基于运动特征融合的快速视频超分辨率重构方法

作     者：付利华 孙晓威 赵宇 李宗刚 黄笳倞 王路远 FU Lihua;SUN Xiaowei;ZHAO Yu;LI Zonggang;HUANG Jialiang;WANG Luyuan

作者机构：北京工业大学信息学部 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2019年第32卷第11期

页      面：1022-1031页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：北京市自然科学基金项目(No.4173072)资助 

主　　题：超分辨率重构 关键帧 运动估计特征 特征融合 

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.