HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

تحسين التكبير الفيديو الفعّال من خلال انتقال الفضاء الخفي المتكرر

Dario Fuoli, Shuhang Gu, Radu Timofte
تحسين التكبير الفيديو الفعّال من خلال انتقال الفضاء الخفي المتكرر
الملخص

مع التوجه الأخير نحو الشاشات ذات الدقة الفائقة، أصبح الطلب على تحسين الفيديو عالي الجودة والكفاءة (VSR) أكثر أهمية من أي وقت مضى. اعتمدت الطرق السابقة على استراتيجيات معقدة لتصحيح الحركة لاستغلال المعلومات الزمنية عند تقدير التفاصيل عالية التردد المفقودة. ومع ذلك، نظرًا لصعوبة مشكلة تقدير الحركة، قد يؤدي تصحيح الحركة غير الدقيق إلى تأثير سلبي على أداء خوارزميات VSR. علاوةً على ذلك، قد يُضيف الوحدة المعقدة لتصحيح الحركة عبئًا حسابيًا ثقيلًا، مما يحد من تطبيق هذه الطرق في الأنظمة الحقيقية. في هذا البحث، نقترح خوارزمية فعّالة تُسمى انتشار الفضاء الخفي المتكرر (RLSP) لتحسين الفيديو بسرعة. تعتمد RLSP على حالات مُستترة عالية الأبعاد لنقل المعلومات الزمنية بين الإطارات بطريقة غير مباشرة. تُظهر النتائج التجريبية أن RLSP طريقة فعّالة وسريعة جدًا في معالجة مشكلة VSR، حيث نتفوّق على أحدث طريقة حالية (DUF) بسرعة تزيد عن 70 مرة.

تحسين التكبير الفيديو الفعّال من خلال انتقال الفضاء الخفي المتكرر | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI