检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2024年第9期50卷 1736-1746页

作者：周圆王明非杜晓婷陈艳芳天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

当前的深度卷积神经网络方法,在视频超分辨率任务上实现的性能提升相对于图像超分辨率任务略低,部分原因是它们对层次结构特征中的某些关键帧间信息的利用不够充分.为此,提出一个称作层次特征复用网络(Hierarchical feature reuse netwo... 详细信息

当前的深度卷积神经网络方法,在视频超分辨率任务上实现的性能提升相对于图像超分辨率任务略低,部分原因是它们对层次结构特征中的某些关键帧间信息的利用不够充分.为此,提出一个称作层次特征复用网络(Hierarchical feature reuse network,HFRNet)的结构,用以解决上述问题.该网络保留运动补偿帧的低频内容,并采用密集层次特征块(Dense hierarchical feature block,DHFB)自适应地融合其内部每个残差块的特征,之后用长距离特征复用融合多个DHFB间的特征,从而促进高频细节信息的恢复.实验结果表明,提出的方法在定量和定性指标上均优于当前的方法.

关键词：层次特征复用卷积神经网络特征融合视频超分辨率重建

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一种基于子像素配准视频超分辨率重建方法

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光电子．激光 2009年第7期20卷 972-976页

作者：覃凤清何小海陈为龙余永松杨晓敏四川大学电子信息学院图像信息研究所四川成都610064 宜宾学院计算机与信息科学系四川宜宾644007

为了提高视频的空间分辨率,提出了一种利用帧间运动信息进行超分辨率重建的方法。对于整个视频的重建,提出了一种基于滑动窗的分段重建模型。在每一个滑动窗中,首先对相邻帧进行子像素级精度的运动配准;然后通过迭代反投影算法进行超分... 详细信息

为了提高视频的空间分辨率,提出了一种利用帧间运动信息进行超分辨率重建的方法。对于整个视频的重建,提出了一种基于滑动窗的分段重建模型。在每一个滑动窗中,首先对相邻帧进行子像素级精度的运动配准;然后通过迭代反投影算法进行超分辨率重建。在配准算法中,提出了一种基于四参数刚体变换模型的配准方法,通过迭代求解和高斯金字塔图像模型由粗及精地进行运动估计。分别对模拟图像及实拍彩色视频进行重建,实验结果表明,该配准算法具有较高的精度,重建算法取得了较高的峰值信噪比(PSNR)值,重建视频具有更好的视觉效果和更高的分辨率能力,可被广泛应用于在帧间主要存在平移和旋转运动的视频序列的超分辨率重建。

关键词：视频超分辨率重建帧间配准迭代反投影子像素滑动窗

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视频超分辨率重建中的细节保持算法研究

视频超分辨率重建中的细节保持算法研究

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作者：侯倩西安理工大学

学位级别：硕士

随着深度学习的迅猛发展,多媒体设备的传输质量越来越高。但是大量视频在采集、传输和保存的过程中依然存在许多问题,导致最终的视频质量较差,需要采用视频超分辨率重建算法来获得更加清晰的内容。在目前的相关研究中,基于深度学习的视... 详细信息

随着深度学习的迅猛发展,多媒体设备的传输质量越来越高。但是大量视频在采集、传输和保存的过程中依然存在许多问题,导致最终的视频质量较差,需要采用视频超分辨率重建算法来获得更加清晰的内容。在目前的相关研究中,基于深度学习的视频超分辨率重建算法已成为该领域的主流研究方法,该项技术在智能安防、视频修复和医疗影像等领域已被广泛应用。本文选取端到端的视频超分辨率重建网络来进行相关研究。相比于单幅图像的超分辨率重建,视频超分辨率重建需要利用相邻视频帧之间的关联信息。针对现有视频超分辨率重建算法中存在的时序特征提取不充分问题,本文提出基于3D卷积的时序特征增强模型,通过引入3D卷积,来提取相邻视频之间的时序信息,对原始的光流网络输出特征进行补充。同时,为了减少重建过程中出现的平滑现象,增强网络的收敛性,本文选取平均绝对值误差损失函数来对网络进行训练。实验结果表明,相邻帧间时序特征的充分利用,可以有效地提高网络的重建质量。针对重建过程中距离较远的特征点无法被有效利用的问题,本文在重建网络部分引入非局部操作NonLocal模块,来捕获视频帧中的远距离像素点信息,增加网络的感受野,增强网络的感知能力。同时,针对特征信息融合不高效的问题,本文提出了基于多尺度特征融合的视频超分辨率重建模型,通过不同的级联方式,使得不同尺度卷积核提取到的特征信息,被充分地融合利用,所重建出来的结果可以包含更多的高频细节特征。通过在标准测试集上进行对比实验,可以发现本文算法重建出来的视频帧序列纹理信息更加丰富,无论是客观评价指标还是人们的主观视觉感受均有明显地提高,从而验证了本文方法的有效性。

关键词：视频超分辨率重建 3D卷积平均绝对值误差损失函数 NonLocal模块多尺度特征融合

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基于小波局部适应插值IBP算法的视频超分辨率重建

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四川大学学报（自然科学版） 2011年第2期48卷 349-355页

作者：吴媛媛何小海孙琰玥陈为龙四川大学电子信息学院图像信息研究所成都610064

针对基于迭代反投影(IBP)算法的视频超分辨率重建,提出了一种改善初始估计来提高重建效果的方法.本文采用小波局部适应插值得到初始估计,结合滑动窗的视频重建模型,由一段低分辨率的视频重建一段高分辨率的视频,达到提高视频空间分辨率... 详细信息

针对基于迭代反投影(IBP)算法的视频超分辨率重建,提出了一种改善初始估计来提高重建效果的方法.本文采用小波局部适应插值得到初始估计,结合滑动窗的视频重建模型,由一段低分辨率的视频重建一段高分辨率的视频,达到提高视频空间分辨率的目的.实验表明改进算法得到的高分辨率视频有更好的视觉效果.

关键词：迭代反投影视频超分辨率重建小波局部适应插值

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基于时空非局部相似性的视频超分辨率重建

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系统科学与数学 2016年第9期36卷 1397-1409页

作者：梁美玉杜军平刘红刚曹守鑫北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

针对现有的超分辨率重建方法在复杂运动模式下的鲁棒性不强,以及容易出现边缘模糊和重影的问题,提出了一种基于时空非局部相似性的视频超分辨率重建算法(STSR),实现了视频视觉分辨率质量和细节清晰度的提升.该算法构建了一种快速鲁棒性... 详细信息

针对现有的超分辨率重建方法在复杂运动模式下的鲁棒性不强,以及容易出现边缘模糊和重影的问题,提出了一种基于时空非局部相似性的视频超分辨率重建算法(STSR),实现了视频视觉分辨率质量和细节清晰度的提升.该算法构建了一种快速鲁棒性的基于Zernike矩特征的视频帧间非局部模糊配准机制,并在此基础上通过时空域非局部相似性信息融合实现超分辨率重建.文章算法的优势主要在于不依赖于精确的亚像素运动估计,具有较好的旋转不变性及噪声鲁棒性,能够适用于局部运动和角度旋转等复杂的运动模式.实验结果表明,提出的算法不论是从主观视觉效果,还是从定量客观评价指标方面,均优于现有其他算法.

关键词：视频超分辨率重建时空非局部相似性模糊配准机制 Zernike矩.

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视频超分辨率重建及其刑侦应用

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中国有线电视 2015年第8期 938-941页

作者：贾志城甘肃政法学院甘肃兰州730070

概要阐述视频超分辨率重建研究的必要性及其方法,分析多视超分辨率重建的序列建模方法,研析帧间运动配准算法及迭代反投影重建算法,提出视频超分辨率重建对于刑事侦查研究工作的前沿理论导引的迫切性和使命责任。

关键词：视频超分辨率重建空间超分辨率时间超分辨率视频序列建模

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视频超分辨率重建技术研究

视频超分辨率重建技术研究

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第七届全国信号与信息处理联合会议暨首届全国省(市)级图象图形学会联合年会

作者：何小海陶德元覃凤清陈为龙四川大学电子信息学院图像信息研究所成都 610065

视频超分辨率重建是指用一个或多个低分辨率的视频序列重构一个高分辨率的视频，其目的是在空间上恢复视频截止频率以外的高频信息，在时间上弥补视频设备采样帧率的不足，有效地去除运动模糊和运动混叠现象。本文首先较为详细地阐述了... 详细信息

视频超分辨率重建是指用一个或多个低分辨率的视频序列重构一个高分辨率的视频，其目的是在空间上恢复视频截止频率以外的高频信息，在时间上弥补视频设备采样帧率的不足，有效地去除运动模糊和运动混叠现象。本文首先较为详细地阐述了视频超分辨率重建研究的必要性及其发展现状，并对其中的关键技术进行了分析。然后对帧间运动配准算法及迭代反投影重建算法进行了研究，对实拍的低分辨率视频序列进行超分辨牢重建，重建视频取得了较好的视觉效果。最后，对视频超分辨率重建技术的应用前景进行了展望。

关键词：视频超分辨率重建空间超分辨率时间超分辨率运动配准迭代反投影视频序列重构运动混叠

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基于低秩及全变分的视频超分辨率重建

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计算机应用研究 2015年第3期32卷 938-941页

作者：黄璇杨晓梅四川大学电气信息学院成都610065

视频序列沿着时间轴展开所形成的二维矩阵具有低秩性,由此提出了一种利用该性质并结合全变分约束的视频超分辨率重建算法。该方法使用保真项以及上述两约束条件构造视频超分辨率重建的优化函数,然后采用变量分裂法求解该优化问题。实验... 详细信息

视频序列沿着时间轴展开所形成的二维矩阵具有低秩性,由此提出了一种利用该性质并结合全变分约束的视频超分辨率重建算法。该方法使用保真项以及上述两约束条件构造视频超分辨率重建的优化函数,然后采用变量分裂法求解该优化问题。实验结果表明,相比于两步迭代(two-step iterative shrinkage/thresholding,Tw IST)、3D核回归(3D kernel regression,3DKR)等方法,此算法能得到更好的峰值信噪比和结构相似度,即使在模糊和噪声的影响下,该算法也具有良好的性能,能较好地重建出视频图像。

关键词：视频超分辨率重建低秩矩阵恢复全变分变量分裂法结构相似度

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基于时间与空间域的视频超分辨率重建

基于时间与空间域的视频超分辨率重建

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作者：葛瑶长安大学

学位级别：硕士

大量历史珍贵影像,以及目前由于网络带宽和存储容量的限制而降低质量的低分辨率视频,已经不能满足高清显示设备对视频分辨率不断提高的需求。视频超分辨率重建方法虽然对提高视频分辨率取得了良好效果,但是很多方法没有充分考虑视频帧... 详细信息

大量历史珍贵影像,以及目前由于网络带宽和存储容量的限制而降低质量的低分辨率视频,已经不能满足高清显示设备对视频分辨率不断提高的需求。视频超分辨率重建方法虽然对提高视频分辨率取得了良好效果,但是很多方法没有充分考虑视频帧间运动时间域与空间域的关联性。为解决上述问题本文提出基于时间和空间域的视频超分辨率重建方法,研究内容如下:1、构建了一种联合时间域与空间域的视频超分辨率重建模型UTS-VISR,该模型分为时间超分辨率重建和空间超分辨率重建两个独立子任务,时间超分辨率重建使用深度感知视频帧插值(DAIN)算法,空间超分辨率重建在时间超分辨率重建的基础上再次进行重建。空间超分辨率重建采用改进的多对齐融合重建技术,是将输入的相邻帧以关键帧为基准,分为左右两部分相互对齐融合,之后再与关键帧对齐融合,逐渐地将相邻帧对齐融合到关键帧。UTS-VISR模型在Vid4数据集测试表明,该模型能够解决长序列和复杂运动视频的帧对齐精度不够准确的问题,其峰值信噪比为26.21d B、结构相似性为0.7805,与DAIN+EDVR联合模型相比,分别提高了0.03%和0.02%。2、构建了一种融合时间和空间域的视频超分辨率重建模型VTSSR,与UTS-VISR模型相比,可以在同一个网络模型中同时对视频进行时间和空间域超分辨率重建。该模型以低帧率的低分辨率视频作为输入,首先,使用卷积层和多个残差块进行特征提取,使用特征插值生成中间帧的特征图;其次,采用改进的基于自注意力机制模块,同时融合特征图时间和空间信息,最后,采用亚像素卷积上采样重建,输出高帧率的高分辨率视频。VTSSR模型在Vid4数据集测试表明,其能够克服光流预测难以处理遮挡、复杂运动的局限性解决不同相邻帧对于关键帧重建贡献不同的问题,其峰值信噪比26.29d B,结构相似性为0.7956,与UTS-VISR模型相比分别提高了0.03%和0.19%。3、使用Vid4和Vimeo-90Ktest测试集,分别在静态的日历、城市建筑和动态的行人等场景下测试UTS-VISR和VTSSR模型重建后的主观效果,观察发现,VTSSR主观视觉效果优于UTS-VISR。

关键词：视频超分辨率重建深度学习残差神经网络视频插值多对齐融合自注意力机制

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可控时间插值网络的交通视频超分辨率重建

可控时间插值网络的交通视频超分辨率重建

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作者：张力波长安大学

学位级别：硕士

随着城市化的加快,为了更好地对城市交通进行管理,全国各个城市建立了比较完善的交通视频监控系统。交通视频监控系统虽然能实时采集道路上的交通信息,然而在采集与传输过程中由于存在运动模糊、传输带宽等影响因素,获得的交通视频在分... 详细信息

随着城市化的加快,为了更好地对城市交通进行管理,全国各个城市建立了比较完善的交通视频监控系统。交通视频监控系统虽然能实时采集道路上的交通信息,然而在采集与传输过程中由于存在运动模糊、传输带宽等影响因素,获得的交通视频在分辨率上会有一定的损失。如何提升交通视频的分辨率,已成为智能交通系统需要解决的问题。为此,本文提出一种基于可控时间插值网络的视频时空域超分辨率重建模型,并将其应用到交通视频超分辨率重建任务当中。本文主要工作如下:1.构建了一种可控时间插值网络的视频时空域超分辨率重建模型CTI-VSSR。该模型由特征提取、可控帧特征时间插值、特征融合以及特征重建四个模块组成。其中在可控帧特征时间插值模块中,提出使用时间调制块来调制可变形卷积网络,实现任意帧速率的可控帧特征插值。在特征融合模块中采用两阶段的特征融合方案:(1)在第一阶段特征融合中,针对视频帧间存在遮挡、复杂形变,导致帧间特征无法进行有效地融合的问题,提出改进的自注意力机制时空特征融合模块,更好地对不同视频帧之间的时间信息与空间信息进行有效融合。(2)第二阶段特征融合中,针对视频帧间存在较大的自然运动,利用全局时间特征融合模块来聚合视频帧间长短期运动线索,进一步有效地对视频帧的时间序列特征进行融合。2.将CTI-VSSR模型在Vimeo-90k、Adobe240fps数据集上进行训练,训练结束后在Vid4数据集上进行测试,测试结果表明模型的峰值信噪比为26.35d B,结构相似性为0.7983,与两阶段视频超分辨重建模型DAIN+EDVR相比,分别提升0.881%和1.876%。3.将CTI-VSSR模型应用到交通视频超分辨率重建任务当中,采集真实道路场景下的交通视频并将其分为训练集与测试集,在交通训练集上对模型进行适应性训练。训练结束后,在不同天气、不同道路的交通测试集上进行测试,测试结果表明CTI-VSSR模型能够较好完成交通视频超分辨重建任务。最后,将模型应用到使用PyQt与openCV视觉库设计的交通视频超分辨重建系统中。

关键词：交通视频视频超分辨率重建帧特征时间插值自注意力机制时空特征融合

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