論文の概要: Unsupervised Methods for Video Quality Improvement: A Survey of Restoration and Enhancement Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08375v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 07:44:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.280356
• Title: Unsupervised Methods for Video Quality Improvement: A Survey of Restoration and Enhancement Techniques
• Title（参考訳）: 映像品質改善のための教師なし手法:復元・強化技術の調査
• Authors: Alexandra Malyugina, Yini Li, Joanne Lin, Nantheera Anantrasirichai,
• Abstract要約: 本調査では,映像の復元・拡張技術について概観する。 まず、最も一般的なビデオ劣化とその原因について概説し、続いて、従来のディープラーニング手法に基づく早期のレビューを行った。 次に、ドメイン翻訳、自己超越信号設計、ブラインドスポット法、ノイズベース手法など、教師なし手法の詳細な概要を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.1973928137492
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video restoration and enhancement are critical not only for improving visual quality, but also as essential pre-processing steps to boost the performance of a wide range of downstream computer vision tasks. This survey presents a comprehensive review of video restoration and enhancement techniques with a particular focus on unsupervised approaches. We begin by outlining the most common video degradations and their underlying causes, followed by a review of early conventional and deep learning methods-based, highlighting their strengths and limitations. We then present an in-depth overview of unsupervised methods, categorise by their fundamental approaches, including domain translation, self-supervision signal design and blind spot or noise-based methods. We also provide a categorization of loss functions employed in unsupervised video restoration and enhancement, and discuss the role of paired synthetic datasets in enabling objective evaluation. Finally, we identify key challenges and outline promising directions for future research in this field.
• Abstract（参考訳）: 映像の復元と向上は、視覚的品質の向上だけでなく、幅広い下流コンピュータビジョンタスクの性能向上に欠かせない前処理ステップとしても重要である。 本調査では,教師なしアプローチに焦点をあてて,映像復元・拡張手法の総合的なレビューを行う。 まず、最も一般的なビデオ劣化とその根本原因について概説し、続いて、従来のディープラーニング手法に基づく初期のレビューを行い、その強みと限界を強調した。 次に、ドメイン翻訳、自己超越信号設計、ブラインドスポット法、ノイズベース手法などの基本的なアプローチにより、教師なし手法の詳細な概要を示す。 また、教師なしビデオ復元・拡張に使用される損失関数の分類を行い、目的的評価を可能にするためのペア合成データセットの役割について論じる。 最後に,重要な課題を特定し,今後の研究の方向性について概説する。

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