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基于帧循环网络的视频超分辨率技术

Video super-resolution based on frame recurrent network

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【作者】 刘佳安鹤男李蔚张昌林涂志伟

【Author】 Liu Jia;An Henan;Li Wei;Zhang Changlin;Tu Zhiwei;College of Electronics and Information Engineering , Shenzhen University;

【通讯作者】 安鹤男;

【机构】 深圳大学电子与信息工程学院

【摘要】 对比于单张图像超分辨,视频图像超分辨率技术需要对输入的连续时间序列图像进行融合、对齐等处理。基于帧循环的视频超分辨率网络共分为三部分:(1)帧序列对齐网络提取图像特征,并将邻居帧对齐到中心帧;(2)帧融合网络将对齐完成的帧进行融合,使用邻居帧的信息补充中心帧信息;(3)超分辨网络将融合完成的图像放大,得到最终的高清图像。实验表明,与现有算法相比,基于帧循环网络的视频超分辨率技术产生图像更为锐利,质量更高。

【Abstract】 Compared with single image super-resolution, video super-resolution needs to align and fuse time series images. This frame-recurrent-based video super-resolution network consists of three parts :( 1) The frame sequence alignment network extracts the image features and aligns the neighbor frames to the center frame;( 2) The frame fusion network fuses the aligned frames and supplements the center frame information with the neighbor frame information;( 3) The super-resolution network enlarges the fused image to obtain the final high-definition image. Experiments show that, compared with existing algorithms, video super-resolution technology based on frame loop network produces sharper images and higher quality.

【关键词】 视频超分辨深度学习
【Key words】 videosuper-resolutiondeep learning
  • 【文献出处】 电子技术应用 ,Application of Electronic Technique , 编辑部邮箱 ,2020年09期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】3
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