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公开(公告)号:CN116309045A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310054517.8
申请日:2023-02-03
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域,具体涉及一种基于可变形特征对齐循环架构的视频超分辨方法,该方法包括以下步骤:获取视频超分辨的公开数据集,并对数据集中的视频序列进行预处理;构建一个基于可变形特征对齐的循环架构的视频超分辨模型;基于构建的可变形特征对齐的循环架构网络和制作的训练集对网络模型进行训练;根据学习得到的模型参数,将5帧低分辨率的视频序列作为网络的输入,得到相应的超分辨率序列作为输出。本发明提供的视频超分辨方法基于可变形特征对齐循环架构的视频超分辨网络模型实现,该网络模型生成了超分结果不错的视频序列,在高清视频播放和视频监督等领域中有着广泛的应用前景。