論文の概要: UHD-GPGNet: UHD Video Denoising via Gaussian-Process-Guided Local Spatio-Temporal Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11014v1
- Date: Mon, 13 Apr 2026 05:27:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.345661
- Title: UHD-GPGNet: UHD Video Denoising via Gaussian-Process-Guided Local Spatio-Temporal Modeling
- Title（参考訳）: UHD-GPGNet:ガウス型局所時空間モデリングによるUHDビデオデノーミング
- Authors: Weiyuan He, Chen Wu, Pengwen Dai, Wei Wang, Dianjie Lu, Guijuan Zhang, Linwei Fan, Yongzhen Wang, Zhuoran Zheng,
- Abstract要約: プロセス誘導型局所時間認知フレームワークを提案する。
構造カラー協調再建ヘッドデテール, クロマ, 高周波補正
実世界のスマートフォンで撮影された4Kビデオでは、合成記述子で完全に訓練されたモデルが、本物のセンサーノイズに一般化されていることが確認されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.717691801109638
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ultra-high-definition (UHD) video denoising requires simultaneously suppressing complex spatio-temporal degradations, preserving fine textures and chromatic stability, and maintaining efficient full-resolution 4K deployment. In this paper, we propose UHD-GPGNet, a Gaussian-process-guided local spatio-temporal denoising framework that addresses these requirements jointly. Rather than relying on implicit feature learning alone, the method estimates sparse GP posterior statistics over compact spatio-temporal descriptors to explicitly characterize local degradation response and uncertainty, which then guide adaptive temporal-detail fusion. A structure-color collaborative reconstruction head decouples luminance, chroma, and high-frequency correction, while a heteroscedastic objective and overlap-tiled inference further stabilize optimization and enable memory-bounded 4K deployment. Experiments on UVG and RealisVideo-4K show that UHD-GPGNet achieves competitive restoration fidelity with substantially fewer parameters than existing methods, enables real-time full-resolution 4K inference with significant speedup over the closest quality competitor, and maintains robust performance across a multi-level mixed-degradation schedule.A real-world study on phone-captured 4K video further confirms that the model, trained entirely on synthetic degradation, generalizes to unseen real sensor noise and improves downstream object detection under challenging conditions.
- Abstract（参考訳）: 超高精細(UHD)ビデオデノナイジングは、複雑な時空間劣化を同時に抑制し、微細なテクスチャと彩色安定性を保ち、効率的なフル解像度4K展開を維持する必要がある。
本稿では,これらの要件に共同で対処するガウス処理による局所時空間記述フレームワークであるUHD-GPGNetを提案する。
この手法は、暗黙的な特徴学習のみに頼るのではなく、コンパクトな時空間記述子よりも少ないGP後続統計を推定し、局所的な劣化応答と不確実性を明示的に特徴付け、適応的時空間融合を導く。
構造カラー協調再構成ヘッドは輝度、クロマ、高周波補正を分離する一方、ヘテロセダスティックな目的と重み付け型推論は最適化をさらに安定化し、メモリバウンド4K展開を可能にする。
UVGとRealisVideo-4Kの実験では、UHD-GPGNetは既存の手法に比べてかなり少ないパラメータで競争力のある復元忠実性を実現し、リアルタイムのフルレゾリューション4K推論を可能にし、最も近い品質競争相手よりも大幅にスピードアップし、マルチレベルの混合劣化スケジュールにわたって堅牢な性能を維持している。
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