論文の概要: Blurry Video Compression: A Trade-off between Visual Enhancement and Data Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04430v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 02:17:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 17:16:29.175211
• Title: Blurry Video Compression: A Trade-off between Visual Enhancement and Data Compression
• Title（参考訳）: ぼやけたビデオ圧縮:ビジュアルエンハンスメントとデータ圧縮のトレードオフ
• Authors: Dawit Mureja Argaw, Junsik Kim, In So Kweon
• Abstract要約: 既存のビデオ圧縮(VC)手法は主に、ビデオ内の連続フレーム間の空間的および時間的冗長性を減らすことを目的としている。 これまでの研究は、インスタント(既知の)露光時間やシャッタースピードなどの特定の設定で取得されたビデオに対して、顕著な成果を上げてきた。 本研究では,シーン内のカメラ設定やダイナミックスによって,所定の映像がぼやけてしまうという一般的なシナリオにおいて,VCの問題に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.8148169700705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing video compression (VC) methods primarily aim to reduce the spatial and temporal redundancies between consecutive frames in a video while preserving its quality. In this regard, previous works have achieved remarkable results on videos acquired under specific settings such as instant (known) exposure time and shutter speed which often result in sharp videos. However, when these methods are evaluated on videos captured under different temporal priors, which lead to degradations like motion blur and low frame rate, they fail to maintain the quality of the contents. In this work, we tackle the VC problem in a general scenario where a given video can be blurry due to predefined camera settings or dynamics in the scene. By exploiting the natural trade-off between visual enhancement and data compression, we formulate VC as a min-max optimization problem and propose an effective framework and training strategy to tackle the problem. Extensive experimental results on several benchmark datasets confirm the effectiveness of our method compared to several state-of-the-art VC approaches.
• Abstract（参考訳）: 既存のビデオ圧縮法(VC)は,映像の画質を保ちながら連続するフレーム間の空間的・時間的冗長性を低減することを目的としている。 この点に関して、以前の作品では、インスタント(既知の)露光時間やシャッタースピードといった特定の設定で取得したビデオで目覚ましい結果が得られている。 しかし、これらの手法が異なる時間差で撮影されたビデオで評価されると、動きのぼやけやフレームレートの低下といった劣化が生じ、コンテンツの品質を維持できない。 本研究では,シーン内のカメラ設定やダイナミックスによって,所定の映像がぼやけてしまうという一般的なシナリオにおいて,VCの問題に取り組む。 ビジュアルエンハンスメントとデータ圧縮の自然なトレードオフを利用して、最小限の最適化問題としてVCを定式化し、この問題に対処するための効果的なフレームワークとトレーニング戦略を提案する。 いくつかのベンチマークデータセットにおける広範囲な実験結果から,本手法の有効性を確認した。

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