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视频质量增强的压缩实现深度结构网络
针对压缩视频的质量增强任务，提出了 Compression-Realize Deep Structural Network（CRDS）方法，利用经典压缩编码器结构和深度网络能力相结合的方式，引入了三种与压缩编解码器中三个主要过程相匹配的归纳
PDF2 months ago
TwinDiffusion: 借助扩散模型增强全景图像生成的连贯性和效率
通过 Crop Fusion 对质量进行提升和通过 Cross Sampling 进行效率优化，本文提出了一种针对全景图像生成中可见接缝和不连贯过渡等挑战的优化框架 TwinDiffusion，该框架通过引入无需训练的优化阶段来改善相邻图像
PDF2 months ago
通过减轻压缩领域中的增强偏差提高压缩图像质量
利用条件判别器和域分歧正则化构建双重策略来增强压缩图像质量，并解决增强偏差和感知质量降低的问题。
PDF4 months ago
基于扩散模型的 HEVC 压缩视频质量增强方法
提出了一种基于扩散模型的视频后处理方法，该方法首先估计压缩视频的特征向量，然后将估计的特征向量作为先验信息，自适应地提高具有不同量化参数的压缩视频的质量。实验证明，所提出的方法在混合数据集上的质量改进结果优于现有方法。
PDF8 months ago
HiREN: 提高监督质量以实现更好的场景文本图像超分辨率
通过提出的 HiREN 框架，该研究论文通过增强高分辨率图像的质量，并使用增强后的图像来监督低分辨率图像的超分辨率处理，从而显著提升了场景文本图像超分辨率处理的性能。
PDFa year ago
基于 SAM 和 DINO 的自动图像融合算法
本研究介绍了一种利用语义对象检测和分割以及相应的遮罩生成在图像融合过程中自动融合图像的方法，并且引入了 PAN 的使用来进一步提高质量。与许多经典的视觉融合模型相比，我们的方法在 PSNR，SSIM 和真实性等各种性能指标方面表现出色。此外
PDFa year ago
NTIRE 2022 压缩视频超分辨率和质量增强挑战：数据集、方法和结果
该论文回顾了 NTIRE 2022 超分辨率和压缩视频质量增强挑战赛，介绍了 LDV 2.0 数据集和三个挑战轨迹，旨在评估压缩视频超分辨率和质量增强的最新技术，共吸引了超过 600 个注册团队。
PDF2 years ago
NTIRE 2021 压缩视频质量增强挑战赛：方法与结果
本文回顾了第一届 NTIRE 挑战赛，重点介绍了所提出的方法和结果，目标是通过改进压缩视频的忠实度和感知质量来提高视频质量。
PDF3 years ago
CVEGAN：一种视感启发的用于压缩视频增强的生成对抗网络
本研究提出了一种新的生成对抗神经网络模型（CVEGAN），其应用在视频压缩质量增强方面，通过采用新颖的 Mul2Res 块、增强残差非局部块（ERNB）和增强的卷积块注意模块（ECBAM），以及重新设计的培训策略和感知损失函数来实现。CVE
PDF4 years ago
一种端到端的图像压缩和质量增强联合学习方案，带有改进的熵最小化
本文提出了一种新的联合学习模式的图像压缩和质量增强方案 ——JointIQ-Net，通过采用高斯混合模型进行极小化熵模型改进，并进一步利用全局上下文估计潜在表示的概率，实现了编码效率的极大提升，达到了比传统编解码器和以往学习图像压缩方法更好
PDF5 years ago
质量门控卷积 LSTM 用于增强压缩视频
本文提出了一种基于品质的门机制的卷积长短期记忆（QG-ConvLSTM）神经网络，以利用大量帧的优势信息，整合了多帧信息进行质量增强，实现了压缩视频的最新质量增强。
PDF5 years ago
MFQE 2.0: 一种新的压缩视频多帧质量增强方法
本文介绍一种 Multi-Frame Quality Enhancement 的方法，采用 Bidirectional Long Short-Term Memory 去定位 Peak Quality Frames，并设计了一种 Convol
PDF5 years ago
CVPR压缩视频的多帧质量增强
本研究提出了一种通过多帧卷积神经网络对视频进行质量增强的方法，利用支持向量机检测出压缩视频中峰值质量帧并结合运动补偿子网络和质量增强子网络来提高视频的压缩质量。
PDF6 years ago