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【这是MFQE 2.0的第一篇引用，也是博主学术生涯的第一篇引用。最重要的是，这篇文章确实抓住了MFQE方法的不足之处，而不是像其他文章，随意改改网络罢了。虽然引的是arXiv版本，但是很开心！欢迎大家引用TPAMI版本！】
在MFQE的基础上，作者提出了一个问题：“好”帧里的块的质量就好吗？“差”帧里的块的质量就差吗？显然不一定，因为帧的好/坏是由整张图像的综合质量决定的（如PSNR）。
为了解决这个问题，作者提出用non-local结合ConvLSTM的思路。众所周知，NL是很耗时的，因此作者提出了一种近似计算帧间相似性的方法，从而加速NL过程。由于使用了ConvLSTM，因此本方法不再需要精确的MC。
1. 方法
1.1 框图
图画得很清楚。这是一个典型的Conv-LSTM，会连续输入多帧的卷积特征。在输出端，当前帧对应的双向隐藏层特征被拼接，进一步处理，最后作为残差与输入相加，即得到输出。
关键在于Conv-LSTM细胞的改进。由于去掉了MC组分，因此如果存在较大的运动位移，LSTM对运动的建模很可能失败。为此，作者引入了NL机制来建模运动位移。但是注意，这里的NL用来捕捉特征图间像素的相似性，而不是特征图内像素的相似性。因此，上一特征图\(F_t\)也要输入NL模块，但不输入Conv-LSTM细胞！
1.2 NL流程
我们具体讲一下改进后Conv-LSTM的工作流程。以下都以单向举例。
首先，ConvLSTM的经典输入输出格式是：输入当前特征图\(F_t\)、上一时刻隐藏层状态\(H_{t-1}\)和上一时刻细胞状态\(C_{t-1}\)，输出当前时刻的隐藏层状态\(H_{t}\)和细胞状态\(C_{t}\)：
\[
[H_{t}, C_{t}] = \text{ConvLSTM} (F_t, [H_{t-1}, C_{t-1}])
\]
为了让LSTM更好地建模运动位移，尤其是大尺度运动，作者在Conv-LSTM前引入NL技术，但是是特征图间的NL：
\[
S_t = \text{NL} (F_{t-1}, F_{t})
\]
\(S_t\)代表像素相似性，计算公式为：
\[
D_t(i,j) = \Vert F_{t-1} (i) - F_t (j) \Vert_2
\]
\[
S_t(i,j) = \frac{\exp (-D_t(i,j) / \beta)}{\sum_i \exp ((-D_t(i,j) / \beta)}
\]
其中，\(S_t(i,j)\)说的是 \(t-1\)特征图的第\(i\)个元素 与 当前\(t\)特征图的第\(j\)个元素 的相似度。显然要求关于\(i\)求和为1，因此用分母归一化。
NL的第二步，就是基于计算出的相似度，执行扭曲：
\[
[\hat{H}_{t}, \hat{C}_{t}] = \text{NLWarp} ([H_{t-1}, C_{t-1}], S_t)
\]
具体操作很简单：
\[
[\hat{H}_{t}, \hat{C}_{t}] = [\hat{H}_{t-1} \cdot S_t, \hat{C}_{t-1} \cdot S_t]
\]
【论文中的公式(4)有误，时刻写错了？】
1.3 加速版NL
如果严格按照以上步骤算，运动复杂度会很高。为此，作者引入了两步NL方法来近似 欧几里得距离\(D_t\) 和 特征图间像素相似度\(S_t\)。
首先，对输入的特征图\(F_{t-1}\)和\(F_t\)，我们作\(p \times p\)的平均池化，得到\(F^p_{t-1}\)和\(F_t^p\)。实验取\(p = 10\)。
然后我们再算它们的欧几里得距离矩阵\(D_t^p\)。此时，我们就能得到最相关的k个点。实验取\(k = 4\)。
这k个点对应原\(F_{t-1}\)的\(k \times p^2\)个点。后续操作就和上面一致了。
换句话说，这里有两点加速：（1）并不考虑所有点的相互关系，而只考虑前k个（其他的S为0）；（2）先池化，在低维度上计算相似度。一个点代表一个块。
2. 实验
表2的前两列说明：输入多帧比输入单帧效果更好。作者还尝试了输入前后共20帧，结果比表2第4列还好。
作者尝试将NL换成了MC，结果不如NL，在dpsnr上差了20%。
NL找到的相似块也比较准。参见论文图4，红框是黄框的检测相似框。
Conv-LSTM耗时很猛，比对比算法高出好几倍，是MFQE 1.0的6-7倍。原因是要处理相邻多帧。但作者的加速已经很有效了，比原始NL加速了4倍。
3. 总结
本文对Fig1中阐释的问题进行了一定程度的处理。原因是：光流很难顾及全局关系，但相关度矩阵很擅长处理远距离关系。这就类似于GNN相比于传统CNN的优势。
因此，本文的核心贡献是：在用Conv-LSTM建模时序和空域关系的同时，加入NL辅助完成了类似MC的功能。