| 基于深度学习特征匹配的视频超分辨率方法 |
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| 引用本文： | 程松盛,潘金山. 基于深度学习特征匹配的视频超分辨率方法[J]. 计算机科学, 2021, 48(7): 184-189. DOI: 10.11896/jsjkx.200800224 |
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| 作者姓名： | 程松盛 潘金山 |
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| 作者单位： | 南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61872421)~~; |
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| 摘 要： | 视频复原的目标是从给定的退化视频序列中把潜在的高质量视频复原出来.现有的视频复原方法主要集中在如何有效地找到相邻帧之间的运动信息,然后利用运动信息建立相邻帧之间的匹配.与这些方法不同,文中提出了基于深度学习特征匹配的方法来解决视频超分辨率问题.首先,通过深度卷积神经网络计算出相邻帧之间的运动信息;然后,采用一个浅层深度...
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| 关 键 词： | 视频复原 视频超分辨率 深度卷积神经网络 特征匹配 运动估计 |
Video Super-resolution Method Based on Deep Learning Feature Warping |
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| CHENG Song-sheng,PAN Jin-shan. Video Super-resolution Method Based on Deep Learning Feature Warping[J]. Computer Science, 2021, 48(7): 184-189. DOI: 10.11896/jsjkx.200800224 |
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| Authors: | CHENG Song-sheng PAN Jin-shan |
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