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刘鹏宇 (刘鹏宇.) | 王聪聪 (王聪聪.) | 贾克斌 (贾克斌.)

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针对目前面向视频传输应用中,对低分辨率视频应用超分辨率技术进行还原时引发严重病态性问题,结合视频传输的全过程,提出一种联合上下采样的超分辨率框架.该框架通过将下采样过程和超分辨率过程进行联合训练,使得原始高分辨率视频的信息能够指导低分辨率视频的重建,并且下采样过程和超分辨率过程互相约束,减小了整个映射空间的尺寸,使得模型的泛化能力更强.实验表明,提出的方法在常用的图像超分辨率数据集上峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)指标平均提升超过2.9 dB,在国际视频编码标准HEVC标准测试序列上平均达到近乎无损(PSNR指标超过40 dB),证明所提框架对于视频传输应用具有积极的意义.

Keyword:

神经网络 视频压缩 深度学习 图像处理 视频传输 超分辨率

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  • [ 1 ] [刘鹏宇]北京工业大学信息学部, 北京 100124;先进信息网络北京实验室, 北京 100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室, 北京 100124
  • [ 2 ] [王聪聪]北京工业大学信息学部, 北京 100124;先进信息网络北京实验室, 北京 100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室, 北京 100124
  • [ 3 ] [贾克斌]北京工业大学信息学部, 北京 100124;先进信息网络北京实验室, 北京 100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室, 北京 100124

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北京工业大学学报

ISSN: 0254-0037

Year: 2021

Issue: 5

Volume: 47

Page: 463-471

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