問題的答案無所不包論文書籍站
國立臺灣科技大學 電子工程系 陳鴻興所指導 李嘉豐的 廣色域平面顯示器色域調查及環境光眩光效應之研究 （2010），提出apple tv分割畫面關鍵因素是什麼，來自於廣色域訊號、環境光、眩光效應。
而第二篇論文大同大學 資訊工程學系(所) 謝禎冏所指導 全柏翰的 基於補丁之視訊超解析度處理-使用二維隱藏馬克夫模型 （2009），提出因為有 超解析、補丁、二維隱藏馬克夫模型、維特比演算法的重點而找出了 apple tv分割畫面的解答。
apple tv分割畫面進入發燒排行的影片
#影片拍攝日期為疫情升溫前
一次開箱兩款4K電視 Samsung三星美學電視The Frame跟風格電視The serif，除了有三星量子技術畫面清晰好看之外，還有多用途，可以分割畫面當作電競螢幕使用還有專屬遊戲模式，平常不看的時候又是一幅畫，內建Netflix、YouTube、Apple TV、Prime Video、愛奇藝線上串流追劇超方便
也可以透過 AirPlay 2連上同一個 Wi-Fi，不需要傳輸線或轉接頭就可以投影手機畫面，不管是看 iOS 版電子書、玩 iOS遊戲，或是想看的內容在 LiTV、KKTV 等影音串流服務上，只要手機能看，就都可以投影到電視上，使用 AirPlay 串流手機內容幾乎沒有延遲
可支援 AirPlay 裝置輸出串流裝置
iPhone、iPad 或 iPod touch
Mac
Mac 或 PC 上的 iTunes
Apple TV 4K 或 Apple TV HD
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廣色域平面顯示器色域調查及環境光眩光效應之研究
為了解決apple tv分割畫面 的問題，作者李嘉豐 這樣論述：
台灣在平面顯示器製造以及相關產業均在國際上佔有舉足輕重的角色，隨著顯示器製造或是顯像材料的快速發展，已有許多研究學者著手對動態廣色域標準訊號(xvYCC)及環境光對顯示器的影響進行相關的研究。本論文主要針對動態廣色域訊號(x.v.YCC)及環境光對顯示器色域之影響，與環境光眩光值之定量方法三部分討論，第一部份我們比較了廣色域訊號x.v.YCC於PDP及LCD上色域的變化，分析結果顯示使用廣色域訊號可以擴大顯示器的色域，特別是對LCD而言但對PDP來說並明顯無擴大的現象。第二部分則探討環境光的變化對顯示器CIELAB立體色域的影響，結果顯示對PDP而言，其亮室/暗室下色域縮小率大於一般型LCD
。最後部分探討顯示器眩光效應之定量方法，本文以顯示器正規化白點的三刺激值乘以螢幕表面眩光率代表環境光眩光值，論文中方法一將螢幕表面眩光率視為25個測試色塊的平均眩光率來表示，結果顯示方法一與儀器量測值的平均ΔE*ab色差值為4.4。最後，為了降低此模式與量測值的色差，本文將測試色塊依低明度/中明度/高明度之不同分區，然後依據色塊的分類，以不同分區之色塊眩光率代表螢幕表面眩光率，稱為方法二，此方法獲得之平均色差ΔE*ab值為1.4~2.4之間，較方法一來的小。
基於補丁之視訊超解析度處理-使用二維隱藏馬克夫模型
為了解決apple tv分割畫面 的問題，作者全柏翰 這樣論述：
隨著科技的進步，人們對於影像品質的要求也越來越高，市場上高解析顯示器的價格逐漸平易近人。雖然高解析顯示裝置已經日漸普及，但視訊的品質卻受限於頻寬、播放器、訊號源等，很難在高解析顯示裝置上有令人滿意的品質。高解析度的影像有較密的顯示畫素，所能表示的資訊更加細微，為了能有效的顯示更細微的影像資訊，利用影像處理技術來提升解析度早已開始研究。傳統的影像放大處理所面臨的最大問題就是影像在放大後，會使得影像中物體邊緣有鋸齒狀、模糊等失真問題，因而造成解析度下降，精確度不足。基於以上因素，超解析度法因而提出，目的在於提升影像的解析度。本論文提出一種基於補丁的超解析度演算法，使用二維隱藏馬可夫模型來建立出最
合適的超解析影像，首先學習出高解析補丁與低解析補丁之間的相對應關係，並儲存至資料庫中，從中可以得到二維隱藏馬可夫模型中的初始機率π和觀察機率B，當輸入的低解析影像經過初始放大並分割為補丁後，在低解析補丁資料庫中先尋找前五名最為相似的補丁，使用傳統的維特比演算法(Viterbi algorithm)找出最佳相對應的高解析補丁，其間可使用低解析補丁的重疊部分來做相容度的檢驗，算出轉換機率A，以找出最合適的高解析補丁。我們進行了多組實驗包含室內、室外、書本文字和月曆文字，在實際觀察下可發現影像的鋸齒和模糊現象有所改善，在客觀的量化訊號雜訊比(PSNR)，本論文的方法平均約26.26%，比起最高優先貼
回得到的平均數值約25.07%，以及Bi-Cubic內插法得到的平均數值約24.82%，有明顯的改善，證實我們提出方法的可行性。