公开(公告)号：CN119723420A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411857470.X

申请日：2024-12-17

Applicant: 河海大学

Inventor： 李家旺 ,  王宇 ,  萨拉阿卢伊

IPC: G06V20/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化方法，属于计算机科学领域，该网络旨在解决现有真实场景数据集规模不足的问题。真实场景下的视频超分辨率任务用于提升具有复杂且未知退化的真实场景低分辨率视频的分辨率与清晰度，目前一些常规方法由于采用双三次下采样结合高斯模糊的方式来模拟视频退化过程，但这些过于简单的退化方法往往导致模型容易过拟合且缺乏泛化性。此外，现有拥有真实场景退化的数据集存在数量和规模上的限制，同样也限制了模型的性能表现。本专利通过利用已有的真实场景数据集进行训练，设计网络学习真实场景下的复杂退化特征，迁移应用于其他常规数据集中，从而解决数据集在规模和退化过于简单方面上的限制。