基于时空特征和神经网络的视频超分辨率算法

• 作者: JangMyung Lee 任楠 李玲慧 杜军平 梁美玉
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率重建 深度卷积神经网络 时空特征 非局部相似性
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP37
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2016.04.001

摘要

提出了一种基于时空特征和神经网络的视频超分辨率重建算法,实现了视频视觉分辨率质量和细节清晰度的提升.该算法综合考虑了外部图像块之间的关联映射关系和内部图像块间的相似性,利用深度卷积神经网络学习得到的拟合系数快速地重建视频细节.采用时空非局部特征相似性优化重建结果,将相邻视频帧间的非局部互补冗余信息融入学习视频帧结果中,解决了误匹配等问题,进一步提升了超分辨率性能.实验结果表明,所提方法在客观评价指标和主观视觉效果上均取得了较好的重建效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜军平	北京邮电大学计算机学院	44	347	10.0	16.0
2	梁美玉	北京邮电大学计算机学院	9	30	3.0	5.0
3	任楠	北京邮电大学计算机学院	2	11	2.0	2.0
4	李玲慧	北京邮电大学计算机学院	2	11	2.0	2.0
5	JangMyung Lee	韩国釜山国立大学电子工程系	1	7	1.0	1.0