基于时空相关性的视频超分辨率重建算法

• 作者: 李金航 肖亮 韦志辉
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 视频超分辨 卷积神经网络 时空相关性 金字塔LK光流
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 946-951
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.04.039

摘要

图像的超分辨率重建过程仅仅对单幅图像进行处理,而视频通常被理解为基于时间轴排列的序列图像,这种时空相关性导致相邻帧间的图像往往包含大量的互补信息.在进行视频超分辨率重建算法中,通过结合当前帧与相邻帧来共同进行卷积神经网络的训练,可以充分获取相邻帧间的互补信息,达到提高超分辨效果的作用.同时利用超分辨率后的图像与真实图像间的运动轨迹具有一致性,来作为算法的损失函数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖亮	南京理工大学计算机科学与工程学院	132	1593	20.0	33.0
2	韦志辉	南京理工大学计算机科学与工程学院	124	1896	20.0	36.0
3	李金航	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0