多功能视频编解码(Versatile Video Coding,VVC)是新一代视频编解码标准,拥有较好的压缩性能,能够达到较高的压缩比。但是,编码过程中的变换、量化等操作,不可避免地在视频解码时引起一定程度的压缩伪影,导致解码视频质量降低,影响用户...多功能视频编解码(Versatile Video Coding,VVC)是新一代视频编解码标准,拥有较好的压缩性能,能够达到较高的压缩比。但是,编码过程中的变换、量化等操作,不可避免地在视频解码时引起一定程度的压缩伪影,导致解码视频质量降低,影响用户的视觉体验。目前,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的VVC的压缩伪影去除算法并不多,且大部分算法是在默认量化参数已知的情况下建立去伪影模型,对于不知道量化参数的盲场景,这些算法不太适合。直接设计全盲算法是复杂困难的,且性能有限。针对这一情况,提出了一种半盲方法用于去除VVC解码视频中的压缩伪影,该方法比全盲的方法更加灵活且能够达到更好的性能,比非盲方法更加实用。该方法设计出一种分类网络来预测重建视频的量化参数,预训练一些压缩伪影去除模型,根据预测的量化参数为重建视频选择对应的模型以去除压缩伪影。实验结果证明了该算法的有效性。展开更多
文摘多功能视频编解码(Versatile Video Coding,VVC)是新一代视频编解码标准,拥有较好的压缩性能,能够达到较高的压缩比。但是,编码过程中的变换、量化等操作,不可避免地在视频解码时引起一定程度的压缩伪影,导致解码视频质量降低,影响用户的视觉体验。目前,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的VVC的压缩伪影去除算法并不多,且大部分算法是在默认量化参数已知的情况下建立去伪影模型,对于不知道量化参数的盲场景,这些算法不太适合。直接设计全盲算法是复杂困难的,且性能有限。针对这一情况,提出了一种半盲方法用于去除VVC解码视频中的压缩伪影,该方法比全盲的方法更加灵活且能够达到更好的性能,比非盲方法更加实用。该方法设计出一种分类网络来预测重建视频的量化参数,预训练一些压缩伪影去除模型,根据预测的量化参数为重建视频选择对应的模型以去除压缩伪影。实验结果证明了该算法的有效性。
