公开(公告)号：CN114663285A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210339390.X

申请日：2022-04-01

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 闫子飞 ,  赵延超

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于卷积神经网络的老电影超分辨系统，属于数字图像处理与深度学习领域。本发明针对现有老电影修复中，只能单一的进行超分处理或斑块处理，修复效果差的问题。包括：平滑模块，用于对相邻前k帧图像、当前帧图像和相邻后k帧图像进行特征提取，获得所有帧输入图像的中低频全局退化特征；特征提取模块用于进行特征提取，得到每帧输入图像的提取后特征；PCD模块对每组图像进行对齐操作；时间注意力模块用于获得当前帧图像的融合后高频特征；重建模块用于获得当前帧图像的重建后特征；最后通过相加单元获得当前帧图像的高清修复图像。本发明在实现超分的同时，改善了老电影存在的斑块问题。

公开(公告)号：CN114663285B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202210339390.X

申请日：2022-04-01

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 闫子飞 ,  赵延超

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于卷积神经网络的老电影超分辨系统，属于数字图像处理与深度学习领域。本发明针对现有老电影修复中，只能单一的进行超分处理或斑块处理，修复效果差的问题。包括：平滑模块，用于对相邻前k帧图像、当前帧图像和相邻后k帧图像进行特征提取，获得所有帧输入图像的中低频全局退化特征；特征提取模块用于进行特征提取，得到每帧输入图像的提取后特征；PCD模块对每组图像进行对齐操作；时间注意力模块用于获得当前帧图像的融合后高频特征；重建模块用于获得当前帧图像的重建后特征；最后通过相加单元获得当前帧图像的高清修复图像。本发明在实现超分的同时，改善了老电影存在的斑块问题。