用于视频压缩伪影去除的非局部ConvLSTM
图像与视频处理
2019-10-29 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
视频压缩伪影去除旨在从低质量压缩视频中恢复高质量视频。大多数现有方法使用单个相邻帧或一对相邻帧（目标帧之前和/或之后的帧）来完成此任务。此外，由于整体高质量的帧可能包含低质量块，而整体低质量的帧中可能存在高质量块，当前聚焦于附近峰值质量帧（PQFs）的方法可能会错过低质量帧中的高质量细节。为弥补这些不足，在本文中我们提出了一种称为非局部ConvLSTM（简称NL-ConvLSTM）的新型端到端深度神经网络，其利用多个连续帧。在NL-ConvLSTM中引入了一种近似非局部策略，以捕获全局运动模式并追踪视频序列中的时空依赖性。该近似策略使非局部模块以快速且低空间开销的方式工作。我们的方法使用目标帧的前帧和后帧来生成残差，从中重建更高质量的帧。在两个数据集上的实验表明，NL-ConvLSTM优于现有方法。
引用
@article{arxiv.1910.12286,
title = {Non-Local ConvLSTM for Video Compression Artifact Reduction},
author = {Yi Xu and Longwen Gao and Kai Tian and Shuigeng Zhou and Huyang Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.12286},
year = {2019}
}
备注
ICCV 2019