基于深度学习的视频超分辨率重构进展综述

摘要：

视频超分辨率是根据给定的低分辨率视频序列恢复其对应的高分辨率视频帧的过程.近年来,VSR在深度学习的驱动下取得了重大突破.为了进一步促进VSR的发展,文中对基于深度学习的VSR算法进行了归类、分析和比较.首先,根据网络结构将现有方法分为两大类,即基于迭代网络的VSR和基于递归网络的VSR,并对比分析了不同网络模型的优缺点.然后,全面介绍了VSR数据集,并在一些常用的公共数据集上对已有算法进行了总结和比较.最后,对VSR算法中的关键问题进行了分析,并对其应用前景进行了展望.

关键词：视频超分辨率;深度学习;卷积神经网络;帧间信息

所属期刊栏目：49

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;重庆市教委科学技术研究项目

在线出版日期：2022-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：123-133