論文の概要: Multi-frame Joint Enhancement for Early Interlaced Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14151v1
• Date: Wed, 29 Sep 2021 02:37:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 14:41:46.653358
• Title: Multi-frame Joint Enhancement for Early Interlaced Videos
• Title（参考訳）: 早期インターレース映像の多フレーム関節強化
• Authors: Yang Zhao, Yanbo Ma, Yuan Chen, Wei Jia, Ronggang Wang, Xiaoping Liu
• Abstract要約: 初期のインターレースビデオは、通常複数のインターレースと複雑な圧縮アーティファクトを含んでいる。 本稿では,初期のインターレースビデオのためのマルチフレーム・デインターレースネットワーク・ジョイント・エンハンスメント・ネットワークを提案する。 提案手法は,複数フィールドの時間的冗長性を利用して,映像の複雑なアーティファクトを効果的に除去することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.32057768912971
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early interlaced videos usually contain multiple and interlacing and complex compression artifacts, which significantly reduce the visual quality. Although the high-definition reconstruction technology for early videos has made great progress in recent years, related research on deinterlacing is still lacking. Traditional methods mainly focus on simple interlacing mechanism, and cannot deal with the complex artifacts in real-world early videos. Recent interlaced video reconstruction deep deinterlacing models only focus on single frame, while neglecting important temporal information. Therefore, this paper proposes a multiframe deinterlacing network joint enhancement network for early interlaced videos that consists of three modules, i.e., spatial vertical interpolation module, temporal alignment and fusion module, and final refinement module. The proposed method can effectively remove the complex artifacts in early videos by using temporal redundancy of multi-fields. Experimental results demonstrate that the proposed method can recover high quality results for both synthetic dataset and real-world early interlaced videos.
• Abstract（参考訳）: 初期のインターレースビデオは、通常、複数のインターレースと複雑な圧縮アーティファクトを含んでいるため、視覚品質が著しく低下する。 近年, 早期ビデオの高精細化技術は大きな進歩を遂げているが, 補間に関する関連研究はいまだに欠落している。 従来の手法は主に単純なインターレース機構に焦点を当てており、実際のアーリービデオでは複雑なアーティファクトを扱うことができない。 最近のinterlaced video reconstruction deep deinterlacing modelsは、重要な時間的情報を無視しながら、単一のフレームのみに焦点を当てている。 そこで本稿では,空間的垂直補間モジュール,時間的アライメントと融合モジュール,最終精細モジュールの3つのモジュールからなる,早期インターレースビデオのためのマルチフレーム・デインターレースネットワーク・ジョイント・エンハンスメント・ネットワークを提案する。 提案手法は,マルチフィールドの時間的冗長性を用いて,初期映像中の複雑なアーティファクトを効果的に除去する。 実験の結果,提案手法は合成データセットと実世界の早期インターレースビデオの両方に対して高品質な結果を得ることができることがわかった。

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