联合时空域信息的重建视频增强方法

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上传日期: 2021-06-04

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资料介绍

标签:视频(1587)信息(301)神经网络(3244)

    基于神经网络的视频质量增强方法能够明显减少视频压缩噪声,提高压缩视频的主观与客观质量。目前大多研究采用的是空域单帧增强策略。然而,视频图像在时域也具备髙度相关性,这些信息还未在视频增强上得到充分利用。为此,提出了一种联合时空域信息的重建视频增强方法。首先,使用自适应网络,根据前后重建帧预测得到当前帧的虚拟帧;该虚拟帧携带了大量时域信息,当前帧在空域又有髙度相关性,因此,提岀使用渐进融合网络进一步融合两者信息,从而增强当前帧的质量。实验结果表明,在随机访问编码模式测试条件下,文中方法与265/HVC相比,平均可获得038 db psnr增益;与仅用单帧增强相比,可获得0.06 db psnr增益:与已有的多帧增强方法( mulTI-frame quality enhancement,MFQE)相比,可获得0.26 db psnr增益,且参数量仅为MFQE的12.2%此外,文中方法对重建视频的主观质量也有明显改善。

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