作者:许倬维; 池漫钊; 蔡文康; 罗金涛 期刊:《科学与信息化》 2019年第28期
视频超分辨率是指采用信号处理的方法通过对低分辨率视频的退化图像通过处理以获得一幅或者多幅高分辨率复原图像,该技术可以弥补硬件实现的局限并且成本低,在视频、遥感等领域有着重要的应用前景。近几年来,视频超分辨率的方法被大量提出。其中,基于机器学习的视频超分辨率方式以其强大的性能、可观的输出结果,成为视频超分辨率之主流以及众人才研究与发展的方向。在该文章中,作者通过介绍主流视频超分辨率模型的提出背景,核心框...
作者:潘志勇; 郁梅; 谢登梅; 宋洋; 蒋刚毅 期刊:《光电子激光》 2018年第12期
超分辨率重建在视频的传输和显示中起着重要的作用。为了既保证重建视频的清晰度,又面向用户实时显示,提出了一种采用精简卷积神经网络的快速视频超分辨率重建方法。所提的精简卷积神经网络体现在以下三点:首先,考虑到输入的尺寸大小会直接影响网络的运算速度,所提网络省去传统方法的预插值过程,直接对多个低分辨率输入视频帧提取特征,并进行多维特征通道融合。接着,为了避免网络中产生零梯度而丢失视频的重要信息,采用参数线性纠...
超分辨率重建技术是将图像中时空间信息提取出来,信息提取的过程中应用了信息处理的相关技术,通过超分辨率重建技术最终实现单幅高分辨图像的重建。本文引入了贝叶斯估计的相关理论,运用了最大后验概率超分辨率视频重建的算法。
作者:吉晓红 熊淑华 何小海 陈洪刚 期刊:《计算机应用》 2016年第04期
传统视频超分辨率重建算法在去除噪声的同时,很难有效保持图像边缘细节信息。针对该问题,构建了一种结合多阶导数数据项和自适应正则化项的视频超分辨率重建算法。在正则化重建模型的基础上,该算法对数据项进行改进,引入能更好描述噪声统计特性的噪声多阶导数,并利用去噪效果较好的全变分(TV)和非局部均值(NLM)正则化项对视频超分辨率重建过程进行约束。此外,为了更好地保持图像细节信息,采用区域空间自适应曲率差分算法提取结...