基于卷积神经网络的视频图像超分辨率重建方法
Video image super-resolution reconstruction method based on convolutional neural network
上海交通大学 航空航天学院, 上海 200240
摘要
为了进一步增强视频图像超分辨率重建的效果，研究利用卷积神经网络的特性进行视频图像的空间分辨率重建，提出了一种基于卷积神经网络的视频图像重建模型。采取预训练的策略用于重建模型参数的初始化，同时在多帧视频图像的空间和时间维度上进行训练，提取描述主要运动信息的特征进行学习，充分利用视频帧间图像的信息互补进行中间帧的重建。针对帧间图像的运动模糊，采用自适应运动补偿加以处理，对通道进行优化输出得到高分辨率的重建图像。实验表明，重建视频图像在平均客观评价指标上均有较大提升（PSNR+0.4 dB/SSIM+0.02），并且有效减少了图像在主观视觉效果上的边缘模糊现象。与其他传统算法相比，在图像评价的客观指标和主观视觉效果上均有明显的提升，为视频图像的超分辨率重建提供了一种基于卷积神经网络的新颖架构，也为进一步探索基于深度学习的视频图像超分辨率重建方法提供了思路。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(11672183)
上海市军民融合专项资助项目(2016GFZ-GB02-342)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.1020
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1256-1260,1274
文章编号: 1001-3695(2019)04-066-1256-05
发布历史
[2019-04-05] 印刷出版
引用本文
刘村, 李元祥, 周拥军, 等. 基于卷积神经网络的视频图像超分辨率重建方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (4): 1256-1260,1274. (Liu Cun, Li Yuanxiang, Zhou Yongjun, et al. Video image super-resolution reconstruction method based on convolutional neural network [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (4): 1256-1260,1274. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
- 第二届国家期刊奖百种重点期刊
- 中国期刊方阵双效期刊
- 全国中文核心期刊（北大2023年版）
- 中国科技核心期刊
- 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
- RCCSE中国核心学术期刊
- 中国计算机学会会刊
- 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
- 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
- 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
- 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
- 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
- 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
- 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
- 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
- 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
- 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
- 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
- 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
- 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
- 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊
