基于时空特征和神经网络的视频超分辨率算法

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.

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

所属期刊栏目：39

分类号：TP37(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61320106006, 61532006, 61502042

在线出版日期：2016-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6