利用参考帧提议与频域信息提升视频压缩伪影去除性能
图像与视频处理
2021-06-01 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
许多基于深度学习的视频压缩伪影去除算法已被提出，用于从低质量压缩视频中恢复高质量视频。近来，有方法被提出通过利用多个相邻帧作为参考帧来挖掘时空信息。然而，这些后处理方法直接利用相邻帧，却忽略了视频自身可被利用的信息。在本文中，我们提出一种有效的参考帧提议策略，以提升现有多帧方法的性能。此外，我们引入一种基于快速傅里叶变换（FFT）的损失，以进一步提升复原效果。实验结果表明，我们的方法在 MFQE 2.0 数据集上取得了比最先进方法更好的保真度与感知性能。并且我们的方法在 NTIRE 2021 重度压缩视频质量增强挑战赛中赢得了 Track 1 与 Track 2，并在 Track 3 中排名第二。
引用
@article{arxiv.2105.14962,
title = {Boosting the Performance of Video Compression Artifact Reduction with Reference Frame Proposals and Frequency Domain Information},
author = {Yi Xu and Minyi Zhao and Jing Liu and Xinjian Zhang and Longwen Gao and Shuigeng Zhou and Huyang Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.14962},
year = {2021}
}
备注
CPVR Workshop, NTIRE 2021