMAP-RPS는 잠재 공간으로 확장되어 다양한 역문제 해결에 활용 가능하며, 기존 방식보다 효과적인 D-P 탐색을 가능하게 합니다.
MAP-RPS는 MMSE 솔루션을 근사하는 MAP 추정 단계를 통해 저왜곡 초기값을 제공하고, 재-노이즈 후처리 샘플링 단계를 통해 지각 품질을 점진적으로 향상시킵니다. 이론적 분석을 통해 설계의 유효성과 효과성을 입증했습니다.
다양한 실험 결과, MAP-RPS와 LMAP-RPS는 실세계 역문제 해결에 효과적인 솔루션으로, 기존 방식 대비 더 효과적인 D-P 탐색을 가능하게 합니다.