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一种基于粗细粒度特征对齐的水下视频超分辨率方法 

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申请/专利权人:江苏共知自动化科技有限公司

摘要:本发明公开一种基于粗细粒度特征对齐的复杂水下视频超分辨率方法,首先使用基于最小颜色损失原则的复杂水下降质图像增强方法进行预处理;然后将连续多帧图像输入模型,使用光流提取方法粗粒度对齐参考帧与相邻帧图像的特征;接着,再使用基于空间注意力机制的残差块细粒度对齐参考帧与相邻帧图像的特征,以获取更多的信息;最后将参考帧与粗细粒度阶段对齐的特征进行融合,使用上采样方法重建得到原始尺寸的视频。本发明在保证超分辨率效果的前提下显著改进了计算效率,能够有效克服水下复杂场景中颜色失真和混浊影响问题,还能有效提高水下视频超分辨率重建质量,对水下作业场景与水下资源勘探等诸多应用领域具有重要意义。

主权项:1.一种基于粗细粒度特征对齐的复杂水下视频超分辨率方法,具体包括以下步骤:步骤1,输入低分辨率水下视频帧,使用基于最小颜色损失原则的复杂水下降质增强方法预处理视频帧;步骤2,使用卷积神经网络对预处理后的视频帧进行图像粗粒度特征提取,利用光流网络粗粒度地对齐参考帧与相邻帧特征;步骤3,采用基于水下视频的空间注意力机制残差模块,细粒度地对齐参考帧与相邻帧特征;步骤4,将对齐后的粗细粒度特征送入针对水下场景重建映射的超分辨率网络,通过网络学习的映射关系将低分辨率视频特征上采样为高分辨率视频特征,并融合该特征与粗细粒度两阶段对齐后的特征,重建输出高分辨率视频以适应特殊水下降质条件。

全文数据:

权利要求:

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