重振传统视频内容：基于双向信息传播的去隔行
计算机视觉与模式识别
2023-12-06 v2
摘要
由于旧的 CRT 显示技术与有限的传输带宽，早期的影视广播普遍采用隔行扫描。这意味着每场仅包含一半信息。由于现代显示器需要完整帧，这催生了去隔行（即恢复传统视频内容中缺失信息）的研究。本文中，我们提出一种基于深度学习的动画与实拍内容去隔行方法。我们所提方法支持跨多尺度的双向时空信息传播，以利用空间与时间中的信息。更具体地，我们设计了流引导细化块（FRB），其执行包括对齐、融合与校正的特征细化。此外，我们的方法可同时处理多场，减少每帧处理时间，并可能实现实时处理。实验结果表明，所提方法相较现有方法取得了更优性能。
引用
@article{arxiv.2310.19535,
title = {Revitalizing Legacy Video Content: Deinterlacing with Bidirectional Information Propagation},
author = {Zhaowei Gao and Mingyang Song and Christopher Schroers and Yang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.19535},
year = {2023}
}