一种面向视频传输应用的联合上下采样超分辨率框架

TP309.5; 针对目前面向视频传输应用中,对低分辨率视频应用超分辨率技术进行还原时引发严重病态性问题,结合视频传输的全过程,提出一种联合上下采样的超分辨率框架.该框架通过将下采样过程和超分辨率过程进行联合训练,使得原始高分辨率视频的信息能够指导低分辨率视频的重建,并且下采样过程和超分辨率过程互相约束,减小了整个映射空间的尺寸,使得模型的泛化能力更强.实验表明,提出的方法在常用的图像超分辨率数据集上峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)指标平均提升超过2.9 dB,在国际视频编码标准HEVC标准测试序列上平均达到近乎无损(PSNR指标超过40 dB),证...

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Published in北京工业大学学报 Vol. 47; no. 5; pp. 463 - 471
Main Authors 刘鹏宇, 王聪聪, 贾克斌
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室, 北京 100124 01.05.2021
北京工业大学信息学部, 北京 100124
先进信息网络北京实验室, 北京 100124
Subjects
视频压缩
视频传输
超分辨率
神经网络
图像处理
深度学习
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ISSN0254-0037
DOI10.11936/bjutxb2021010001

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Summary:TP309.5; 针对目前面向视频传输应用中,对低分辨率视频应用超分辨率技术进行还原时引发严重病态性问题,结合视频传输的全过程,提出一种联合上下采样的超分辨率框架.该框架通过将下采样过程和超分辨率过程进行联合训练,使得原始高分辨率视频的信息能够指导低分辨率视频的重建,并且下采样过程和超分辨率过程互相约束,减小了整个映射空间的尺寸,使得模型的泛化能力更强.实验表明,提出的方法在常用的图像超分辨率数据集上峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)指标平均提升超过2.9 dB,在国际视频编码标准HEVC标准测试序列上平均达到近乎无损(PSNR指标超过40 dB),证明所提框架对于视频传输应用具有积极的意义.
ISSN:0254-0037
DOI:10.11936/bjutxb2021010001