基于多任务对抗学习的 VHS 至 HDTV 视频翻译
图像与视频处理
2021-01-08 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
Video Home System (VHS) 格式中有大量有价值的视频档案。然而，由于其模拟特性，其质量通常较差。与 High-definition television (HDTV) 相比，VHS 视频不仅色彩暗淡，而且分辨率更低且常显模糊。本文关注将 VHS 视频翻译为 HDTV 视频的问题，并基于一种新颖的无监督多任务对抗学习模型开发了解决方案。受生成对抗网络 (GAN) 与 CycleGAN 成功的启发，我们联合使用循环一致性损失、对抗损失与感知损失来学习翻译模型。我们工作的一个重要创新是引入了超分辨率模型与颜色迁移模型，可解决无监督多任务问题。据我们所知，这是首个专门研究 VHS 与 HDTV 之间关系的工作，也是首个将 VHS 翻译为 HDTV 的计算方案。我们给出了实验结果，从定性与定量两方面证明我们方案的有效性。
引用
@article{arxiv.2101.02384,
title = {VHS to HDTV Video Translation using Multi-task Adversarial Learning},
author = {Hongming Luo and Guangsen Liao and Xianxu Hou and Bozhi Liu and Fei Zhou and Guoping Qiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02384},
year = {2021}
}
备注
MMM2020 final version