發(fā)布時間：2024-06-10 21:15

　　隨著多媒體技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展,大量的視頻數(shù)據(jù)快速涌現(xiàn)。越來越多的人選擇拍攝視頻并上傳到網(wǎng)絡(luò)上分享生活。我們稱這樣的視頻為UGC視頻,而這些視頻的質(zhì)量往往偏低。視頻增強(qiáng)超分辨技術(shù)在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界都有重要的應(yīng)用價值。但是,在目前的視頻增強(qiáng)超分辨數(shù)據(jù)集中,低質(zhì)量視頻往往由高分辨率視頻下采樣得到,這種低質(zhì)量視頻不包含真實(shí)場景中的失真,例如白噪聲,壓縮失真和傳輸失真,因此,根據(jù)這些數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的模型往往在真實(shí)的UGC視頻中表現(xiàn)較差。為了解決這個問題,我們構(gòu)建一個真實(shí)且數(shù)據(jù)量巨大的視頻增強(qiáng)超分辨數(shù)據(jù)集,稱為VESR-Wild。該數(shù)據(jù)集從工業(yè)界的視頻應(yīng)用中構(gòu)建而來,并且包含真實(shí)失真,并且該數(shù)據(jù)集包含10,000段視頻,總共1百萬幀視頻幀。據(jù)我們所知,這是目前最大的視頻增強(qiáng)超分辨數(shù)據(jù)集。我們在該數(shù)據(jù)集上比較了流行的視頻增強(qiáng)超分辨算法,并進(jìn)一步討論了未來視頻增強(qiáng)超分辨的研究方向。我們希望該數(shù)據(jù)集可以讓研究者對目前視頻增強(qiáng)超分辨算法有更深入的認(rèn)識,并促進(jìn)該領(lǐng)域在真實(shí)UGC視頻場景下的探究。另外,在本論文中,我們提出一個新的視頻增強(qiáng)超分辨網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),稱為VESR-Net。我們設(shè)計了一個分離非局部模塊來捕捉...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１在視頻平臺中視頻的處理流程??

指標(biāo)的算法和提高主觀指標(biāo)的算法，這些視頻增強(qiáng)超分辨算法對不同的視頻??分類模型有多大影響仍然不清楚，因此，探究目前ＵＧＣ視頻的增強(qiáng)超分辨，以??及增強(qiáng)超分辨算法對ＵＧＣ視頻分類的影響對視頻平臺的實(shí)際應(yīng)用仍有重要的意??義。??／■?Ｎ?（?Ｎ?／＊?＼?（?Ｎ??用戶拍攝設(shè)備一用....

圖１．２在視頻平臺中視頻下載的增強(qiáng)超分辨場景??

指標(biāo)的算法和提高主觀指標(biāo)的算法，這些視頻增強(qiáng)超分辨算法對不同的視頻??分類模型有多大影響仍然不清楚，因此，探究目前ＵＧＣ視頻的增強(qiáng)超分辨，以??及增強(qiáng)超分辨算法對ＵＧＣ視頻分類的影響對視頻平臺的實(shí)際應(yīng)用仍有重要的意??義。??／■?Ｎ?（?Ｎ?／＊?＼?（?Ｎ??用戶拍攝設(shè)備一用....

圖２．１在Ｖｉｍｅｏ－９０Ｋ訓(xùn)練的ＲＢＰＮ和ＥＤＶＲ在真實(shí)場景的主觀效果對比??為了解決目前這些數(shù)據(jù)集的限制，我們分析了?ＵＧＣ視頻中的失真，并構(gòu)建??

?第２章ＶＥＳＲ－Ｗｉｌｄ數(shù)據(jù)集???頻種類較少，這會影響算法的泛化性能。??ＬＲ?！?Ｂｉｃｕｂｉｃ?ＲＢＰＮ?ＥＤＶＲ?１?ＨＲ??＾?看，；－??—————丨１＿??■■■■■??ｔ?—，｜—Ｍ８—Ｈｉｌ??圖２．１在Ｖｉｍｅｏ－９０Ｋ訓(xùn)練的ＲＢＰＮ和ＥＤＶＲ在真實(shí)場景的主....

圖２．２?ＵＧＣ視頻中與

?第２章ＶＥＳＲ－Ｗｉｌｄ數(shù)據(jù)集???ＵＧＣ視頻中的主要失真如下：??ＷＭＷＫｔＭＷＭ??（ｅ）?（０?（８）?（ｈ）??■■■Ｈｉ??圖２．２?ＵＧＣ視頻中與圖１．２處理過程對應(yīng)的各類失真??Ｕ）視頻下采樣??在視頻服務(wù)平臺中，ＵＧＣ視頻需要在有限帶寬下從服務(wù)器端傳送到用戶端，....

本文編號：3991910