論文の概要: Video Quality Enhancement Using Deep Learning-Based Prediction Models
for Quantized DCT Coefficients in MPEG I-frames
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05760v1
- Date: Fri, 9 Oct 2020 16:41:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 05:14:06.858170
- Title: Video Quality Enhancement Using Deep Learning-Based Prediction Models
for Quantized DCT Coefficients in MPEG I-frames
- Title(参考訳): MPEG Iフレームの量子化DCT係数に対するディープラーニングに基づく予測モデルによる画質向上
- Authors: Antonio J G Busson, Paulo R C Mendes, Daniel de S Moraes, \'Alvaro M
da Veiga, \'Alan L V Guedes and S\'ergio Colcher
- Abstract要約: 本稿では,周波数/周波数領域に基づくMPEGビデオデコーダを提案する。
低品質Iフレームから受信した量子化されたDCT係数を読み出し、深層学習モデルを用いて、欠落した係数を予測し、同じフレームを高画質で再構成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent works have successfully applied some types of Convolutional Neural
Networks (CNNs) to reduce the noticeable distortion resulting from the lossy
JPEG/MPEG compression technique. Most of them are built upon the processing
made on the spatial domain. In this work, we propose a MPEG video decoder that
is purely based on the frequency-to-frequency domain: it reads the quantized
DCT coefficients received from a low-quality I-frames bitstream and, using a
deep learning-based model, predicts the missing coefficients in order to
recompose the same frames with enhanced quality. In experiments with a video
dataset, our best model was able to improve from frames with quantized DCT
coefficients corresponding to a Quality Factor (QF) of 10 to enhanced quality
frames with QF slightly near to 20.
- Abstract(参考訳): 最近の研究は、JPEG/MPEG圧縮技術による顕著な歪みを低減するために、いくつかのタイプの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をうまく応用している。
その多くは、空間領域上の処理に基づいて構築される。
本稿では、低品質Iフレームから受信した量子化されたDCT係数を読み出し、深層学習モデルを用いて、欠落した係数を予測し、同じフレームを高画質で再構成するMPEGビデオデコーダを提案する。
ビデオデータセットを用いた実験では、10のQF(Quality Factor)に対応する量子化されたDCT係数のフレームから、QFが20に少し近い品質のフレームへと改善できた。
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