基于散度的自适应极端视频补全
计算机视觉与模式识别
2020-04-15 v1 图像与视频处理
摘要
极端图像或视频补全（例如仅保留随机位置1%的像素）在所需预处理方面允许非常廉价的采样。然而其后果是，对人类和修复算法而言都难以重建。我们提出一种最先进极端图像补全算法向极端视频补全的扩展。我们分析了一种基于颜色KL散度的色彩-运动估计方法，该方法适用于极端稀疏场景。我们的算法利用该估计在重建稀疏随机采样视频时自适应地切换其空间与时间滤波。我们在50个公开可用视频上使用重建PSNR和平均意见分验证了结果。
引用
@article{arxiv.2004.06409,
title = {Divergence-Based Adaptive Extreme Video Completion},
author = {Majed El Helou and Ruofan Zhou and Frank Schmutz and Fabrice Guibert and Sabine Süsstrunk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.06409},
year = {2020}
}