一种面向视频传输应用的联合上下采样超分辨率框架

• 作者: 刘鹏宇 王聪聪 贾克斌
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 关键词: 视频传输 超分辨率 图像处理 视频压缩 深度学习 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文|Articles
• 页码范围: 463-471
• 页数: 9页
• 分类号: TP309.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.11936/bjutxb2021010001

摘要

针对目前面向视频传输应用中,对低分辨率视频应用超分辨率技术进行还原时引发严重病态性问题,结合视频传输的全过程,提出一种联合上下采样的超分辨率框架.该框架通过将下采样过程和超分辨率过程进行联合训练,使得原始高分辨率视频的信息能够指导低分辨率视频的重建,并且下采样过程和超分辨率过程互相约束,减小了整个映射空间的尺寸,使得模型的泛化能力更强.实验表明,提出的方法在常用的图像超分辨率数据集上峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)指标平均提升超过2.9 dB,在国际视频编码标准HEVC标准测试序列上平均达到近乎无损(PSNR指标超过40 dB),证明所提框架对于视频传输应用具有积极的意义.