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付利华 (付利华.) | 孙晓威 (孙晓威.) | 赵宇 (赵宇.) | 李宗刚 (李宗刚.) | 黄笳倞 (黄笳倞.) | 王路远 (王路远.)

收录:

CQVIP PKU CSCD

摘要:

基于深度学习的视频超分辨率重构方法常面临重构精度不高或重构时间过长的问题,难以实时获得高精度的重构结果.针对此问题,文中提出基于深度残差网络的视频超分辨率重构方法,可以快速地对视频进行高精度重构,并在较小分辨率视频的重构过程中达到实时重构的要求.自适应关键帧判别子网自适应地从视频帧中判别关键帧,关键帧经过高精度关键帧重构子网进行重构.对于非关键帧,将其特征与邻近关键帧间的运动估计特征和邻近关键帧的特征逐层融合,直接获得非关键帧的特征,从而快速获得非关键帧的重构结果.在公开数据集上的实验表明,文中方法能实现对视频的快速、高精度重构,鲁棒性较好.

关键词:

关键帧 特征融合 超分辨率重构 运动估计特征

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部

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来源 :

模式识别与人工智能

年份: 2019

期: 11

卷: 32

页码: 1022-1031

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