De senaste åren har varit mycket framgångsrika med att tillämpa djupinlärning för att förbättra kvaliteten på komprimerad bild/video. De befintliga strategierna är främst inriktade på att förbättra kvaliteten på en enda ram och bortse från likheten mellan på varandra följande ramar. I detta papper undersöker vi att tung kvalitet fluktuation finns över komprimerade videoramar, och därmed låg kvalitet ramar kan förbättras med hjälp av närliggande högkvalitativa ramar, ses som MultiFrame Quality Enhancement (MFQE). I detta dokument föreslås därför en MFQE-strategi för komprimerad video, som ett första försök i denna riktning. I vårt tillvägagångssätt utvecklar vi först en Support Vector Machine (SVM)-baserad detektor för att lokalisera Peak Quality Frames (PQF) i komprimerad video. Därefter är en ny Multi-Frame Convolutional Neural Network (MF-CNN) utformad för att förbättra kvaliteten på komprimerad video, där icke-PQF och dess närmaste två PQF är som ingång. MF-CNN kompenserar rörelse mellan icke-PQF och PQF genom delnätet Rörelsekompensation (MC-subnet). Därefter, Quality Enhancement subnet (QE-subnet) minskar komprimering artefakter av icke-PQF med hjälp av sina närmaste PQFs. Slutligen, experimenten validera effektiviteten och allmänheten i vår MFQE-strategi för att främja den toppmoderna kvalitetsförbättringen av komprimerad video. Koden för vår MFQE-strategi finns på https://github.com/ryangBUAA/MFQE.git.
I REF, en stödvektor maskin (SVM) baserad toppkvalitet ram (PQF) detektor skiljer först PQF från andra, och sedan en ny CNN struktur tillämpas för att förbättra varje icke-PQF enligt dess angränsande PQF efter rörelse kompensation.
Multi-Frame Quality Enhancement for Compressed Video
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}