联合视频增强：去模糊、超分辨率与帧插值网络
计算机视觉与模式识别
2025-06-05 v1
摘要
视频质量通常受到多种因素而非单一因素的严重影响。这些低质量视频可以通过依次执行适当的视频增强技术恢复为高质量视频。然而，顺序方法效率低下且并非最优，因为大多数视频增强方法在设计时并未考虑多种因素共同降低视频质量的情况。在本文中，我们提出了一种新的联合视频增强方法，通过解决一个集成的增强问题，同时缓解多个退化因素。我们提出的网络名为DSFN，直接从低分辨率、低帧率且模糊的视频中生成高分辨率、高帧率且清晰的视频。在DSFN中，低分辨率和模糊的输入帧通过联合去模糊和超分辨率（JDSR）模块进行增强。同时，输入相邻帧之间的中间帧通过基于三帧的帧插值（TFBFI）模块进行插值。DSFN所提出的模块的适当组合可以在联合视频增强任务上实现优越的性能。实验结果表明，所提出的方法在公共数据集上以更小的网络规模和更快的处理时间优于其他顺序的最先进技术。
引用
@article{arxiv.2506.03892,
title = {Joint Video Enhancement with Deblurring, Super-Resolution, and Frame Interpolation Network},
author = {Giyong Choi and HyunWook Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.03892},
year = {2025}
}