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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明公布了一种基于NVIDIAJetsonTX2平台的压缩视频质量提升方法，主要包括以下步骤：首先通过一个运动补偿子网络来有效地利用视频相邻帧间的空时相关性，并提取具有压缩视频空时域信息的融合特征，最后将融合后的特征输入至质量提升子网络得到增强视频帧。实验结果表明，本发明方法能够在边缘计算平台如NVIDIAJetsonTX2上顺利部署，流畅运行，并有效地抑制视频的压缩效应，提升视频质量。

主权项：1.一种基于NVIDIAJetsonTX2平台的压缩视频质量提升方法，其特征在于，根据边缘计算平台NVIDIAJetsonTX2的特殊条件限制，搭建一种结合运动补偿的空时域压缩视频质量提升方法的整体框架，其步骤如下：1将压缩视频序列输入至运动补偿子网络得到运动偏移量；具体做法是将三帧相邻帧Ft、Ft-1与Ft+1通过“Concat”操作连通在一起以结合空时域相关性，随后，通过一个基于U-net结构的网络预测出Ft-1与Ft+1到Ft的运动偏移量δm，网络主要由三次连续的下采样卷积层与三次连续的反卷积层上采样组成，其中，普通卷积层步长设为1，卷积尺寸为3×3，并采用线性整流单元作为激活函数，下采样层由卷积层步长设为2、卷积尺寸为3×3的卷积层形成，上采样层由卷积层步长设为2、卷积尺寸为4×4的反卷积层形成，每一个下采样层或者上采样层的后面跟一个普通的卷积层，形成一种组合，将尺寸相同的上采样过程中的输出特征图与下采样过程中的输出特征图通过跳跃连接的方式“Concat”在一起，并输入到下一层中，最后，该U-net网络的输出是预测运动偏移量δm；2结合1得到的运动偏移量对输入视频序列进行空时域融合处理；具体做法是将得到的运动偏移量δm与Ft-1、Ft+1和Ft一起输入到深度可分离卷积层中，可以使得Ft-1和Ft+1对齐Ft，减小运动误差并提取空时域融合特征，深度可分离卷积可以在空间上执行卷积操作，且同时保持各个通道独立，再进行深度卷积操作，因此，深度可分离卷积可以较好地补偿相邻的前后帧Ft-1与Ft+1并提取空时域融合特征；3将2的输出输入进质量提升子网络，最后得到质量提升后的压缩视频序列；质量提升子网络主要由三个质量提升模块与一个卷积层组成，输入的空时域融合特征块通过连续的三个质量提升模块不断强化、映射特征，再用一个3×3的卷积层重建出图像残差，最后全局残差学习的方式与Ft相加得到质量提升后的输出帧。

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百度查询： 四川大学 一种基于NVIDIA Jetson TX2平台的压缩视频质量提升方法