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题名基于递归对齐网络的黑白老卡通高清重制
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作者
李华恩
赵洋
陈缘
张效娟
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
青海师范大学计算机学院
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期434-442,共9页
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基金
青海省重点研发与转化计划项目(2021-GX-111)
国家自然科学基金项目(61972129)。
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文摘
黑白老卡通视频在数字化的过程中会出现诸如划痕、脏点、模糊和分辨率过低等复合问题,老卡通视频增强是视频增强的一类特殊子问题,当前尚缺乏针对性算法,因此提出一种多帧联合的递归对齐增强网络解决老卡通中的复合问题。首先通过递归结构传递重建历史中的长时域信息对划痕与脏点进行修复,解决了连续性划痕与脏点的处理难题。然后在递归单元中通过基于可变形卷积的对齐模块进行相邻帧特征对齐,改善了网络在卡通大幅度运动场景中提取和补充帧间细节的能力。在递归单元末端设计了级联金字塔结构的多尺度重建模块促进特征聚合,以充分挖掘重建所需的时间和空间细节信息。实验使用峰值信噪比等客观评估标准,在降质数据集和真实老卡通数据集上进行实验测试,并与其他主流方法进行对比。实验结果表明,该方法相比于其他主流视频增强方法有较为明显提升,同时在真实黑白老卡通上可获取高视觉质量的重建结果。
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关键词
视频增强
深度学习
可变形卷积网络
递归网络
多任务重建
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Keywords
video enhancement
deep learning
deformable convolutional networks
recurrent network
multi-task reconstruction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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