公开(公告)号：CN112580473B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202011464000.9

申请日：2020-12-11

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 付利华 ,  孙晓威 ,  姜涵煦 ,  章海涛 ,  陈人杰 ,  陈辉

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明提供了一种融合运动特征的视频超分辨率重构方法，用于解决现阶段视频超分辨率重构方法重构精度不高，重构时间过长的问题。首先自适应关键帧判别子网自适应地从视频连续帧中判别出关键帧；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，则提取其与邻近关键帧之间的运动特征，并与邻近关键帧特征融合，再经过特征残差学习，得到非关键帧的特征，从而快速地获得非关键帧的重构结果。本发明能够自适应地判断视频中帧为关键帧或是非关键帧，并根据判断结果执行不同的重构策略，保证了视频整体重构结果的精准性；其次，本发明在图像特征层面进行运动信息的融合，避免了伪影的引入，减少了运动估计的提取时间。

公开(公告)号：CN112580473A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011464000.9

申请日：2020-12-11

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 付利华 ,  孙晓威 ,  姜涵煦 ,  章海涛 ,  陈人杰 ,  陈辉

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明提供了一种融合运动特征的视频超分辨率重构方法，用于解决现阶段视频超分辨率重构方法重构精度不高，重构时间过长的问题。首先自适应关键帧判别子网自适应地从视频连续帧中判别出关键帧；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，则提取其与邻近关键帧之间的运动特征，并与邻近关键帧特征融合，再经过特征残差学习，得到非关键帧的特征，从而快速地获得非关键帧的重构结果。本发明能够自适应地判断视频中帧为关键帧或是非关键帧，并根据判断结果执行不同的重构策略，保证了视频整体重构结果的精准性；其次，本发明在图像特征层面进行运动信息的融合，避免了伪影的引入，减少了运动估计的提取时间。