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时空域上下文学习的视频多帧质量增强方法
被引量：
5
1
作者
佟骏超
吴熙林
丁丹丹
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期2506-2513,共8页
卷积神经网络(CNN)在视频增强方向取得了巨大的成功。现有的视频增强方法主要在空域探索图像内像素的相关性,忽略了连续帧之间的时域相似性。针对上述问题,提出一种基于时空域上下文学习的多帧质量增强方法(STMVE),即利用当前帧以及相...
卷积神经网络(CNN)在视频增强方向取得了巨大的成功。现有的视频增强方法主要在空域探索图像内像素的相关性,忽略了连续帧之间的时域相似性。针对上述问题,提出一种基于时空域上下文学习的多帧质量增强方法(STMVE),即利用当前帧以及相邻多帧图像共同增强当前帧的质量。首先根据时域多帧图像直接预测得到当前帧的预测帧,然后利用预测帧对当前帧进行增强。其中,预测帧通过自适应可分离的卷积神经网络(ASCNN)得到;在后续增强中,设计了一种多帧卷积神经网络(MFCNN),利用早期融合架构来挖掘当前帧及其预测帧的时空域相关性,最终得到增强的当前帧。实验结果表明,所提出的STMVE方法在量化参数值37、32、27、22上,相对于H.265/HEVC,分别获得0.47、0.43、0.38、0.28 dB的性能增益;与多帧质量增强(MFQE)方法相比,平均获得0.17 dB的增益。
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关键词
时空域上下文学习
多帧质量增强(MFQE)
卷积神经网络(CNN)
残差
学习
预测帧
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职称材料
题名
时空域上下文学习的视频多帧质量增强方法
被引量：
5
1
作者
佟骏超
吴熙林
丁丹丹
机构
杭州师范大学信息科学与工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期2506-2513,共8页
基金
浙江省自然科学基金(LY20F010013)
国家重点研发计划(2017YFB1002803)~~
文摘
卷积神经网络(CNN)在视频增强方向取得了巨大的成功。现有的视频增强方法主要在空域探索图像内像素的相关性,忽略了连续帧之间的时域相似性。针对上述问题,提出一种基于时空域上下文学习的多帧质量增强方法(STMVE),即利用当前帧以及相邻多帧图像共同增强当前帧的质量。首先根据时域多帧图像直接预测得到当前帧的预测帧,然后利用预测帧对当前帧进行增强。其中,预测帧通过自适应可分离的卷积神经网络(ASCNN)得到;在后续增强中,设计了一种多帧卷积神经网络(MFCNN),利用早期融合架构来挖掘当前帧及其预测帧的时空域相关性,最终得到增强的当前帧。实验结果表明,所提出的STMVE方法在量化参数值37、32、27、22上,相对于H.265/HEVC,分别获得0.47、0.43、0.38、0.28 dB的性能增益;与多帧质量增强(MFQE)方法相比,平均获得0.17 dB的增益。
关键词
时空域上下文学习
多帧质量增强(MFQE)
卷积神经网络(CNN)
残差
学习
预测帧
Keywords
spatial-temporal context learning
multi-frame quality enhancement(MFQE)
convolutional neural network(CNN)
residual learning
virtual frame
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
时空域上下文学习的视频多帧质量增强方法
佟骏超
吴熙林
丁丹丹
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
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