一种基于 DenseNet 的 HEVC 多帧环内滤波方法
计算机视觉与模式识别
2019-10-02 v1
摘要
高效视频编码（HEVC）为视频压缩带来了卓越的效率。为减少 HEVC 的压缩伪影，我们提出一种基于 DenseNet 的方法作为 HEVC 的环内滤波器，其利用多个相邻帧来提升每个编码帧的质量。具体而言，通过参考帧选择器（RFS）找出质量更高的帧。然后，开发一种用于多帧环内滤波的深度神经网络（命名为 MIF-Net），通过利用该帧的空间信息及其相邻更高质量帧的时间信息来提升每个编码帧的质量。MIF-Net 构建于近期开发的 DenseNet 之上，受益于改进的泛化能力和计算效率。最后，实验结果验证了我们的多帧环内滤波的有效性，优于 HM 基线和其他最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1903.01648,
title = {A DenseNet Based Approach for Multi-Frame In-Loop Filter in HEVC},
author = {Tianyi Li and Mai Xu and Ren Yang and Xiaoming Tao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.01648},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 4 figures. Accepted by Data Compression Conference 2019