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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