公开(公告)号：CN110634105B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN201910906175.1

申请日：2019-09-24

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 徐梦溪 ,  杜心宇 ,  吴晓彬 ,  李屹 ,  项鹏 ,  朱广锋

IPC: G06T3/40 ,  G06T3/00

Abstract: 一种光流法和深度网络结合的视频高时空分辨率信号处理方法，采用基于信号与信息处理算法的方式恢复和重构出高空间和高时间分辨视频序列，即一种视频超分辨率重建方法。其步骤为：将视频按顺序取其帧序列；从视频的第3帧开始，每一帧都与其前后两帧做光流法运动估计；将产生的4副运动估计图像与中间帧合成为5副图像的高维图像块；构建OF深度卷积超分辨率网络，浅层网络提取图像信息，最后一层亚像素卷积层进行重建超分辨率图像；将高维图像块送入深度卷积网络进行训练；最终将降质后或者分辨率较低的视频帧送入网络进行重建。本发明实现重建质量好、重建速度快，相比传统视频超分辨率模型重构效果好，能够进行视频实时重建。

公开(公告)号：CN116664400A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310618236.0

申请日：2019-09-24

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 徐梦溪 ,  吴哓彬 ,  项鹏

IPC: G06T3/40 ,  G06T7/246 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种视频高时空分辨率信号处理方法，采用基于信号与信息处理算法的方式恢复和重构出高空间和高时间分辨视频序列，即一种视频超分辨率重建方法。其步骤为：将视频按顺序取其帧序列；从视频的第3帧开始，每一帧都与其前后两帧做光流法运动估计；将产生的4副运动估计图像与中间帧合成为5副图像的高维图像块；构建OF深度卷积超分辨率网络，浅层网络提取图像信息，最后一层亚像素卷积层进行重建超分辨率图像；将高维图像块送入深度卷积网络进行训练；最终将降质后或者分辨率较低的视频帧送入网络进行重建。本发明实现重建质量好、重建速度快，相比传统视频超分辨率模型重构效果好，能够进行视频实时重建。

公开(公告)号：CN110634105A

公开(公告)日：2019-12-31

申请号：CN201910906175.1

申请日：2019-09-24

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 徐梦溪 ,  杜心宇 ,  吴晓彬 ,  李屹 ,  项鹏 ,  朱广锋

IPC: G06T3/40 ,  G06T3/00

Abstract: 一种光流法和深度网络结合的视频高时空分辨率信号处理方法，采用基于信号与信息处理算法的方式恢复和重构出高空间和高时间分辨视频序列，即一种视频超分辨率重建方法。其步骤为：将视频按顺序取其帧序列；从视频的第3帧开始，每一帧都与其前后两帧做光流法运动估计；将产生的4副运动估计图像与中间帧合成为5副图像的高维图像块；构建OF深度卷积超分辨率网络，浅层网络提取图像信息，最后一层亚像素卷积层进行重建超分辨率图像；将高维图像块送入深度卷积网络进行训练；最终将降质后或者分辨率较低的视频帧送入网络进行重建。本发明实现重建质量好、重建速度快，相比传统视频超分辨率模型重构效果好，能够进行视频实时重建。