基于组反馈融合机制的视频超分辨率模型

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》

张庆武 迟小羽 朱鉴 陈炳丰 蔡瑞初

摘要： 视频超分辨率(video super-resolution，VSR)，其目的是利用多个相邻帧的信息来生成参考帧的高分辨率版本。现有的许多VSR工作都集中在如何有效地对齐相邻帧以更好地融合相邻帧信息，而很少在相邻帧信息融合这一重要步骤上进行研究。针对该问题，提出了基于组反馈融合机制的视频超分辩模型(GFFMVSR)。具体来说，在相邻帧对齐后，把对齐视频序列输入第一重时间注意力模块，然后，把序列分成几个小组，各小组依次通过组内融合模块实现初步融合。接着，不同小组的融合结果经过第二重时间注意力模块。然后，各小组逐组输入反馈融合模块，利用反馈机制反馈融合不同组别的信息，最后，把融合结果输出重建。经验证，该模型具有较强的信息融合能力，在客观评价指标和主观视觉效果上都优于现有的模型。

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