初期のインターレース動画は通常、複数のインターレースと複雑な圧縮アーティファクトを含んでおり、視覚的な品質が大幅に低下しています。近年、初期動画の高解像度再構成技術は大きな進歩を遂げていますが、デインターレースに関する研究は依然として不足しています。従来の手法は主に単純なインターレース機構に焦点を当てており、実世界の初期動画に含まれる複雑なアーティファクトに対処することができません。最近のインターレース動画再構成の深層デインターレースモデルは単一フレームにのみ注目しており、重要な時間情報を無視しています。したがって、本論文では初期インターレース動画向けのマルチフレームデインターレースネットワークおよび強化ネットワークを提案します。このネットワークは3つのモジュールで構成されており、すなわち空間垂直補間モジュール、時間軸合わせおよび融合モジュール、最終精製モジュールです。提案された方法は、多フィールドの時間的冗長性を使用することで初期動画内の複雑なアーティファクトを効果的に除去することができます。実験結果は、提案された方法が合成データセットと実世界の初期インターレース動画双方に対して高品質な結果を回復できることを示しています。