视频压缩可以减小视频的大小以提高传输效率,但压缩过程中会造成一定程度上的失真和噪声。目前主流的多帧质量增强模型在方法上过于单一,仅使用前后峰值帧或相邻帧进行简单增强,缺乏灵活性。基于上述问题,提出了一种基于帧间相关性的动...视频压缩可以减小视频的大小以提高传输效率,但压缩过程中会造成一定程度上的失真和噪声。目前主流的多帧质量增强模型在方法上过于单一,仅使用前后峰值帧或相邻帧进行简单增强,缺乏灵活性。基于上述问题,提出了一种基于帧间相关性的动态多帧质量增强(DMFQE)方法。该方法是采用了两步增强策略,首先,将待增强帧分别输入所设计的光流补偿网络和帧预测网络进行质量增强;然后,将得到的光流增强帧和预测增强帧进行卷积后输入图像重构模块进行重构,获得最终增强帧。实验结果表明:在每一帧上,DMFQE比HEVC/H.265平均多获得0.36 dB PSNR增益;在LDP的编码模式下,DMFQE比单一的多帧质量增强模型MFQE、MFQE2.0拥有更好的有效性。展开更多
文摘视频压缩可以减小视频的大小以提高传输效率,但压缩过程中会造成一定程度上的失真和噪声。目前主流的多帧质量增强模型在方法上过于单一,仅使用前后峰值帧或相邻帧进行简单增强,缺乏灵活性。基于上述问题,提出了一种基于帧间相关性的动态多帧质量增强(DMFQE)方法。该方法是采用了两步增强策略,首先,将待增强帧分别输入所设计的光流补偿网络和帧预测网络进行质量增强;然后,将得到的光流增强帧和预测增强帧进行卷积后输入图像重构模块进行重构,获得最终增强帧。实验结果表明:在每一帧上,DMFQE比HEVC/H.265平均多获得0.36 dB PSNR增益;在LDP的编码模式下,DMFQE比单一的多帧质量增强模型MFQE、MFQE2.0拥有更好的有效性。
