論文の概要: Deformable Wiener Filter for Future Video Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01576v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 02:24:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.87368
• Title: Deformable Wiener Filter for Future Video Coding
• Title（参考訳）: 未来のビデオ符号化のための変形可能なウィナーフィルタ
• Authors: Xuewei Meng, Chuanmin Jia, Xinfeng Zhang, Shanshe Wang, Siwei Ma,
• Abstract要約: We propose a deformable Wiener Filter (DWF) for in-loop filters in Versatile Video Coding (VVC)。 局所特性と非局所特性を組み合わせて、ウィナーフィルタ理論に基づいてフィルタ係数を指導的に訓練する。 平均で1.16%、1.92%、および2.67%のビットレートの節約を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.405068056883614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In-loop filters have attracted increasing attention due to the remarkable noise-reduction capability in the hybrid video coding framework. However, the existing in-loop filters in Versatile Video Coding (VVC) mainly take advantage of the image local similarity. Although some non-local based in-loop filters can make up for this shortcoming, the widely-used unsupervised parameter estimation method by non-local filters limits the performance. In view of this, we propose a deformable Wiener Filter (DWF). It combines the local and non-local characteristics and supervisedly trains the filter coefficients based on the Wiener Filter theory. In the filtering process, local adjacent samples and non-local similar samples are first derived for each sample of interest. Then the to-be-filtered samples are classified into specific groups based on the patch level noise and sample-level characteristics. Samples in each group share the same filter coefficients. After that, the local and non-local reference samples are adaptively fused based on the classification results. Finally, the filtering operation with outlier data constraints is conducted for each to-be-filtered sample. Moreover, the performance of the proposed DWF is analyzed with different reference sample derivation schemes in detail. Simulation results show that the proposed approach achieves 1.16%, 1.92%, and 2.67% bit-rate savings on average compared to the VTM-11.0 for All Intra, Random Access, and Low-Delay B configurations, respectively.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドビデオ符号化フレームワークにおけるノイズ低減機能により,インループフィルタが注目されている。 しかし、Versatile Video Coding (VVC) の既存のインループフィルタは、主に画像局所的類似性を生かしている。 非局所型インループフィルタではこの欠点を補うことができるが、非局所フィルタによる広く使われている教師なしパラメータ推定法では性能が制限される。 そこで本研究では,変形可能なウィナーフィルタ(DWF)を提案する。 局所特性と非局所特性を組み合わせて、ウィナーフィルタ理論に基づいてフィルタ係数を指導的に訓練する。 フィルタリングプロセスでは, 興味のあるサンプル毎に, 局所的な隣接サンプルと非局所的な類似サンプルを導出する。 次に、パッチレベルのノイズとサンプルレベルの特性に基づいて、To-be-filteredサンプルを特定のグループに分類する。 各グループのサンプルは同じフィルタ係数を共有している。 その後、分類結果に基づいて、局所および非局所参照サンプルを適応的に融合させる。 最後に、各To-be-filteredサンプルに対して、外乱データ制約付きフィルタリング処理を行う。 さらに,提案したDWFの性能を,異なる参照サンプル導出方式を用いて詳細に解析した。 シミュレーションの結果,提案手法は平均1.16%,1.92%,2.67%のビットレート削減を実現している。

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