基于时间组对齐与融合的压缩视频质量增强
计算机视觉与模式识别
2024-06-17 v1 图像与视频处理
摘要
本文提出一种时序组对齐与融合网络，用于利用帧之间长短期相关性来增强压缩视频的质量。该模型包含三个模块：帧组内特征对齐(IntraGFA)模块、帧组间特征融合(InterGFF)模块以及特征增强(FE)模块。我们按帧的时间距离选择目标增强帧的邻近帧，形成图组(GoP)。通过这种分组方式，构成的GoP可以包含邻近帧的长期或短期相关信息。我们设计IntraGFA模块对每个GoP中帧的特征进行对齐，以消除帧之间存在的运动。我们构建InterGFF模块融合来自不同GoP的特征，并通过FE模块对融合后的特征进行增强，以生成高质量视频帧。实验结果表明，我们 proposed的方法在状态最佳方法的基础上实现了最高0.05dB的提升，并具有更低的复杂度。
引用
@article{arxiv.2406.09693,
title = {Compressed Video Quality Enhancement with Temporal Group Alignment and Fusion},
author = {Qiang Zhu and Yajun Qiu and Yu Liu and Shuyuan Zhu and Bing Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.09693},
year = {2024}
}