公开(公告)号：CN117291795A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202310148538.6

申请日：2023-02-22

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 赵建伟 ,  洪涛 ,  周正华 ,  薛博翔 ,  王可

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/084 ,  G06V10/80 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于双向多尺度可变形注意力网络的视频超分辨率方法，包括给定一个低分辨率的输入帧序列，利用残差块组成的特征提取块获取浅层特征，通过后向传播将这些特征送到DAM对齐模块，输出粗对齐特征，将浅层特征和粗对齐特征进行拼接，送入残差块堆栈进行处理产生融合特征，将两个相邻的融合特征通过前向传播输入DAM产生精细对齐特征，将精细对齐特征、融合特征和浅层特征进行融合，通过残差块生成聚集特征，将聚集特征通过像素重组并加入到上采样后的低分辨率帧中，输出得到高分辨率帧图像；可变形对齐模块能够通过使用多尺度可变形卷积和多尺度注意机制来有效地对齐和融合特征，可以在大规模运动视频上实现卓越的性能。

公开(公告)号：CN117196938A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202310173457.1

申请日：2023-02-28

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 周正华 ,  赵建伟 ,  薛博翔 ,  王庭伟 ,  何灵敏

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换互关注机制的视频超分辨率方法，利用小波变换互关注机制的视频超分辨率重建算法增强网络丰富的高频信息的能力，具体步骤如下：步骤1、特征提取：通过特征提取模块，得到所有视频序列的高维度特征；步骤2、小波变换特征增强：使用特征自关注小波变换模块抽取所有帧的高频特征；步骤3、小波变换特征对齐：通过光流算法引导的互关注小波变换模块，使特征信息实现隐式对齐；步骤4、小波变换特征重建：将丰富的高频特征信息进行重建，并与原始图片的双三次上采样融合，得到最终的高分辨率中间帧图像。