본 논문에서는 새로운 오류-마스크-적응 동적 필터링(error-mask-adaptive dynamic filtering, EMDF) 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 연속적인 오류 마스크를 사용하여 영상을 적응적으로, 그리고 충실하게 복원(inpainting)한다. EMDF 층에서 우리는 오류 마스크에 따라 공간적으로 가변하는 필터를 적응적으로 결정하고, 분리형(separable) 동적 필터링을 수행한다. 한편, 필터링 동안의 오류 전파를 모델링하여 오류 마스크를 갱신한다. 여러 개의 EMDF 층을 거쳐 복원의 결과를 예측한 후, 이를 더욱 정교하게 다듬어 더 충실한 영상을 재구성한다. 다양한 데이터셋에 대한 실험 결과는 제안된 EMDF 알고리즘이 기존의 복원 알고리즘보다 유의하게 우수함을 보여준다. 소스 코드는 https://github.com/keunsoo-ko/EMDF에서 제공된다.

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