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申请/专利权人：无锡学院
申请日：2024-03-21
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229547A
主分类号：G06T5/50
分类号：G06T5/50;H04N7/01;G06T3/4053;G06V20/40
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了基于光流引导的循环网络的高分辨率视频复原方法及系统，属于视频处理的技术领域；该方法使用低分辨率视频序列生成高分辨率视频序列，方便进行高分辨率显示和识别；该方法提出了一个轻量化的光流网络用于估计帧与帧之间的运动信息，并采用光流引导的可变形卷积模块进行视频帧之间的对齐；该方法利用双向循环传播的方法保证特征信息的有效传播和图像特征的时空融合。本发明构建了一个端到端的网络实现高分辨率视频的复原，在不提高硬件资源的情况下有效地完成了高分辨率视频的复原，能够为超清电视显示、视频压缩、目标识别等领域提供帮助。
主权项：1.一种基于光流引导的循环网络的高分辨率视频复原方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、进入正向循环，令帧数i＝1，初始化隐藏状态和输出状态S2、估计第i帧和第i+1帧之间的光流信息flowi+1→i，并利用光流信息flowi+1→i引导可变形卷积对和进行对齐，得到对齐后的特征和S3、以级联的方式组合和得到正向输入特征Xf，并提取正向输入特征Xf的浅层特征Ffin；S4、对浅层特征Ffin进行深层特征细化和重建，得到下一时刻的隐藏状态和输出状态令i＝i+1；判断ik是否成立，其中，k为视频序列帧数，若ik成立，则重复步骤S2；若ik不成立，则进入步骤S5，并初始化隐藏状态和输出状态S5、估计第i帧和i-1帧之间的光流信息flowi-1→i，并利用光流信息flowi-1→i引导可变形卷积对和进行对齐，得到对齐后的特征和S6、以级联的方式组合及得到反向输入特征Xb，并提取反向输入特征Xb的浅层特征Fbin；S7、对浅层特征Fbin进行深层特征细化和重建，得到下一时刻的隐藏状态和输出状态令i＝i-1；判断i1是否成立，若i1成立，则重复步骤S5；若i1不成立，则进入步骤S8；S8、融合正向循环的结果和反向循环的结果，复原得到高分辨率的视频序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 基于光流引导的循环网络的高分辨率视频复原方法及系统
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