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畫質提升的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦西久保靖彥寫的 大顯示器疑問全攻略【圖解版】 可以從中找到所需的評價。
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國立臺灣科技大學 電機工程系 陳建中所指導 李政樺的 運用深度學習法加速幀內編碼之QTMT模式判定 （2019），提出畫質提升關鍵因素是什麼，來自於H.266、QTMT、Intra、Deep Learning。
而第二篇論文國立高雄科技大學 智慧商務系 張添香所指導 吳穎昌的 探討使用者對於免費增值型影音平台之免費使用意圖與付費使用意圖的影響因素 （2019），提出因為有 免費增值、影音平台、OTT、行為意圖、知覺行為控制、沉浸理論、防疫觀影動機的重點而找出了 畫質提升的解答。
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大顯示器疑問全攻略【圖解版】
為了解決畫質提升 的問題，作者西久保靖彥 這樣論述：
資訊化的現代，日常生活隨處可見跟影像相關的電子產品，無論是家中的電視、電腦，隨身攜帶的手機、PDA，外出使用的GPS、電子計算機，以及戶外經常可見的巨型螢幕、電子看板等。「面板」扮演著讓這些電子產品順利傳播影像的重要角色。 本書將從最早的映像管電視談起，介紹跟各種顯示器相關的結構、驅動方式、特色以及優缺點，舉凡液晶、電漿、OLED、LED、電子紙、電子書等都有提及，並以最容易理解的圖說方式，解開複雜構造之下的基本原理，帶你一探科技且充滿驚奇的「面板」世界。 「液晶」跟「電漿」哪種畫質比較好？ 「HD」跟「Full HD」的差別在哪裡？ 能夠應用在生活週遭的「電子紙」是？
「OLED」能成為未來的市場主力嗎？…100則面板相關知識盡在本書中 本書將以液晶．電漿．OLED(有機電激發光顯示器)為中心介紹，也會加入FED和電子紙等相關技術的說明，並對常有的疑問淺顯易懂地用圖解回答。如果能夠了解書中所舉的100個答案，相信對於薄型顯示器將不會有任何疑問。 作者簡介 西久保靖彥 1945年生於埼玉縣，電器通信大學畢業後，任職過Citizen鐘錶公司技術研究所、大日本印刷公司微細型製品研究所、同公司的電子工學研究所、Innotech公司，目前就職於三榮高技術公司，並擔任靜岡大學資訊學部的客座教授。自大學畢業以來，從事日本半導體產業約40年，興趣是業餘無線電事
業(JA1EGN的一級無線技師)與海外旅遊。著有《通俗易懂的最新半導體基礎和結構》(秀和System出版)、《基本ASIC用語辭典》、《基本System LSI用語辭典》(CQ出版)、《迴路仿真器SPICE入門》(日本工業技術中心)、《LSI設計實態與日本半導體產業課題》(半導體產業研究所)等書。 譯者簡介 游念玲 接觸日文已經有八年時間，目前在輔仁大學日文所持續進修中。喜愛日本文化裡的細緻與美感，也喜歡觀察中日文化的差異，期待自己有朝一日能在中日文化的交流上貢獻一己之力。譯作有《睡覺為什麼會做夢？》(晨星出版)。
畫質提升進入發燒排行的影片
《對馬戰鬼 導演版》（Ghost of Tsushima Director’s Cut），除了完整收錄原作本篇與後續釋出的所有追加內容，全新故事「壹歧島之章」才是這次的重頭戲。針對PS5主機的各種強化功能，像是日語配音唇形同步、DualSense觸覺回饋、畫質提升為4K 60FPS輸出，改善讀取時間也都是這次亮點喔。
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運用深度學習法加速幀內編碼之QTMT模式判定
為了解決畫質提升 的問題，作者李政樺 這樣論述：
隨著 5G 通訊時代的來臨以及網路與多媒體技術的快速發展，高畫質且低延遲多媒體傳輸成為主流。視訊編碼標準從高效視訊編碼(HEVC/H.265)的 4K 畫質，提升到多功視訊編碼(Versatile Video Coding, VVC/H.266)的 8K 高畫質。運用區塊編碼(Coding Unit, CU)架構下，原先 HEVC/H.265 中的四分樹分割(Quad Tree, QT)，在 JVET/H.266 增加了二分樹分割(Binary Tree, BT)，簡寫為 QTBT。最新一代VVC/H.266 另增加 三分樹 (Ternary Tree, TT) 分割模式 ， QTBTTT
簡寫為QTMT(Multi-Type Tree)。相較於 HEVC/H.265，QTBT 在全幀內(All Intra)模式下需523%的運算量，而 VVC 編碼只需要一半的位元率。VVC 採用 QTMT 使得 CU 可以依照影像內容更靈活分割區塊，在編碼區塊中最大的編碼樹單元(CTU)先以 QT分割，接著 QT 葉節點可以通過 MT 進一步分割。MT 包含垂直 BT(BV)，水平BT(BH)，垂直 TT (TV)，和水平 TT (TH)，VVC/H.266 以窮舉法遍歷所有分割模式之 RDO(Rate-Distortion Optimization)程序找出最佳的 CU 分割模式，運算複雜度
相較於前一版本高出甚多。本論文提出利用卷積神經網路(Convolutional NeuralNetwork，CNN)來預測禎內編碼中 CU 在 QT 以及 BT 切割之後的切割模式預測，希望經由提前預測省去不必要的 RDO 運算比較時間，在維持編碼品質之下減少運算複雜度。我們利用 CNN 模型 ResNet 預測 64×64、32×32、64×32、32×64、32×16以及 16×32 大小的區塊的切割模式預測。所提方法的執行步驟為: (1)建立編碼區塊數據集，我們從 VVC/H.266(VTM4.0.1)標準碼流中擷取出 64×64 以及 32×32 區塊經 QTMT 程序切割出來的 CU
模式，將區塊原始像素值以及 CU 切割模式當作輸入樣本和標示資料來訓練 ResNet；(2)建立第二個數據集，從碼流中擷取 64×32、32×64、32×16 以及 16×32 區塊經由 QTMT 切割出來模式，加上原始區塊資料做為ResNet 輸入; (3)將此兩個 ResNet 的預測結果結合，做為 VVC/H.266 的快速 CU 決策模式。實驗結果顯示，我們所提出的方法在 BDBR 上升 1.58%的情況下，編碼時間可降低 74.39%。
探討使用者對於免費增值型影音平台之免費使用意圖與付費使用意圖的影響因素
為了解決畫質提升 的問題，作者吳穎昌 這樣論述：
本研究以計畫行理論為基礎架構，以使用者角度探討哪些因素會影響使用者選擇使用免費增值型影音平台，進而探討使用者以基本會員的條件下的免費使用意圖和以高級會員的條件下的付費使用意圖。另外，本研究探索性探討了在新冠肺炎疫情的影響下，使用者是否偏好在家觀影以取代外出娛樂以避免被感染，而有此偏好者是否會因為產生較高的沉浸體驗，進而有較高的付費觀影意願。本研究針對有使用過愛奇藝、巴哈姆特動畫瘋、Line TV、KKTV以上四個免費增值型影音平台之經驗者進行線上問卷調查，有效樣本為427份。本研究結果發現：(1)影響免費使用意圖之顯著因素依影響效果大小排序為—態度、描述性規範、知覺行為控制-技術能力，而命令
性規範對免費使用意圖則無顯著影響。(2)影響付費使用意圖之顯著因素依影響效果大小排序為—價格價值、知覺行為控制-金錢、沉浸體驗、知覺行為控制-時間，而免費使用意圖對付費使用意圖則無顯著影響，但價格價值對「免費使用意圖對付費使用意圖」有正向顯著調節影響效果。而本研究價格價值構面是以平台提供的付費功能對使用者是否有價值而產生的形成性構面，且構面中以「畫質提升」的價值最高；而「阻絕廣告」與「更多影片庫」的價值相近。(3)探索性構面—防疫在家觀影動機對沉浸體驗有正向顯著影響。最後根據研究結果提供影音平台業者具體的策略性建議。