[发明专利]一种基于深度卷积生成对抗网络的视频超分辨率生成方法有效
| 申请号： | 201810694703.7 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN109087243B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 程梦成;苏卓;郑贵锋 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积生成对抗网络的视频超分辨率生成方法。其中，该方法包括：获取目标视频，将同一场景的视频片段进行转换成连续的图像序列信息作为原图组以PNG格式保存；将所述原图组进行采样缩放，获取缩小的低分辨率图像，进行运动补偿处理，获得补偿后的低分辨率图像；构建深度卷积生成对抗网络模型，将所述补偿后的低分辨率图像输入进行计算，输出重建后的高分辨率图像后再进行放大处理，获得超分辨率图像；将所述超分辨率图像，按照所述目标视频进行重新组合，获得超分辨率目标视频。实施本发明实施例，能够有效地提高低分辨率视频的重建质量，快速生成纹理细节更加丰富、效果更加自然真实的图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 生成 对抗 网络 视频 分辨率 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度卷积生成对抗网络的视频超分辨率生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标视频，将同一场景的视频片段进行转换成连续的图像序列信息作为原图组以PNG格式保存；将所述原图组进行采样缩放，获取缩小的低分辨率图像，进行运动补偿处理，获得补偿后的低分辨率图像；构建深度卷积生成对抗网络模型，将所述补偿后的低分辨率图像输入进行计算，输出重建后的高分辨率图像后再进行放大处理，获得超分辨率图像；将所述超分辨率图像，按照所述目标视频进行重新组合，获得超分辨率目标视频。
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