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基于光流残差的视频超分辨率重建算法
文献摘要：
随着卷积神经网络的发展,视频超分辨率算法取得了显著的成功.因为帧与帧之间的依赖关系比较复杂,所以传统方法缺乏对复杂的依赖关系进行建模的能力,难以对视频超分辨率重建的过程进行精确地运动估计和补偿.因此提出一个基于光流残差的重建网络,在低分辨率空间使用密集残差网络得到相邻视频帧的互补信息,通过金字塔的结构来预测高分辨率视频帧的光流,通过亚像素卷积层将低分辨率的视频帧变成高分辨率视频帧,并将高分辨率的视频帧与预测的高分辨率光流进行运动补偿,将其输入到超分辨率融合网络来得到更好的效果,提出新的损失函数训练网络,能够更好地对网络进行约束.在公开数据集上的实验结果表明,重建效果在峰值信噪比、结构相似度、主观视觉的效果上均有提升.
文献关键词：
视频超分辨率;光流估计;密集残差块
中图分类号：
作者姓名：
吴昊;赖惠成;钱绪泽;陈豪
作者机构：
新疆大学 信息科学与工程学院,乌鲁木齐 830046;新疆大学 信号检测与处理自治区重点实验室,乌鲁木齐 830046
文献出处：
引用格式：
[1]吴昊;赖惠成;钱绪泽;陈豪-.基于光流残差的视频超分辨率重建算法)[J].计算机工程与应用,2022(15):220-228
A类：
B类：
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AB值：
0.26286
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