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J-GLOBAL ID：202002235175734674   整理番号：20A2617127

マルチフレーム品質強化モデルによるVVC圧縮ビデオのための品質の向上【JST・京大機械翻訳】

Enhancing Quality for VVC Compressed Videos with Multi-Frame Quality Enhancement Model

著者 (2件)： HoangVan Xiem (Vietnam National University,University Of Engineering and Technology,Faculty of Electronics and Telecommunications) ,  Nguyen Huu-Hung (Le Quy Don Technical University,Institute of System Integration)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ATC  ページ： 172-176  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Versaileビデオ符号化(VVC)は,最も最近のビデオ符号化規格であり,2020年7月に2つの主要な目的でリリースされる。(1)現在の最先端の高効率ビデオ符号化(HEVC)ソリューションと類似の知覚品質をビットレートの約半分に提供し,(2)自然の柔軟で高レベルの構文論を分解能適応度,スケーラビリティ,およびマルチビューに提供する。しかしながら,圧縮効率にもかかわらず,VVC圧縮で得られた復号ビデオは,ハイブリッドブロックの性質と変換ベース符号化アプローチにより,歪みと品質劣化をまだ含む。この問題を克服するために,本論文では,最も先進的な深層学習ベースマルチフレーム品質強化モデル(MFQE)を採用したVVC圧縮ビデオのための新しい品質増強法を提案した。提案したQE法では,VVC復号ビデオをまずピーク品質と非ピーク品質画像にセグメント化した。その後,長い短期メモリと2つのサブネットワークを作成し,より良い品質ビデオ画像を達成した。実験結果は,提案したMFQEベースのVVC品質強化法が,元のVVC復号ビデオと比較して,重要な品質改善を達成できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  規格 ,  セグメンテーション ,  分解能 ,  構文論 ,  復号化 ,  *録画装置
準シソーラス用語： 高効率 ,  品質改善 ,  ビットレート ,  ビデオ符号化 ,  ビデオ画像 ,  深層学習 ,  圧縮効率 ,  H.265/HEVC , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  符号理論  (ND02030R) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチフレーム ,  強化 ,  モデル ,  ビデオ