Concetti Chiave
UDCシステムにおけるビデオリストアのためのD2RNetは、効果的な解決策を提供し、さまざまな劣化を除去する。
Sintesi
この論文では、UDCシステムにおけるビデオ劣化とその処理方法に焦点を当てています。D2RNetは、長期および短期特徴学習を活用して、明るいフレアと暗いヘイズを分離し、それぞれ適切に処理することで、UDCシステム内のさまざまな種類の劣化を効果的に除去します。提案されたネットワークは他の最先端のビデオリストア手法よりも優れており、大規模なUDCビデオ復元ベンチマークも提案されています。
Statistiche
ネットワークがPSNRで1.02db改善したことが示されています。
D2RNetは他の最先端手法よりも優れた性能を示しました。
Citazioni
"Unlike general video restoration which recovers video by treating different degradation factors equally, video restoration for UDC systems is more challenging that concerns removing diverse degradation over time while preserving temporal consistency."
"In brighter regions close to the light source, diffraction causes flare that saturates one or more channels of the image, resulting in content loss."
"A more promising solution is to explore proper network with long- and short-term video representation learning to effectively and pertinently eliminate various degradations in UDC video."